現(xiàn)階段的人工智能領(lǐng)域，最賺錢(qián)的可能是里的“人工”生意了，因?yàn)槿斯ぶ悄茴I(lǐng)域的人才，太短缺了?；馃岬男袠I(yè)造成了巨大的人才缺口，行業(yè)人才的薪酬水漲船高。李開(kāi)復(fù)博士在朋友圈中即分享了這樣一個(gè)行情 —— “人工智能職位水漲船高，和一批畢業(yè)生談，做過(guò)人工智能的學(xué)生一年可以多十萬(wàn)?！?/p>

（薪資表）2018年最新數(shù)據(jù)

其中，谷歌中國(guó)的AI崗位年薪最高，達(dá)56萬(wàn)元人民幣，其次是微軟的算法工程師崗位，年薪51萬(wàn)元，第三是谷歌的算法工程師崗位，年薪50萬(wàn)元，排在第四、第五的是騰訊公司的基礎(chǔ)應(yīng)用研究（SSP）崗位和騰訊云后臺(tái)研發(fā)工程師崗位，年薪分別是45-50萬(wàn)元和32.4萬(wàn)元。

根據(jù)數(shù)據(jù)顯示，目前國(guó)內(nèi)AI相關(guān)崗位應(yīng)屆畢業(yè)生的起薪基本都在1.25萬(wàn)元/月以上，畢業(yè)三年后人工智能崗位的技術(shù)人員，平均月薪在2.5萬(wàn)元以上，基本實(shí)現(xiàn)薪酬翻番。作為典型的技術(shù)驅(qū)動(dòng)型行業(yè)，AI相關(guān)崗位的薪資水平、就業(yè)滿意度都優(yōu)于全國(guó)平均水平，同時(shí)該領(lǐng)域薪酬溢價(jià)明顯，目前已逐漸成為整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)最多金的崗位。

技能和企業(yè)所需的人才標(biāo)準(zhǔn)卻是不對(duì)等

沒(méi)有金剛鉆，別攬瓷器活，與高薪相匹配的當(dāng)然是自身過(guò)硬的能力，很多人，尤其是應(yīng)屆畢業(yè)生和剛參加工作的程序員們，都想借這股 AI 熱潮脫穎而出。然而現(xiàn)實(shí)很殘酷，很多人在第一關(guān)就被 HR 刷掉了，更別說(shuō)技術(shù)面了。

目前的人工智能，對(duì)于本科生來(lái)說(shuō)并沒(méi)有深入的AI專(zhuān)業(yè)，畢竟這些方向?qū)儆诟邔哟蔚闹R(shí)，需要一定的基礎(chǔ)。雖然由于現(xiàn)在AI熱還有工業(yè)界對(duì)于這方面人才的強(qiáng)烈需求，開(kāi)始有大學(xué)專(zhuān)門(mén)開(kāi)設(shè)了AI和數(shù)據(jù)科學(xué)專(zhuān)業(yè)，但是，這些學(xué)生畢業(yè)出來(lái)后所擁有的技能和企業(yè)所需的人才標(biāo)準(zhǔn)卻是不對(duì)等的，找工作時(shí)不顧實(shí)際情況的好高騖遠(yuǎn)注定碰一鼻子灰。

像BAT的人工智能部門(mén)；高校人工智能研究相關(guān)工作；明星創(chuàng)業(yè)公司，比如四小龍，商湯，礦世，科大等。如果你只學(xué)過(guò)計(jì)算機(jī)專(zhuān)業(yè)，想進(jìn)入這些公司或者機(jī)構(gòu)并沒(méi)那么簡(jiǎn)單，因?yàn)槟銢](méi)有實(shí)操的項(xiàng)目，你對(duì)人工智能沒(méi)有整體性和深度性的把控和學(xué)習(xí)。

而且如果你的學(xué)校背景不強(qiáng)硬（清華北大中科大等），就更別指望這些公司的offer了。

但這是不是就意味著你沒(méi)機(jī)會(huì)了？

不。至少你還擁有學(xué)習(xí)的權(quán)利和能力。

你可以自學(xué)，也可以跟著這方面的專(zhuān)家導(dǎo)師學(xué)。

對(duì)于入門(mén)人工智能這個(gè)問(wèn)題，不少同學(xué)躍躍欲試，其實(shí)人工智能的核心就是機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learning）和深度學(xué)習(xí)。而它們的基礎(chǔ)，就是編程（Python/c++等）和數(shù)學(xué)（高等數(shù)學(xué)/線性代數(shù)/概率論等）。

另外，AI是邏輯算法的執(zhí)行，底層架構(gòu)是大數(shù)據(jù)。所以人工智能如何變厲害？就要喂它“吃”大數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)就像人工智能的食物，跟人類(lèi)一樣，吃進(jìn)去的食物愈新鮮、愈干凈，人工智能就愈健康。

所以你想要進(jìn)入這個(gè)領(lǐng)域，需要至少經(jīng)過(guò)以下五個(gè)階段的學(xué)習(xí)。

第一階段：數(shù)學(xué)

高等數(shù)學(xué)／線性代數(shù)／概率論

第二階段：編程

python工具庫(kù)實(shí)戰(zhàn)／python網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)

第三階段：機(jī)器學(xué)習(xí)

機(jī)器學(xué)習(xí)入門(mén)／機(jī)器學(xué)習(xí)提升

第四階段：數(shù)據(jù)挖掘?qū)崙?zhàn)

數(shù)據(jù)挖掘入門(mén)／數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)

第五階段：深度學(xué)習(xí)

深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)與框架／深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)

幾百個(gè)課時(shí)的學(xué)習(xí)是基本，但若想真正學(xué)明白，至少需要一些時(shí)間，當(dāng)然根據(jù)每個(gè)人基礎(chǔ)不同會(huì)有所差異，也不能排除你很短時(shí)間就能搞定。