一個壞消息：

2018年1月教育部印發的《普通高中課程方案和語文等學科課程標準》新加入了數據結構、人工智能、開源硬件設計等 AI 相關的課程。

這意味著職場新人和準備找工作的同學們，為了在今后十年內不被淘汰，你們要補課了，從初中開始。

一個好消息：

人工智能尖端人才遠遠不能滿足需求。行業風口的人工智能，在中國人才缺口將超過500萬人，而中國人工智能人才數量目前只有5萬（數據來自工信部教育考試中心）。

并且目前崗位溢價相當嚴重，2017年人工智能在互聯網崗位薪酬中位列第三，月薪20.1k，如果按照普遍的16月薪酬計算，那么人工智能在2017年一年的薪酬就是2.01*16=32.16萬。那么再來看一組2018的薪酬數據：?

所以如果你對自己的專業/工作不滿意，現在正是進入人工智能領域學習就業/轉業的最佳時機。

在面對眾多的數學知識和編程知識里，自學會讓大家耗費大量的時間金錢。因此，中國科學院計算技術研究所人工智能博士團隊開發推出了人工智能《機器學習365天特訓營》課程。

從零基礎開始學習，從發展歷程、概念、基本名詞、術語、評估方法講起，到算法模型與實戰演練。從零開始學習，一年成為機器學習專家！

為了保證大家的學習效果和就業情況，冪次學院提供7項課程服務：

1、名校大牛講師授課：中國科學院計算技術研究所人工智能博士團隊開發課程，名校大牛授課；

2、365天的系統學習：跟老師直播學習，在線答疑，并完成課后作業；
3、優質的售后答疑：全天24小時課程問答與社群交流服務，讓你的每一個問題都能夠得到解答，課程資料隨時下載；
4、頒發培訓結業證書：通過冪次學院的階段測試和畢業測試，并頒發冪次學院人工智能培訓結業證書，在人工智能領域享有冪次學院中科院團隊培訓背景；
5、直推中型人工智能企業及世界500強工作：對階段階段測試成績優秀者直推中型人工智能企業及世界500強實習或工作，并對畢業測試成績優秀者保證就業；
6、定期人工智能創業者投資者分享會：定期在北京市中科院、中關村、五道口及國貿等地進行人工智能創業者投資者分享會；

7、優質線下活動和人工智能社群鏈接500位行業優質人脈。

2018年5月19日起365天，每周兩次直播，365天100次（理論+實戰）課程（講師直播答疑，課程72*4小時問答服務，學院社群72*4小時交流，課程資料隨時下載）

購買課程另贈送2門輔助課程：

1.?現在報名免費贈送售價899元的《機器學習之Python編程基礎與數據分析》課程，課程內容由清華大學python大牛與美國普渡大學算法工程師主講，課程內容包括：python基礎，python數據分析，python機器學習基礎與python在機器學習中的實踐案例（詳細課程大綱見冪次學院主頁）。

2.?現在報名免費贈送售價899元的《人工智能數學基礎8天集訓營》課程，由中國科學院計算技術研究所博士團隊主講，課程內容包括：矩陣論基礎，概率與信息論，數值計算三部分（詳細課程大綱見冪次學院主頁）。

助力您解決人工智能學習中所需要用到的數學知識、Python編程知識。

立即開始體系化學習，所有知識一步到位！

直播 + 回放：2018年5月19日開始365天，每周六19：00，20：00開課，直播回放隨時隨地回看。

報名費用及優惠詳情：
1、折后特惠價：2999元。
2、限時優惠：
? ??? a、前50名立刻減免300元，即僅需2699元
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? ? ? ? ?（報名后聯系助教返現紅包，助教微信見下方二維碼）
3、團購優惠券：
? ? ? a、每人可領取報名人數*100元的優惠券，上限團購10人；
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說明：以上優惠可疊加使用。例：宿舍4人一起在前50人報名，每人實際應付2999-300-400=2299元。

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講師團隊介紹：

張迎偉，中國科學院計算技術研究所機器學習方向博士，曾參與項目：

1、面向帕金森病的多模態在線預警方法研究—國家自然科學基金(No.61502456, No.61572471);
2、基于人機交互技術的安全駕駛映射系統—國家國際科技合作專項(No.2014DFG12750);
3、散發性帕金森病風險基因圖譜與預警評估方法研究—北京市科學技術委員會北京腦科學研究項目(No.Z161100000216140);
4、廣東省大數據科學中心項目“基于多模態大數據的復雜疾病臨床診斷標準及應用”—廣東省科技計劃項目(No.2015B010105001) NSFC等國家級項目。

李金，清華大學機器學習方向本碩雙清華畢業生，阿里集團機器學習方向算法工程師；

《自學python》教材原著作者，Python筆記3K+Star，知乎python及機器學習板塊12K+贊，冪次學院簽約講師。

從事方向及領域：機器學習，圖像自動描述，零樣本學習，自然語言處理，計算機視覺，推薦系統等。

趙朗，美國普渡大學碩士畢業生，機器學習工程師/算法工程師，曾參與研究：

1.參與克萊斯勒公司“合金發展”項目，應用機器學習分析產品合格率與合金成分等因素之間的關系；

2.參與浙江大學關于研究材料滲透率的項目，應用機器學習分析材料滲透率與材料結構之間的關系；

3.應用機器學習研究各大風場的風機故障問題，在機器學習，數據挖掘等方面有豐富的實戰經驗，善于用簡單的例子來描述復雜的機器學習概念，善于對學生進行啟發，幫助學生掌握機器學習的核心概念與算法。

附：《機器學習365天特訓營》課程大綱：

第一部分 基礎篇

第1章

1.1 引言

1.2 基本術語

1.3 假設空間

1.4 歸納偏好

1.5 發展歷程

1.6 應用現狀

第2章 模型評估與選擇

2.1 經驗誤差與過擬合

2.2 評估方法

2.2.1 留出法

2.2.2 交叉驗證法

2.2.3 自助法

2.2.4 調參與最終模型

2.3 性能度量

2.3.1 錯誤率與精度

2.3.2 查準率、查全率與F1

2.3.3 ROC與AUC

2.3.4 代價敏感錯誤率與代價曲線

2.4 比較檢驗

2.4.1 假設檢驗

2.4.2 交叉驗證t檢驗

2.4.3 McNemar檢驗

2.4.4 Friedman檢驗與后續檢驗

2.5 偏差與方差

第3章 線性模型

3.1 基本形式

3.2 線性回歸

3.3 對數幾率回歸

3.4 線性判別分析

3.5 多分類學習

3.6 類別不平衡問題

第4章 決策樹

4.1 基本流程

4.2 劃分選擇

4.2.1 信息增益

4.2.2 增益率

4.2.3 基尼指數

4.3 剪枝處理

4.3.1 預剪枝

4.3.2 后剪枝

4.4 連續與缺失值

4.4.1 連續值處理

4.4.2 缺失值處理

4.5 多變量決策樹

第5章 神經網絡

5.1 神經元模型

5.2 感知機與多層網絡

5.3 誤差逆傳播算法

5.4 全局最小與局部極小

5.5 其他常見神經網絡

5.5.1 RBF網絡

5.5.2 ART網絡

5.5.3 SOM網絡

5.5.4 級聯相關網絡

5.5.5 Elman網絡

5.5.6 Boltzmann機

5.6 深度學習

第6章 支持向量機

6.1 間隔與支持向量

6.2 對偶問題

6.3 核函數

6.4 軟間隔與正則化

6.5 支持向量回歸

6.6 核方法

第7章 貝葉斯分類器

7.1 貝葉斯決策論

7.2 極大似然估計

7.3 樸素貝葉斯分類器

7.4 半樸素貝葉斯分類器

7.5 貝葉斯網

7.5.1 結構

7.5.2 學習

7.5.3 推斷

7.6 EM算法

第8章 集成學習

8.1 個體與集成

8.2 Boosting

8.3 Bagging與隨機森林

8.3.1 Bagging

8.3.2 隨機森林

8.4 結合策略

8.4.1 平均法

8.4.2 投票法

8.4.3 學習法

8.5 多樣性

8.5.1 誤差--分歧分解

8.5.2 多樣性度量

8.5.3 多樣性增強

第9章 聚類

9.1 聚類任務

9.2 性能度量

9.3 距離計算

9.4 原型聚類

9.4.1 k均值算法

9.4.2 學習向量量化

9.4.3 高斯混合聚類

9.5 密度聚類

9.6 層次聚類

第10章 降維與度量學習

10.1 k近鄰學習

10.2 低維嵌入

10.3 主成分分析

10.4 核化線性降維

10.5 流形學習

10.5.1 等度量映射

10.5.2 局部線性嵌入

10.6 度量學習

第二部分 進階篇

第11章 特征選擇與稀疏學習

11.1 子集搜索與評價

11.2 過濾式選擇

11.3 包裹式選擇

11.4 嵌入式選擇與L_1正則化

11.5 稀疏表示與字典學習

11.6 壓縮感知

第12章 計算學習理論

12.1 基礎知識

12.2 PAC學習

12.3 有限假設空間

12.3.1 可分情形

12.3.2 不可分情形

12.4 VC維

12.5 Rademacher復雜度

12.6 穩定性

第13章 半監督學習

13.1 未標記樣本

13.2 生成式方法

13.3 半監督SVM

13.4 圖半監督學習

13.5 基于分歧的方法

13.6 半監督聚類

第14章 概率圖模型

14.1 隱馬爾可夫模型

14.2 馬爾可夫隨機場

14.3 條件隨機場

14.4 學習與推斷

14.4.1 變量消去

14.4.2 信念傳播

14.5 近似推斷

14.5.1 MCMC采樣

14.5.2 變分推斷

14.6 話題模型

第15章 規則學習

15.1 基本概念

15.2 序貫覆蓋

15.3 剪枝優化

15.4 一階規則學習

15.5 歸納邏輯程序設計

15.5.1 最小一般泛化

15.5.2 逆歸結

第16章 強化學習

16.1 任務與獎賞

16.2 K-搖臂賭博機

16.2.1 探索與利用

16.2.2 ε-貪心

16.2.3 Softmax

16.3 有模型學習

16.3.1 策略評估

16.3.2 策略改進

16.3.3 策略迭代與值迭代

16.4 免模型學習

16.4.1 蒙特卡羅強化學習

16.4.2 時序差分學習

16.5 值函數近似

16.6 模仿學習

16.6.1 直接模仿學習

16.6.2 逆強化學習

第17章 增量學習

17.1 被動攻擊學習

17.1.1 梯度下降量的抑制

17.1.2 被動攻擊分類

17.1.3 被動攻擊回歸

17.2 適應正則化學習

17.2.1 參數分布的學習

17.2.2 適應正則化分類

17.2.3 適應正則化回歸

17.3 增量隨機森林

第18章 遷移學習

18.1 遷移學習簡介

18.1.1 什么是遷移學習

18.1.2 遷移學習VS傳統機器學習

18.1.3 應用領域

18.2 遷移學習的分類方法

18.2.1 按遷移情境

18.2.2 按特征空間

18.2.3 按遷移方法

18.3 代表性研究成果

18.2.1 域適配問題

18.2.2 多源遷移學習

18.2.3 深度遷移學習

第19章 主動學習

19.1 主動學習簡介

19.2 主動學習思想

19.3 主動學習VS半監督學習

19.4 主動學習VS Self-Learning

第20章 多任務學習

20.1 使用最小二乘回歸的多任務學習

20.2 使用最小二乘概率分類器的多任務學習

20.3 多次維輸出函數的學習

第三部分 實戰篇

第21章 機器學習應用場景介紹

21.1 機器學習經典應用場景

21.2 頭腦風暴：挖掘身邊的應用場景

第22章 數據預處理

22.1 數據降噪

22.2 數據分割

第23章 特征提取

23.1 時域特征

23.2 頻域特征

23.3 自動特征提取

第24章 機器學習方法應用

24.1 應用機器學習方法之前的處理

24.2 使用機器學習分類

24.3 機器學習調參

24.4 分類結果展示

還在等什么？快邀請自己的小伙伴一起來加入《機器學習365天特訓營》吧！未來將是屬于我們的時代！點擊“閱讀原文”進行報名！如有疑問，請隨時聯系客服（上方二維碼）。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的想转行人工智能？机会来了！的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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