有人问我：AI这么火，要不要去追赶AI的热潮？
12月14日，吳恩達發布微博：我很高興地宣布Landing.ai的成立，開始進入AI+產業。 作為一家人工智能（AI）公司，Landing.ai旨在幫助企業在人工智能時代實現轉型。
這一動作讓人們對AI的關注度在2017年的末尾又一次升溫：“人工智能將會改變制造業的面貌”。
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隨著國家政策的支持、大量資本的涌入、無數企業紛紛涉足人工智能領域，與之相對應的是巨大的人才缺口。
谷歌AI中國中心12月13日正式成立
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根據LinkedIn的數據，截至2017年，全球人工智能領域技術人才數量超過190萬人，其中美國相關人才總數超過85萬人，高居榜首；而中國的相關人才總數超過5萬人，位居全球第七。
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巨大的人才缺口就意味著無數的潛在機會。以機器學習方向的算法工程師為例，該職位月薪大多在3萬元以上，年薪百萬者也不在少數。在AI行業，新人入行薪資基本上就能達到互聯網其他技術人員的兩倍。所以，在這波AI熱潮下，要不要踏入or轉型成為人工智能工程師，應該是很多人關心的問題。
不過，成為人工智能領域的工程師，還是有比較高的門檻的。在動手實踐代碼前，你至少要有一定的數學基礎和編程能力，以及對于機器學習的基礎有一定了解。
基礎一：數學基礎
線性代數和微積分基礎
統計學相關基礎
相關線性分析
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基礎二：編程基礎
掌握C++ / Java / Python，目前Python是機器學習深度學習領域最主流的編程語言，
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基礎三：機器學習的基礎
關聯規則（Apriori、FP-Growth）、回歸（Linear Regression、Logistics Regression）、決策樹（ID3、C4.5、CART、GBDT、RandomForest）、SVM（各種核函數）、特征工程（Feature Engineering）、可用性評估、數據變換、降維……
想要擁有以上三個進入人工智能的基礎，可以通過閱讀參考書目、學習線上資源、關注大牛博客及資訊網站等方式獲得。下面向大家推薦一些個人覺得不錯的資源。
【圖書類】
《AI：人工智能的本質與未來》
這本書的寫作者擁有醫學科學、心理學、哲學等多學科背景，她將這些領域融會貫通并和人工智能的研究相結合。這本書主要是從一定的高度探討人工智能的現狀以及面臨的困境，技術層面涉及的較少。
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《Deep Learning》
這本書由Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和Aaron Courville共同撰寫，應該被無數人推薦過，被稱為“AI圣經”，深度學習領域奠基的經典教材。
《Python機器學習實踐指南》
這本書結合了機器學習和Python語言兩個熱門的領域，通過利用兩種核心的機器學習算法來用Python 做數據分析。
【線上視頻課程類】
Machine Learning Course - CS 156
加州理工的Yaser Abu-Mostafa教授出品的機器學習網絡課程，非常系統地講解了機器學習背后的原理，以及主要的技術。講解非常深入淺出，讓你不光理解機器學習有哪些技術，還能理解它們背后的思想，為什么要提出這項技術，機器學習的一些通用性問題的解決方法（比如用正則化方法解決過擬合）。強烈推薦，課程是免費資源，Youtube上直接可以搜到。
吳恩達深度學習工程師微專業
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deeplearning.ai出品，人工智能一線專家吳恩達指導，這個課程有助于加強對深度學習的了解，對神經網絡已經有了一些基礎知識的人來說，這個課程還能增強參數搜索技巧。
目前deeplearning.ai和網易云課堂已經達成合作，在網易云課堂平臺上就能看到中文字幕的視頻并且完全免費。
Coursera上的各種課程
另外，Coursera上也有非常多的與AI相關的學習資源，包括微積分、線性代數、編程語言等等，資源很多，有興趣的同學前往可以自行學習。
如果你不想走純自學路線，而是想要找一些經驗豐富的工程師做引路人，那接下來的兩場人工智能免費入門直播課，不妨可以聽一下。
12月26日及27日，網易云課堂攜手稀牛學院，推出了兩場人工智能主題的直播課程，從數學基礎和算法角度，帶你初識人工智能。
【直播】為什么說搞不定數學，就弄不懂人工智能？
時間：12月26日 20:00
講師：澳大利亞數據機構研究院Jason博士
你將聽到：
人工智能與數學之間究竟有什么關系？
為什么說數學是AI入門必經之路？
【直播】算法難學？帶你親眼看懂機器學習
時間：12月27日 20:00
講師：高級算法專家 寒小陽
你將聽到：
解密機器學習分類和回歸算法
如何進行酷炫的可視化展示
想要收聽這兩門直播的小伙伴，請掃描下方二維碼，進入網易云課堂微專業服務號后，根據系統提示，就可以加入網易人工智能學習QQ群啦！
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總結
以上是生活随笔為你收集整理的有人问我：AI这么火，要不要去追赶AI的热潮？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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