本科畢業平均年薪 30 萬！經濟寒冬擋不住 AI 人才的火熱！

互聯網行業遭遇寒冬，企業紛紛裁人縮招，而 BAT 和硅谷明星公司對 AI 人才的投入卻並不見放緩。爲爭奪相關人才，給應屆畢業生開出的平均年薪高達 30 萬。

而 TensorFlow 做爲當下最流行的深度學習框架，已然成爲 AI 領域的技術人員必須掌握的技能。

若是你是人工智能方向的學生，經過掌握 TensorFlow，可將研究課題中的問題快速落實到代碼上，全面提高復現論文實驗結果和開發全新模型的效率，併爲畢業求職提早積累優點。

若是你是數據科學家和算法工程師，在對 TensorFlow 的設計理念、架構和運做機制有必定的瞭解後，就能編寫出更加高效的深度學習和機器學習模型，解決生產和生活中的實際問題。

若是你是打算轉行到人工智能行業的工程師，那麼 TensorFlow 將是一個絕佳入口，在使用它的過程當中，你能夠掌握深度學習相關的基礎概念和理論，並快速上手一些簡單可用的項目，強而有力地開啓本身的轉型之路。

 

走上 AI 之路，你要具有如下基礎：

1、 掌握基本的 Python 編程語法

1. 變量、函數、模塊

2. 字符串及其操做

3. 列表與元組

4. 條件、循環等控制流

5. 面向對象與類

推薦課程：

咕泡學院《Python基礎入門精品課程》視頻課程

推薦書籍：

 

2、必備數學基礎

1. 線性代數

推薦課程：《麻省理工公開課：線性代數》

推薦書籍：

 

 

2. 統計學

推薦書籍：

 

3、基礎 AI 理論知識

 

 

 

 

TensorFlow 必備知識要點

具有入門基礎後，你能夠按照如下學習路徑，完成 TensorFlow 的系統學習。

入門篇

 

 

 

 

進階篇

圖片出處咕泡學院課程大綱節選

4、仿生學深度學習商業落地實戰

1.YOLO多物體追蹤

目前行業應用最普遍的商業級多目標追蹤模型，主要做用是對一個區域內的多種物體進行追蹤。應用領域：軍事蜂羣無人機戰隊羣追蹤打擊、追蹤嫌疑車輛和嫌疑人、擁堵路段車流量監控和人流量監控等。YOLO最大的特定就是速度快、追蹤位置準確，用於實時定位追蹤。

 

2.centerloss圖像識別

圖像的識別和對比，目前商業的人臉識別都是基於此而且應用領域不單單是人臉識別，其餘的物體也能經過特徵進行識別。

 

3.Mask-RCNN圖像分割

 

4.DCGAN圖像補齊

 

5.語音喚醒

語音喚醒主要是利用基於LSTM技術實現，讓機器學會理解人類語音含義，進行語音對話。語音識別還可以根據特定的關鍵詞來控制設備狀態好比目前最火熱的智能音響對家居的調控。

6.聊天機器人

主要基於NLP天然語音處理技術，讓機器學會理解人類文章語言中的含義。最終能夠和人類進行文字語言對話。基於NLP技術的網絡模型也能夠在人類的「指引」下，獨立寫一些簡單的文章，或者對文章進行翻譯、寫摘要等。應用領域：智能客服、微軟小冰、自動翻譯等。

7.AlphaGo Zero下五子棋

主要技術是基於強化學習技術，強化學習主要用於解決路徑規劃的問題，從一個點到另外一個點，神經網絡會選出最「適合」的路徑。目前主要應用於自動駕駛、無人倉儲、機械工做、掃地機器人等