問一個很現(xiàn)實的問題，以你目前的薪資，多久能賺到100萬？

在一線城市，年薪10萬僅能飽腹，就算熬夜加班苦干10年達(dá)到100萬，相信也所剩無幾。

所以要想多賺錢，就要轉(zhuǎn)變思路、勤奮努力，年薪30萬并不是很難完成的事情。

在人工智能時代，互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域發(fā)展迅猛，計算機相關(guān)行業(yè)處于時代風(fēng)口中。

無論是科研院所，商業(yè)巨頭還是初創(chuàng)企業(yè)，各行各業(yè)都在大力開發(fā)或者引進(jìn)人工智能，由于儲備不足，導(dǎo)致人工智能人才現(xiàn)在出現(xiàn)缺口，而且非常巨大。

領(lǐng)英全球AI領(lǐng)域技術(shù)人才分布圖

很多公司尤其像BAT這樣大廠的HR就經(jīng)常吐槽在招聘人工智能人才時無能為力，原因是在供不應(yīng)求的人工智能招聘市場上，優(yōu)秀的AI工程師才是有話語權(quán)的一方，而且大多數(shù)的面試者都是半桶水。

人才供不應(yīng)求，導(dǎo)致領(lǐng)域崗位的薪資也自然水漲船高，給大家看一組最新數(shù)據(jù)：

2018年最新數(shù)據(jù)：python、大數(shù)據(jù)、人工智能從業(yè)者薪資表

行業(yè)緊俏、薪資誘人，使很多人，尤其是應(yīng)屆畢業(yè)生和剛參加工作的程序員們，都想在這股 AI 熱潮中，憑借實力和簡歷脫穎而出。然而，很多人在第一關(guān)就被HR刷掉了，更別說技術(shù)面了。

18年剛畢業(yè)的程衛(wèi)卻不為所動，專攻AI人工智能算法方向的他早被阿里30萬年薪搶定下來。

程衛(wèi)說：“如果只學(xué)過計算機專業(yè)，想進(jìn)入BAT人工智能部門、明星創(chuàng)業(yè)公司等其實并沒那么容易，因為你沒有實操的項目，你對人工智能沒有整體性和深度性的把控和學(xué)習(xí)?！?/p>

所以你想要進(jìn)入這個領(lǐng)域，需要至少經(jīng)過以下四個階段的學(xué)習(xí)。

第一階段：編程

python入門／python基本數(shù)據(jù)類型／python網(wǎng)絡(luò)爬蟲

第二階段：數(shù)據(jù)挖掘

線性回歸／貝葉斯統(tǒng)計／Airbnb數(shù)據(jù)分析實戰(zhàn)

第三階段：機器學(xué)習(xí)

機器學(xué)習(xí)入門／強化入門／機器學(xué)習(xí)實戰(zhàn)

第四階段：深度學(xué)習(xí)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)／遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、圖像風(fēng)格遷移

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

也許你早就想要轉(zhuǎn)型AI，只是

買來厚厚的書籍，對照操作，但缺乏指導(dǎo)；

努力記住一些知識點，幾天就忘；

準(zhǔn)備自學(xué)機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)，被外面那些貴的要命的培訓(xùn)課程嚇得不行。

其實你還可以選擇成為本次萬門大學(xué)人工智能專業(yè)的學(xué)員。

劃重點：純免費

本次培訓(xùn)我們設(shè)置了300個課時，完全覆蓋以上四個階段。

專業(yè)課程特色：

（1）重基礎(chǔ)／系統(tǒng)化

（2）從最小例子出發(fā)循序漸進(jìn)的闡述

（3）具體課件代碼邏輯清晰，內(nèi)容詳盡

（4）注重與前沿應(yīng)用和科技的接軌，整合了很多人工智能研究者的心得

我們將一步步教你如何從基礎(chǔ)小白進(jìn)軍AI，直接免去大幾千幾萬的培訓(xùn)費。

為了保證每一位培訓(xùn)班的學(xué)員都能學(xué)有所成，我們僅收取500名學(xué)員。

如果你成為培訓(xùn)班學(xué)員后，按照課程安排逐步認(rèn)真學(xué)習(xí)的話，相信你一定能成為一名優(yōu)秀的AI人才，并且很容易找到高薪水的工作。

為什么我們有信心開設(shè)這次人工智能專業(yè)學(xué)習(xí)課程？

一切歸屬于強大的導(dǎo)師團(tuán)。為了開設(shè)人工智能課程，我們專門挖來了巴黎高師、南加州大學(xué)、以色列理工大學(xué)和美國數(shù)據(jù)應(yīng)用學(xué)院的資深大咖來教授這門專業(yè)課程。

數(shù)據(jù)庫：

趙爍（JOSHUA）：南加州大學(xué)電子工程碩士，十年海外工作及創(chuàng)業(yè)經(jīng)歷，曾就職于華為技術(shù)，熟練掌握各類軟、硬件技術(shù)棧，對于互聯(lián)網(wǎng)、網(wǎng)絡(luò)安全加密及大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的開發(fā)有著深刻的理解。

Python及人工智能：

許鐵:以色列理工學(xué)院機器學(xué)習(xí)在讀博士、巴黎高師理論物理與復(fù)雜系統(tǒng)碩士、cruiser創(chuàng)始人 , 在知名神經(jīng)科學(xué)期刊著有論文。

數(shù)據(jù)挖掘：

數(shù)據(jù)應(yīng)用學(xué)院（DAL）講師團(tuán):北美首屈一指的Data Bootcamp核心團(tuán)隊。

陳曉理：數(shù)據(jù)應(yīng)用學(xué)院（DAL）聯(lián)合創(chuàng)始人，加州大學(xué)博士，數(shù)學(xué)競賽保送北大力學(xué)系，多年機器學(xué)習(xí)教學(xué)經(jīng)驗。

陳曉理老師的線下課“人滿為患”

彭澤：加拿大阿爾伯塔大學(xué)本科，美國哥倫比亞大學(xué)電子工程碩士，Kaggle競賽獲獎選手，人稱“萌神”。

David ：加州大學(xué)物理學(xué)博士，美國頂級電商公司數(shù)據(jù)科學(xué)家。

徐彬：美國普林斯頓大學(xué)物理系博士生，從事交叉科學(xué)和機器學(xué)習(xí)方面的研究。在美國頂級對沖基金公司從事高頻算法交易工作。

要知道，在人工智能培訓(xùn)中，最困難的是找到合適的數(shù)據(jù)，課程中我們巧妙的利用各類公開數(shù)據(jù)和自己生成創(chuàng)造的數(shù)據(jù)解決了數(shù)據(jù)不足的問題。

這就是這些導(dǎo)師的魅力。

他們在人工智能和大數(shù)據(jù)領(lǐng)域算得上是前1%了，如果你能全程學(xué)習(xí)下來，你還有機會獲得我們的大廠內(nèi)推機會。豐田華為等大廠均有一定名額。我們之前的很多學(xué)員來自大廠，你也有機會和他們勾搭交流。