人工智能（AI）人才薪水之高、漲幅之大，頗有令人瞠目結(jié)舌之感。

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

為什么人工智能行業(yè)的工資那么高？

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)或者引進人工智能，由于儲備不足，導致人工智能人才現(xiàn)在出現(xiàn)缺口，而且非常巨大。

據(jù)領英今日發(fā)布的全球AI領域技術人才分布圖顯示，中國目前的AI人才缺口超過5萬人。人才供不應求，導致領域崗位的薪資也自然水漲船高。

一年前，針對AI領域的應屆畢業(yè)生，碩士生約莫能拿到30萬元的年薪，博士生則高達50萬元。今年，薪水行情仍在噌噌上漲。

有企業(yè)給應屆生的薪水拔高了10%~20%；也有企業(yè)上漲幅度更大，尤其是給博士生的薪水從去年的50萬元年薪倏地躥到80萬元；也有準備布局AI領域的新銳企業(yè)，雖然還沒考慮好具體的價位，但是打算花高價從互聯(lián)網(wǎng)巨頭處搶奪人才。

很多人，尤其是應屆畢業(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，很多人在第一關就被 HR 刷掉了，更別說技術面了。

想必大家都知道原因。

目前的人工智能，對于本科生來說并沒有深入的AI專業(yè)，畢竟這些方向?qū)儆诟邔哟蔚闹R，需要一定的基礎。雖然由于現(xiàn)在AI熱還有工業(yè)界對于這方面人才的強烈需求，開始有大學專門開設了AI和數(shù)據(jù)科學專業(yè)，但是，這些學生畢業(yè)出來后所擁有的技能和企業(yè)所需的人才標準卻是不對等的。

像BAT的人工智能部門；高校人工智能研究相關工作；明星創(chuàng)業(yè)公司，比如四小龍，商湯，礦世，科大等。如果你只學過計算機專業(yè)，想進入這些公司或者機構(gòu)并沒那么簡單，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習。

而且如果你的學校背景不強硬（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機會了？

不。至少你還擁有學習的權利和能力。

你可以自學，也可以跟著這方面的專家導師學。

對于入門人工智能這個問題，不少同學躍躍欲試，其實人工智能的核心就是機器學習（Machine Learning）和深度學習。而它們的基礎，就是編程（Python/c++等）和數(shù)學（高等數(shù)學/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，跟人類一樣，吃進去的食物愈新鮮、愈干凈，人工智能就愈健康。

所以你想要進入這個領域，需要至少經(jīng)過以下五個階段的學習。

第一階段：數(shù)學

高等數(shù)學／線性代數(shù)／概率論

第二階段：編程

python工具庫實戰(zhàn)／python網(wǎng)絡爬蟲

第三階段：機器學習

機器學習入門／機器學習提升

第四階段：數(shù)據(jù)挖掘?qū)崙?zhàn)

數(shù)據(jù)挖掘入門／數(shù)據(jù)分析實戰(zhàn)

第五階段：深度學習

深度學習網(wǎng)絡與框架／深度學習項目實戰(zhàn)

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

如果你想投入 AI 的懷抱，但卻苦于不知如何下手。而當你準備自學機器學習和深度學習時，又被外面那些貴的要命的培訓課程嚇得不行時，你還可以選擇成為本次萬門大學人工智能專業(yè)的學員。

劃重點：純免費

本次培訓我們設置了300個課時，完全覆蓋以上五個階段。

專業(yè)課程特色：

（1）重基礎／系統(tǒng)化

（2）從最小例子出發(fā)循序漸進的闡述

（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小白進軍AI，直接免去大幾千幾萬的培訓費。

由于課程開發(fā)精力有限，所以本次課程我們只招收300名學員。

如果你按照我們的課程步驟一步步扎實學習的話，相信你最終一定在人工智能方面小有成就，學完找到這類工作也會容易得多，而且薪水不會低。

為什么我們有信心開設這次人工智能專業(yè)學習課程？

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

數(shù)學：

童哲：萬門大學校長。高中以物理競賽福建省第一名成績保送北京大學物理學院，大三暑假考上法國巴黎高等師范學校，留法攻讀物理。獲得巴黎高師本科+巴黎高師碩士M1學位后回國創(chuàng)建了萬門大學，獲800萬用戶認可。

Python及人工智能：

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

數(shù)據(jù)挖掘：

數(shù)據(jù)應用學院（DAL）講師團:北美首屈一指的Data Bootcamp核心團隊。 陳曉理-DAL， 數(shù)據(jù)應用學院（DAL）聯(lián)合創(chuàng)始人，加州大學博士，數(shù)學競賽保送北大力學系，多年機器學習教學經(jīng)驗。

陳曉理老師的線下課“人滿為患”

要知道，在人工智能培訓中，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。算力不好解決，但我們會使用了簡單生產(chǎn)的基礎數(shù)據(jù)，讓同學可以開頭繞過算力的問題，領會機器學習和深度學習的核心，之后可以再配合更強的算力輕易上手解決更難的問題。

這就是這些導師的魅力。

他們在人工智能和大數(shù)據(jù)領域算得上是前1%了，如果你能全程學習下來，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。我們之前的很多學員來自大廠，你也有機會和他們勾搭交流。

最后說個事情。2017年，全國的人均可支配收入為25974元，全球排名69位，這個數(shù)據(jù)你在百度上很快就能找到。而到2017年高等教育普及率也才38%。這就是我們的社會，我們真的是擁有大把機會。

希望你和我一樣

也相信“學習改變命運”這句話。