六、AI行業(yè)人才入門和進(jìn)階方向

如圖所示，在此不做細(xì)表。

七、哪些高校有AI課程

八、總結(jié)和建議

A、受2018年互聯(lián)網(wǎng)凌冬已至各大廠裁員縮招的影響，近三個月以來大廠或AI垂直領(lǐng)域獨角獸的企業(yè)AI人才的招聘數(shù)量正在減少，而且招聘的門檻也在逐步變高，應(yīng)屆本科、研究所和碩士生進(jìn)入AI公司的門檻也在增加。

B、對于應(yīng)屆畢業(yè)生來說，由于沒有工作經(jīng)驗，那么，Kaggle競賽、天池大賽的排名就會影響到用人單位的考量。所以競賽刷排名還是要做的。

C、對于在職技術(shù)開發(fā)人員，技術(shù)轉(zhuǎn)崗勢在必行。在職技術(shù)開發(fā)人員的優(yōu)勢是有項目開發(fā)經(jīng)驗，對技術(shù)的理解比較通透，一點就透，且有部門合作經(jīng)驗，出活快。

在職技術(shù)開發(fā)人員可利用工作業(yè)余時間學(xué)習(xí)Python和TensorFlow，加強自身數(shù)學(xué)知識（微積分、概率論、線性代數(shù)、凸優(yōu)化、統(tǒng)計學(xué)等）和機(jī)器學(xué)習(xí)知識后，可轉(zhuǎn)崗到AI行業(yè)。這里放出一張iOS、Python和H5開發(fā)方向的月薪對比，相信能夠刺激到你。

D、對于門外漢，既不是在職技術(shù)人員也不是應(yīng)屆畢業(yè)生的話，我也建議你動起來，不一定是學(xué)技術(shù)，但是至少要拿到上AI這條大船的門票。比如你是原來是做APP運營的，那么你也可以自學(xué)AI相關(guān)知識，往AI產(chǎn)品經(jīng)理方向努力。因為，你學(xué)起來，就比那么不學(xué)的多了一項競爭力，也給自己多了一個選擇。

E、不一定是學(xué)越來越多的技術(shù)和知識越好，你需要精細(xì)化的去學(xué)東西。對于AI＋行業(yè)方向來說，一方面要了解AI的能力和技術(shù)，知道AI的“能與不能”，一方面也要了解行業(yè)的基礎(chǔ)知識，找到AI的應(yīng)用場景。同時，對于大廠來說，最前沿的技術(shù)和框架都不是最好的選擇。成熟、穩(wěn)定的技術(shù)架構(gòu)反而是大廠的優(yōu)先選擇。

D、對于博士學(xué)歷的人員來說，頂級期刊的論文數(shù)量和被引用數(shù)量也是用人單位會考量的內(nèi)容。所以，時間上條件允許的情況下，最好還是有一定的論文的產(chǎn)出。

E、沒有工作經(jīng)驗的應(yīng)屆畢業(yè)生，先上船再說。也就是說，如果拿到船票就先上船，日后一邊積累經(jīng)驗一邊學(xué)習(xí)，千萬不要等天時地利人和，因為你的每一天都有時間和生活成本。

D、加分項：論文、github、知乎、博客、競賽。所以每一階段工作、學(xué)習(xí)的總結(jié)就非常重要。