怎样从Python新手变成深度学习高薪抢手人才

Posted 2021-03-28 Python编程

要说现在最处于风口浪尖的行业非人工智能莫属。科技龙头企业纷纷将人工智能纳入自己的扩张版图，积极部署人工智能实验室，科研成果落地为产品的时间大大缩短。李开复曾断言：

未来10年出现最多独角兽的领域，肯定是人工智能领域。

AI风口带来加薪机遇

但现在无论是大型科技企业，还是初创公司都面临一个窘境：AI人才极度紧缺。全球AI领域人才约30万，而市场需求在百万量级。其中，高校领域约10万人，产业界约20万人，远远不能满足市场对人才的需求。

（图片来源于网络）

客观来说，深度学习是近年来人工智能领域最令人瞩目的方向之一，学术界和工业界近年来运用深度学习技术逐渐在语音识别、图像识别、自然语言处理等领域均获得重大突破性进展。据《2017全球人工智能人才白皮书》公布的调查结果显示，深度学习位列AI领域高薪职位之一。

（图片来源于网络）

怎样抓住风口

已有不少人嗅到了深度学习带来的大量机遇，开始转向人工智能道路。进入大学深造会是一个保险的方法。目前，全球共有367所具有深度学习研究方向的高校。每年AI相关领域硕博毕业生约2万名。然而对于已有年资积累的程序员来说，申请大学所付出的投入产出比并不高。那么，想转行的他们又是怎么学习的呢？

自学是普遍的想法。但深度学习在中国还如蹒跚学步的小孩，网上难以找到系统的学习方法。遇到问题，也无法及时找到该领域的人帮忙解答，问题积聚不免灰心丧气。对于缺乏一定基础的人来说，自学反而会打消学习的热情。

这时如果能有业内顶尖专家带你一步步夯实基础，学习将会事半功倍。Google无人车之父Sebastian Thrun, “生成对抗网络”之父Ian Goodfellow，谷歌 DEEPMIND 科学家Andrew Trask 和YOUTUBE 红人Siraj Rival联合打造的「深度学习」纳米学位已在Udacity上线。哪怕你是零基础，你也可以跟随硅谷大牛，掌握深度学习基础知识和最前沿应用，迈出人工智能工程师第一步。

（视频介绍课程结构）

在该课程中，不仅有前Google机器学习工程师参与课程设计，各大名校讲师亲自授课，你还将独自负责数个实战项目（如：生成电视剧剧本，生成人脸，训练四轴飞行器飞行等）。这些实战项目不仅能巩固理论知识，在以后的职位申请中也会大大增加简历含金量。

（部分实战项目简介）

更多实战内容可点击阅读原文查看

在学习过程中遇到问题也不必恐惧要大海捞鱼般地寻找资料，在课程通关群里会有耐心的导师和热情的小伙伴及时解答疑问。要是有关于课程及求职的任何疑问，你还可以预约导师一对一服务，享受与导师面对面交流的定制服务。

「深度学习纳米学位」学什么

先修知识

深度学习（第一学期）是入门级课程，零基础就可以学习！

Python 语法与数据结构

在这个部分，你将了解 Python 的整数和字符串数据类型，学会使用变量存储数据，掌握使用内置的函数和方法。你将会学习条件语句，循环语句完成复杂的统计。同时你将学会使用集合数据类型，包括列表、集合和字典等多种数据结构。

Python 文件与网络

你会使用 Python 标准库和第三方库中的模块，认识 Python 强大的库。并学会读取磁盘上的文件中的数据，使用在线资源解决实际问题。最后你将练习编写一个网络抓取程序来跟踪维基百科文章之间的链接。

数据分析入门

学习使用 Python 了解数据分析流程的主要步骤，运用 Python 和 Pandas 处理多个数据集；并通过两个数据分析实战案例，学习使用 Python、Numpy 和 Pandas 进行数据清洗、探索、分析和可视化。

线性代数基础

线性代数是深度神经网络的基础。在这一部分中，你将从0基础开始学习线性代数中的向量以及交点知识以及实现向量的基本操作。

模型的评估与验证

模型的评价指标是深度学习建模过程中非常重要的一环。在这一部分中，你将学习如何衡量深度学习模型以及其他机器学习模型好坏。

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从第一学期毕业后可继续进修第二学期。在第二学期，你将学会使用 Keras 和 TensorFlow 两大主流深度学习框架，学习并掌握卷积神经网络、循环神经网络和生成对抗网络，并在实战中用他们来实现前沿应用。更多实战和课程内容可点击阅读原文查看。

从深度学习基石纳米学位项目毕业后，你将跳过重重申请，保送至无人驾驶工程师、机器人开发或人工智能工程师三门高阶纳米学位项目中的一门。项目由 Udacity 与奔驰、宝马、滴滴出行、IBM、Amazon 等行业领先企业联合打造，你将能够挑战更多前沿、精深的深度学习实战项目，获得各大名企认可的纳米学位证书，成为抢手的高薪AI人才。

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