知識星球人工智慧已經邁向了高速發展的快車道，而人才稀缺是真正的阻礙。《全球人工智慧人才白皮書》顯示，全球 AI 領域人才約 30 萬，而市場需求超百萬。
然而，騰訊研究院和創投資料平臺IT桔子聯合釋出的報告顯示，截止到 6 月中美倒閉企業總數超 50 家。“泡沫論”雖然將 AI 再一次推向風口浪尖，但企業的倒閉正說明，所謂的“泡沫”即將落地出局，優勝劣汰必然使留下的優秀企業更強大。
01 因為稀缺，所以高薪
資料來自 Paysa
領英大資料顯示，截至 2017 年全球人工智慧領域專業技術人才數量超過 190 萬，而中國的相關人才總數也超過 5 萬人。據高盛此前統計，百度為機器學習方面的 AI 人才提供的年薪為 12.6 萬美元，僅次於臉書的 27.3 萬美元和微軟的 24.4 萬美元。
資料來自《全球人工智慧人才白皮書》
企業招聘並不會標註“人工智慧崗位”，而是更具體的職責相關的崗位。
以一個 AI 相關的應用舉例，要實現“攝像頭犯罪人員識別”這樣一個功能，裡面會涉及影象識別（攝像頭拍到的人是誰），匹配演演算法（這個人是不是罪犯）等角色，每個角色都要有對應的職位。
其中每一個環節都需要一個年薪 50w 的工程師，當然，一個人可能還不夠。在中國市場，自然語言處理和影象識別領域的人才都極度缺乏。
02 企業的搶人大戰：更看重專案經驗
滴滴出行招聘資訊（拉勾網）
校招季結束後，很多人直觀的感覺到“人才飽和”。實際情況是，應聘者找不到工作，企業也招不到人。
對於應聘者，大多數 AI 相關的崗位都要求相關經驗，對於初入職場、轉行的應聘者來說，沒有工作經驗，專案經驗缺乏，相關比賽甚至都沒有機會/能力參加。
對於企業，各個領域的人才都在轉向 AI 領域，人工智慧崗位入門門檻不高，但繼續深造、成為高階工程師的人並不多，僅填補了初級人才的不足，營造出一種“錶面飽和”的假象。
“深度學習博士生大概需要五年的時間培養，但是五年前還沒有博士生開始從事深度學習，這意味著現在該領域的專家特別少，可以說彌足珍貴、極度稀缺。”
——深度學習專家 Yoshua Bengio
03 人工智慧時代如何順勢而為？
AI 行業的技術入門門檻並不高，人才培養難度主要在於時間週期和專案經驗要求。
職場人更看重高效的技能訓練、明確的就業方向，因此所選學習平臺的專業性、知識體繫系統性尤為重要。
李開復《AI·未來》系列影片 9 月初在上海釋出，教育合作方正是優達學城 Udacity。Udacity 是來自矽谷的線上學習平臺，由 Google 無人車之父 Sebastion Thrun 創立。
2017 年 8 月，騰訊宣佈將 Udacity 奈米學位專案作為內部員工學習內容。
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前沿平臺：課程與 Google、Facebook、亞馬遜等名企聯合開發
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權威師資：導師來自矽谷名企或行業專家
（具體參考官網各課程頁面）
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互動式學習系統：短影片+練習，不受時間地點限制
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專案驅動式學習：專案可寫進簡歷
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認證學位：奈米學位證書可直接寫進 LinkedIn
點選下圖可檢視課程框架：（詳細大綱見文末）
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