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今天冪次妹講的是4個關於“人工智慧”的故事，來看看那麼多人為什麼選擇“人工智慧”。
＃1 如果想成為一名不被落下的程式員？快點學會人工智慧
作為一個計算機初級愛好者，也作為世紀圍棋大戰的圍觀吃瓜群眾，冪次妹這些年真真切切地感受到人工智慧給所有碼農所帶來的機會與挑戰。
冪次妹依稀還記得2017年華為的裁人風波，35歲以上的工程師被大量裁員。其實原因很簡單，在精力最充沛的10年選擇了埋頭工作，然而這10年，技術的革命與更新卻在不斷變化。
就這樣，10年後的你如果不再具備技術優勢，也不再具備年輕的精力，那公司最後只會選擇懂得最新技術的這群人留下。
所以邏輯很簡單，如果你不想因為技術的革命而被落下，那就嘗試一下人工智慧吧。
＃2 想要高薪嗎？成為一名人工智慧工程師吧！
據目前最新的資料顯示，發現AI行業開發人員的月薪基本上保持在10K~50K之間，人工智慧崗位的薪酬水平明顯高於其他職能崗位。
作為人工智慧時代，人工智慧行業開發人員的薪資排名如此靠前，自然可以理解。
行業風口的人工智慧，崗位溢價讓人乍舌；其高階崗位高出整體水平55%，中級崗位高出90%，而初級崗位更是高達110%。
鑒於此時的人工智慧還在萌芽階段，在未來，人工智慧將會被應用在更多的領域，我們很快就會看到學習人工智慧將會獲得更高的回報，掙得更多。
＃3 人工智慧是當今技術革命的未來
第一次工業革命是機械化，它開創了以機器代替勞動的時代。
第二次工業革命是電氣化，它促成了世界殖民體系的形成。
第三次工業革命是自動化，它開創了空間、原子能、計算機技術發展的新紀元。
第四次工業革命是智慧化，它將促成ABC（人工智慧、大資料、雲服務）等技術的形成。
而我們回想一下，每一次工業革命的改變，所帶來的是社會勞動力的重新分配，跟著趨勢，無疑會讓你的能力被放大。
和菜頭說：“順著大浪遊泳，怎麼都能遊得更快一點”。如果你想站在風口上，那就嘗試一下人工智慧吧。
＃4 如果開始想學人工智慧，該怎麼入手
人工智慧的研究是從以“推理”為重點到以“知識”為重點，再到以“學習”為重點，一條自然、清晰的脈絡，其中機器學習便是非常重要的人工智慧解決手段。
但機器學習也並沒那麼複雜，機器學習演演算法可以說是從資料中自動分析獲得規律，並利用規律對未知資料進行預測的演演算法。
雲博士（美國哈佛大學博士後 && 浙江大學博士）領銜的人工智慧博士團隊開發推出了人工智慧機器學習365天特訓營（第二期）課程。（掃描最底部二維碼聯絡助教）
為了保證大家的學習效果和就業情況，冪次學院提供4項課程服務，從發展歷程、概念、基本名詞、術語、評估方法講起，到演演算法模型與實戰演練：
1、名校大牛講師授課：雲博士（美國哈佛大學博士後 && 浙江大學博士）授課；
2、365天的系統學習週期：直播學習，4年內隨時隨地回看直播，線上答疑；
3、優質的答疑服務：全天24小時課程問答與社群交流服務，讓你的每一個問題都能夠得到解答，課程資料隨時下載。
4、頒發培訓結業證書：透過冪次學院的階段測試和畢業測試，並頒發冪次學院人工智慧培訓結業證書。
合計365+天，每週兩次直播，365天130+小時（理論+6個企業級專案實戰）課程（講師直播答疑，課程7*24小時問答服務，學院社群7*24小時交流，課程資料隨時下載）
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1. 現在報名免費贈送售價899元的 機器學習之Python程式設計基礎與資料分析 課程，課程內容由清華大學python大牛主講，課程內容包括：python基礎，python資料分析，python機器學習基礎與python在機器學習中的實踐案例。
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助力您解決人工智慧學習中所需要用到的數學知識、Python程式設計知識。
立即開始體系化學習，所有知識一步到位！
直播 + 回放：合計365+天，每週二19：00-20：00，20：00-21：00開課，直播回放4年內隨時隨地回看。
講師團隊介紹：
雲博士：美國哈佛大學大資料分析方向博士後，浙江大學電腦科學與技術專業博士，曾任華為高階軟體工程師/專案經理
發明專利多項，軟體著作權多項，國際重要期刊論文數十篇，國家及省部級專案多項，橫向專案數十項。
張博士：中國科學院計算技術研究所機器學習方向博士
專註於人機互動、機器學習等領域研究。曾在國內外知名會議期刊發表多篇論文，並榮獲人工智慧領域會議“最佳論文提名獎”，目前擁有國家發明專利2項、軟體著作權1項。
李金老師：清華大學機器學習方向本碩雙清華畢業生，阿裡巴巴機器學習方向演演算法工程師
研究方向為：推薦系統，計算機視覺，自然語言處理，深度學習等，在TNNLS，PR等雜誌上發表過多篇論文，著有《自學Python—程式設計基礎科學計算及資料分析》一書，Python筆記3K+Star，知乎python及機器學習板塊12K+ zan，冪次學院簽約講師。
附：機器學習365天特訓營 – 課程大綱：
第一部分 基礎篇
第1章
1.1 引言
1.2 基本術語
1.3 假設空間
1.4 歸納偏好
1.5 發展歷程
1.6 應用現狀
第2章 模型評估與選擇
2.1 經驗誤差與過擬合
2.2 評估方法
2.2.1 留出法
2.2.2 交叉驗證法
2.2.3 自助法
2.2.4 調參與最終模型
2.3 效能度量
2.3.1 錯誤率與精度
2.3.2 查準率、查全率與F1
2.3.3 ROC與AUC
2.3.4 代價敏感錯誤率與代價曲線
2.4 比較檢驗
2.4.1 假設檢驗
2.4.2 交叉驗證t檢驗
2.4.3 McNemar檢驗
2.4.4 Friedman檢驗與後續檢驗
2.5 偏差與方差
第3章 線性模型
3.1 基本形式
3.2 線性回歸
3.3 對數機率回歸
3.4 線性判別分析
3.5 多分類學習
3.6 類別不平衡問題
第4章 決策樹
4.1 基本流程
4.2 劃分選擇
4.2.1 資訊增益
4.2.2 增益率
4.2.3 基尼指數
4.3 剪枝處理
4.3.1 預剪枝
4.3.2 後剪枝
4.4 連續與缺失值
4.4.1 連續值處理
4.4.2 缺失值處理
4.5 多變數決策樹
第5章 神經網路
5.1 神經元模型
5.2 感知機與多層網路
5.3 誤差逆傳播演演算法
5.4 全域性最小與區域性極小
5.5 其他常見神經網路
5.5.1 RBF網路
5.5.2 ART網路
5.5.3 SOM網路
5.5.4 級聯相關網路
5.5.5 Elman網路
5.5.6 Boltzmann機
5.6 深度學習
第6章 支援向量機
6.1 間隔與支援向量
6.2 對偶問題
6.3 核函式
6.4 軟間隔與正則化
6.5 支援向量回歸
6.6 核方法
第7章 貝葉斯分類器
7.1 貝葉斯決策論
7.2 極大似然估計
7.3 樸素貝葉斯分類器
7.4 半樸素貝葉斯分類器
7.5 貝葉斯網
7.5.1 結構
7.5.2 學習
7.5.3 推斷
7.6 EM演演算法
第8章 整合學習
8.1 個體與整合
8.2 Boosting
8.3 Bagging與隨機森林
8.3.1 Bagging
8.3.2 隨機森林
8.4 結合策略
8.4.1 平均法
8.4.2 投票法
8.4.3 學習法
8.5 多樣性
8.5.1 誤差–分歧分解
8.5.2 多樣性度量
8.5.3 多樣性增強
第9章 聚類
9.1 聚類任務
9.2 效能度量
9.3 距離計算
9.4 原型聚類
9.4.1 k均值演演算法
9.4.2 學習向量量化
9.4.3 高斯混合聚類
9.5 密度聚類
9.6 層次聚類
第10章 降維與度量學習
10.1 k近鄰學習
10.2 低維嵌入
10.3 主成分分析
10.4 核化線性降維
10.5 流形學習
10.5.1 等度量對映
10.5.2 區域性線性嵌入
10.6 度量學習
第二部分 進階篇
第11章 特徵選擇與稀疏學習
11.1 子集搜尋與評價
11.2 過濾式選擇
11.3 包裹式選擇
11.4 嵌入式選擇與L_1正則化
11.5 稀疏表示與字典學習
11.6 壓縮感知
第12章 計算學習理論
12.1 基礎知識
12.2 PAC學習
12.3 有限假設空間
12.3.1 可分情形
12.3.2 不可分情形
12.4 VC維
12.5 Rademacher複雜度
12.6 穩定性
第13章 半監督學習
13.1 未標記樣本
13.2 生成式方法
13.3 半監督SVM
13.4 圖半監督學習
13.5 基於分歧的方法
13.6 半監督聚類
第14章 機率圖模型
14.1 隱馬爾可夫模型
14.2 馬爾可夫隨機場
14.3 條件隨機場
14.4 學習與推斷
14.4.1 變數消去
14.4.2 信念傳播
14.5 近似推斷
14.5.1 MCMC取樣
14.5.2 變分推斷
14.6 話題模型
第15章 規則學習
15.1 基本概念
15.2 序貫改寫
15.3 剪枝最佳化
15.4 一階規則學習
15.5 歸納邏輯程式設計
15.5.1 最小一般泛化
15.5.2 逆歸結
第16章 強化學習
16.1 任務與獎賞
16.2 K-搖臂賭博機
16.2.1 探索與利用
16.2.2 ε-貪心
16.2.3 Softmax
16.3 有模型學習
16.3.1 策略評估
16.3.2 策略改進
16.3.3 策略迭代與值迭代
16.4 免模型學習
16.4.1 蒙特卡羅強化學習
16.4.2 時序差分學習
16.5 值函式近似
16.6 模仿學習
16.6.1 直接模仿學習
16.6.2 逆強化學習
第17章 增量學習
17.1 被動攻擊學習
17.1.1 梯度下降量的抑制
17.1.2 被動攻擊分類
17.1.3 被動攻擊回歸
17.2 適應正則化學習
17.2.1 引數分佈的學習
17.2.2 適應正則化分類
17.2.3 適應正則化回歸
17.3 增量隨機森林
第18章 遷移學習
18.1 遷移學習簡介
18.1.1 什麼是遷移學習
18.1.2 遷移學習VS傳統機器學習
18.1.3 應用領域
18.2 遷移學習的分類方法
18.2.1 按遷移情境
18.2.2 按特徵空間
18.2.3 按遷移方法
18.3 代表性研究成果
18.2.1 域適配問題
18.2.2 多源遷移學習
18.2.3 深度遷移學習
第19章 主動學習
19.1 主動學習簡介
19.2 主動學習思想
19.3 主動學習VS半監督學習
19.4 主動學習VS Self-Learning
第20章 多工學習
20.1 使用最小二乘回歸的多工學習
20.2 使用最小二乘機率分類器的多工學習
20.3 多次維輸出函式的學習
第三部分 實戰篇
第21章 機器學習應用場景介紹
21.1 機器學習經典應用場景
21.2 頭腦風暴：挖掘身邊的應用場景
第22章 資料預處理
22.1 資料降噪
22.2 資料分割
第23章 特徵提取
23.1 時域特徵
23.2 頻域特徵
23.3 自動特徵提取
第24章 機器學習方法應用
24.1 應用機器學習方法之前的處理
24.2 使用機器學習分類
24.3 機器學習調參
24.4 分類結果展示
第25章 – 機器學習企業級專案實戰
25.1 O2O優惠券使用預測
25.2 鮑魚年齡預測
25.3 機器惡意流量識別
25.4 根據使用者軌跡進行精準營銷
25.5 根據搜狗輸入進行使用者畫像
25.6 美國債務違約預測
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