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導讀：人工智慧浪潮來襲，開發者應該怎麼辦？前不久，在“AI生態賦能2018論壇”上，CSDN副總裁孟巖重磅釋出了AI技術職業升級指南——《AI技術人才成長路線圖》（V1.0）。該路線圖基於10多位專家的切身經驗，提煉出入門AI的兩大方式與進階AI的10大路線。
以下為PPT全文：
要點解讀：
1. 結合AI人才的需求結構與市場現狀，我們發現人工智慧就是新一代的軟體開發，值得每一個技術人用心投入。
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企業AI應用的優先順序：盈利 > “黑科技”
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AI人才市場需求劇增：技術崗位佔比3年猛增3倍，人才缺口將持續增大
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AI人才需求結構呈金字塔型，研究型人才主要依靠學校及學術路線培養，應用型人才則必須依靠社會培訓和繼續教育補充
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AI工程師要打牢程式設計基礎，軟體工程師轉型AI要“換腦”
2. AI人才需求強勁：從2014年到2017年，AI人才招聘量增長近8倍，技術崗位佔比增長3倍多。
根據獵聘統計，2017年AI技術類工程師的招聘量是2014年的8.8倍，資料類工程師的招聘量則是2014年的5.9倍，而全部IT技術崗位的招聘量僅為 2014年的2.65倍。與此相對，在2014年，AI類工程師和資料類工程師在全部技術崗位中的佔比分別是2.97%和7.86%，這一數字到2017年分別漲到 9.86%和17.59%;人工智慧相關崗位在技術人才招聘中的總比例從10.83%漲到27.45%，是技術崗位中增幅最大的領域。
3. AI工程師平均年薪遠超IT工程師：知識圖譜類最高年薪接近IT工程技術類的兩倍。
根據獵聘統計，2016 年以來公開釋出的招聘崗位中，IT 工程技術類人員的平均年薪為 17.92 萬，而 AI 領域知識圖譜方向工程師的最高年薪 可達 43.42 萬，其平均年薪也高達 34.06 萬，接近 IT 工程技術類的兩倍。在 AI 細分領域中，除了計算機視覺類平均年薪 27.81 萬，其他方 向薪資均在 30 萬元以上。
4. AI人才需求結構呈金字塔型，“學院派”路線培育了AI人才金字塔的領軍者。
G. E. Hinton苦心孤詣四十餘載，一個“大腦是如何工作”的問題讓他一直專註於神經網路，直到2006年發現了前饋神經網路中進行有效訓練的演演算法，“深度學習”就此起步。李飛飛的ImageNet資料集、吳恩達的GPU高效能運算方法也隨之而來，演演算法、算力和資料積蓄勢能30多年，終於締造出深度學習的大爆發。
十年樹木，這群締造者的學生一代——Russ Salakhutdinov、Ian Goodfellow、Andrej Karparthy、賈揚清、李沐等人，在深度學習的這場大爆發中紛紛成長起來，成為掌控科技巨頭AI部門的領軍者和中堅力量。
5. AI人才需求結構呈金字塔型，“實戰派”方法培養出AI技術雄兵。
深度學習的人才需求大大超出了“學院派”培養所能供應的數量，成千上萬的AI技術雄兵需要用更直接的方式來培養。於是，吳恩達繼續在Coursera上推出深度學習專項課程，Jeremy Howard搞出不需要數學的Fast.ai課程，Udacity則聯合Google、滴滴出行來培養行業緊缺的機器學習工程師……4個月速成機器學習成為可能，AI技術人才成長時間大大縮短。
6. AI技術人才成長路線總圖：入門方法與進階方向
CSDN特邀10多位AI技術專家，撰寫6萬多字來解析他們的切身經驗，其中的部分內容組成 “AI 工程師職業指南” 《程式員》專題，已頗獲大家的關註和認可。
現在，我們從全部內容中提煉出入門AI的兩大方式與進階AI的10大路線，把複雜的內容和方法轉化成一目瞭然的圖表結構，並分享給想要上手AI的各位朋友。
7. AI進階十大路徑示例
8. 非技術人員學AI：產品經理要弄懂技術原理和功能
作者：CSDN 孟巖
來源：AI科技大本營（ID：rgznai100）
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