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文末福利：人工智慧培訓課程
問一個很現實的問題，以你目前的薪資，多久能賺到100萬？
在一線城市，年薪10萬僅能飽腹，就算熬夜加班苦幹10年達到100萬，相信也所剩無幾。
所以要想多賺錢，就要轉變思路、勤奮努力，年薪30萬並不是很難完成的事情。
在人工智慧時代，網際網路領域發展迅猛，計算機相關行業處於時代風口中。
無論是科研院所，商業巨頭還是初創企業，各行各業都在大力開發或者引進人工智慧，由於儲備不足，導致人工智慧人才現在出現缺口，而且非常巨大。
領英全球AI領域技術人才分佈圖
很多公司尤其像BAT這樣大廠的HR就經常吐槽在招聘人工智慧人才時無能為力，原因是在供不應求的人工智慧招聘市場上，優秀的AI工程師才是有話語權的一方，而且大多數的面試者都是半桶水。
人才供不應求，導致領域崗位的薪資也自然水漲船高，給大家看一組最新資料：
2018年最新資料：python、大資料、人工智慧從業者薪資表
行業緊俏、薪資誘人，使很多人，尤其是應屆畢業生和剛參加工作的程式員們，都想在這股 AI 熱潮中，憑藉實力和簡歷脫穎而出。然而，很多人在第一關就被HR刷掉了，更別說技術面了。
18年剛畢業的程衛卻不為所動，專攻AI人工智慧演演算法方向的他早被阿裡30萬年薪搶定下來。
程衛說：“如果只學過計算機專業，想進入BAT人工智慧部門、明星創業公司等其實並沒那麼容易，因為你沒有實操的專案，你對人工智慧沒有整體性和深度性的把控和學習。”
所以你想要進入這個領域，需要至少經過以下四個階段的學習。
第一階段：程式設計
python入門／python基本資料型別／python網路爬蟲
第二階段：資料挖掘
線性回歸／貝葉斯統計／Airbnb資料分析實戰
第三階段：機器學習
機器學習入門／強化入門／機器學習實戰
第四階段：深度學習
神經網路、摺積神經網路／遞迴神經網路、影象風格遷移
幾百個課時的學習是基本，但若想真正學明白，至少需要一些時間，當然根據每個人基礎不同會有所差異，也不能排除你很短時間就能搞定。
也許你早就想要轉型AI，只是
買來厚厚的書籍，對照操作，但缺乏指導；
努力記住一些知識點，幾天就忘；
準備自學機器學習和深度學習，被外面那些貴的要命的培訓課程嚇得不行。
其實你還可以選擇成為本次萬門大學人工智慧專業的學員。
劃重點：純免費
本次培訓我們設定了300個課時，完全改寫以上四個階段。
專業課程特色：
（1）重基礎／系統化
（2）從最小例子出發循序漸進的闡述
（3）具體課件程式碼邏輯清晰，內容詳盡
（4）註重與前沿應用和科技的接軌，整合了很多人工智慧研究者的心得
我們將一步步教你如何從基礎小白進軍AI，直接免去大幾千幾萬的培訓費。
為了保證每一位培訓班的學員都能學有所成，我們僅收取500名學員。
如果你成為培訓班學員後，按照課程安排逐步認真學習的話，相信你一定能成為一名優秀的AI人才，並且很容易找到高薪水的工作。
為什麼我們有信心開設這次人工智慧專業學習課程？
一切歸屬於強大的導師團。為了開設人工智慧課程，我們專門挖來了巴黎高師、南加州大學、以色列理工大學和美國資料應用學院的資深大咖來教授這門專業課程。
資料庫：
趙爍（JOSHUA）：南加州大學電子工程碩士，十年海外工作及創業經歷，曾就職於華為技術，熟練掌握各類軟、硬體技術棧，對於網際網路、網路安全加密及大資料系統的開發有著深刻的理解。
Python及人工智慧：
許鐵: 以色列理工學院機器學習在讀博士、巴黎高師理論物理與複雜系統碩士、cruiser創始人 , 在知名神經科學期刊著有論文。
資料挖掘：
資料應用學院（DAL）講師團: 北美首屈一指的Data Bootcamp核心團隊。
陳曉理：資料應用學院（DAL）聯合創始人，加州大學博士，數學競賽保送北大力學系，多年機器學習教學經驗。
陳曉理老師的線下課“人滿為患”
彭澤：加拿大阿爾伯塔大學本科，美國哥倫比亞大學電子工程碩士，Kaggle競賽獲獎選手，人稱“萌神”。
David ：加州大學物理學博士，美國頂級電商公司資料科學家。
徐彬：美國普林斯頓大學物理系博士生，從事交叉科學和機器學習方面的研究。在美國頂級對沖基金公司從事高頻演演算法交易工作。
要知道，在人工智慧培訓中，最困難的是找到合適的資料，課程中我們巧妙的利用各類公開資料和自己生成創造的資料解決了資料不足的問題。
這就是這些導師的魅力。
他們在人工智慧和大資料領域算得上是前1%了，如果你能全程學習下來，你還有機會獲得我們的大廠內推機會。豐田華為等大廠均有一定名額。我們之前的很多學員來自大廠，你也有機會和他們勾搭交流。
希望你這次抓住機會
也相信“學習改變命運”這句話。
課程培訓報名方式見下圖
