“今天人工智能处在一个什么阶段呢？作为人工智能的学者，不管大家怎么预测，我都认为，今天正是一个人工智能的黄金时代。”
——微软亚洲研究院，首席研究员，刘铁岩博士画外音：听说人工智能的应届生，都已经20K-30K起了，是不是真的？
只有几年的研发经验，能不能转型大数据与人工智能工程师？
这是很多技术同学关心的一个问题，面对市场对相关人才的大量需求与供给的严重不足，以及高薪水的诱惑，越来越多的人开始学大数据与人工智能这个方向的技术，打算转型。
如果说之前，人工智能很难，在这些技术沉淀了这么多年以后，上手门槛已经降低到，普通程序员也完全没有问题。
今天给大家薅来一份200G大数据+人工智能全套学习资料，以及人工智能学习路径，分享给大家。纯干货，全免费！资料分为四个大的部分，内容对标企业招聘，学完就能胜任相关工作岗位：
（1）Python部分
（2）数据处理部分
（3）数学部分（可选）
（4）深度学习部分
画外音：学好数学部分，对了解底层原理更有帮助；普通程序员转型，完成业务应用，另外三部分足以。
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不是昨天，不是明天，现在就是普通程序员转人工智能的最佳时机！这四部分的学习路线图，以及涉及的知识点如下，建议收藏。
一、Python部分
大数据+人工智能，语言的选择肯定是Python无疑了，Python现阶段已经成为数据科学领域最核心语言，它简单实用，学习成本不高，能快速上手。
二、数据处理部分
这一部分包含，常用数据格式的解析，对数据或图片进行标注、旋转、缩放、噪点处理等，还能熟练运用图像处理中的框架，理解框架中的底层原理，为以后开发算法框架打下基础。
三、高等数学部分（可选）
AI算法是偏数学推导的，如果想了解底层，数学底子有必要，学的越深，要求越高。
四、深度学习部分
如果不深究算法内核，只是完成业务应用，深度学习的常见模型、方法、库、工具是必须掌握的。
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提纲：
（1）人工智能，门槛为何已经比Java更低？
（2）AI项目的过程，以及运用到的技术；
（3）BAT常见AI玩法；
（4）AI学习路径与学习建议；
时间：11.7（今晚）20:00
主讲：唐老师
画外音：行业大拿，不方便说全名，如果你在这个圈子里，你一定认识。
转型不难，最难的是迈出转型这一步，Python+数据挖掘框架+数学基础+机器学习/深度学习，大数据+人工智能，这一份资料就够了！
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