面对人工智能这个大潮 码农应该作何反应呢
去年以来，相信很多码农，包括我本人在内，每天不下十次看到听到“人工智能”。新闻在报、科技媒体也都被它占据，年会上老板也在大谈ai转型，好像不管什么都在被人工智能洗礼。过去的这一年，我们真的见证了人工智能“大行其道”。
闲着的时候我也琢磨，面对人工智能这个大潮，码农应该作何反应呢？身边的哥们儿也在谈论，他们公司又有同事跳槽去做人工智能了，说是比做java挣得多，我就去查了下人工智能岗位的薪资，呃，还真挺多的，平均年薪比我两个人的都多。
面对这样的薪资，谁不会心动呢。
元旦和原来的师傅见面，谈到这个话题，他讲了十年前的“一段往事”。
09年移动端开发刚出现雏形时，并没有引起很多人的重视，他们认为移动端只是小打小闹，成不了气候，仍然守在pc端开发，结果几年后移动互联时代全面到来，有意识融入这一趋势并提前转型的，都得到了红利，而固守pc端的，就此失去了大量的职业晋升机会，想再投身于移动端，最佳时机已过。
现在呢？是不是和十年前的场景很相似？可能ai的前景更加确定无疑，而十年前iphone和android的颠覆力不是每一个人都能准确预见。
识时务者为俊杰，作为一个码农，其职业使命就是紧跟行业发展和技术创新，出现了什么码，就应该学习什么码，永远都应该在学习的路上。偏安一隅，只停留在原地，只会慢慢被时代抛弃。既然ai时代已到，作为码农的我们，就需要主动去靠近。
更何况现在ai人才市场极其稀缺，薪酬更是水涨船高，动不动都是30万+，为何我们不趁早投入其中，分得一杯羹呢？若要等到所有人都纷纷涌向ai，再加入这个转型大军，那时主动权就不在自己手中了。早飞的鸟儿一骑绝尘，疾驰远去，剩下自己在原地吃土……
那ai要怎么学习，如何快速转型呢？
在回答这个问题之前，我想我们需要清楚地明白，ai学习是一个复杂的系统工程，其所需的基础包括数学、逻辑、概率、机器学习、神经网络等众多知识，同时还要掌握ai需要的技术栈，如大数据、存储、数据分析等工具，及tensorflow、caffe等框架。而仅仅是学习理论知识也是不够的，在成为名副其实的ai工程师之前，必须经过大量真实的项目实践，具备快速且精准地运用人工智能将企业的需求高效落地成产品的能力，而这正是广大ai学习者的痛点所在。
若希望转型人工智能，自学或传统学习方式，很可能费时费力、收获甚微。选择人工智能专业培训成为当下ai学习者的首选，但市面上能够集大咖讲师+项目实践驱动学习为一体的培训机构寥寥无几，有些机构多半是讲python，或是纯理论灌输、未辅助以任何实践项目，甚至课程由无行业落地经验的老师负责授课，与实际工作脱节严重。
在这里给大家推荐一个真正做到产学研结合的课程项目—博大学城人工智能实战营。我们一起来了解。
1
博大学城在ai教育领域有雄厚实力
博大学城深耕it互联网教育十数年，已为500+互联网企业提供过人工智能培训，包括华为、京东、中兴、sap、安捷伦等国内一线大厂。
自2016年以来，博大学城成功举办了多届全球机器学习技术大会，已成为国内ai领域极具影响力的技术盛会之一。大会邀请国内外ai技术领袖发表演讲。2018年更是请来了机器学习之父michael i. jordan，同时还有来自bat、京东、新浪等众多国内知名大厂的技术专家带来ai技术的最新行业实践分享。这种与产业界广泛而紧密的联系，是博大学城的鲜明特色。
2018全球机器学习技术大会现场
博大学城创始人李建忠对话机器学习之父michael i. jordan
2
博大学城强大的师资力量
ai的学习需要名师指路，而名师正是博大学城拥有的巨大优势。在教师团队的建设中，博大学城真正做到了产学研跨界的高度结合。
除了机器学习之父michael i. jordan、c++之父bjarne stroustrup等国际大师担任博大学城人工智能课程的顾问。人工智能实战营的授课讲师也都是来自一线资深ai专家，如来自阿里、七牛、深兰科技等人工智能标杆企业的技术大咖。在人工智能专业的学术模块，博大学城与华东师范大学共建人工智能教育联合实验室，由华东师范大学数据学院博士生导师王伟老师领衔，极大地夯实了ai专业的理论基础。
3
博大学城人工智能实战营的特色
人工智能实战营采用应用型人才培养体系，12周系统课程、5大模块、覆盖到了人工智能全部核心知识点，课程内容依托企业实践，紧跟行业前沿，教学体系科学合理。另外12+全网独有的实践项目，让学员掌握当下热门的、典型的ai应用场景。讲师手把手辅导，通过实际动手操作切身体验ai的实战应用，实践导向的原则渗透到课程的方方面面。
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闲着的时候我也琢磨，面对人工智能这个大潮，码农应该作何反应呢？身边的哥们儿也在谈论，他们公司又有同事跳槽去做人工智能了，说是比做java挣得多，我就去查了下人工智能岗位的薪资，呃，还真挺多的，平均年薪比我两个人的都多。
面对这样的薪资，谁不会心动呢。
元旦和原来的师傅见面，谈到这个话题，他讲了十年前的“一段往事”。
09年移动端开发刚出现雏形时，并没有引起很多人的重视，他们认为移动端只是小打小闹，成不了气候，仍然守在pc端开发，结果几年后移动互联时代全面到来，有意识融入这一趋势并提前转型的，都得到了红利，而固守pc端的，就此失去了大量的职业晋升机会，想再投身于移动端，最佳时机已过。
现在呢？是不是和十年前的场景很相似？可能ai的前景更加确定无疑，而十年前iphone和android的颠覆力不是每一个人都能准确预见。
识时务者为俊杰，作为一个码农，其职业使命就是紧跟行业发展和技术创新，出现了什么码，就应该学习什么码，永远都应该在学习的路上。偏安一隅，只停留在原地，只会慢慢被时代抛弃。既然ai时代已到，作为码农的我们，就需要主动去靠近。
更何况现在ai人才市场极其稀缺，薪酬更是水涨船高，动不动都是30万+，为何我们不趁早投入其中，分得一杯羹呢？若要等到所有人都纷纷涌向ai，再加入这个转型大军，那时主动权就不在自己手中了。早飞的鸟儿一骑绝尘，疾驰远去，剩下自己在原地吃土……
那ai要怎么学习，如何快速转型呢？
在回答这个问题之前，我想我们需要清楚地明白，ai学习是一个复杂的系统工程，其所需的基础包括数学、逻辑、概率、机器学习、神经网络等众多知识，同时还要掌握ai需要的技术栈，如大数据、存储、数据分析等工具，及tensorflow、caffe等框架。而仅仅是学习理论知识也是不够的，在成为名副其实的ai工程师之前，必须经过大量真实的项目实践，具备快速且精准地运用人工智能将企业的需求高效落地成产品的能力，而这正是广大ai学习者的痛点所在。
若希望转型人工智能，自学或传统学习方式，很可能费时费力、收获甚微。选择人工智能专业培训成为当下ai学习者的首选，但市面上能够集大咖讲师+项目实践驱动学习为一体的培训机构寥寥无几，有些机构多半是讲python，或是纯理论灌输、未辅助以任何实践项目，甚至课程由无行业落地经验的老师负责授课，与实际工作脱节严重。
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3
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