何解？浪费一年时间，我学了假人工智能

怎样成为一名优秀的AI工程师？

这是很多从事人工智能学术研究和产品研发的同学都关心的一个问题。面对 市场对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习这个方向的技术，或者打算向人工智能转型。

市面上各种鱼龙混杂的培训班以及误导人的文章会把很多初学者带入歧途，浮躁的社会风气让你最后收获甚微，根本达不到企业的用人要求。

然而作为一个初学者，如何才能从海量资料中筛选出有用的资料， 从一大波竞争者中脱颖而出，以最快的速度、最高效的方式学好人工智能 呢？

为了帮助大家更快地学习和成长，少走弯路， 今天给大家薅来一份 200 G 人工智能全套学习资料 与 人工智能学习路径。 纯干货，无套路！

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资料内容对标企业招聘，真正可实现商用的人工智能课程资料，学完即可胜任人工智能各工作岗位，年薪50w+不再是遥不可及的梦。

画外音： 没用我会推荐？

Python部分

Python 是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言。它的设计初衷就是优雅、明确、简单。

Python 使用门槛低，上手容易，同时具有着完备的工具生态圈，同时各种平台对其支持也比较好。

数据处理与框架部分

这部分资料能帮你掌握常用数据格式的解析方式，对数据或图片进行标注、旋转、缩放、噪点处理等，还需要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。

高等数学部分

微积分、线性代数、概率统计，是无法回避的。如果在这方面有所缺乏，那还是先从计算机系的本科数学课开始吧，个人推荐同济版的高等数学、同济版的线性代数、概率论国内理工科专业使用最多的是浙大版的教材。

AI 算法是偏数学推导的，所以数学底子还是需要点的，学的越深，要求越高。面试的时候，很少让手写代码， 90% 都是在问模型抠算法细节。

深度学习部分

深度学习是用于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，并模仿人脑的机制来解释数据的一种机器学习技术。它的基本特点，是试图模仿大脑的神经元之间传递，处理信息的模式。

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本份资料由 前谷歌资深机器学习与深度学习科学家 秦院长 友情提供。

画外音： 大佬，请收下我的膝盖吧！

深耕人工智能机器学习与深度学习领域十余年 ，一直研发搜索引擎相关搜索算法，在算法领域有自己 独创的AI核心算法 ，同时还具有丰富语音识别、图像处理等项目实战经验。现为 某985院校特聘教授 。

曾主导参与 北京联通863网络监控项目、无人机战斗群算法与研究、某科研院所的低空复杂环境下目标跟踪算法研究、某无线电管理委员会与无线电波的识别与分离算法研究、某国内顶尖口腔医院口腔算法研究等项目。

画外音：这么牛逼的大佬真的很少见！ 很少见！ 很少见！ 重要的事情说三遍。

面对 C 位出道的人工智能，大家还不赶快上手学习一下！ 为什么某些人会一直比你优秀，是因为他本身就很优秀还在不断学习，而你是不是还在安于现状？

如何获取资料？

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画外音：因获取资料人数过多，为避免个人小助手无法及时通过，特采用 活码技术 ，希望大家能够耐心 扫码两次 ！确保自己能够领取到这份珍稀资料！

资料的内容绝对是纯干货，市面上这样系统全面的资料价值不可估量。网上的资料太多、太杂，复杂世界里，这一份资料就够了！

希望我 们能一起学习，一起进步！

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