文末有福利
问一个很现实的问题，以你目前的薪资，多久能赚到100万？
在一线城市，年薪10万仅能饱腹，就算熬夜加班苦干10年达到100万，相信也所剩无几。
所以要想多赚钱，就要持续学习、更新能力，抓住行业机遇。
在人工智能时代，无论是科研院所，商业巨头还是初创企业，各行各业都在大力开发或者引进人工智能，导致人工智能人才现在出现巨大缺口。工信部教育考试中心副主任周明透露，中国人工智能人才缺口可能超过500万人。
领英全球AI领域技术人才分布图
人才供不应求，导致领域岗位的薪资也自然水涨船高，给大家看一组最新数据：
2018年最新数据：python、大数据、人工智能从业者薪资表
行业紧俏、薪资诱人，使很多人都想在这股 AI 热潮中，凭借实力和简历脱颖而出。然而，很多人在第一关就被 HR 刷掉了，更别说技术面了。
资深HR说：“如果只学过计算机专业，想进入BAT人工智能部门、明星创业公司等其实并没那么容易，因为你没有实操的项目，你对人工智能没有整体性和深度性的把控和学习。”
但这是不是就意味着你没机会了？
不。你可以自学，也可以跟着这方面的专家导师学。
其实人工智能的核心就是机器学习（Machine Learning）和深度学习。而它们的基础，就是编程（Python/c++等）和数学（高等数学/线性代数/概率论等）。
另外，AI是逻辑算法的执行，底层架构是大数据。所以人工智能如何变厉害？就要喂它“吃”大数据。大数据就像人工智能的食物，跟人类一样，吃进去的食物愈新鲜、愈干净，人工智能就愈健康。
所以你想要进入这个领域，需要至少经过以下四个阶段的学习。
第一阶段：编程
python入门／python基本数据类型／python网络爬虫
第二阶段：数据挖掘
线性回归／贝叶斯统计／Airbnb数据分析实战
第三阶段：机器学习
机器学习入门／强化入门／机器学习实战
第四阶段：深度学习
神经网络、卷积神经网络／递归神经网络、图像风格迁移
几百个课时的学习是基本，但若想真正学明白，至少需要一些时间，当然根据每个人基础不同会有所差异，也不能排除你很短时间就能搞定。
也许你早就想要转型AI，只是
买来厚厚的书籍，对照操作，但缺乏指导；
努力记住一些知识点，几天就忘；
准备自学机器学习和深度学习，被外面那些贵的要命的培训课程吓得不行。
其实你还可以选择成为本次万门大学人工智能专业的学员。
划重点：纯免费
本次培训我们设置了300个课时，完全覆盖以上四个阶段。
专业课程特色：
（1）重基础／系统化
（2）从最小例子出发循序渐进的阐述
（3）具体课件代码逻辑清晰，内容详尽
（4）注重与前沿应用和科技的接轨，整合了很多人工智能研究者的心得
我们将一步步教你如何从基础小白进军AI，直接免去大几千几万的培训费。
由于课程开发精力有限，所以本次课程我们只招收500名学员。
如果你按照我们的课程步骤一步步扎实学习的话，相信你最终一定在人工智能方面小有成就，学完找到这类工作也会容易得多，而且薪水不会低。
为什么我们有信心开设这次人工智能专业学习课程？
一切归属于强大的导师团。为了开设人工智能课程，我们专门挖来了巴黎高师、以色列理工大学和美国数据应用学院的资深大咖来教授这门专业课程。
数据库：
赵烁（JOSHUA）：南加州大学电子工程硕士，十年海外工作及创业经历，曾就职于华为技术，熟练掌握各类软、硬件技术栈，对于互联网、网络安全加密及大数据系统的开发有着深刻的理解。
Python及人工智能：
许铁: 以色列理工学院机器学习在读博士、巴黎高师理论物理与复杂系统硕士、cruiser创始人 , 在知名神经科学期刊著有论文。
数据挖掘：
数据应用学院（DAL）讲师团: 北美首屈一指的Data Bootcamp核心团队。 陈晓理-DAL， 数据应用学院（DAL）联合创始人，加州大学博士，数学竞赛保送北大力学系，多年机器学习教学经验。
陈晓理老师的线下课“人满为患”
彭泽：加拿大阿尔伯塔大学本科，美国哥伦比亚大学电子工程硕士，Kaggle竞赛获奖选手，人称“萌神”。
David ：加州大学物理学博士，美国顶级电商公司数据科学家。
徐彬：美国普林斯顿大学物理系博士生，从事交叉科学和机器学习方面的研究。在美国顶级对冲基金公司从事高频算法交易工作。
要知道，在人工智能培训中，最困难的是找到合适的数据，课程中我们巧妙的利用各类公开数据和自己生成创造的数据解决了数据不足的问题。
算力不好解决，但我们会使用了简单生产的基础数据，让同学可以开头绕过算力的问题，领会机器学习和深度学习的核心，之后可以再配合更强的算力轻易上手解决更难的问题。
这就是这些导师的魅力。
他们在人工智能和大数据领域算得上是前1%了，如果你能全程学习下来，你还有机会获得我们的大厂内推机会。丰田华为等大厂均有一定名额。我们之前的很多学员来自大厂，你也有机会和他们勾搭交流。
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