如今，人工智能是一个非常火的领域，从业技术人员的收入也非常可观。有多高？大家看下表，直观感受一下人类的参差↓
从上方表格中，我们不难看出，根据年薪就呈现了AI行业的人才梯队，由高到低分为：科研人才、行业创新人才、技术技能型人才。
前两类人才，对毕业院校、论文、项目经验和竞赛经验有要求。但第三类人才——技术技能型人才，对普通人就非常友好了。
就算你不是名校毕业，没有在顶级期刊上发表过论文，亦或是没有竞赛经验和排名，但，只要有扎实的理论基础和过硬的实操技术！搏一搏单车变摩托，拿到年薪30W的白菜价也是指日可待的！
本篇文章，小A搜罗整理了一波
写在前面：
AI算法是一项理论+实践很强的学科。尤其是需要实操。因此，大家快速学习AI算法的核心策略是：
●第一步：快速粗略理解知识点、构建整个学科的知识体系，在理论学习中可以浅尝辄止、不求甚解。
●第二步：结合项目进行实训，在实战中补充并完善，知识体系中的空缺。
以上理论+实训的策略，也是AIOC整个培训的核心。
第1步学数学，打基础
数学是每个想学AI算法的人，绕不去的坎儿。不过，也不用头疼，仅学本科要求的高数内容：微积分、线性代数、概率论、矩阵论、统计学，这几门就足够了。如果你没有任何高数基础，学完这5门的时间，大约需要耗费6个月的时间。
第2步Python基础
没有计算机编程语言基础，就像打仗没有武器一样。推荐书目：
学习Python请依次来掌握下图的知识点：
Python开发环境
Python对象类型
Python语法语句
函数
模块与包
文件操作
面向对象编程
异常处理
正则表达式
第3步Python基础包
Python基础包由两部分构成，分别是NumPy和Pandas：
NumPy基础知识点：NdArray、数据类型、数组属性、创建数组、切片索引、广播、位运算、数组的迭代、字符串函数、数学函数、算数函数。统计函数、排序函数、条件筛选函数、字节交换、副本和视图、矩阵库、io
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