现在金三银四很多人在找工作嘛
有准备入行AI的小伙伴向小瑞吐槽
想转又不敢转该怎么办？
细问原因，有以下几点：
方向那么多，不知道哪个最适合自己？
课程多，但门槛高，真正0基础的课程找不到
没有实战项目练手，没有经验怎么办？
随着AI产业快速突破，人工智能在各行各业开始崭露头角。各大公司在AI领域的人才动向也在引起极大关注，对技术熟练、知识渊博的研究人员和开发人员的需求将变得相当大。这种情况下，无疑是谁先转型，谁就占得职场先机。
对于大部分基层程序员，转型并非易事，但仍有许多小伙伴能成功入行AI拿到高薪。
所以那些成功转型的人到底都学了什么？
今天小瑞整理了
AI从业者应该掌握的知识
👇
基础数学知识
送分项
掌握指数 ★★☆☆☆
数学是一切科学的基础，每次人类的重大进步，都有数学在背后支撑！别被数学劝退，学习AI确实需要掌握大学数学基础知识，不过可没有你想象中需要掌握的那么精。
机器学习以数学理论为基础，着重学习的是数学模型在 AI 中要如何使用，因此更需要具备的是在应用场合中套用合适的数学模型的能力。
编程语言能力
送分项
掌握指数 ★★☆☆☆
所谓万丈高楼平地起，搞AI、机器学习或深度学习，一开始至少得学会跟计算机打交道吧，怎么跟计算机打交道呢？编程。
虽然计算机体系很庞大（语言、数据机构、算法之外，计算机体系结构、操作系统、网络、数据库等等），但不管怎样，学习如何编写代码、如何编程是必需的。
人工神经网络
拿分项
掌握指数 ★★★★☆
这块内容是从事AI行业的门槛中最容易增加难度的一环。人工神经网络其实是比较古早的一种说法，随着人工智能的研究领域不断扩大，行业细分应用场景逐渐丰富起来，所以可以学习的技能方向和就业场景更多元化，主要有以下方向：
方向一：机器学习
机器学习技术在很多领域应用广泛，包括在数据挖掘、搜索、推荐、广告、自然语言处理等等中。所以学好机器学习，是搞更多应用领域的前提条件。此外，学习机器学习，不单单只是学习一个个模型、算法就足够，因为实际的机器学习工作中，分析问题、处理数据、处理特征占绝大部分工作。
方向二：深度学习
得益于计算机越发强大的计算能力，深度学习越发火热，从AlphaGo、无人驾驶再到最近的AlphaGo 2.0横扫中日韩顶级棋手，深度学习可谓出尽了风头。、在机器学习算法的基础上，通过常用的深度学习框架如tensorflow,Keras等入门深度学习，掌握CNN、RNN、LSTM多种模型及其应用。
掌握物体检测与目标识别(这是无人驾驶的关键技术之一，更是通向无人驾驶的必经之路) ，完成自然语言生成建模，时间序列预测建模等实战案例，GAN图像生成等最新案例，全面上手深度学习。
获取项目经验或证书
加分项
掌握指数 ★★★★☆
项目实战经验能够让自己所学理论知识进行实践，是任何一个人工智能岗位都重视的能力！边学边练，最后通过大型的实战项目将所有知识点进行串联，实现高效技术转型。而拥有一个人工智能证书，更是为求职、转型锦上添花！
说了这么多
作为极度负责的小瑞
怎能不为小伙伴提供入门捷径呢！
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