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斯坦福2019AI Index年度報告顯示：
人工智能成為了最受計算機科學博士青睞的領域，而在 2018 年，有 21% 的畢業(yè)生畢業(yè)于機器學習或人工智能專業(yè)。
2019 年，全球私人人工智能投資超過 700 億美元，其中初創(chuàng)企業(yè)投資為 370 億美元，并購為 340 億美元，IPO 為 50 億美元，少數(shù)股權為 20 億美元。在過去的一年中，智能駕駛行業(yè)成為全球投資的「排頭兵」（70 億美元），隨后為藥物和癌癥、人臉識別、視頻內(nèi)容、欺詐檢測和金融。
AI Index 旨在研究影響人工智能產(chǎn)業(yè)的最大趨勢、突破性研究進展以及人工智能對社會的影響，今年已是該報告發(fā)布的第三個年頭。
當前，我國進入科技高速發(fā)展期，人工智能作為科技領域冉冉升起的新星，受到國家的高度重視。在多層次戰(zhàn)略規(guī)劃的指導下，無論是學術界還是產(chǎn)業(yè)界，我國在人工智能國際同行中均有不錯的表現(xiàn)，人工智能的發(fā)展已駛?cè)肟燔嚨馈?/div>
AI工程師熾手可熱
隨著AI愈發(fā)火熱已是不爭的事實，業(yè)內(nèi)對AI人才的猛烈需求也并非無跡可尋——AI人才薪資待遇一路領先、居高不下；企業(yè)人才爭奪戰(zhàn)事激烈、手段出奇。無論是從BAT高調(diào)布局AI，還是從年薪50萬招聘AI應屆生，熾手可熱形容AI工程師一點都不過分。
百度推出“少帥計劃”,針對30歲以下的深度學習科學家，開出100萬以上年薪！
阿里巴巴對外宣布將通過校園招聘組建一支規(guī)模達數(shù)百人的 NASA“青年軍”！
華為更是開出200萬年薪招聘應屆畢業(yè)生，其專業(yè)均為最前沿的人工智能領域。
目前互聯(lián)網(wǎng)公司都在積極布局人工智能，讓這個行業(yè)充滿了機遇，對我們來說，就是相關從業(yè)人員的待遇更是直線上升。
數(shù)據(jù)顯示：同樣是互聯(lián)網(wǎng)公司，從事AI相關的人才比其他崗位（含開發(fā)）薪酬多了幾乎一半！
以1-3年的工作經(jīng)驗為例：3年以下的AI程序員，平均薪資2.5萬（其他崗位只有1.2w），3-5年的AI程序員，平均薪資在3.2萬，更均遠超其他開發(fā)崗位！
高額年薪的誘惑和國家政策的扶持，使得各路大俠紛紛轉(zhuǎn)戰(zhàn)人工智能。
2019年最新數(shù)據(jù)：人工智能、大數(shù)據(jù)算法、Python相關崗位平均薪資表
Python和人工智能的關系？
人工智能掀起了世界的新一波科技浪潮，那么python究竟和人工智能什么關系？為什么人工智能把python也給帶火了，今天就給大家簡單介紹下python和人工智能的關系及應用，以及想要學人工智能的你，究竟需要學些什么python的知識，我們來看兩張人工智能和python的關系圖。
人工智能包含常用機器學習和深度學習兩個很重要的模塊，而右圖中python擁有matplotlib、Numpy、sklearn、keras等大量的庫，像pandas、sklearn、matplotlib這些庫都是做數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)建模和繪圖的庫，基本上機器學習中對數(shù)據(jù)的爬?。╯crapy）、對數(shù)據(jù)的處理和分析（pandas）、對數(shù)據(jù)的繪圖（matplotlib）和對數(shù)據(jù)的建模（sklearn）在python中全都能找到對應的庫來進行處理。
所以，要想學習AI而不懂python，那就相當于想學英語而不認識單詞，所以，python學起來吧。
Python人工智能都學什么？
那么要想學人工智能，想學python，那些東西要學習呢，下面給大家簡單介紹下：
首先，你要學python如何爬取數(shù)據(jù)，你要做數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)建模，起碼你要有數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)來源有多種方法，但是很多都來自網(wǎng)絡，這就是爬蟲。
爬蟲：requests、scrapy、selenium、beautifulSoup，這些庫都是寫網(wǎng)絡爬蟲需要使用到的，好好掌握這些東西，數(shù)據(jù)就有了。
然后，有了數(shù)據(jù)就可以進行數(shù)據(jù)處理和分析了，這個時候，你需要用到數(shù)據(jù)處理的一些庫。
數(shù)據(jù)處理：Numpy、scipy、pandas、matplotlib，這些庫分別可以進行矩陣計算、科學計算、數(shù)據(jù)處理、繪圖等操作，有了這些庫，你就可以一步步開始把數(shù)據(jù)處理成你需要的格式。
接著，數(shù)據(jù)符合你的格式以后，你就需要利用這些數(shù)據(jù)進行建模了，這個時候你用到的庫也有很多。
建模：nltk、keras、sklearn，這些庫主要是用于自然語言處理、深度學習和機器學習的，把這些用好了，你的模型就構(gòu)建出來了。
最后，如果你的項目是基于python開發(fā)的線上系統(tǒng)，你還可以學一學python的web開發(fā)，這樣，你做的模型還能直接用在線上系統(tǒng)。
Web開發(fā)：django、flask、tornado，這些庫搞明白了，你web開發(fā)也就搞定了。
以上只是你入門要學習人工智能所要掌握的一些基本的庫，要想真正使用起來，你可能需要花費很多時間去研究和學習這里面的每一個細節(jié)，不過，有句話叫“人生苦短，我用python”，之所以這么說是因為python在實現(xiàn)各個功能的時候要遠比其他語言簡練的多，很多功能在python中只需要一行代碼搞定，但是在java中你可能需要寫好多好多代碼才能實現(xiàn)。
在真實的工作中，我們需要做的事情是把大量的精力集中在數(shù)據(jù)上、數(shù)據(jù)分析和理解上，而不是花費30%-50%的時間去寫代碼，python不光是提供了機器學習所需要的一切工具庫，還能讓你專注在數(shù)據(jù)處理和分析上，所以，要學習和進入人工智能行業(yè)的話，好好學習python吧，騷年！
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