人工智能入行實戰(zhàn)：從校園到職場

第 1 章 認識人工智能 1
1.1 人工智能是什么 1
1.2 人工智能對人類的影響 10
1.3 人工智能會讓程序員失業(yè)嗎 16
第 2 章 人工智能技術的原理與應用 21
2.1 機器學習 21
2.1.1 機器學習的基本原理 21
2.1.2 機器學習的分類和應用 28
2.2 深度學習 29
2.2.1 深度學習的基本原理 29
2.2.2 深度學習的應用 36
2.3 大數(shù)據(jù) 38
2.3.1 關于數(shù)據(jù)的一些概念 38
2.3.2 大數(shù)據(jù)的概念 40
2.3.3 大數(shù)據(jù)的技術 41
2.3.4 和數(shù)據(jù)相關的職位 43
2.3.5 大數(shù)據(jù)的影響 45
第 3 章 人工智能從業(yè)者的技能包 47
3.1 人工智能行業(yè)的歷史機遇 47
3.2 人工智能從業(yè)者的“超能力” 52
3.2.1 機器學習的理論知識 52
3.2.2 數(shù)據(jù)整理能力 55
3.2.3 編程能力 56
3.3 如何學習和提高 56
3.3.1 學習計劃 56
3.3.2 學習方法 57
3.3.3 如何閱讀 AI 論文 59
3.3.4 工具和資源 65
3.3.5 綜合實踐 66
第 4 章 走進人工智能行業(yè) 69
4.1 行業(yè)現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢 69
4.1.1 人工智能行業(yè)概況 69
4.1.2 我國的人工智能企業(yè)分類 71
4.1.3 人工智能行業(yè)的未來 75
4.2 人工智能行業(yè)中有哪些工作崗位 78
4.2.1 人工智能產(chǎn)品背后的技術應用 79
4.2.2 人工智能應用背后的工作流程及崗位 80
4.3 算法崗位 82
4.3.1 算法崗的特征 82
4.3.2 算法崗的工作內容 84
4.3.3 算法崗的能力要求 85
4.3.4 算法崗的人才來源和職業(yè)發(fā)展方向 88
4.4 數(shù)據(jù)崗位 89
4.4.1 數(shù)據(jù)崗的工作內容 89
4.4.2 數(shù)據(jù)崗的能力要求 90
4.4.3 數(shù)據(jù)崗的特征 92
4.4.4 數(shù)據(jù)崗的職業(yè)發(fā)展方向 94
4.5 工程崗位 95
4.5.1 工程崗的工作內容 95
4.5.2 工程崗的能力要求 97
4.5.3 工程崗的特征和職業(yè)發(fā)展方向 99
4.6 產(chǎn)品崗位 100
4.6.1 一般行業(yè)的產(chǎn)品經(jīng)理 100
4.6.2 AI 產(chǎn)品經(jīng)理的歷史背景 101
4.6.3 AI 產(chǎn)品經(jīng)理的特點 104
4.6.4 AI 產(chǎn)品經(jīng)理的工作內容 109
4.6.5 AI 產(chǎn)品經(jīng)理的能力要求 110
第 5 章 從校園到職場 113
5.1 明確職業(yè)目標 113
5.2 磨煉專業(yè)技能 115
5.3 積累人脈，構建個人品牌 117
5.3.1 積累人脈 117
5.3.2 構建個人品牌 120
5.4 招聘類型 122
5.4.1 校招 122
5.4.2 社招 123
5.4.3 內部推薦 124
5.5 叩響人工智能行業(yè)之門 125
5.5.1 簡歷 125
5.5.2 面試和筆試 130
5.5.3 備考 134
5.5.4 了解招聘單位 137
5.5.5 招聘中的不確定性 138
5.5.6 offer 的選擇 140
第 6 章 成為人工智能從業(yè)者，是一種怎樣的體驗？ 149
6.1 我，女性，AI 工程師 149
6.1.1 偶入人臉識別領域 149
6.1.2 數(shù)據(jù)采集 150
6.1.3 數(shù)據(jù)標注 151
6.1.4 模型訓練 153
6.1.5 作為 AI 新人的職場感悟 154
6.1.6 一些經(jīng)常會被問到的問題 155
6.2 一位普通本科生的機器學習入門經(jīng)歷 159
6.2.1 后悔大學不努力 160
6.2.2 為什么學 AI 161
6.2.3 關于買書和知識付費 163
6.2.4 數(shù)學基礎 164
6.2.5 機器學習 165
6.2.6 編程語言 167
6.2.7 心得體會 167
6.3 從網(wǎng)約車司機到 AI 工程師 168
6.3.1 創(chuàng)業(yè)失敗去開網(wǎng)約車 168
6.3.2 偶然兼職數(shù)據(jù)標注 169
6.3.3 自學人工智能 170
6.3.4 AI 領域求職不順 171
6.3.5 從物流行業(yè)涉足 AI 172
6.4 大型企業(yè) AI 工程師訪談 172
6.4.1 Steven：從圖像編碼專業(yè)進入 AI領域 173
6.4.2 Leo：暫時擱置留學計劃進入 AI領域 178
6.4.3 Evan：從項目開始進入 AI 領域 181
6.4.4 Frank：通過訓練營和項目實戰(zhàn)持續(xù)成長 185
6.4.5 Julia：被時代浪潮推向 AI 算法工程師崗位的女性 187