计算机视觉的时代：落地“顺利”、场景丰富、年薪30w起步……
随着AI商业落地形式逐渐成熟，配合相关政策的扶持，人工智能发展至今，已经成为新一轮科技革命的核心动力。过去的AI技术驱动重在算法模型的比拼，如今更依赖场景化的商业洞察、经济价值。同样是AI领域，产业结合程度可能大不相同，你选对赛道了么？
国内落地最顺利的AI领域：计算机视觉
2019中国人工智能产业研究报告
根据艾瑞 2019 年最新发布的《中国人工智能产业研究报告》，首先，安防和金融领域市场份额最大，由于有良好的IT基础设施、数据质量，商业化渗透也较高。同时，医疗、零售、交通等场景，产品正在逐渐完善，技术与场景痛点匹配度极高，需求旺盛，未来也将激发更大的商业价值。预计 2019 年 AI 赋能实体经济，将贡献收入 570 亿元。
中国企业的业务发展更侧重计算机视觉和自然语言处理领域。尤其是计算机视觉，在国内被称为落地最顺利的技术，尤其是在移动互联网、安防领域，落地进展相对更成熟。自然语言处理正从语义向推理阶段过渡，经历更深入的发展阶段，相关岗位薪资自然是随着企业需求一路水涨船高。
随着 AI 向各领域的不断渗透，人才需求的激增，高校教育很难快速填补社会发展带来的剧烈人才需求。AI 人才存量小、需求旺盛，对于高校、高学历人才来说，应届 80w 恐怕只是“起薪”。根据BOSS直聘研究院发布的2018年第四季度人才吸引力报告，数据科学与人工智能领域平均月薪约为3w，这其中还不包括年终奖、股票/期权、签字费，package 将会更高。
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但是，对学历有一定的限制，基本上需求都是研究生以上学历，才能达到好的就业，拿到合适的年薪！
6大真实企业级人工智能项目贯穿整个学习路线，具备一定的通用性， 算法的讲解通过类比生活中的事例来细腻的剖析每一个高深的算法，瞬间会让你有一种恍然大悟的感觉。这里可以负责任的告诉大家，本套学习路线只需要你具备初中三年级的数学水平就可以听的懂。算法中用到的数学知识，课程专门设计了一个程序员的数学模块来解决了大家的后顾之忧，程序员的数学模块，教学总耗时30小时，全面而细致的讲解了人工智能课程中所涉及的每一个数学知识点，复杂的事情，简单说，最轻松的方式助力您走上人生巅峰！
函数和导数
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2.人工智能在企业中的应用。
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2.概率在人工智能中的应用
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文本排重
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3.minhash
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bloom过滤器
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支持向量机
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文本分类-情感分析
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2.搭建情感分析系统 3.真实场景中的上线
4.指标的解读 5.实际常遇见的问题以及解决方案
随机森林
1.条件树
2.随机森林
3.随机森林的优点
xgboost与gbdt
1.boost思想 2.gbdt算法原理和应用
3.xgboost原理以及应用
4.企业中的应用
信息熵
1.信息量和信息熵
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3.信息熵在统计中的应用
聚类算法
1.聚类算法的用途
2.Kmeans算法
3.EM算法 4.Db-scan算法
LDA
1.文本主题的意义
2.LDA算法详解
3.LDA算法在企业中的应用
分词器和新词发现
1.分词的意义和常见分词器使用
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3.新词发现基本方法
NLP在推荐搜索中的应用
1.推荐常见架构讲解
2.搜索常见架构讲解
3.NLP技术在推荐搜索中的应用
神经网络入门
1.逻辑回归和神经元
2.BP算法原理和训练方法
3.常见激活函数讲解
CNN神经网络
1.图像分类在企业中的应用
2.卷积的基本思想
3.CNN神经网络模型
LSTM模型
1.序列模型简介
2.RNN模型原理讲解
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AI写诗
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3.LSTM在AI写诗中的应用
wordembending和fasttext
1.onehot编码 2.词向量的优点和意义
3.词向量的原理和调参
4.fasttext在文本分类中的应用
聊天机器人
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...
你知道人工智能的核心要素是什么吗？
一、强化吸收数据；
二、自适应性；
三、反应性；
四、前瞻性；
五、并发性。
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