大家好，今天来为大家解答ai人工智能福利专区这个问题的一些问题点，包括人工智能ai在线视频也一样很多人还不知道，因此呢，今天就来为大家分析分析，现在让我们一起来看看吧！如果解决了您的问题，还望您关注下本站哦，谢谢~
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自学人工智能可行吗？
自学当然是可行的！如果你是人工智能领域的零基础小白，可以看看这份学习计划，部分附资源链接，除了书籍，配合一些视频学习效果会更好哦。
一、人工智能
书籍：“ArtificialIntelligence:AModernApproach(AIMA)”（人工智能：一种现代方法）
不可多得的综合性书籍，总体概述了人工智能领域，几乎涵盖新手需要了解的所有基本概念。
视频：
https://ocw.mit.edu/courses/electrical-engineering-and-computer-science/6-034-artificial-intelligence-fall-2010/lecture-videos/
ArtificialIntelligencecourse（人工智能课程）系列视频讲座，通过训练AI玩游戏这类趣味实践来介绍基本知识，如果视频太快跟不上，可以配合从上面这本书（现代方法）中寻找相关概念。
二、机器学习（计算机科学和统计学的交叉学科）
视频：
机器学习基础薄弱的，可以先去TutsPlus课程“MachineLearningDistilled”看一下相关概念简述，Coursera上的AndrewNg机器学习课程，也有基本概念的解释，还介绍了大部分重要的算法。
（https://www.coursera.org/learn/machine-learning/）
对ML算法了解不够的，可以配合以下教学视频进行理解
TutsPlus的“MachineLearningDistilled”（简要概述）
PererNorvig的UdacityCourseonML（MLUdacity课程）
TomMitchell的AnothercourseonML
书籍：集体智慧编程（ProgrammingCollectiveIntelligence）
ML算法在Python中的实践，大量基础性的实例，讲述生动，很适合入门学者，培养兴趣的同时又开拓视野，让你不想懂都难！
三、深度学习（是机器学习里最近比较火的一个子集）
DL基础方面的准备工作：
Google上的greatintroductoryDLcources
SephenWelch的greatexplanationofneuralnetworks
书籍：
DeepLearningWithPython（可自行度盘下载https://pan.baidu.com/s/1kUThYHT）
介绍DL应用程序中的最先进成果，深入浅出，带领新手快速开始构建基础并且接触实践案例，包含Keras、TensorFlow时下最先进的工具。
NeuralNetworksandDeepLearning（神经网络与深度学习）
（可自行度盘下载https://pan.baidu.com/s/1miLerZM）
新手友好，作者在数学密集的区域都有标注提示。MNIST手写数字的识别问题贯穿全书，每个模型以及改进都有详细注释的代码。
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上海精润智能技术有限公司介绍
刚收到公司的offer。总体感受非常好。
公司给我的感觉：公司位于七牛云五楼，是脱胎于七牛云人工智能实验室,位置很好找，办公室也超级高大上。
面试流程：最开始是电话面试，感觉聊的还不错。期盼了很久收到现场面试通知，现场面试：
1、技术面试：面试官很亲切，面试过程中会手写一些代码，直观感觉公司对技术要求还是很严格的，也会问一些基础原理，遇到不会的面试官还会认真解答。
2、领导面试：这轮还是比较轻松的，简单问了一些技术知识，主要还是表达了自己对个人发展的看法和技术追求。
3、hr面试：小姐姐很亲切，聊的还蛮多的，这个过程中hr小姐姐耐心的讲解了公司主要发展方向是做人工智能视频识别的。福利也很好偶~
整体来说，公司给我的感觉是靠谱，更有七牛云这样的大背景，无论技术还是流程上肯定是很规范的。很开心最终能够收到offer.
人工智能博士待遇
博士待遇：平均工资￥38.0K，对比博士平均工资￥29.9K，高27.1%。其中拿30K-50K工资的占比最多，达83.3%。人工智能博士的就业前景不错。
我们应当如何应对人工智能时代的到来？
首先，在这里，每个人都先给自己做个检讨：
1、海外劳工是否比我更便宜？
2、计算机是否比我更快？
如果你两个都回答：是。
那么你麻烦大了。今天光是糊口，都须具备海外知识工作者无法以低薪提供、计算机无法更快完成的工作能力。
更不用说，你还是拥有伟大的志向。
OK，唯一的解决办法：
从现在开始，你必须培养“高感性”和“高体会”的工作能力。
高感性——指的是观察趋势和机会，以创造优美或感动人心的作品，编织引人入胜的故事，以及结合看似不相干的概念，转化为新事物的能力。
高体会——则是体察他人情感，熟悉人与人之间微妙互动，懂得为自己与他人寻找喜乐，以及在繁琐俗务间发掘意义与目的的能力。
未来，最重要的是关怀、照护、鼓舞他人的能力，所谓的“关怀职种”——包括咨商、看护、第一线医疗服务——目前正是急需人才。
这个世界原本属于一群高喊知识就是力量、重视理性分析的特定族群——会写程序的计算机工程师、专搞诉状的律师和玩弄数字的MBA。但现在，世界将属于具有高感性能力的另一族群——有创造力、具同理心、能观察趋势，以及为事物赋予意义的人。未来社会最需要的不是分析而是综合——综观大趋势、跨越藩篱、结合独立元素成为新好产品的能力。
我们正从一个讲求逻辑与计算器效能的信息时代，转化为一个重视创新、同理心，与整合力的感性时代。
不错，人工智能虽然日益逼近，但是高感性人群却可以长存，而且他们将驾驭人工智能，成为下一个时代的统治者！
好了，本文到此结束，如果可以帮助到大家，还望关注本站哦！
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