去年以來，相信很多碼農，包括我本人在內，每天不下十次看到聽到“人工智能”。新聞在報、科技媒體也都被它占據，年會上老板也在大談AI轉型，好像不管什么都在被人工智能洗禮。過去的這一年，我們真的見證了人工智能“大行其道”。

閑著的時候我也琢磨，面對人工智能這個大潮，碼農應該作何反應呢？身邊的哥們兒也在談論，他們公司又有同事跳槽去做人工智能了，說是比做Java掙得多，我就去查了下人工智能崗位的薪資，呃，還真挺多的，平均年薪比我兩個人的都多。

面對這樣的薪資，誰不會心動呢。

元旦和原來的師傅見面，談到這個話題，他講了十年前的“一段往事”。

09年移動端開發剛出現雛形時，并沒有引起很多人的重視，他們認為移動端只是小打小鬧，成不了氣候，仍然守在PC端開發，結果幾年后移動互聯時代全面到來，有意識融入這一趨勢并提前轉型的，都得到了紅利，而固守PC端的，就此失去了大量的職業晉升機會，想再投身于移動端，最佳時機已過。

現在呢？是不是和十年前的場景很相似？可能AI的前景更加確定無疑，而十年前iPhone和Android的顛覆力不是每一個人都能準確預見。

識時務者為俊杰，作為一個碼農，其職業使命就是緊跟行業發展和技術創新，出現了什么碼，就應該學習什么碼，永遠都應該在學習的路上。偏安一隅，只停留在原地，只會慢慢被時代拋棄。既然AI時代已到，作為碼農的我們，就需要主動去靠近。

更何況現在AI人才市場極其稀缺，薪酬更是水漲船高，動不動都是30萬+，為何我們不趁早投入其中，分得一杯羹呢？若要等到所有人都紛紛涌向AI，再加入這個轉型大軍，那時主動權就不在自己手中了。早飛的鳥兒一騎絕塵，疾馳遠去，剩下自己在原地吃土……

那AI要怎么學習，如何快速轉型呢？

在回答這個問題之前，我想我們需要清楚地明白，AI學習是一個復雜的系統工程，其所需的基礎包括數學、邏輯、概率、機器學習、神經網絡等眾多知識，同時還要掌握AI需要的技術棧，如大數據、存儲、數據分析等工具，及TensorFlow、Caffe等框架。而僅僅是學習理論知識也是不夠的，在成為名副其實的AI工程師之前，必須經過大量真實的項目實踐，具備快速且精準地運用人工智能將企業的需求高效落地成產品的能力，而這正是廣大AI學習者的痛點所在。

若希望轉型人工智能，自學或傳統學習方式，很可能費時費力、收獲甚微。選擇人工智能專業培訓成為當下AI學習者的首選，但市面上能夠集大咖講師+項目實踐驅動學習為一體的培訓機構寥寥無幾，有些機構多半是講Python，或是純理論灌輸、未輔助以任何實踐項目，甚至課程由無行業落地經驗的老師負責授課，與實際工作脫節嚴重。

在這里給大家推薦一個真正做到產學研結合的課程項目—博大學城人工智能實戰營。我們一起來了解。

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博大學城在AI教育領域有雄厚實力

博大學城深耕IT互聯網教育十數年，已為500+互聯網企業提供過人工智能培訓，包括華為、京東、中興、SAP、安捷倫等國內一線大廠。

自2016年以來，博大學城成功舉辦了多屆全球機器學習技術大會，已成為國內AI領域極具影響力的技術盛會之一。大會邀請國內外AI技術領袖發表演講。2018年更是請來了機器學習之父Michael I. Jordan，同時還有來自BAT、京東、新浪等眾多國內知名大廠的技術專家帶來AI技術的最新行業實踐分享。這種與產業界廣泛而緊密的聯系，是博大學城的鮮明特色。

2018全球機器學習技術大會現場

博大學城創始人李建忠對話機器學習之父Michael I. Jordan

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博大學城強大的師資力量

AI的學習需要名師指路，而名師正是博大學城擁有的巨大優勢。在教師團隊的建設中，博大學城真正做到了產學研跨界的高度結合。

除了機器學習之父Michael I. Jordan、C++之父Bjarne Stroustrup等國際大師擔任博大學城人工智能課程的顧問。人工智能實戰營的授課講師也都是來自一線資深AI專家，如來自阿里、七牛、深蘭科技等人工智能標桿企業的技術大咖。在人工智能專業的學術模塊，博大學城與華東師范大學共建人工智能教育聯合實驗室，由華東師范大學數據學院博士生導師王偉老師領銜，極大地夯實了AI專業的理論基礎。

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博大學城人工智能實戰營的特色

人工智能實戰營采用應用型人才培養體系，12周系統課程、5大模塊、覆蓋到了人工智能全部核心知識點，課程內容依托企業實踐，緊跟行業前沿，教學體系科學合理。另外12+全網獨有的實踐項目，讓學員掌握當下熱門的、典型的AI應用場景。講師手把手輔導，通過實際動手操作切身體驗AI的實戰應用，實踐導向的原則滲透到課程的方方面面。