2019年人工智能的薪资水平，薪资水平的分析图，通俗易懂

2019年人工智能的薪资水平，先来两张整体的薪资水平的分析图吧！

第一张是不同水平薪资分布图

第二张是人工智能较互联网行业的薪资对比，随着工作经验的逐渐增加，薪资水平逐渐升高。

以上就是当前人工智能薪资水平的一个大概情况！

了解了前景，我们接下来看看该如何学习人工智能？假设你是零基础，如果有基础的，可以略过自己已经掌握的部分技术。

1、务实基础，学习高数和Python编程语言。

因为人工智能里面会设计很多数据、算法的问题，而这些算法又是数学推导出来，所以你要理解算法，就需要先学习一部分高数知识。

先将高等数学基础知识学透，从基础的数据分析、线性代数及矩阵等等入门，只有基础有了，才会层层积累，不能没有逻辑性的看一块学一块。

再就是学习python编程语言，Python具有丰富和强大的库，作为人工智能学习的基础编程语言是非常适合的。

2、阶段晋升，开始学习机器学习算法+实践演练。

掌握以上基础以后，就要开始学习完机器学习的算法，并通过案例实践来加深理解和掌握。还有很多机器学习的小案例等着你来挑战，前面掌握的好，后面当然轻松很多，步入深度学习

3、不断挑战，接触深度学习。

深度学习需要机器大量的经过标注的数据来训练模型，所以你的掌握一些数据挖掘和数据分析的技能，然后你再用来训练模式。在这里你可能会有疑问，据说深度学习，好像有很多神经网络，看着好复杂，编辑这些神经网络那不是太难了，你大可放心，谷歌、亚马逊、微软等大公司已经把这些神经网络模型封装在他们各自的框架里面了，你只需要调用就可以了。

4、不断实战，增加自己的实力经验。

实战是检验真理的唯一标准。当你掌握了基本的技术理论，就要开始多实践，不断验证自己的理论，更新自己的技术。如果有条件的话，可以从一个项目的前期数据挖掘，到中间模型训练，，并做出一个有意思的原型，能把一整套的流程跑通，那么恭喜你，你已经具备一名人工智能初级工程师的水准了。

【编辑推荐】

1. 实践 | 人工智能改善零售体验的20个实例
2. 机器视觉助力人工智能，扎根多产业业纵深处
3. Gartner：大众对人工智能的五个误解
4. 区块链与人工智能，融合发展的“双赢博弈”
5. 人工智能大会这么多，我们不一样

（编辑：ASP站长网）