老铁们，大家好，相信还有很多朋友对于bat人工智能人才和bat人工智能人才招聘的相关问题不太懂，没关系，今天就由我来为大家分享分享bat人工智能人才以及bat人工智能人才招聘的问题，文章篇幅可能偏长，希望可以帮助到大家，下面一起来看看吧！
本文目录
没接触任何编程语言，该怎么学习人工智能技术呢？
其实人工智能技术最主要的并不是编程能力，它最主要的就是包括概率统计理论，矩阵理论，以及运筹学等相关的数学知识，人工智能的研究更偏向理论性逻辑思考和算法调优而不是运行代码。
第一步：熟悉和了解底层数学知识
掌握和了解人工智能技术底层的数学理论支撑，概率论，矩阵，凸优化算法的设计和原理，包括流优化手段SGD，牛顿法等优化方法。
第二步：特征工程
python相关的数据预处理库（毕竟python是现在世界第一语言了），原始数据特征构建，特征选择，构建新的特征值，缺失值的处理等
第三步：机器学习相关算法
决策树与随机森林算法，分类算法相关的原理，度量指标，算法变种，包括GBDT,ADABoost，集成学习模型的原理和算法。
分类算法，KNN算法，贝叶斯，SVN等算法相关的原理。
这些算法最好都对应相关的案例学习，不然光看算法很不容易理解，也可以扩展一下回归相关的算法，看你要研究和学习的方向不同而定
第四步：深度学习
学习一些最新的深度学习框架TensorFlow，Caffe，Theano，BP和PyTorch等。人工智能包括众多的分支领域，比如大家熟悉的机器学习、自然语言理解和模式识别等。详细的可以参考以下两个链接：
https://www.qcloud.com/community/article/451090001487836806?fromSource=gwzcw.59305.59305.59305
https://www.qcloud.com/community/article/834521001487836126?fromSource=gwzcw.59306.59306.59306
其实零编程基础最主要的就是不要怕，迈出第一步就好了，无论是自学（网上现在有很多教学视频）还是报班学习（系统学习），只要坚持下去，都会有不小的收获，学习一项技能最好的时候是它刚刚出现的时候，其次是现在。
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BAT能帮中国撕掉“AI人才短缺”的标签吗？
据我在学术和工业界了解的情况是，现在我国AI基本已经是领先地位了，看看各大顶级学术会议，基本上都是中国人或者华裔的论文。但是由于该行业发展太迅猛，所以人才培养还是供不应求，这个题目不应该说BAT帮中国撕掉，而是应该说众多的科研院校能培养相关人才。目前国家已经批准了人工智能专业，几个计算机科学比较好的学校都已经开设。可以说未来可期~
如何才能从事人工智能相关工作呀？
这是一个非常好的问题，作为一名科技从业者，我来回答一下这个问题。
首先，当前人工智能领域的相关工作岗位还是比较多的，但是由于当前人工智能行业尚处在发展的初期，所以更多的岗位都集中在研发领域，所以当前要想在人工智能领域从事相关的工作岗位，往往对于自身的知识结构有较高的要求。从近些年来人工智能行业的人才招聘情况来看，往往会集中在研究生人才的招聘上，在具体岗位上都比较倾向于研发级岗位，比如人工智能平台开发岗位等。
对于普通人来说，要想从事人工智能相关工作，除了读研之外，也可以根据自身的知识机构和所处的行业，来制定学习计划。随着企业纷纷上云之后，未来人工智能产品的应用场景会越来越多，相应的人才需求也会逐渐释放出来。所以从这个角度来看，普通人要想进入人工智能领域发展，未来的发展前景还是比较广阔的。
当前人工智能领域的工作岗位除了研发岗位之外，还涉及到大量的方案设计岗位和运维等岗位，这些岗位的人才需求潜力也非常大，而且这些岗位在行业发展的初期，也会有较高的岗位附加值。以计算机视觉方向为例，当前人工智能产品要想落地应用，需要有专业的实施人员来完成方案设计，以便于让技术和场景相契合，同时还需要大量的技术人员来完成智能体的部署。从发展趋势来看，部署人员的从业规模会比较大，而且未来较长一段时间内，这些领域的人才缺口都会相对比较大。
目前对于具有一定计算机基础知识的人，可以把学习的重点放在人工智能平台的使用上，随着人工智能平台在行业领域的落地应用，未来基于人工智能平台来与行业领域相结合从而完成创新，是一个重要的发展趋势。相对于研发级岗位来说，基于人工智能平台进行的行业创新开发会有相对较低的技术门槛，只要经过一个系统的学习过程，大部分人都能够顺利掌握。当然，这个过程也需要完成大量的实践。
目前大型科技（互联网）公司推出的人工智能平台，往往都会基于计算机视觉技术体系，或者是自然语言处理技术体系来打造，而这两个大的技术体系也有比较多的应用场景。随着物联网建设的不断完善，未来人工智能平台与物联网平台也会深度整合，从而为人工智能技术的落地应用带来更多的可能。从大的发展方向来看，未来移动互联网、物联网和人工智能技术将逐渐深入整合，这个过程也很有可能会打开一个巨大的价值空间。
对于当前的大学生和初级职场人来说，要想进入人工智能领域发展，可以先从编程语言开始学起，比如Python就是不错的选择，然后进一步学习人工智能平台知识。在掌握了一些基本的人工智能知识之后，建议初学者找一个实习岗位，然后在实习岗位上提升会更好一些，包括场景的支撑和交流环境的支撑等等。
人工智能技术的学习往往需要有数据中心的支撑，这也是普通学习者在学习人工智能技术所面临的困难之一，同时有专业人士的指导，对于学习人工智能技术也有非常重要的影响。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！
国内的AI人才市场现状是什么样子？
从人才布局看AI战略
AI人才根据产业链分为三类：
1、算法策略类人才：侧重方法研究，主要面向技术层，包括算法、机器学习、自然语言处理、数据挖掘、图像识别、语音识别、推荐系统、系统算法工程师、图像算法工程师、matlab建模工程师；
2、工程类人才：侧重项目实现，即应用层人才，包括搜索开发、Spider开发；
3、数据分析类：侧重对数据的理解，即基础层人才，包括数据仓库、数据分析。
国内BAT三巨头AI布局比较积极，不过有分析指出：目前我国71%的人工相关企业都在做技术落地应用，在算法技术方面，55%的企业在做计算机视觉，13%在做自然语言处理，只有9%的企业真正研究机器学习。能够很快把技术应用落地是我国的优势，但是对于基层的技术研究，我国的企业实力目前还无法和国外匹敌，这是劣势。
AI人才的钱途和前途BAT三家给出的AI人才薪资均为万元级别，但阿里巴巴的AI人才薪资明显是相对比较高的，薪资涨幅也远高于百度和腾讯，这是由于阿里入局较晚的缘故。此外，腾讯、百度的平均薪资虽基本持平，但腾讯为高端人才提供的待遇要优于百度。百度作为目前AI人才储备的领头羊，其相对较低的薪资对应了更高的跳槽意向。
从工作资历来看，阿里巴巴和腾讯的AI人才行业资历更深；在职时长方面，算法、图像识别、语音识别、推荐系统这四个算法策略职能在职时长百度占优，自然语言处理、搜索开发方面阿里占优，机器学习、数据挖掘这两个算法策略职能及数据仓库、数据分析方面腾讯占优。
此外，百度高层晋升速度更快（这可能是因为百度高管跳槽问题也相对严重），阿里巴巴中层升职最快。
AI人才都从哪来？到哪去？三家公司的AI人才中，硕士学历占绝大多数，其中，计算机是AI人才最常见的专业方向，其次是数学、信息与通信工程、管理类专业。因此北京大学、清华大学、北京邮电大学、华中科技大学、中国科学技能大学等20所高校成BATAI人才摇篮。
吴恩达指出，公司对于技术人才的吸引力在于，他们能提供强大的运算能力和大数据的支持。两者在机器学习中发挥重要的作用；但坏处是，公司相比高校的研究机构，更容易受短期商业利益的影响，研究成果共享也会很难，某种程度上阻碍了技术进步。
除了BAT，AI人才还会流向华为、京东、新浪、搜狗、美团等科技公司。麦肯锡调研曾指出，人工智能的迅速发展可能更有利于科技板块；相比之下，传统企业不会用数据，大型互联网企业的数据无法互相分享，存在“数据黑洞”。
智东西认为，国内技术层和应用层的人才市场还比较乐观，有着比较稳定的人才培养单位和相对合理的平均薪资水平，尤其是“黄埔军校”百度出来，走向美团、滴滴等新科技公司的人才力量加上资本注入，催化AI应用落地是国内的一个优势。但基础层建设，BAT相对于谷歌、微软等国际巨头还有一些差距。
在阿里巴巴和腾讯则纷纷尝试了盈利多元化，其营收均冲高到1500亿元级别的情况下，百度遭遇了PC市场饱和导致的搜索量下降，加上去年经历的信誉风波，于是开始寄希望于基于AI的弯道超车。但缺乏多元化以及营收不乐观，人才平均薪资缺乏优势的前提下，吴恩达、王劲等高层纷纷离职，陆奇是否能扭转乾坤就很难说了，毕竟还要受到张潼带领的腾讯AI实验室和阿里“NASA”计划的冲击。
OK，关于bat人工智能人才和bat人工智能人才招聘的内容到此结束了，希望对大家有所帮助。