本書主要講解人工智能的技術發(fā)展和行業(yè)現(xiàn)狀，旨在幫助讀者掌握進入人工智能行業(yè)工作的知識和方法。
本書首先介紹人工智能的技術概況、人工智能對人們的生活和工作的影響，以及人工智能的三大技術--機器學習、深度學習和大數(shù)據(jù)的基本原理與應用。其次，本書介紹人工智能從業(yè)者所需要的專業(yè)技術，并提供相應的學習方法。接著，本書介紹人工智能的行業(yè)概況，并將人工智能行業(yè)的崗位分為算法崗、工程崗、數(shù)據(jù)崗和產(chǎn)品崗，詳細介紹各崗位的工作內容、能力要求、發(fā)展方向等。隨后，本書講解在人工智能行業(yè)求職的方法，包括求職前的準備工作和求職過程中的注意事項。最后，本書通過3位人工智能行業(yè)新人的入行經(jīng)歷，以及對5位有一定工作經(jīng)驗的人工智能從業(yè)者的采訪，幫助讀者切實了解人工智能行業(yè)，并為讀者樹立求職信心。
本書可作為想要入行人工智能領域的高校學生或在職人士的就業(yè)指導，亦可作為人工智能行業(yè)的人力資源師、獵頭、行業(yè)分析師等的參考圖書。
（1）全彩印刷，通過豐富的圖片和思維導圖幫助讀者搭建關于求職AI行業(yè)的系統(tǒng)性知識，并深入剖析了人工智能行業(yè)的各種崗位和就業(yè)機會。。
（2）由經(jīng)驗豐富的微軟工程師編寫，以求職為導向，介紹AI領域的基礎技術和行業(yè)現(xiàn)狀，結合了兩位作者在人工智能領域的實際工作經(jīng)歷和感悟，是一本可信度和實用性并重的入門指南。
（3）分享人工智能的學習方法和求職技巧，包含簡歷制作、筆試面試、offer選擇等，幫助讀者更好地進行求職準備和面試應對。
（4）包含3位不同背景人士入行AI領域的真實案例，以及對微軟公司的5位AI從業(yè)者的真實采訪。
李燁，微軟（亞洲）互聯(lián)網(wǎng)工程院算法工程師，微軟 AI Talent Program 創(chuàng)立人、架構師。擁有近二十年的 IT行業(yè)從業(yè)經(jīng)驗，曾在 SUN、EMC 等跨國 IT 公司的核心研發(fā)部門工作。研究領域包含知識圖譜、智能對話、自然語言理解、人工智能行業(yè)解決方案。著有《算法第一步》《機器學習極簡入門》等圖書。
欒東，曾任微軟（亞洲）互聯(lián)網(wǎng)工程院資深產(chǎn)品經(jīng)理、微軟 AI Talent Program 架構師。擁有近二十年的主機游戲領域的媒體及社區(qū)產(chǎn)品經(jīng)驗，曾在 UCG Media、網(wǎng)易等公司工作，曾任 VGTIME 聯(lián)合創(chuàng)立人、CEO。
第 1 章 認識人工智能 1
1.1 人工智能是什么 1
1.2 人工智能對人類的影響 10
1.3 人工智能會讓程序員失業(yè)嗎 16
第 2 章 人工智能技術的原理與應用 21
2.1 機器學習 21
2.1.1 機器學習的基本原理 21
2.1.2 機器學習的分類和應用 28
2.2 深度學習 29
2.2.1 深度學習的基本原理 29
2.2.2 深度學習的應用 36
2.3 大數(shù)據(jù) 38
2.3.1 關于數(shù)據(jù)的一些概念 38
2.3.2 大數(shù)據(jù)的概念 40
2.3.3 大數(shù)據(jù)的技術 41
2.3.4 和數(shù)據(jù)相關的職位 43
2.3.5 大數(shù)據(jù)的影響 45
第 3 章 人工智能從業(yè)者的技能包 47
3.1 人工智能行業(yè)的歷史機遇 47
3.2 人工智能從業(yè)者的“超能力” 52
3.2.1 機器學習的理論知識 52
3.2.2 數(shù)據(jù)整理能力 55
3.2.3 編程能力 56
3.3 如何學習和提高 56
3.3.1 學習計劃 56
3.3.2 學習方法 57
3.3.3 如何閱讀 AI 論文 59
3.3.4 工具和資源 65
3.3.5 綜合實踐 66
第 4 章 走進人工智能行業(yè) 69
4.1 行業(yè)現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢 69
4.1.1 人工智能行業(yè)概況 69
4.1.2 我國的人工智能企業(yè)分類 71
4.1.3 人工智能行業(yè)的未來 75
4.2 人工智能行業(yè)中有哪些工作崗位 78
4.2.1 人工智能產(chǎn)品背后的技術應用 79
4.2.2 人工智能應用背后的工作流程及崗位 80
4.3 算法崗位 82
4.3.1 算法崗的特征 82
4.3.2 算法崗的工作內容 84
4.3.3 算法崗的能力要求 85
4.3.4 算法崗的人才來源和職業(yè)發(fā)展方向 88
4.4 數(shù)據(jù)崗位 89
4.4.1 數(shù)據(jù)崗的工作內容 89
4.4.2 數(shù)據(jù)崗的能力要求 90
4.4.3 數(shù)據(jù)崗的特征 92
4.4.4 數(shù)據(jù)崗的職業(yè)發(fā)展方向 94
4.5 工程崗位 95
4.5.1 工程崗的工作內容 95
4.5.2 工程崗的能力要求 97
4.5.3 工程崗的特征和職業(yè)發(fā)展方向 99
4.6 產(chǎn)品崗位 100
4.6.1 一般行業(yè)的產(chǎn)品經(jīng)理 100
4.6.2 AI 產(chǎn)品經(jīng)理的歷史背景 101
4.6.3 AI 產(chǎn)品經(jīng)理的特點 104
4.6.4 AI 產(chǎn)品經(jīng)理的工作內容 109
4.6.5 AI 產(chǎn)品經(jīng)理的能力要求 110
第 5 章 從校園到職場 113
5.1 明確職業(yè)目標 113
5.2 磨煉專業(yè)技能 115
5.3 積累人脈，構建個人品牌 117
5.3.1 積累人脈 117
5.3.2 構建個人品牌 120
5.4 招聘類型 122
5.4.1 校招 122
5.4.2 社招 123
5.4.3 內部推薦 124
5.5 叩響人工智能行業(yè)之門 125
5.5.1 簡歷 125
5.5.2 面試和筆試 130
5.5.3 備考 134
5.5.4 了解招聘單位 137
5.5.5 招聘中的不確定性 138
5.5.6 offer 的選擇 140
第 6 章 成為人工智能從業(yè)者，是一種怎樣的體驗？ 149
6.1 我，女性，AI 工程師 149
6.1.1 偶入人臉識別領域 149
6.1.2 數(shù)據(jù)采集 150
6.1.3 數(shù)據(jù)標注 151
6.1.4 模型訓練 153
6.1.5 作為 AI 新人的職場感悟 154
6.1.6 一些經(jīng)常會被問到的問題 155
6.2 一位普通本科生的機器學習入門經(jīng)歷 159
6.2.1 后悔大學不努力 160
6.2.2 為什么學 AI 161
6.2.3 關于買書和知識付費 163
6.2.4 數(shù)學基礎 164
6.2.5 機器學習 165
6.2.6 編程語言 167
6.2.7 心得體會 167
6.3 從網(wǎng)約車司機到 AI 工程師 168
6.3.1 創(chuàng)業(yè)失敗去開網(wǎng)約車 168
6.3.2 偶然兼職數(shù)據(jù)標注 169
6.3.3 自學人工智能 170
6.3.4 AI 領域求職不順 171
6.3.5 從物流行業(yè)涉足 AI 172
6.4 大型企業(yè) AI 工程師訪談 172
6.4.1 Steven：從圖像編碼專業(yè)進入 AI領域 173
6.4.2 Leo：暫時擱置留學計劃進入 AI領域 178
6.4.3 Evan：從項目開始進入 AI 領域 181
6.4.4 Frank：通過訓練營和項目實戰(zhàn)持續(xù)成長 185
6.4.5 Julia：被時代浪潮推向 AI 算法工程師崗位的女性 187
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