文末有福利哦！
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2016年AlphaGo以總比分4：1輕鬆戰勝圍棋世界冠軍李世石，這是AI第一次震驚世界。
次年AlphaGo又以3:0的比分擊敗柯潔，面對強大的AI，柯潔遭遇職業生涯“至暗時刻“，中途離場20分鐘崩潰大哭。
後來柯潔說：“我輸的沒什麼脾氣，他現在越來越像上帝了。”
儘管人工智能一次又一次突破人們的想象，但依然還有很多人認爲AI根本無法取代人類。
可是看看下面幾個案例，你認爲自己的工作能保住嗎？
在去年世界互聯網大會上，新華社和搜狗推出了一款AI主播，他的表情、動作、聲音和《中國新聞》主播邱浩幾乎一樣。
看下面這張圖，你能認出來他是AI還是真人嗎？
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除了新聞主播，在需要大量重複性勞動的工作崗位中，AI已經開始消滅這些崗位。
今年“618”，京東啓用了亞洲電商物流領域規模最大的智能物流倉。
拍照320000次，抓取2000次商品，打包5120件包裹，這是智能機器人在1分鐘內交出的答卷。
它比人類效率更高，不會生病，不需要工資，不用繳納“五險一金”，不需要照顧它的情緒，更重要的是它永遠準確、永遠服從。
劉強東在接受CNBC採訪時曾說：“無人機送貨相比汽車等交通工具+人員配送，物流費用將下降至少70%！“這也意味着大量的快遞員、外賣小哥被AI機器人取代！
和快遞員有相同遭遇的還有駕駛員。
2016年，北京五環外，一輛紅色的小車正在路上行駛，駕駛室只有兩個汪星人，這是百度在測試無人駕駛技術。
人類駕駛時會疲憊、面對緊急狀況時會反應不急，而機器永遠不會犯這些錯誤！
於此同時，阿里的無人酒店、無人超市，海底撈的無人餐廳，騰訊的醫療機器人在都在逐漸消滅廚師、前臺、服務員、醫生等各種職業。
2018年李開復在《奇葩說》上表示：“未來十年，人類50%的工作都會被人工智能所取代。”
現在看來，李開復的預言正在逐步實現，甚至可能比想象的更快！
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看到這裏，很多程序員可能是暗自慶幸，畢竟再牛逼的人工智能也是由程序員“造”出來的。
事實上，AI的確不能讓程序員這個職業消失，但是它將淘汰大部分低端程序員！
早在2017年穀歌已經研究出了能自動生成完整軟件程序的機器人，名爲“AI Programmer”，其編程水準已經能擊敗初級程序員。
底層的程序員被部分AI所取代將是不可避免的事情，但在程序員羣體中有一類碼農非但不受影響，其需求將越來越多，那就是——AI工程師。
根據斯坦福調查的數據顯示，僅僅這兩年，AI人才的需求量就暴增了35倍！而在即將到來的AI時代，這個數據將越來越誇張。
程序員這項工作，喫的是“青春飯”，現在的高薪並不代表以後就能高枕無憂。我們常常看到那些臨近中年的程序員因爲學習能力、體力跟不上年輕人而被公司淘汰。如果你不想面臨同樣的“中年危機”，現在轉型人工智能是個不錯的方向。
而且現在是加入人工智能的黃金期，因爲：
1、國家大力扶持
2017年7月，國務院發佈《新一代人工智能發展規劃》，首次提出“三步走”目標戰略，宣佈舉全國之力在2030年搶佔人工智能全球制高點。
2、5G上馬加速AI進化
6月6日，國家正式下發5G牌照，這意味着中國在不久後就能進入5G時代，而5G的上馬將大大加快AI技術的發展，尤其在自動駕駛、智能硬件等領域。
3、薪資誘人
國家的大力支持，一大批的AI項目迅速上馬，使得當前AI人才的薪資待遇遠超一般程序員平均薪資。
這是我們整理的部分國內企業AI人才薪資狀況：
其中騰訊、阿里出價最高，不但爲候選人奉上60萬+的年薪，還附贈一線城市（北京、深圳）的戶口。
據《人民日報海外版》報道，工信部教育考試中心副主任周明曾向媒體透露，中國人工智能人才缺口要超過500萬！龐大的人才缺口將使AI人才起碼10年內都是各大企業的“金疙瘩”。
4、未來AI人才越來越多，早加入早佔坑
在今年5月份，全國已經有35所高校獲准開設人工智能專業，最快4年後將有一大批AI人才湧入市場。如果你不想4年後給一名應屆生打下手，早一步進入這個行業，搶佔先機纔是關鍵。
其實很多程序員也看到了自身發展的侷限性，也考慮未來轉型人工智能，部分動作快的已經開始找教程，自學Python編程、機器學習等內容。
可大部分打算自學的都在半路放棄，這是因爲
人工智能的深度、廣度遠超普通編程，不但要學編程，還要掌握高數、線性代數等數理知識。
網上資料不繫統，今天講Python，明天講數據分析，知識點雜亂無章，且錯誤頻出。
遇到難題無人解答，很容易陷入死循環。
……
相信所有程序員都清楚：不論是學習普通編程還是人工智能，跟着“程序大佬”纔是最快的進步方式。
如果你
對未來的發展路徑迷茫不已
如果你
擔心靠技術無法度過“中年危機”
如果你
想快速轉型儘快入門人工智能
……
那麼這裏給你準備了一個免費攻讀人工智能的機會。
我們邀請了國內外頂尖的AI科學家，並申請到99個免費試聽名額。對，你沒看錯，只要你手速夠快，就能免費學習這門價值2048元的人工智能精品課。
頂尖專家學者帶隊
許鐵
巴黎高等師範學院物理碩士
以色列理工學院人工智能博士
在知名人工智能期刊著有論文
著有《機器學習vs複雜系統》一書
童哲
萬門創始人19歲物理競賽全省第一保送北大22歲全球前十的成績考入巴黎高師
26歲錄製800餘小時免費公開課27歲被《人民日報》專版報道
許鐵老師是人工智能領域的專家，也是萬門資深的老師，他之前在萬門開設的多門人工智能課程都備受歡迎。通過系統化的學習，許鐵老師會帶你規劃好人工智能學的專業路徑，帶你從源頭進入人工智能的新世界。
這2位老師都是人工智能行業的頂尖高手。在這些老師的指導下，相信你一定會對人工智能有全新的理解。
這堂課中將圍繞機器學習、深度學習以及人工智能最常用的編程語言Python展開，勾勒出人工智能學習基本輪廓和學習路徑。
考慮到新轉型程序員們的學習積極性，這堂課中不會大量使用複雜的數學公式，而是以理論講解+編程實戰掃清你在AI學習工程中的知識盲區，爲你進入人工智能行業打好基礎。
這門課程將從5個階段帶你學習人工智能。
高等數學：AI必備數學基礎
Python入門：數據分析+爬取信息
神經網絡：RNN實際案列分享
機器學習：KNN算法簡單應用
深度學習：用PyTorch測試CNN
5大階段，超全AI精品課
（下滑查看更多）
第 1 講高等數學—元素和極限
1.1實數的定義（一）
1.2實數的定義（二）
1.3實數的定義（三）
1.4實數的元素個數（一）
1.5實數的元素個數（二）
1.6自然數個數少於實數個數（一）
1.7自然數個數少於實數個數（二）
1.8無窮大之比較（一）
1.9無窮大之比較（二）
1.10級數的收斂
1.11極限的定義
1.12極限的四則運算
1.13極限的複合
1.14連續性
第 2 講高等數學—兩個重要的極限定理
2.1元素與極限的知識點回顧
2.2第一個重要極限定理的證明（一）
2.3第一個重要極限定理的證明（二）
2.4夾逼定理
2.5第二個重要極限定理的證明
第 3 講高等數學—導數
3.1導數的定義
3.2初等函數的導數
3.3反函數的導數（一）
3.4反函數的導數（二）
3.5複合函數的導數
3.6泰勒展開
3.7羅爾定理
3.8微分中值定理和柯西中值定理
3.9洛比塔法則
3.10泰勒展開的證明
第 4 講高等數學—泰勒展開
4.1泰勒展開
4.2展開半徑
4.3歐拉公式
4.4泰勒展開求極限（一）
4.5泰勒展開求極限（二）
第 5 講高等數學—偏導數
5.1偏導數的對稱性
5.2鏈式法則
5.3梯度算符、拉氏算符
第 6 講高等數學—積分
6.1黎曼積分
6.2微積分基本定理
6.3分部積分（一）
6.4分部積分（二）
第 7 講高等數學—正態分佈
7.1標準正態分佈
7.2中心極限定理
7.3誤差函數
7.4二維正態分佈
7.5多維正態分佈
第 8 講Python基礎課程（上）
8.1Python介紹（一）
8.2Python介紹（二）
8.3變量—命名規範
8.4變量—代碼規範
8.5變量類型—數值類型
8.6變量類型—bool類型
8.7變量類型—字符串類型（一）
8.8課間答疑
8.9變量類型—字符串類型（二）
8.10變量類型—字符串類型（三）
8.11變量類型—列表類型（一）
8.12變量類型—列表類型（二）
8.13變量類型—列表類型（三）
8.14變量類型—元組類型、字典類型（一）
8.15變量類型—字典類型（二）
第 9 講Python基礎課程（下）
9.1條件判斷（一）
9.2條件判斷（二）
9.3循環（一）
9.4循環（二）
9.5課間答疑
9.6循環（三）
9.7循環（四）
9.8函數（一）
9.9函數（二）
9.10函數（三）
9.11函數（四）
9.12類（一）
9.13類（二）
9.14類（三）
第 10 講Python操作數據庫、 Python爬蟲
10.1課程介紹
10.2認識關係型數據庫（一）
10.3認識關係型數據庫（二）
10.4MySQL數據庫與Excel的不同
10.5命令行操作數據庫（一）
10.6命令行操作數據庫（二）
10.7命令行操作數據庫（三）
10.8命令行操作數據庫（四）
10.9Python操作數據庫（一）
10.10Python操作數據庫（二）
10.11Python操作數據庫（三）
10.12Python操作數據庫（四）
10.13Python爬蟲（一）
10.14Python爬蟲（二）
10.15Python爬蟲（三）
10.16Python爬蟲（四）
10.17Python爬蟲（五）
第 11 講Python進階（上）
11.1NumPy基本操作（一）
11.2NumPy基本操作（二）
11.3NumPy基本操作（三）
11.4NumPy基本操作（四）
11.5NumPy基本操作（五）
11.6NumPy基本操作（六）
11.7Pandas基本操作（一）
11.8Pandas基本操作（二）
11.9Pandas基本操作（三）
11.10Pandas基本操作（四）
11.11Pandas繪圖（一）
11.12Pandas繪圖（二）
11.13Pandas繪圖（三）
11.14Pandas繪圖（四）
篇幅有限，僅展示三分之一課程目錄
課程有多好，看看別人怎麼說
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