为什么学AI
不说假大空的东西，也不给大家画饼。在搞清楚我们为什么学一门新知识之前，我们需要了解自己学习的动力是什么？工作的意义是什么？是为了改变世界？是为了不被淘汰还是为了情怀？我认为学一门新知识的根本目标是提升自己，可是如何衡量自己学的东西有用呢？
工资和收入。
有一句笑话是“同样是九年义务教育，你怎么这么优秀？”对啊，同样都是大学本科、硕士毕业的人，凭什么别人第一份工资起薪就是两万三万，你的就是六千八千？
方向更重要。
为什么学AI？如果你对AI感兴趣，更喜欢AI技术，更擅长AI工作，为什么不呢？
AI行业前景好毋庸置疑，而且工资高，又能接触到最前沿的科学技术，为什么不呢？
你所有的改变和计划可能不会影响到你当前的生活、工作和学习，但是会影响你6个月后甚至6年后的状态。你以为AI、NLP、算法和机器学习是2016年才产生的吗？不不不，人工智能一词是 John McCarthy 在 1956 年达特茅斯会议上一份提案中提出的。
凡是过往，皆为序章。
拥有编程基础的你，也许现在开始学AI，从基础的数学知识学起，从Python学起，可是随着时间的一点一滴积累，一年后，你也许可以成为AI初级人员，而两年三年后呢？你也许无法成为Andrew Ng、李飞飞那样的大神，但足以让你两年后找到一份薪水更高的工作。过往我们无法改变，可是未来的一切攥在手里，为什么不呢？
除了技术开发人员，运营人员和产品、市场销售人员同样也需要具备AI相关的知识，不需要你会训练算法做技术开发，但是最起码，你要明白AI的原理和研究领域，理解每一个方向的应用和价值，这样以后你才能和你的朋友/客户/用户/去解释AI是什么？AI产品的优势等等。
小结一下，为什么学AI？心灵美的蜜粉而言，为了更好的找到一份薪水高的工作；于在职技术人员来说，提升自己，为职业生涯中的加薪和跳槽做准备，从而应对工作中技术的不断发展和迭代。
四、AI的薪资水平
4.1 AI产业层级和热招岗位
4.1.1 AI产业层级
AI不是单独的一门技术或者一个学科，经过这几年的发展，AI已经形成了一个完整的生态链，从基础层到应用层，不同的层级对应需求不同的研究方向，不同的研究方向对应不同的技术，而不同的技术需要细分领域不同的人员来组成。
比如说语音交互方向，就会用到语音识别、数据清洗、自然语言处理、语义分析、算法等关键技能，这些关键技能也是企业在招人时要求候选人员工必须拥有的基本技能。
4.1.2 AI领域热招岗位
通过对拉勾网、BOSS直聘、前程无忧、猎聘网和智联招聘等多家招聘网站两个月招聘数据的抓取和分析，我们发现，目前，AI领域企业热招的12大岗位如下：
a.人工智能专家/科学家
b.算法工程师
c.全栈工程师
d.NLP应用工程师
e.智能机器人研发工程师
f.AI研发工程师
g.人工智能产品经理
h.机器学习工程师
i.深度学习工程师
j.NLP算法工程师
k.Python研发工程师
美国高防vps l.AI项目负责人
4.2 月薪年复合增长率为24%
因2017年6月我的另外一个报告中曾留存过数据挖掘工程师和算法工程师的薪资情况，于是我加上了最新的数据做了一个比较分析，我们发现数据挖掘工程师过去18个月平均月薪年增长率为24%，相当于每个月增长了450块钱。而算法工程师过去18个月平均月薪年增长率为23%，相当于每个月增长了430块钱。
4.3 使用不同的开发语言JAVA/Python/.net/h5对应的月薪工资
除了受政策、市场环境的影响之外，技术人员使用不同的开发语言对应的月薪也有所不同。其中，使用Python语言的技术人员薪资最高，且岗位需求量也最高。Python是AI技术开发人员最常用到的语言，同时也是AI技术的基础之一。
4.5 工资与学历的关系
AI人才的薪资同时也受到学历的影响，无可厚非，博士是最高的。从招聘要求来看，企业招聘AI人才，本科学历是最基本的要求。（该数据来源于名为计算机视觉life爬了智联招聘上的关于算法工程师的将近6000个职位数据分析出来的结果。）
4.6 技术不同岗位的平均薪资比较
在此我们也针对技术开发不同岗位的薪资做了一个比较，同样是技术开发工程师岗位，不同的技术开发对应的薪资也不同，其中，NLP算法工程师以平均月薪34410居首，除此之外，排名前三的岗位还有机器学习工程师和人工智能研究员，算法工程师也以平均月薪30390打败了大数据工程师。
人工智能、大数据、云计算和物联网的未来发展值得重视，均为前沿产业，多智时代专注于人工智能和大数据的入门和科谱，在此为你推荐几篇优质好文：
1.人工智能时代，AI人才都有哪些特征？
http://www.duozhishidai.com/article-1792-1.html
2.大数据携手人工智能，高校人才培养面临新挑战
http://www.duozhishidai.com/article-7555-1.html
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