明天就是小年了，虎年春节即将到来，提前给大家拜个早年！
每年春节前后，都有一波面试跳槽的小高潮，是“金三银四”的前奏。尽管已至年末，但大厂的招聘计划依旧疯狂，仅是字节和鹅厂两家，就在官网内发布了近 20000 在招新岗位！
其中，对人工智能相关人才的需求极其迫切，平均年薪都开到了 450K，公众号最近收到的留言提问，有很大一部分是来问 AI 技术学习与面试的。
*机器学习与大数据，它们之间有着怎样的关联？
*0基础学习人工智能需要哪些基础知识？
*想学人工智能进大厂拿高薪，有没有适合初学者的进阶方案？
我总结了几个被问得最多的经典问题，大部分学习 AI 的新手都有上述困惑。为解决这些问题，我特意整理了一套新手学习计划，帮助大家轻松搞定人工智能。
在开始学习前，先搞清楚人工智能应用、机器学习、大数据之间的关联。通常，利用 AI 技术帮助我们完成各类任务的工具和方式，我们称之为“人工智能应用”，而“机器学习”是让其完善并发挥作用的重要方法。大数据可以被认为是用来训练机器模型的“教材”。这些数据来源于人类活动，海量数据经过处理后变为了实现应用人工智能的基础资料。我们利用大量的数据训练出一个机器学习模型，让机器“学会”人类的工作与思考模式，从而帮助人类完成各项任务。
熟悉了原理，就可以开始对必备知识的学习了。Python 作为公认的 AI 领域神仙级语言，是 AI 学习的重中之重，其简单低门槛的特性，尤其适合新手入门。
且 Python 有着高效的数据科学工具，从数据获取、数据清洗到整合各种算法都做得非常全面。其中包括但不限于：Scrapy（网页爬虫工具）、Pandas（数据挖掘工具，数据浏览与预处理）、Numpy（数组运算工具）、Scipy
（科学计算工具）、Matplotlib（数据可视化工具）、Scikit-Learn（机器学习package）、libsvm（高效svm模型实现）、keras/TensorFlow（深度学习神级网络搭建）、Nltk（自然语言处理）、Ipython Notebook（交互式环境通道）
综上，对于新手来说，这些库和工具，真要一步步自学，其效率是很低的。且初学者接触不到主流大厂的人工智能应用实战项目，可能在付出了大量精力之后，却学了一堆没用的知识。对于想学好人工智能，但不知道怎样入手学习的朋友，我推荐大家去参加一个专业的人工智能技术学习计划，是在腾讯课堂专为 0 基础人群量身打造的速成课程。1 月 25 日 20 点开课
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