本书主要讲解人工智能的技术发展和行业现状，旨在帮助读者掌握进入人工智能行业工作的知识和方法。 本书首先介绍人工智能的技术概况、人工智能对人们的生活和工作的影响，以及人工智能的三大技术--机器学习、深度学习和大数据的基本原理与应用。其次，本书介绍人工智能从业者所需要的专业技术，并提供相应的学习方法。接着，本书介绍人工智能的行业概况，并将人工智能行业的岗位分为算法岗、工程岗、数据岗和产品岗，详细介绍各岗位的工作内容、能力要求、发展方向等。随后，本书讲解在人工智能行业求职的方法，包括求职前的准备工作和求职过程中的注意事项。*后，本书通过3位人工智能行业新人的入行经历，以及对5位有一定工作经验的人工智能从业者的采访，帮助读者切实了解人工智能行业，并为读者树立求职信心。 本书可作为想要入行人工智能领域的高校学生或在职人士的就业指导，亦可作为人工智能行业的人力资源师、猎头、行业分析师等的参考图书。

第 1 章 认识人工智能 1 1.1 人工智能是什么 1 1.2 人工智能对人类的影响 10 1.3 人工智能会让程序员失业吗 16 第 2 章 人工智能技术的原理与应用 21 2.1 机器学习 21 2.1.1 机器学习的基本原理 21 2.1.2 机器学习的分类和应用 28 2.2 深度学习 29 2.2.1 深度学习的基本原理 29 2.2.2 深度学习的应用 36 2.3 大数据 38 2.3.1 关于数据的一些概念 38 2.3.2 大数据的概念 40 2.3.3 大数据的技术 41 2.3.4 和数据相关的职位 43 2.3.5 大数据的影响 45 第 3 章 人工智能从业者的技能包 47 3.1 人工智能行业的历史机遇 47 3.2 人工���能从业者的“**力” 52 3.2.1 机器学习的理论知识 52 3.2.2 数据整理能力 55 3.2.3 编程能力 56 3.3 如何学习和提高 56 3.3.1 学习计划 56 3.3.2 学习方法 57 3.3.3 如何阅读 AI 论文 59 3.3.4 工具和资源 65 3.3.5 综合实践 66 第 4 章 走进人工智能行业 69 4.1 行业现状和发展趋势 69 4.1.1 人工智能行业概况 69 4.1.2 我国的人工智能企业分类 71 4.1.3 人工智能行业的未来 75 4.2 人工智能行业中有哪些工作岗位 78 4.2.1 人工智能产品背后的技术应用 79 4.2.2 人工智能应用背后的工作流程及岗位 80 4.3 算法岗位 82 4.3.1 算法岗的特征 82 4.3.2 算法岗的工作内容 84 4.3.3 算法岗的能力要求 85 4.3.4 算法岗的人才来源和职业发展方向 88 4.4 数据岗位 89 4.4.1 数据岗的工作内容 89 4.4.2 数据岗的能力要求 90 4.4.3 数据岗的特征 92 4.4.4 数据岗的职业发展方向 94 4.5 工程岗位 95 4.5.1 工程岗的工作内容 95 4.5.2 工程岗的能力要求 97 4.5.3 工程岗的特征和职业发展方向 99 4.6 产品岗位 100 4.6.1 一般行业的产品经理 100 4.6.2 AI 产品经理的历史背景 101 4.6.3 AI 产品经理的特点 104 4.6.4 AI 产品经理的工作内容 109 4.6.5 AI 产品经理的能力要求 110 第 5 章 从校园到职场 113 5.1 明确职业目标 113 5.2 磨炼专业技能 115 5.3 积累人脉，构建个人品牌 117 5.3.1 积累人脉 117 5.3.2 构建个人品牌 120 5.4 招聘类型 122 5.4.1 校招 122 5.4.2 社招 123 5.4.3 内部** 124 5.5 叩响人工智能行业之门 125 5.5.1 简历 125 5.5.2 面试和笔试 130 5.5.3 备考 134 5.5.4 了解招聘单位 137 5.5.5 招聘中的不确定性 138 5.5.6 offer 的选择 140 第 6 章 成为人工智能从业者，是一种怎样的体验？ 149 6.1 我，女性，AI 工程师 149 6.1.1 偶入人脸识别领域 149 6.1.2 数据采集 150 6.1.3 数据标注 151 6.1.4 模型训练 153 6.1.5 作为 AI 新人的职场感悟 154 6.1.6 一些经常会被问到的问题 155 6.2 一位普通本科生的机器学习入门经历 159 6.2.1 后悔大学不努力 160 6.2.2 为什么学 AI 161 6.2.3 关于买书和知识付费 163 6.2.4 数学基础 164 6.2.5 机器学习 165 6.2.6 编程语言 167 6.2.7 心得体会 167 6.3 从网约车司机到 AI 工程师 168 6.3.1 创业失败去开网约车 168 6.3.2 偶然兼职数据标注 169 6.3.3 自学人工智能 170 6.3.4 AI 领域求职不顺 171 6.3.5 从物流行业涉足 AI 172 6.4 大型企业 AI 工程师访谈 172 6.4.1 Steven：从图像编码专业进入 AI领域 173 6.4.2 Leo：暂时搁置留学计划进入 AI领域 178 6.4.3 Evan：从项目开始进入 AI 领域 181 6.4.4 Frank：通过训练营和项目实战持续成长 185 6.4.5 Julia：被时代浪潮推向 AI 算法工程师岗位的女性 187