因特驰软件联手中科幂次，人工智能助你走向人生巅峰
高薪工作人人想做，高薪行业需要探索，了解清楚市场行情去找工作，才能真正找对工作。据艾瑞咨询的数据显示推测，预计到2020年，全球人工智能的市场将增长到1190亿人名币，在未来的十年里面，AI智能拥有着近两千亿美金的巨大市场。有数据显示，现阶段AI工程师可达到年薪80万的收入水平，AI 人工智能也一度成为全行业年薪最高，潜力最大的行业！
AI 人工智能，成为最热门的行业，占据优质工作排名首页，然而人工智能的飞速发展，却导致了人才的分布不均，人工智能人才的供给远远达不到需求量，使得AI工程师一度成为稀缺人才，今年的两会上甚至将人工智能的人才发展列入到了政府的工作报告之中，可见AI人工智能巨大的发展未来。
想要成为年薪80万的收入人群，就得趁早抓住机会，看准风头，加入AI人工智能的行列。而踏入人工智能行业的方式，毫无疑问，专业系统的培训是最快，最方便的途径之一。有研究表示，因特驰是大众选择的主要培训机构之一，此次的中科幂次第七期人工智能特训班也成为大家关注的焦点。
据悉，因特驰中科幂次第七期人工智能特训班有些强大的教育实力。由中科院计算机技术研究所人工智能博士团队专研开发课程，并邀请北大，清华以及美国洛杉矶大学等众多名牌大学一线大牛授课，生动全面，专业具体的为学生进行系统培训;另外，考虑到个人的实际情况，中科幂次更是开发了线上线下双学习教程体系，周一至周五线上视频教学，周六周日线下统一封闭式训练，400+课程，让学员在短短100天内就能成为中国首批全面人工智能工程师！
系统学习完毕以后，不用为就业问题而发愁，公司安排专门的就业指导会，成绩优秀者更能得到进去世界五百强公司实习的推荐，且以后定期会在北京市中关村，五道口等地开设人工智能分享沙龙，让每个学者在此分享学习成果，也能互相探讨问题，不必为了一时的问题而纠结发愁。
全面系统的课程，一对一指导，加上优质的后期就业，因特驰中科幂次第七期人工智能特训班学习以后，就能轻松步入年薪八十万的高薪行业人群之列，成为众人羡慕的佼佼者！
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今日搜狐热点一个坏消息：2018年1月 教育部印发的《普通高中课程方案和语文等学科课程标准》新加入了数据结构、人工智能、开源硬件设计等 AI 相关的课程。这意味着职场新人和准备找工作的同学们，为了在今后十年内不被淘汰，你们要补课了，从初中开始。一个好消息：人工智能尖端人才远远不能满足需求。行业风口的人工智能，在中国人才缺口将超过500万人，而中国人工智能人才数量目前只有5万（数据来自工信部教育考试中心）。并且目前岗位溢价相当严重，2017年人工智能在互联网岗位薪酬中位列第三，月薪20.1k，如果按照普遍的16月薪酬计算，那么人工智能在2017年一年的薪酬就是2.01*16=32.16万。那么再来看一组2018的薪酬数据：
所以如果你对自己的专业/工作不满意，现在正是进入人工智能领域学习就业/转业的最佳时机。在面对众多的数学知识和编程知识里，自学会让大家耗费大量的时间金钱。因此，云博士（美国哈佛大学博士后 && 浙江大学博士）领衔的人工智能博士团队开发推出了人工智能机器学习365天特训营（第二期）课程。（扫描最底部二维码联系助教）为了保证大家的学习效果和就业情况，幂次学院提供4项课程服务，从发展历程、概念、基本名词、术语、评估方法讲起，到算法模型与实战演练：1、名校大牛讲师授课：云博士（美国哈佛大学博士后 && 浙江大学博士）授课；2、365天的系统学习周期：直播学习，4年内随时随地回看直播，在线答疑；3、优质的答疑服务：全天24小时课程问答与社群交流服务，让你的每一个问题都能够得到解答，课程资料随时下载。4、颁发培训结业证书：通过幂次学院的阶段测试和毕业测试，并颁发幂次学院人工智能培训结业证书。合计365+天，每周两次直播，365天130+小时（理论+6个企业级项目实战）课程（讲师直播答疑，课程7*24小时问答服务，学院社群7*24小时交流，课程资料随时下载）购买课程另赠送2门辅助课程：1. 现在报名免费赠送售价899元的 机器学习之Python编程基础与数据分析 课程，课程内容由清华大学python大牛主讲，课程内容包括：python基础，python数据分析，python机器学习基础与python在机器学习中的实践案例。2. 现在报名免费赠送售价899元的 人工智能数学基础8天集训营 课程，由中国科学院计算技术研究所博士团队主讲，课程内容包括：矩阵论基础，概率与信息论，数值计算三部分。助力您解决人工智能学习中所需要用到的数学知识、Python编程知识。立即开始体系化学习，所有知识一步到位！直播 + 回放：合计365+天，每周二19：00-20：00，20：00-21：00开课，直播回放4年内随时随地回看。讲师团队介绍：云博士：美国哈佛大学大数据分析方向博士后，浙江大学计算机科学与技术专业博士，曾任华为高级软件工程师/项目经理发明专利多项，软件著作权多项，国际重要期刊论文数十篇，国家及省部级项目多项，横向项目数十项。张博士：中国科学院计算技术研究所机器学习方向博士专注于人机交互、机器学习等领域研究。曾在国内外知名会议期刊发表多篇论文，并荣获人工智能领域会议“最佳论文提名奖”，目前拥有国家发明专利2项、软件著作权1项。李金老师：清华大学机器学习方向本硕双清华毕业生，阿里巴巴机器学习方向算法工程师研究方向为：推荐系统，计算机视觉，自然语言处理，深度学习等，在TNNLS，PR等杂志上发表过多篇论文，著有《自学Python—编程基础科学计算及数据分析》一书，Python笔记3K+Star，知乎python及机器学习板块12K+ zan，幂次学院签约讲师。附：机器学习365天特训营 - 课程大纲：第一部分 基础篇第1章1.1 引言1.2 基本术语1.3 假设空间1.4 归纳偏好1.5 发展历程1.6 应用现状第2章 模型评估与选择2.1 经验误差与过拟合2.2 评估方法2.2.1 留出法2.2.2 交叉验证法2.2.3 自助法2.2.4 调参与最终模型2.3 性能度量2.3.1 错误率与精度2.3.2 查准率、查全率与F12.3.3 ROC与AUC2.3.4 代价敏感错误率与代价曲线2.4 比较检验2.4.1 假设检验2.4.2 交叉验证t检验2.4.3 McNemar检验2.4.4 Friedman检验与后续检验2.5 偏差与方差第3章 线性模型3.1 基本形式3.2 线性回归3.3 对数几率回归3.4 线性判别分析3.5 多分类学习3.6 类别不平衡问题第4章 决策树4.1 基本流程4.2 划分选择4.2.1 信息增益4.2.2 增益率4.2.3 基尼指数4.3 剪枝处理4.3.1 预剪枝4.3.2 后剪枝4.4 连续与缺失值4.4.1 连续值处理4.4.2 缺失值处理4.5 多变量决策树第5章 神经网络5.1 神经元模型5.2 感知机与多层网络5.3 误差逆传播算法5.4 全局最小与局部极小5.5 其他常见神经网络5.5.1 RBF网络5.5.2 ART网络5.5.3 SOM网络5.5.4 级联相关网络5.5.5 Elman网络5.5.6 Boltzmann机5.6 深度学习第6章 支持向量机6.1 间隔与支持向量6.2 对偶问题6.3 核函数6.4 软间隔与正则化6.5 支持向量回归6.6 核方法第7章 贝叶斯分类器7.1 贝叶斯决策论7.2 极大似然估计7.3 朴素贝叶斯分类器7.4 半朴素贝叶斯分类器7.5 贝叶斯网7.5.1 结构7.5.2 学习7.5.3 推断7.6 EM算法第8章 集成学习8.1 个体与集成8.2 Boosting8.3 Bagging与随机森林8.3.1 Bagging8.3.2 随机森林8.4 结合策略8.4.1 平均法8.4.2 投票法8.4.3 学习法8.5 多样性8.5.1 误差--分歧分解8.5.2 多样性度量8.5.3 多样性增强第9章 聚类9.1 聚类任务9.2 性能度量9.3 距离计算9.4 原型聚类9.4.1 k均值算法9.4.2 学习向量量化9.4.3 高斯混合聚类9.5 密度聚类9.6 层次聚类第10章 降维与度量学习10.1 k近邻学习10.2 低维嵌入10.3 主成分分析10.4 核化线性降维10.5 流形学习10.5.1 等度量映射10.5.2 局部线性嵌入10.6 度量学习第二部分 进阶篇第11章 特征选择与稀疏学习11.1 子集搜索与评价11.2 过滤式选择11.3 包裹式选择11.4 嵌入式选择与L_1正则化11.5 稀疏表示与字典学习11.6 压缩感知第12章 计算学习理论12.1 基础知识12.2 PAC学习12.3 有限假设空间12.3.1 可分情形12.3.2 不可分情形12.4 VC维12.5 Rademacher复杂度12.6 稳定性第13章 半监督学习13.1 未标记样本13.2 生成式方法13.3 半监督SVM13.4 图半监督学习13.5 基于分歧的方法13.6 半监督聚类第14章 概率图模型14.1 隐马尔可夫模型14.2 马尔可夫随机场14.3 条件随机场14.4 学习与推断14.4.1 变量消去14.4.2 信念传播14.5 近似推断14.5.1 MCMC采样14.5.2 变分推断14.6 话题模型第15章 规则学习15.1 基本概念15.2 序贯覆盖15.3 剪枝优化15.4 一阶规则学习15.5 归纳逻辑程序设计15.5.1 最小一般泛化15.5.2 逆归结第16章 强化学习16.1 任务与奖赏16.2 K-摇臂赌博机16.2.1 探索与利用16.2.2 ε-贪心16.2.3 Softmax16.3 有模型学习16.3.1 策略评估16.3.2 策略改进16.3.3 策略迭代与值迭代16.4 免模型学习16.4.1 蒙特卡罗强化学习16.4.2 时序差分学习16.5 值函数近似16.6 模仿学习16.6.1 直接模仿学习16.6.2 逆强化学习第17章 增量学习17.1 被动攻击学习17.1.1 梯度下降量的抑制17.1.2 被动攻击分类17.1.3 被动攻击回归17.2 适应正则化学习17.2.1 参数分布的学习17.2.2 适应正则化分类17.2.3 适应正则化回归17.3 增量随机森林第18章 迁移学习18.1 迁移学习简介18.1.1 什么是迁移学习18.1.2 迁移学习VS传统机器学习18.1.3 应用领域18.2 迁移学习的分类方法18.2.1 按迁移情境18.2.2 按特征空间18.2.3 按迁移方法18.3 代表性研究成果18.2.1 域适配问题18.2.2 多源迁移学习18.2.3 深度迁移学习第19章 主动学习19.1 主动学习简介19.2 主动学习思想19.3 主动学习VS半监督学习19.4 主动学习VS Self-Learning第20章 多任务学习20.1 使用最小二乘回归的多任务学习20.2 使用最小二乘概率分类器的多任务学习20.3 多次维输出函数的学习第三部分 实战篇第21章 机器学习应用场景介绍21.1 机器学习经典应用场景21.2 头脑风暴：挖掘身边的应用场景第22章 数据预处理22.1 数据降噪22.2 数据分割第23章 特征提取23.1 时域特征23.2 频域特征23.3 自动特征提取第24章 机器学习方法应用24.1 应用机器学习方法之前的处理24.2 使用机器学习分类24.3 机器学习调参24.4 分类结果展示第25章 - 机器学习企业级项目实战25.1 O2O优惠券使用预测25.2 鲍鱼年龄预测25.3 机器恶意流量识别25.4 根据用户轨迹进行精准营销25.5 根据搜狗输入进行用户画像25.6 美国债务违约预测报名费用及优惠详情：原价16800元：折后特惠价：2999元。长按二维码 - 咨询助教微信长按二维码 - 进入课程详情
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2018年1月教育部印发的《普通高中课程方案和语文等学科课程标准》新加入了数据结构、人工智能、开源硬件设计等 AI 相关的课程。
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并且目前岗位溢价相当严重，2017年人工智能在互联网岗位薪酬中位列第三，月薪20.1k，如果按照普遍的16月薪酬计算，那么人工智能在2017年一年的薪酬就是2.01*16=32.16万。那么再来看一组2018的薪酬数据：
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李金，清华大学机器学习方向本硕双清华毕业生，阿里集团机器学习方向算法工程师；
《自学python》教材原著作者，Python笔记3K+Star，知乎python及机器学习板块12K+赞，幂次学院签约讲师。
从事方向及领域：机器学习，图像自动描述，零样本学习，自然语言处理，计算机视觉，推荐系统等。
赵朗，美国普渡大学硕士毕业生，机器学习工程师/算法工程师，曾参与研究：
1.参与克莱斯勒公司“合金发展”项目，应用机器学习分析产品合格率与合金成分等因素之间的关系；
2.参与浙江大学关于研究材料渗透率的项目，应用机器学习分析材料渗透率与材料结构之间的关系；
3.应用机器学习研究各大风场的风机故障问题，在机器学习，数据挖掘等方面有丰富的实战经验，善于用简单的例子来描述复杂的机器学习概念，善于对学生进行启发，帮助学生掌握机器学习的核心概念与算法。
附：《机器学习365天特训营》课程大纲：
第一部分 基础篇
1.2 基本术语
1.3 假设空间
1.4 归纳偏好
1.5 发展历程
1.6 应用现状
第2章 模型评估与选择
2.1 经验误差与过拟合
2.2 评估方法
2.2.1 留出法
2.2.2 交叉验证法
2.2.3 自助法
2.2.4 调参与最终模型
2.3 性能度量
2.3.1 错误率与精度
2.3.2 查准率、查全率与F1
2.3.3 ROC与AUC
2.3.4 代价敏感错误率与代价曲线
2.4 比较检验
2.4.1 假设检验
2.4.2 交叉验证t检验
2.4.3 McNemar检验
2.4.4 Friedman检验与后续检验
2.5 偏差与方差
第3章 线性模型
3.1 基本形式
3.2 线性回归
3.3 对数几率回归
3.4 线性判别分析
3.5 多分类学习
3.6 类别不平衡问题
第4章 决策树
4.1 基本流程
4.2 划分选择
4.2.1 信息增益
4.2.2 增益率
4.2.3 基尼指数
4.3 剪枝处理
4.3.1 预剪枝
4.3.2 后剪枝
4.4 连续与缺失值
4.4.1 连续值处理
4.4.2 缺失值处理
4.5 多变量决策树
第5章 神经网络
5.1 神经元模型
5.2 感知机与多层网络
5.3 误差逆传播算法
5.4 全局最小与局部极小
5.5 其他常见神经网络
5.5.1 RBF网络
5.5.2 ART网络
5.5.3 SOM网络
5.5.4 级联相关网络
5.5.5 Elman网络
5.5.6 Boltzmann机
5.6 深度学习
第6章 支持向量机
6.1 间隔与支持向量
6.2 对偶问题
6.3 核函数
6.4 软间隔与正则化
6.5 支持向量回归
6.6 核方法
第7章 贝叶斯分类器
7.1 贝叶斯决策论
7.2 极大似然估计
7.3 朴素贝叶斯分类器
7.4 半朴素贝叶斯分类器
7.5 贝叶斯网
7.5.1 结构
7.5.2 学习
7.5.3 推断
7.6 EM算法
第8章 集成学习
8.1 个体与集成
8.2 Boosting
8.3 Bagging与随机森林
8.3.1 Bagging
8.3.2 随机森林
8.4 结合策略
8.4.1 平均法
8.4.2 投票法
8.4.3 学习法
8.5 多样性
8.5.1 误差--分歧分解
8.5.2 多样性度量
8.5.3 多样性增强
第9章 聚类
9.1 聚类任务
9.2 性能度量
9.3 距离计算
9.4 原型聚类
9.4.1 k均值算法
9.4.2 学习向量量化
9.4.3 高斯混合聚类
9.5 密度聚类
9.6 层次聚类
第10章 降维与度量学习
10.1 k近邻学习
10.2 低维嵌入
10.3 主成分分析
10.4 核化线性降维
10.5 流形学习
10.5.1 等度量映射
10.5.2 局部线性嵌入
10.6 度量学习
第二部分 进阶篇
第11章 特征选择与稀疏学习
11.1 子集搜索与评价
11.2 过滤式选择
11.3 包裹式选择
11.4 嵌入式选择与L_1正则化
11.5 稀疏表示与字典学习
11.6 压缩感知
第12章 计算学习理论
12.1 基础知识
12.2 PAC学习
12.3 有限假设空间
12.3.1 可分情形
12.3.2 不可分情形
12.5 Rademacher复杂度
12.6 稳定性
第13章 半监督学习
13.1 未标记样本
13.2 生成式方法
13.3 半监督SVM
13.4 图半监督学习
13.5 基于分歧的方法
13.6 半监督聚类
第14章 概率图模型
14.1 隐马尔可夫模型
14.2 马尔可夫随机场
14.3 条件随机场
14.4 学习与推断
14.4.1 变量消去
14.4.2 信念传播
14.5 近似推断
14.5.1 MCMC采样
14.5.2 变分推断
14.6 话题模型
第15章 规则学习
15.1 基本概念
15.2 序贯覆盖
15.3 剪枝优化
15.4 一阶规则学习
15.5 归纳逻辑程序设计
15.5.1 最小一般泛化
15.5.2 逆归结
第16章 强化学习
16.1 任务与奖赏
16.2 K-摇臂赌博机
16.2.1 探索与利用
16.2.2 ε-贪心
16.2.3 Softmax
16.3 有模型学习
16.3.1 策略评估
16.3.2 策略改进
16.3.3 策略迭代与值迭代
16.4 免模型学习
16.4.1 蒙特卡罗强化学习
16.4.2 时序差分学习
16.5 值函数近似
16.6 模仿学习
16.6.1 直接模仿学习
16.6.2 逆强化学习
第17章 增量学习
17.1 被动攻击学习
17.1.1 梯度下降量的抑制
17.1.2 被动攻击分类
17.1.3 被动攻击回归
17.2 适应正则化学习
17.2.1 参数分布的学习
17.2.2 适应正则化分类
17.2.3 适应正则化回归
17.3 增量随机森林
第18章 迁移学习
18.1 迁移学习简介
18.1.1 什么是迁移学习
18.1.2 迁移学习VS传统机器学习
18.1.3 应用领域
18.2 迁移学习的分类方法
18.2.1 按迁移情境
18.2.2 按特征空间
18.2.3 按迁移方法
18.3 代表性研究成果
18.2.1 域适配问题
18.2.2 多源迁移学习
18.2.3 深度迁移学习
第19章 主动学习
19.1 主动学习简介
19.2 主动学习思想
19.3 主动学习VS半监督学习
19.4 主动学习VS Self-Learning
第20章 多任务学习
20.1 使用最小二乘回归的多任务学习
20.2 使用最小二乘概率分类器的多任务学习
20.3 多次维输出函数的学习
第三部分 实战篇
第21章 机器学习应用场景介绍
21.1 机器学习经典应用场景
21.2 头脑风暴：挖掘身边的应用场景
第22章 数据预处理
22.1 数据降噪
22.2 数据分割
第23章 特征提取
23.1 时域特征
23.2 频域特征
23.3 自动特征提取
第24章 机器学习方法应用
24.1 应用机器学习方法之前的处理
24.2 使用机器学习分类
24.3 机器学习调参
24.4 分类结果展示
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