平均年薪30万，经济寒冬挡不住 AI 人才的火热
互联网行业遭遇寒冬，企业纷纷裁员缩招，而 BAT 和硅谷明星公司对 AI 人才的投入却并不见放缓。为争夺相关人才，给应届毕业生开出的平均年薪高达 30 万。
而 TensorFlow 作为当下最流行的深度学习框架，已然成为 AI 领域的技术人员必须掌握的技能。
如果你是人工智能方向的学生，通过掌握 TensorFlow，可将研究课题中的问题快速落实到代码上，全面提升复现论文实验结果和开发全新模型的效率，并为毕业求职提前积累优势。
如果你是数据科学家和算法工程师，在对 TensorFlow 的设计理念、架构和运作机制有一定的了解后，就能编写出更加高效的深度学习和机器学习模型，解决生产和生活中的实际问题。
如果你是打算转行到人工智能行业的工程师，那么 TensorFlow 将是一个绝佳入口，在使用它的过程中，你可以掌握深度学习相关的基础概念和理论，并快速上手一些简单可用的项目，强而有力地开启自己的转型之路。
通过 TensorFlow 走上 AI 之路，你要具备以下基础：
一、 掌握基本的 Python 编程语法
1.变量、函数、模块
2.字符串及其操作
3.列表与元组
4.条件、循环等控制流
5.面向对象与类
推荐课程：
极客时间《零基础学Python》视频课程
推荐书籍：
二、必备数学基础
1.线性代数
推荐课程：《麻省理工公开课：线性代数》
推荐书籍：
2.统计学
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三、基础 AI 理论知识
TensorFlow 必备知识要点
具备入门基础后，你可以按照以下学习路径，完成 TensorFlow 的系统学习。
入门篇
进阶篇
四大典型 TensorFlow 应用场景实战
当然，仅仅掌握理论是不够的，动手才是最好的学习。
你可以先做一个房价预测模型，通过这个项目你将学会：
- 什么是数据流图
- 如何用 TensorBoard 可视化数据流图
- 如何用 TensorFlow 实现预测模型
接下来，你可以来挑战手写体数字识别，通过这个项目你将掌握：
- MNIST 数据集
- 基础神经网络知识
- Softmax 网络
- CNN（卷积神经网络）
如果上面都难不倒你，那接下来可以尝试更高难度的验证码识别，通过这个项目你将学会：
- 如何生成自己需要的数据集
- 如何设计模型结构
- 如何做模型预训练
- 如何做模型网络结构优化
- 如何进行模型参数调优
最后，可以尝试挑战下终极大 BOSS ——人脸识别，通过这个项目你将学会：
- 几个常见的人脸识别数据集
- 常用的人脸识别算法
- 损失函数设计方法
- 模型训练过程与分析方法
- 模型测试与分析方法
以上四个实战项目，均收录于我在极客时间开设的视频课《TensorFlow 快速入门与实战》中，做完这四个实战项目，你就已经踏进 TensorFlow 的大门了，不妨用它来自创一些好玩的项目吧。
我是谁？
我是彭靖田，谷歌机器学习开发专家，开源项目 Kubeflow 维护者，极客时间视频课程《TensorFlow 快速入门与实战》作者，曾为 TensorFlow 社区全球前40的贡献者，著书《深入理解 TensorFlow》，是国内第一本深度剖析 Google AI 框架的畅销书。
曾参与主导了华为2012实验室深度学习平台和华为深度学习云服务的设计与研发工作，后以技术合伙人的身份加入才云科技，负责AI Cloud，并为能源、运营商等多个行业提供定制化人工智能平台方案。目前在 LD Research（了得研究院）任职 CEO 。