数学不好，如何转行人工智能？

人工智能（AI） 正前所未有的占据着我们的视线，从2012年到现在，越来越多的人放下质疑，相信这次 AI 靠谱。并相信，同互联网一样，这次 AI 浪潮将给整个世界带来颠覆性的改变。

AI 实际上是一个将数学、算法理论和工程实践紧密结合的领域。AI 扒开来看就是算法，也就是数学、概率论、统计学、各种数学理论的体现。

伴随市场的巨大需求，AI 行业人才供不应求，薪资也水涨船高。据调查，人工智能、大数据的薪资水平仅次于管理岗。在后端、前端开发、移动开发和人工智能四个领域中，人工智能平均薪酬 高出 其他 3 个领域 三分之一左右 。

新的时代， 程序员想要跨入 AI 之门 ，只要稍微花点时间研究一下 AI 的门道，就能知道， 数学基础是第一个也是最大的拦路虎 。如果你看到有人说不懂数学也能搞 AI，一定要警惕，因为这可能是一种误导。下图是一个比较公认的人工智能学习路径线路图。

AI 对数学要求较高、对编程要求不高，但 IT 开发对数学要求不高，对编程要求很高。这是两个行业在职业素养要求上的很大不同。

为了帮助人工智能学习者扎实掌握数学基础知识，找回学习人工智能的信心和决心，尽快转换 AI 行业，在数学领域深耕 8 年 的 数学家（校苑数模） ，联合兼备扎实数学功底和人工智能专业的高校名师，共同推出 「 人工智能之数学基础课程 」 。 系列 课程包含： 高等数学、概率论、线性代数 三门，共 110 学时 。 手写板书，推演公式 ，直播＋录播的形式。配有 讲师助教长期私密答疑群 ，切实带领大家学会学懂，夯实数学基础。

目前已有上百位高级人才加入学习： Google工程师、清华大学毕业博士、香港大学学生、英国留学生、南开大学教师，上海机器人工程师、一线互联网安卓、IOS开发工程师、名企PHP开发工程师，甚至项目经理、产品经理等等

现在前 200 位报名课程学员 直减 300 元 ，

并 赠送 100G的人工智能学习资料！

徐老师（主讲老师）

高校名师，德国明斯特大学计算机应用技术博士。 拥有 9 年的算法研究经验 ，掌握机器学习、深度学习、数据分析、回归分析、聚类分析、人工神经网络等算法模型。 近 3 年，在机器学习、模式识别领域发表被 SCI 或 EI 检索的论文 10 余篇。 主讲高等数学，线性代数，概率论与数理统计，C、Java、Matlab，数学建模等课程，主持省级和国家级课题项目 5 项。

张阳阳（助教）

清华大学博士生，研究方向是人工智能、机器学习、深度学习。 熟练掌握上百种科研软件： Python、 MATLAB、Lingo等。擅长数值计算与仿真模拟，精通各种 AI 算法和编程：回归预测、全局优化、聚类分类、综合评价、模式识别等。曾作为讲师，有 4 年多的教学经验，讲课由浅到深，主讲期末考试复习讲座 600 多次。