編程零基礎，如何變身年薪百萬的機器學習工程師？

在互聯網行業流傳著這樣一句話：「得人工智慧者得天下。」人工智慧可以說是當下最火熱的領域。

據統計，到去年年底，在財富 500 強企業中，有 180 家對外宣布將要啟動人工智慧項目，從 Google、Facebook、亞馬遜到國內的華為、 BAT 等頂尖科技企業，都在熱忱地以高薪招募人工智慧專家。

以機器學習工程師為例，該崗位少則月薪1-2萬，多則年薪百萬，

很多行業巨頭甚至會以月薪幾十萬招聘人工智慧頂級人才

。

（圖片來源於網路）

再來看機器學習領域的整個行業趨勢：滴滴出行今年 3 月在矽谷成立實驗室，專門研究以

機器學習

為核心的「自動駕駛」技術；Google、Uber 在自動駕駛、機器學習等領域內進行激烈的人才爭奪；工信部也曾透露，

中國人工智慧人才缺口

超過 500 萬人

。

那麼問題來了：

如何趕上這場21世紀前沿科技的浪潮，成為

高薪搶手又能改變世界

的機器學習工程師？

之前對人工智慧只是稍有了解，完全不懂演算法的

零基礎小白

也可以掌握機器學習嗎？

學完機器學習，我真的可以

讓職業更上一層台階

嗎？

先來看看無人車之父

 

Sebastian Thrun

 

是怎麼說的吧！

↓

戳下方視頻，50秒了解機器學習的廣泛應用↓

來自矽谷的前沿技術學習平台 Udacity 與

 

Google 、Kaggle 、滴滴出行

 

聯合推出了「機器學習工程師」納米學位認證項目，

帶你

從零開始

，學習矽谷技術課程，全面掌握機器學習所需知識

，最終將預測模型實際應用於金融、醫療、大數據等領域，畢業後你還將獲得 Google 技術認證證書，成為人工智慧、大數據時代最搶手的機器學習工程師。

加入課程，你將體驗到以下優質服務：

• 
  

  豪華講師陣容在線教學。

  無人車之父 Sebastian Thrun 和 Google 一線科學家、斯坦福大學博士親授。



• 
  

  獨一無二的矽谷實戰項目，領域專家審閱。

  提交項目作業後，你可以獲得來自專業導師的逐行代碼反饋。你所完成的項目將會成為未來簡歷中閃亮的一筆！



• 
  

  導師1對1答疑輔導，在線溝通學習中的困惑。

  學習中遇到任何問題，你不光可以向學習小組助教求助，還可以與課程導師1v1在線溝通交流！



• 
  

  一樣的矽谷標準，不一樣的母語體驗。

  我們為中國學生提供了全中文字幕翻譯以及中文學習小組服務。當然，你也可以選擇英文模式來挑戰自我。



• 
  

  加入 Udacity 全球人才庫，獲得求職輔導和企業內推服務。

  畢業後，

  你將有機會內推加入IBM、賓士、英偉達、滴滴、寶馬、Uber等領先科技企業！

接下來，讓我們看一下在這門 Google x Kaggle x 滴滴出行聯合打造的「機器學習工程師」納米學位項目，究竟學些什麼吧！

Udacity 「機器學習工程師」納米學位項目分為"

零基礎入門項目

」和「

進階升級項目

」，你可以根據自己的能力進行選擇。你將

挑戰一系列有趣的實戰項目，通過 learning by doing 的方式，快速成長為最前沿領域的優秀人才。

機器學習（入門）課程

零基礎入門

一站式搞定入門機器學習需要的編程和數學基礎

Get 知識點：

掌握 Python、微積分、線性代數和統計基礎知識，為成為機器學習工程師打好基礎。

加入課程後，你將挑戰以下實戰項目（部分項目）：

項目1：分析心理學現象

統計學是數據分析的主要組成部分，它可以幫助你調查數據，並根據觀察到的情況作出推論。

在該項目中，你將使用描述統計學和統計檢驗分析對實驗心理學中的典型現象——斯特魯普效應展開調查，

為讀者提供直觀的數據可視化，並根據實驗結果，利用統計推斷得出結論。

項目2：

探索數據集

NumPy 與 Pandas 是實現數據科學諸多問題最重要的 Python 庫。

在該項目中，你將

選擇優達學城提供的泰坦尼克號和棒球運動員中任一數據集，並使用 NumPy 和 Pandas 進行分析，體驗從提出問題到發現成果的整個數據分析過程。

項目3：預測房價

模型的評價指標是機器學習建模過程中非常重要的一環。

在該項目中你將

利用統計分析工具對觀測數據建立模型，

預測新房屋的銷售價格，

並評估你的模型的表現好壞。

機器學習（進階）課程

全面學習機器學習前沿技術與應用

成為人工智慧、大數據、金融領域稀缺人才

Get 知識點：

全面了解、掌握機器學習領域內的監督式學習、非監督式學習、強化學習和深度學習，並親手挑戰前沿應用項目。

加入課程後，你將挑戰以下實戰項目（部分項目）：

項目1：為慈善機構尋找募捐者

監督學習是通過已標註過的訓練數據來完成分類或回歸任務的一類機器學習方法。

在該項目中，你將學習如何訓練決策樹、SVM、神經網路等監督學習模型，用來預測已標記數據。

項目2：創建客戶細分

當數據樣本沒有標籤的情況下，非監督學習是其解決問題的最佳方案。

在該項目中，

在這個項目中，你將應用無監督學習技能研究產品花銷數據

，

學習如何找出未標記數據中的模式和結構，進行特徵變換，提高模型的預測表現，從而改善經銷商日後的服務。

項目3：訓練智能車學會駕駛

強化學習也是一類重要的機器學習方法，它是一個序列決策問題。

在該項目中，你將使用 Q-學習等強化學習演算法，訓練人工智慧體，使它能夠對周圍環境做出最佳選擇。最終使

自動駕駛智能車能夠穩定的到達終點。

項目4：圖片分類

深度學習是當今世界上最火熱的一類機器學習方法。

在該項目中在這一部分中，你將學會使用 Tensorflow，並且搭建一個卷積神經網路，教會它

識別與區分圖片中的物體。

項目5：畢業項目（部分為 Kaggle 歷年競賽真題）

選擇一個你感興趣的項目，使用你在前期課程中學到的機器學習知識來解決它！

選擇一

：訓練特斯拉 - 根據車輛的前置相機所拍攝的路況圖像，實現對車輛轉向角度的預測。

選擇二

：駕駛員狀態檢測 - 使用深度學習方法檢測駕駛員的狀態，有效降低事故發生。

選擇三

：貓狗大戰 - 使用深度學習方法識別圖片中是貓還是狗。

選擇四

：文檔自動分類 - 利用自然語言處理技術對大量分檔實現精準自動歸類。

想現在就加入這場 21 世紀最前沿科技的浪潮，成為擁有

 

Google 技術認證

的

高薪、搶手又能改變世界的機器學習工程師

嗎？

本期課程將於 

10

月19日

 10:00 

正式開放報名，本期

限定 300 席位

，掃描下方二維碼，加入開課通知群：

＊ 獲得來自矽谷的《機器學習終極職業指南》；

＊ 獲得詳細課程大綱；

＊ 矽谷式課堂模擬體驗；

＊ 了解課程最新價格。

也可以點擊［閱讀原文］，進入官網進一步了解項目詳情。

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