互联网虽然寒冬，但人工智能热度不减，成果不断。今年所有的互联网公司，都在ALL in AI。百度、腾讯、阿里巴巴、京东等互联网巨头甚至都在美国硅谷大肆高薪挖掘人工智能人才。
时值此刻笔者也采访到一位好友，他刚刚经历了YMS面试并顺利入职，我们将邀请他率先分享以下问题：
1.AI岗位现状究竟如何，热搜80万薪酬是否为炒作？
2.面试AI大厂岗位，哪些问题最常问？（进入大厂必备）
3.学AI应该怎么学？学什么？（技能图谱速度收藏）
没那么难，掌握AI你绝对没问题
如果想0基础进阶人工智能，则只需攻克这个4座大山即可：
你需要学习一门编程语言：
这里我推荐Python —— 人工智能主要开发语言。最关键的是对小白也非常友好，简单易学。
你需要“掌握“数学知识：
数学基础，大概是吓退大部分人的纸老虎，从微积分到线性代数，我们的确要了解数学原理。别怕，人工智能数学部分的核心是要会用代码去实现。
你需要理解算法：深度学习（神经网络）：
当你用了代码能力和数学基础，下一步则是理解人工智能的核心算法 ——深度学习，让计算机拥有“智能”。
你需要发动技能，用实践证明：
在翻越前几座大山之后，你已经体系化地掌握了AI的基本技能，接下来就是需要实践来理解实际工作的痛点问题。
是的，AI新时代时代来了，我们从互联网走向移动互联网，现在又从移动互联网走向人工智能时代。业内有人称这一次的人工智能爆发是互联网3.0时代的开启。所以现在搞IT开发的工程师的不懂机器学习，就相当于低级程序员。所以，当你准备学习机器学习时，该从何下手？如何入门？
AI面试常见那些事儿
搞定这些，就迈入了半个大厂。
如果这些能掌握，基本90%的通过率没跑了！
1.训练决策树时的参数是什么？
2.在决策树的节点处分割的标准是什么？
3.基尼系数的公式是什么？
4.熵的公式是什么？
5.决策树如何决定在哪个特征处分割？
6.你如何用数学计算收集来的信息？你确定吗？
7.随机森林的优点有哪些？
8.介绍一下boosting算法。
9.gradient boosting如何工作？
10.关于AdaBoost算法，你了解多少？它如何工作？
11.SVM中用到了哪些核？SVM中的优化技术有哪些？
12.SVM如何学习超平面？用数学方法详细解释一下。
13.介绍一下无监督学习，算法有哪些？
14.在K-Means聚类算法中，如何定义K？
15.告诉我至少3中定义K的方法。
看完后，大家感觉难易度如何？基本上，搞定这些技术题目，你就可以申请国内大公司，乃至硅谷公司的技术面试了！
面试中展示自己很重要，简历很重要。一定要体现自己参与过的项目，学习过的课程证书，参加的活动，发表过的论文等，这些都是加分项。
如果你是这一领域的新人，在创建简历时可以从自己做过的项目开始，或者GitHub账号也是很有说服力的。除此之外，可以多参加Kaggle竞赛和多参加学习。
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