本文探讨了人工智能对就业的影响，指出其带来的岗位替换与新型就业空间。重点介绍了学习AI算法的路径，包括经典教材推荐、深度学习入门、实战编程和技能提升资源，以及微软研究院的学习材料。适合转行者和初学者获取免费资料，提升职业竞争力。
从全球科技发展大趋势来看，人类正处在新一轮科技革命和产业变革蓄势待发的时期。
新一代信息技术展现出蓬勃生机，人工智能作为新科技革命和产业革命的战略性技术，发挥着引领作用，成为国际科技竞争的新焦点。
在此期间，人工智能对就业的影响一直是社会各界关注的焦点之一。不可否认，人工智能的浪潮下会使得部分行业产生岗位取代，致使一部分人失业，但是从长远的角度来看，人工智能的发展和应用也将会更大程度地赋能企业和劳动者，创造更大的就业空间，提高劳动者的就业质量，比如：
人工智能的发展推动基础设施建设朝着智能化、信息化方向发展，并会创造大量的新型岗位；
人工智能领域新兴产业发展，在形成人工智能产业集群和创造高地的同时，还能与各领域融合，大规模推动企业智能化升级，这其中也产生了大量的人才空缺岗位；
人工智能的应用逐步深入在教育、医疗、媒体、司法等各领域，在促进了其他行业的变革的同时，也创造了更多就业机会。
虽然这有个前提，但你需要具备人工智能方面的专业能力，才能在未来新的岗位中有所作为。
大部分想转行AI算法岗位的朋友们在学习的过程中都会有很多困扰，很多人在跳槽的时候不得其法，同时网络上知识内容太多，自己的精力有限，实在不知道如何取舍，以至于找不到合适的学习方向以及合理规划。
实际上AI学习不仅仅在于模型掌握了多少，更多的在于你的算法分析和设计能力、工程实践能力、算法模型的优化能力。这里准备了一条学习路径，非常适合本科、硕士以及刚接触机器学习的博士，还有一些想要转行AI的小伙伴，现在免费送给大家！
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《Artificial Intelligence A Modern Approach 人工智能——一种现代方法》：人工智能的扛鼎之作，MIT，斯坦福，哈佛等诸多名校的人工智能教材首选，适用于期望成为真正的人工智能专业人士以及接受系统训练的同学。
《深度学习：Deep Learnin》：从基本的统计学和微积分讲起，帮助掌握最先进的深度学习技术。适用于使用与希望对现代深度学习体系、原理以及方法又系统化学习方式的同学。
《动手学机器学习：Hands-On Machine Learning》：纯代码驱动，从理论到实践的最佳方式，从懂得理论到能解决问题。适用于希望能够代码时间解决人工智能问题的同学。
《流畅的Python：Fluent Python》：适用于掌握基础Python编程能力，希望能够掌握更加良好的编程能力，成为真正的编程“职业选手”的同学。
微软亚洲研究院人工智能学习材料
被誉为人工智能黄埔军校—微软亚洲研究院人工智能学习材料：
《微软人工智能九步学习法》：适合具备初步的编程基础，希望能够快速学习理解现代人工智能的基本原理，尤其是深度学习相关方法的同学。
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