近日，日本科技投资巨头孙正义与特朗普共同宣布，软银集团计划在未来四年内向美国的科技和电信项目投资1000亿美元。

这项投资的重点将放在人工智能基础设施建设上，预计创造超过10万个新的就业岗位。

据Glassdoor网站报告，截止今年7月，美国人工智能岗位的平均薪资为12万美金/年，折合人民币86万。 

除了科技大厂以外，在华尔街，例如JP摩根等金融机构，与AI相关的硕士毕业生职业也是最多的：

- 人工智能研究高级助理，$133,000 - $195,000/年

- 2024年软件工程师计划，$110,000/年

- 机器学习科学家-自然语言处理（NLP）的年薪比一般的VP还要高，$147,250 - $260,000/年

- Java软件工程师-商务合作方向，这类跨背景职业的工资也是高的惊人，$123,500 - $180,000/年。

这些AI方向的岗位中，最基础entry level的工程师计划，也能拿到78万人民币/年的年薪。

今天，小德为大家详细介绍五门来自名校&名企的最具价值免费AI课程，以及热门的AI交叉学科和美国研究生项目，帮助大家更好地抓住这一波AI投资热潮带来的职业发展机遇。

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5门来自名校名企

最具价值的免费AI课程

美国各大高校正积极扩大计算机科学和人工智能领域的教学资源，纷纷开设新的学院和专业课程。

与此同时，一些领先企业也采取了“自救”措施，通过让内部高级工程师担任讲师，开发了一系列免费的AI自学课程，旨在培养更多的人才以满足行业需求。

小德为大家整理了美国专业人士推荐的「5节来自名校和名企的最具价值免费AI课程」。

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宾夕法尼亚大学

《 AI在商业中的应用 》

对于那些想进入人工智能领域工作的人，最想了解的事情，莫过于学习这种新技术在不同行业的应用方式了。

宾夕法尼亚大学对此提供了一连串专注于人工智能的课程。

「商业人工智能专业课」包括四门课程：

1.无data背景的人工智能基础知识
2.人工智能在营销和金融中的应用
3.人工智能在人员管理中的应用
4. 人工智能战略和治理。

这些AI初级课程总共需要约四个月的时间来完成，最后在一个实际应用学习的项目中圆满结业。

课程由来自沃顿商学院的8名UPenn教授和该校的其他专业教授联合授课。

该课程在「在线教育平台Coursera」上免费提供，学生可以在结业后获得一个证书，证书还会在他们的LinkedIn个人资料上显示噢！

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谷歌

 《人人共享的谷歌人工智能 》

谷歌为任何对“人工智能在现实世界中的应用”感兴趣的人提供了一门入门级课程。

该课程由谷歌人工智能倡导负责人Laurence Moroney教授编写设计。

这是一门可以通过在线教育平台EdX提供的自学课程，假设你每周花两到三个小时来学习这门课程，到结课大约需要四周的时间。

你将学习到「人工智能、机器学习原理」以及这些「AI技术在现实世界中的应用」。

除此以外，课程里还介绍了「人工智能编程的方式」以及「如何让计算机自我学习」的过程。

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加州大学戴维斯分校

《大数据、人工智能与伦理》

加州大学戴维斯分校提供了一门专注于人工智能的课程：大数据、人工智能和伦理。

在这个为期四周的课程中，你将学习到：

1.入门和大数据机会

2.大数据及其局限性

3.人工智能的历史

4.研究AI伦理

整个课程大约需要13个小时就能完成。

该课程由马丁-希尔伯特教授讲授，他是加州大学戴维斯分校的教授，也是该校计算社会科学系的院长。

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哈佛大学

《Python人工智能导论》

哈佛大学Python人工智能导论课程为期七周，涵盖：

1.人工智能算法

2.游戏引擎

3.手写识别

4.机器翻译

5.图搜索算法
6.对抗性搜索
7.知识表示
8.逻辑推理
9.概率论
10.贝叶斯网络
11.马尔可夫模型
12.AI约束性满足
13.机器学习
14.强化学习
15.神经网络
16.自然语言处理

该课程由著名计算机科学家、哈佛大学教授David J.Malan教授设计教学。

学生必须每周投入10到30个小时来完成学习，其中包括自己动手实操项目和聆听业内专业人士的讲座。

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IBM

《人人共享的人工智能基础》

IBM被公认为新兴技术的革命性领导者，它通过Coursera在线课程网站为每个想要学习的人，免费提供了「人工智能基础职业化」的课程。

IBM的AI专业包括三门课程：

1.人工智能导论
2.使用IBM Watson进行人工智能运算
3.无需编程即可构建人工智能聊天机器人

假设你每周花两个小时完成课程，整个课程大约需要三个月的时间能完成。

学生将学习人工智能的基本知识，以及它的应用和伦理问题。

此外，还将收获到业内专家们关于开始一段人工智能职业生涯的意见！

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5个超有前景的

“人工智能+X学科”

人工智能（AI）作为一项前沿技术，不仅在计算机科学领域内迅速发展，还与其他多个学科产生了深刻的交叉融合。

这些交叉学科不仅拓宽了AI的应用范围，也为研究和实践带来了新的视角和方法。

以下是几个重要的AI交叉学科：

PART01AI+医学

AI在医学影像分析、疾病诊断、个性化治疗方案制定等方面展现了巨大的潜力。例如，通过深度学习算法可以更准确地识别X光片或MRI图像中的病变。

约翰霍普金斯大学

生物医学工程

约翰霍普金斯大学在生物医学领域占据着举足轻重的地位，是美国生物医学工程（BME）教育的先驱，拥有全国首个且顶尖的生物医学工程培训项目。

“生物医学工程”项目结合了AI技术和医疗健康领域的知识，培养学生成为能够开发创新医疗解决方案的专业人才。

被录取的学生通常拥有非常优秀的学术背景，平均GPA高达3.7甚至更高。

该项目的课程设计既深入又灵活，除了传统的论文路径，即包含一年的课程学习和一年的研究工作，学生还可以选择以下重点领域之一进行学习：

•生物医学数据科学

•计算医学

•基因组学与系统生物学

•成像与医疗设备

•免疫工程

•神经工程

•转化细胞与组织工程

未来就业十分乐观，据官网介绍，毕业生雇主包括雅培实验室、亚马逊、辉瑞等！