想要转人工智能，程序员该如何学习？（学习路线、知识体系）

分手后的思念是犯贱 2022-04-23 11:12 233阅读 0赞

[前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家。点击跳转到教程。][Link 1]

对于程序员来说，码农之路并不是一帆风顺。对于每一个入行IT业的社会青年来说，谁不是抱着想要成为最高峰的技术大咖或者跃进管理岗的小目标？然而往往更多的人并非互联网吹捧的如此耀眼，**仿佛每一个程序员都是世界的领头人，身怀绝技，社会的弄潮儿，其实普遍都是借此糊口的普通人。**

![640?wx\_fmt=jpeg][640_wx_fmt_jpeg]

每天工作内容就是跟其他程序员讨论、编写代码、熬夜编写代码、解决BUg、和用户沟通、Diss产品以及被老板Diss，不知道那一天才能被伯乐赏识，从此万事无忧。

但是还没等到伯乐，你的年龄越来越大，身体渐渐发福，开始发现自己已经不能像两三年前那样肆无忌惮的熬夜，好不容易认识了异性朋友却不懂如何去相处，好像一开始选择码农之路的惩罚慢慢袭来。

**从事越久你会发现越力不从心，老板也总是更看好年轻人，在这个日新月异的社会，稍晚一步，感觉好像就要被新青年替代。**

![0?wx\_fmt=gif][0_wx_fmt_gif]

你想过要转行，可是就实际而言，程序员的薪资已经超过很多行业的同级别岗位薪资，城市生活成本又在不断提升，你还敢轻易转行吗？

调查的数据显示，程序员一般都会在30-35岁左右转行，然而转行率最高的就是创业，这里的创业不是说独立出去拿着百万融资开始一心一意研发自己的IT产品，而**大多是回老家开个餐馆或是开家奶茶店、花店。**

![640?wx\_fmt=jpeg][640_wx_fmt_jpeg 1]

随着**“大数据”“云计算”“人工智能”**等等科技的兴起，IT行业在今后三到五年将会迎来一个高速发展期。这也就意味着会出现大量的人才缺口，尤其是具有综合能力的高端IT人才将会成为各大企业争抢的重点对象。人工智能可谓是个从业时间越长就越挣钱的领域。

程序员在30岁以后往往都会遇到开发瓶颈期，**人工智能**是个不错的调整方向。

![640?wx\_fmt=jpeg][640_wx_fmt_jpeg 2]

中国人工智能行业正处于一个创新发展时期，对人才的需求也在同步急剧增长。商情数据旗下国内领先的产业研究咨询服务机构中商产业研究院权威发布[《2017年中国人工智能行业市场前景研究报告》][2017]。**报告显示，目前，我国人工智能领域发展迅速。据中商产业研究院大数据显示，2015年中国的人工智能市场规模达12亿美元，预测将在2020年达到91亿美元的规模，**这意味着在未来几年内，每年的增长速度都达到50%。未来将只有两种公司，一种是有人工智能的公司，一种是不赚钱的公司，何去何从，应早有打算。

如今程序员转人工智能的优势就在于具备行业基础，既然不敢[直接了当][Link 2]转去别的行业，为何不奋勇向前，继续IT之路？对于还没有毕业或者刚刚毕业的大学生，恰好也是在最好的时机，新青年可以很快接受、理解新事物，学习能力也更强，既年轻又有兴趣那是最好不过了。

**以下数据显示，管理岗在各岗位中薪酬最高，平均达到 23k，数据开发和人工智能紧随其后，都在 20k以上。人工智能在互联网岗位薪酬排名中位列第三。**

![640?wx\_fmt=png][640_wx_fmt_png]

当你确定好转人工智能时，问题就来了，你不知道该如何入手，你去网站**收集各大网站的免费教学视频，书籍推荐买了许多本，真正看完的三分之一不到，**既学不会又浪费时间，**想自学的人比比皆是，但是真正靠自学成AI高技术人材的[寥寥无几][Link 3]。**

**所以伍老师给大家梳理了一条学习路径，希望对你的自学之路能够有起到一定的引导作用：**

首先，你是零基础的话，就先将**高等数学基础知识学透**，从基础的数据分析、线性代数及矩阵等等入门，只有基础有了，才会层层积累，不能没有逻辑性的看一块学一块。具体学习内容请看图。

![640?wx\_fmt=png][640_wx_fmt_png 1]

其次就是**Python**，Python具有丰富和强大的库。它常被昵称为胶水语言，能够把用其他语言制作的各种模块（尤其是C/C++）很轻松地联结在一起。比如3D游戏中的图形渲染模块，性能要求特别高，就可以用C/C++重写，而后封装为Python可以调用的扩展类库。这也是人工智能**必备知识**。

![640?wx\_fmt=png][640_wx_fmt_png 2]

接下来就是人工智能的**重点学习内容，**如果是已经从业多年的程序员可以就此开始学习：

![640?wx\_fmt=png][640_wx_fmt_png 3]

**机器学习(Machine Learning, ML)**是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。

**它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，**其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。

![640?wx\_fmt=png][640_wx_fmt_png 4]

![640?wx\_fmt=png][640_wx_fmt_png 5]

**推荐算法是计算机专业中的一种算法，**通过一些数学算法，推测出用户可能喜欢的东西，推荐算法就是利用用户的一些行为，通过一些数学算法，推测出用户可能喜欢的东西。在人工智能里起到一定的判断作用。

![640?wx\_fmt=png][640_wx_fmt_png 6]

人工智能深度学习以及数据挖掘都是对机器学习的进一步探究，**学习过程中不能缺少实际项目应用的操作，**如果没有实操性的学习在以后的工作中很难适应新项目。

![640?wx\_fmt=png][640_wx_fmt_png 7]

**分布式搜索引擎**是根据地域、主题、IP地址及其它的划分标准，将全网分成若干个自治区域，在每个自治区域内设立一个检索服务器的装置。这些就是人工智能主要应该学习的内容。

**想要了解更多IT课程可关注北风网**

**转自：**[https://blog.csdn.net/P5dEyT322JACS/article/details/78258204][https_blog.csdn.net_P5dEyT322JACS_article_details_78258204]

[Link 1]: https://www.captainai.net/jiangyu1013/
[640_wx_fmt_jpeg]: /images/20220320/51b1f2d638c14025b081af2834a23a53.png
[0_wx_fmt_gif]: /images/20220320/f44c4ca977e149a3831a0f008ef6b5c2.png
[640_wx_fmt_jpeg 1]: /images/20220320/d20f4624c04f4ce48d208cf0e2a63187.png
[640_wx_fmt_jpeg 2]: /images/20220320/f40a2e5b30b44cbcbba142557cbe9290.png
[2017]: https://www.baidu.com/s?wd=%E3%80%8A2017%E5%B9%B4%E4%B8%AD%E5%9B%BD%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%99%BA%E8%83%BD%E8%A1%8C%E4%B8%9A%E5%B8%82%E5%9C%BA%E5%89%8D%E6%99%AF%E7%A0%94%E7%A9%B6%E6%8A%A5%E5%91%8A%E3%80%8B&tn=24004469_oem_dg&rsv_dl=gh_pl_sl_csd
[Link 2]: https://www.baidu.com/s?wd=%E7%9B%B4%E6%8E%A5%E4%BA%86%E5%BD%93&tn=24004469_oem_dg&rsv_dl=gh_pl_sl_csd
[640_wx_fmt_png]: /images/20220320/867c24a743da49f99f97f5f2baad9c40.png
[Link 3]: https://www.baidu.com/s?wd=%E5%AF%A5%E5%AF%A5%E6%97%A0%E5%87%A0&tn=24004469_oem_dg&rsv_dl=gh_pl_sl_csd
[640_wx_fmt_png 1]: /images/20220320/a9a03d9591424da5bd56b1a9f5d46e70.png
[640_wx_fmt_png 2]: /images/20220320/25a5d61e86ad40da97887709454a1744.png
[640_wx_fmt_png 3]: /images/20220320/ff6214349900473aa824068171416088.png
[640_wx_fmt_png 4]: /images/20220320/97d6a623af704ac1ba7c859c17111cba.png
[640_wx_fmt_png 5]: /images/20220320/60507efe61e4477d9030fcd660be5d0b.png
[640_wx_fmt_png 6]: /images/20220320/4cb6efb1a8154e839a98328a5978eed1.png
[640_wx_fmt_png 7]: /images/20220320/4522462758cf481e9c6e5f9491ffb2cc.png
[https_blog.csdn.net_P5dEyT322JACS_article_details_78258204]: https://blog.csdn.net/P5dEyT322JACS/article/details/78258204