教主protrbl

作为一名IT行业的从业者，同时也是一名计算机专业的教育工作者，我来回答一下这个问题。

当前正处在大数据和人工智能时代，对于23岁的毕业生来说，选择人工智能方向是不错的选择，未来的发展机会也比较多。

虽然人工智能未来的发展空间比较大，但是由于人工智能领域涉及到的内容比较多，所以学习难度还是比较大的，对于非计算机相关专业的人来说，学习人工智能相关知识应该注意以下几个方面：

第一：选择一个适合的切入点。人工智能目前的研究主要集中在六大领域，分别是机器学习、计算机视觉、自然语言处理、知识表示、自动推理和机器人学，不同的领域需要具备不同的知识结构。在当前的大数据环境下，机器学习的热度比较高，选择从机器学习开始是个不错的选择，而机器学习又是数据分析的重要手段之一，所以对于基础比较薄弱的人来说，从大数据开始学习也是一个比较现实的选择。

第二：注重基础知识的掌握。人工智能和大数据方向对于数学的要求比较高，不论是机器学习、自然语言处理还是数据分析都离不开数学知识，所以要注重数学知识的学习，包括高数、线性代数、概率论等内容。如果从大数据开始学习，还需要掌握一定的统计学知识。

第三：注重编程语言的学习。目前Python语言在人工智能领域和大数据领域都有广泛的应用，而且Python语言比较简单易学，所以Python语言是不错的选择。在学习Python语言的过程中可以补学一系列知识，也可以通过Python来完成一些基本的机器学习实验，从而逐渐理解人工智能和大数据的相关概念。

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有互联网方面的问题，或者考研方面的问题，都可以咨询我，谢谢！

IT人刘俊明

因为我的本科专业就是人工智能，在这里我就简单的给你说一下这个行业吧。

首先，这个行业无疑是非常吃香的，因为未来几十年可以说就是计算机的天下，如果你能够学好人工智能的话，那么目前很多中国的公司，无论是国企还是私企都会将你收入囊中，你完全不必担心工作的问题，而且一旦你研发出成本的话，所得到的收益是相当的可观于丰厚的。

其次，人工智能目前也分好多种方向，看你具体的研究方向有些比较复杂，当然，如果你真心想要好好学的话，也不是没有可能的，毕竟有的人四五十岁还在转行业。

人工智能这门科目学起来的话还是需要很扎实的底子的，像c语言和数据结构，基本上就是不可脱离脑子的基本数据，如果你连基本功都不扎实的话，那可以说在以后的人工智能研发过程中，你是很没有优势的。所以说你如果想学这人工智能的话，首先需要搞懂c语言或者数据结构，再往下分就是汇编语言了。只有将这些牢牢掌握入，那你才可以去研发更高端的人工智能，否则的话还是建议你不要继续下去了，没什么用。

这就是我的看法，谢谢。

David在学习

首先，一点需要肯定，您是211毕业，学习能力是可以肯定的，这一点是非常好的开始！

本人中科院毕业，研究生开始转做人工智能CV方向，下面我说一下我的成长之路：

数学

数学需要有一定的基础，高等数学、线性代数、概率论与数理统计，大学有一定的基础，对于楼主，数学可以先跳过，后续遇到什么数学问题，再解决相关问题。

编程

基础编程语言：C++、Python，本人有编程基础，两个一起掌握，增加竞争力。如果您完全没有编程基础，可以先学python，Python容易上手。

深度学习框架：主流框架TensorFlow、Pytorch。TensorFlow工业界用的比较多，Pytorch学术界用的比较多。三个不分好坏，自己选择一种进行学习即可。如果选择python编程语言，建议选择pytorch。

入门学习（机器学习、深度学习）

公开课：

吴恩达课程：《Machine Learning》、 CS229、《Deep Learning》

斯坦福课程：CS230 Deep Learning

台大林轩田：《机器学习基石

书籍：

西瓜书《机器学习》、《机器学习实战》、花书《深度学习》

论文研读

前提，需要确定自己的方向，如CV、NLP方向，您可以查阅资料确定方向。

论文研读-复现等过程。

论文网站

https://github.com/floodsung/Deep-Learning-Papers-Reading-Roadmap

https://arxiv.org

https://paperswithcode.com

关注会议

会议

NeurIPS：

https://nips.cc/

ICML：

https://icml.cc/

ICLR：

https://iclr.cc/

AAAI：

https://aaai.org/Conferences/AAAI-19/

IJCAI：

https://www.ijcai.org/

UAI：

http://www.auai.org/uai2019/index.php

计算机视觉：

CVPR：

http://cvpr2019.thecvf.com/

ECCV：

https://eccv2018.org/program/main-conference/

ICCV：

http://iccv2019.thecvf.com/

自然语言处理：

ACL：

http://www.aclcargo.com/

EMNLP：

https://www.aclweb.org/portal/content/emnlp-2018

NAACL：

https://naacl2019.org/

知名期刊:

JAIR：

https://www.jair.org/index.php/jair

JMLR：

http://www.jmlr.org/

计算机视觉联盟

此时一位码农路过，并留下了个人见解。

什么是人工智能呢？按照百度的说法就是是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。那么，在此之前我们先来看看一组统计，如下：

从图中可以看出，人工智能在中国市场的规模是越来越大了。上到国家层面，下到各大公司的不断推崇，人工智能在未来是一个很吃香的行业。那么，目前来说，硬件方面的应用例如百度和谷歌的无人驾驶汽车、人工机器人等。而大众化的AI工作者能接触到的大部分是一些企业方面的机器学习相关的工作，也就是通过大量的数据来训练出模型，进而为企业的已用商品附能以达到更好的经济效应。

说到这里，不得不提醒，要想往这方面发展，数学是真的要好。线性代数、高数、数理统计、算法等各方面都有要求。当然，虽然现在在算法方面很多都有已经封装好的库，例如sklearn里面封装好的机器学习库，直接调用方法以及喂养一些数据就可以训练好了，但前提是，你得知道在什么时候调哪些库，为什么要调这样的库进行计算？还有一点，如果你想往更深一层的去走，那么，你就更加需要去理解底层的一些运行原理了，甚至乎很多时候你还得去进行公式的推导和计算。所以，如果你真想从事这方面的话，我建议你还是先学好算法相关的东西，好好补充数学知道，当然大数据这方面的话，也对算法和一些数学知识有要求。最好的话，如果能考研，我建议你去考研，真的。

这是一条辛苦的道路，未来前景虽好，但如果不适合自己，那么，只会是浪费自己的时间而已，毕竟，人的精力有限，好好想想自己是不是真的要这样走。最后祝你好运。

喜欢的小伙伴可以给我点赞或者关注我哦。

蓝洛333

作为一个硕士期间研究方向和人工智能相关，现在从事JAVA开发的人可以肯定的告诉你，对于还没有毕业的你，想转行做人工智能真的是一个很有远见的选择。

人工智能和市面上常见的Java培训机构不一样，Java培训机构传授给你一些固定知识，基本上背熟了，就能去试着写一个java web的项目了。但是人工智能的核心是算法，尤其是现在最流行的机器学习，你除了要了解算法，还要拥有在面对不同场景时，准确分析场景特点，然后选择合适的算法的能力。我个人是不认为你需要先从大数据开始的，因为我们研究生期间做学习自动机算法研究，其他项目组做神经网络研究，都不需要我们先去了解大数据的。如果你对人工智能感兴趣，那么就从这里开始就可以。

接下来，我就聊聊你该如何学习人工智能。

首先，你需要自学算法基础，这个是任何人都不能替代你，你也不能省略的一步。

然后是参与项目，从最初的旁观者，到慢慢参与，这个过程能够让你快速把所学与实际场景结合起来，真正用过的知识，就能烙印在你的脑海中了。这期间如果你可以到网上找一些别人的demo，或者自己给自己出一个场景题作为项目测试，比如一个项目是做任务调度的，但是目前资源不均导致调度无法完全匹配需求，会出现很多无意义的排队，浪费了用户的时间。最开始，你还没有经验的时候可以看看网上其他人的分析，学习他们是如何确定算法与策略的。

当你反复的实现上述过程，慢慢的，就能成为一个可以独当一面的人工智能工程师了。

当然，由于已经假定你是有编程语言基础了，所以在上述过程中，我没有将语言作为一个方面讲述。这里补充一下，如果要做人工智能方向，Python是非常重要的编程语言。

以上是我的浅见，欢迎各位在下方评论沟通。

我是苏苏思量，来自bat的Java开发工程师，每日分享科技类见闻，欢迎关注我，与我共同进步

一个存在感小透明

想转行做人工智能，我非常支持你的决定！人工智能一定是未来的趋势。但是如何转行这得讲究一定的方法，不然转人工智能很难。

我主张自学，而且我也是这么干的，跟你分享一下我的方法！

01 明确两个选择

一是人工智能领域方向，主要包括图像识别，语音识别和自然语言处理（NLP），更底层的包括AI芯片设计，选择一个你感兴趣或者有基础的方向深入进去。

二是岗位方向，包括人工智能算法，人工智能应用，人工智能数据处理，人工智能芯片架构等等。不同的岗位对高等数学，线性代数，概率论，模式识别，数理统计，信息论，决策论等学科要求不同。

02 看名师的视频

对于学习，单看书籍会很枯燥乏味，因此建议学习一些名师的公开课视频，比如斯坦福的吴恩达公开课，台湾大学的李宏毅，这两个我看过，都非常好！

03 学习知名大学课程

除了观看公开和课，还需要系统的学习一门大学的公开课，比如斯坦福大学的CS231a（Computer Vision），CS230（Deep Learning）和CS224（NLP）官网都有公开的PPT资料，我也看过其中一部分，相当不错。

另外推荐两本书：周志华的《机器学习》和Bishop的《模式识别和机器学习》，这两本书对学习一些理论基础非常有用！

04 看论文

除了学习基础知识，最重要的一个是阅读以前的一些论文，彻底学习一些算法或者模型的提出，比如学习CNN模型：LeNet，AlexNet，VGGNet，GoogleNet等，通过论文的阅读可以知道每一层卷积层的参数，以及每种模型提出的原因。

阅读放下最新的论文，可以了解人工智能最新技术。比如CNN有一定局限，为此有学者提出了GNN。论文是获取新技术的最佳途径。

arxiv是获取最新论文的好去处。

05 关注国内人工智能大会

上面是学习一些理论知识，同时还应该关注国内举办的人工智能大会，如果不能没条件到现场，可以阅读大会和科研院所发布的文档，比如《2018世界人工智能产业发展蓝皮书》、《人工智能芯片技术白皮书》和《人工智能发展白皮书技术架构篇》等等。通过这些权威文档能了解当前人工智能的发展现状以及未来的趋势。

06 从上而下学习

这里有个很重要的方法，千万不要抱着线性代数，概率论这样的书看透了再学别的。相反，应该先大概了解一些基本的，然后找到个应用人工智能的项目，比如人脸识别，在解决问题的过程中，学习基本理论，机器学习算法。

不然，那些理论书籍枯燥乏味，看几天就会放弃，很难加持下来。

07 贵在持之以恒

自我学习语言强大的意志力和毅力，切忌“三天打鱼 两天晒网”，订好每天固定时间学习几个小时，看完多少论文等等。23岁正好是可以干事的年纪，这个年纪把握好了，未来5-10年的就业机会都不错。最早从事互联网工作的程序员，现在都已经积累了一定的财富。

上面推荐的斯坦福课程课件，两本书籍和蓝皮书，白皮书，可以关注并私信我，我发给你！希望对你有帮助！让我们一起学习人工智能！

AI科技猿

前不久，教育部正式公布了2018年度普通高等学校本科专业备案和审批结果，全国共有35所高校获得“人工智能”新专业建设资格。人工只智能专业的设立，标志着在人工智能技术快速发展的当下，我国正在加快AI人才的培养，以适应科技时代企业和社会对于专业技术人才的需求。

现阶段人工智能的火爆程度和人才需求量是毋庸置疑，在未来很长一段时期内，人工智能都是高级人才争相涌入的热门领域。转行学习人工智能，我们是首先要搞明白人工智能都要学习哪些知识？以自己的基础和学习能力是否适合学习人工智能。

很多人只是因为人工智能的热度而产生了学习AI的想法，实则对AI包含的学习领域毫无 了解。其实人工智能覆盖的知识点非常广，单纯以一个独立学科来衡量有些局限。诸如运筹学控制论、概率论数理统计、随机过程、数学分析等都是算法基础和核心。

对业内人士来说，人工智能的细分领域也非常多。主要从业方向有算法优化、决策树、模式识别、运筹控制、计算机神经网络、自然语言识别、机器学习（深度学习）、计算机影像学、大数据处理、分布式计算、蒙特卡洛树搜索等等。所以确定自己未来的主攻方向和擅长领域也很重要。

将AI和计算机分开的意义，感觉其实就是为了学精，因为计算机专业学习的内容确实太多。当AI有了一个名正言顺的专业名，企业在招人的时候也好筛选对应的人才。最后希望大家都能通过自己的努力和选择，在AI领域有所成就。

贝尔科教集团

作为软件工程师，我觉得有必要从三个角度来分享一下我的看法。

兴趣层面

如果自己对人工智能有非常浓厚的兴趣，就冲这一点就值得去学习人工智能。但是不能莽撞因为人工智能带来的炫酷而感兴趣，因为真正的人工智能从业者，都是面对枯燥单一的代码和算法，你所了解的人工智能可能只是它的结果而已。

学历层面

211本科院校毕业算是在学校上有一定优势，毕竟人工智能对学校和学历要求有门槛，比较理想的状态是研究生以上学历从事，因为人工智能简单来说还是数学的问题，本科生不会在数学上有什么深刻的学习，研究生才是数学的初探。

专业层面

因为题主是想转行搞人工智能，如果是计算机相关专业或者数学相关专业还算贴近，如果是其他工科理科专业甚至文科专业，那么请三思。

隔行如隔山，人工智能所需要的计算机和数学知识没有你想的这么简单。需要有足够的自学能力去完成计算机编程相关的学习，有足够毅力去专研算法。

宇文氏习惯性总结:

人工智能，前景极佳，入行者年薪三十万起步，但是能入行者都是付出过很多学习精力的，请慎重选择。

极客宇文氏

请问题主原来是学习什么专业的?如果是有一定计算机基础——比如比较熟练地掌握C语言，那么想要转行al是是可行的。

一、题主才23岁，正当学习精力充沛，学习能力旺盛的时期。只要有足够的投入（包括精力上，经济上），有较为详细的学习资料，以及一个不错的入门老师指导。（自学其实也是可行的，不过还是要多请教，多询问，把最基础，核心的东西搞懂），转行是完全可以做到的。

二、人工智能领域作为一个新兴领域，未来是大有可为的。有这样强劲的物质动力和现实基础，对于你的学习是有鼓舞作用的。前面说到有一定C语言基础，是有助于你进入这个行业。这是因为Python语言作为al，物联网领域内的优势语言，与底层C语言有很多共通性的。你有一定C语言基础，那么Python地学习也会简单很多。

三、重新进入一个行业，一定要有一个有序，系统的学习计划，不要盲目跟风，也不要“三天打鱼两天晒网”。再次我给你提个小建议:“学习的内容不要太泛，一定要有所精，一些常用的库函数一定要夯实基础。”

不过，如果你对于这方面没有一点基础。我建议你还是先从最基本的数据结构，算法导论，网络架构开始学习。——因为没有这些基础，你学习al就是空中楼阁——不切实际，难以现实你想要的功能。

好了，以上就是我给你的建议。希望对你有所帮助。（携创设计工作室 www.xiechuangsj.com）

梦马的金大虎子

以下内容可能比较真实 请各位自行判断是否入行。

人工智能的火热不可否认

人工智能目前分为 数据分析 自然语言处理 计算机视觉 语音识别 等方向。

就笔者所知 目前只有一两家培训可以算得上是人工智能，其余均为打着人工智能的旗帜教你如何编程。

如何判断一个课程是否是人工智能入门课程：

必须包含python AI数学 机器学习 深度学习，当然这只是入门。想到企业中有所发展 还需深入学习细分领域的知识。

企业招聘要求：

最低985-211本科及以上学历 计算机专业

英语能力 看得懂paper

前景：

bat等公司在人工智能领域已经布局10年了

国外企业更久，

之所以近几年会火 一部分原因是 国外的技术发展 一部分原因也是大企业 已经有底气不怕 小企业超车，毕竟10年的数据累积

關鍵字: 科技 计算机专业 人工智能