蔥蔥144381115
從軟件開發可以逐漸學習，轉到人工智能崗。這中間有一個過程。
軟件開發注重純軟件理論。人工智能在一般軟件開發的基礎上，應掌握語法分析，語議分析及自動化控制的知識。
語法分析：用戶要控制終端設備，必須進行ISO代碼的編程，注意，這是零件程序。對用戶輸入的ISO代碼進行分析，形成命令與數據混合的計算機可接受的格式。
語議分折：就是對命令十數據進行分析處理，發送到下位機的單片機控制（或者PLC）單元。也包插軌跡的粗插補。
自動化控制：單片機編程基本知識，PLC的使用。
希望對你有所幫助。
beijingwanger
從軟件開發轉行到人工智能，這兩個職位看起來都是開發軟件什麼的，但實際上人工智能要在學一些編程語言的基礎上，要有良好的數學底子，比如高等數學，線性代數，概率論數理統計和隨機過程，離散數學，數值分析等等。數學基礎知識蘊含著處理智能問題的基本思想與方法，也是理解複雜算法的必備要素。
其實今天的種種人工智能技術歸根到底都建立在數學模型之上，要了解人工智能，就首先要掌握必備的數學基礎知識。例如線性代數將研究對象形式化，概率論描述統計規律，數理統計以小見大，最優化理論的如何得到最優解。
再者就是自己算法的積累，人工神經網絡，支持向量機，遺傳算法等等算法；當然還有各個領域需要的算法。
莫離呢
我認為轉行還是比較可行。主要是因為之前有過軟件開發的經驗，有些東西是觸類旁通，比較容易上手。另外，在原有基礎之上，還需要加強以下幾個方面的學習:第一就是需要掌握統計學相關原理，因為統計學是學習人工智能或者機器學習的基礎，必須是要掌握的;第二就是機器學習等相關的理論知識也是要掌握的，這一方面需要可能需要花費較大的經歷;第三就是數據的處理方法，任何的數據工作都是都是要經過計算才可能是我們想要得到的結果，第四就是要應用一些算法，常見的機器學習算法要掌握，比如決策樹，樸素貝葉斯等等，並掌握每種算法的應用場合;第五點需要了解軟件工程，我有時候需要利用軟件工程的技巧來解決一些實際的問題。希望我的回答能夠幫助到你，謝謝！
