各位网友好，小编关注的话题，就是关于人工智能转写的问题，为大家整理了2个问题人工智能转写的解答内容来自网络整理。

请问从软件开发岗位转行到人工智能岗位需要什么准备

从软件开发转行到人工智能，这两个职位看起来都是开发软件什么的，但实际上人工智能要在学一些编程语言的基础上，要有良好的数学底子，比如高等数学，线性代数，概率论数理统计和随机过程，离散数学，数值分析等等。数学基础知识蕴含着处理智能问题的基本思想与方法，也是理解复杂算法的必备要素。

其实今天的种种人工智能技术归根到底都建立在数学模型之上，要了解人工智能，就首先要掌握必备的数学基础知识。例如线性代数将研究对象形式化，概率论描述统计规律，数理统计以小见大，最优化理论的如何得到最优解。

再者就是自己算法的积累，人工神经网络，支持向量机，遗传算法等等算法；当然还有各个领域需要的算法。

从软件开发可以逐渐学习，转到人工智能岗。这中间有一个过程。

软件开发注重纯软件理论。人工智能在一般软件开发的基础上，应掌握语法分析，语议分析及自动化控制的知识。

语法分析：用户要控制终端设备，必须进行ISO代码的编程，注意，这是零件程序。对用户输入的ISO代码进行分析，形成命令与数据混合的计算机可接受的格式。

语议分折：就是对命令十数据进行分析处理，发送到下位机的单片机控制（或者PLC）单元。也包插轨迹的粗插补。

自动化控制：单片机编程基本知识，PLC的使用。

希望对你有所帮助。

软件工程师如何转行做人工智能

谢谢邀请！

首先人工智能肯定是未来的一个方向，无论是否想转行，都有必要去了解人工智能技术。

其次我认为学习人工智能主要有四种境界，你需要确定自己需要达到哪种境界，才好确定你的努力方向和策略。

1.科学家境界
2.工程师境界
3.应用者境界
4.知其然境界

科学家境界

科学家境界是很少很少一部分人能达到的境界，主要是那些从事人工智能研究的科学家，他们能原创出很多的算法和理论，解决一些最前沿的难题。比如深度学习的鼻祖Hinton,生成对抗网络发明人 Ian goodfellow,Xgboost发明人陈天奇等等。

工程师境界

工程师境界也是很难的一种境界，需要用很强的理论背景和工程实现能力，能独立复现最新的论文，深刻理解论文的实现原理，并能在上面做一些小创新。

应用者境界

应用者境界是大部分人工智能算法工程师所在的境界，主要就是明白算法原理，知道如何实现，核心在于知道如何把他应用在一个实际的业务场景之中。

知其然境界

最后一个是知其然，也知其所以然境界，知道当下的人工智能到底是什么，知道机器学习和深度学习大概是个什么东西，不会过分的去神话AI，知道目前AI的优势，更知道目前AI的局限。

不同的境界对应不同的要求，简单点概括就是：

工程能力决定你的下界，理论能力与业务理解决定你的天花板。

PS：本号作者目前是某大厂机器学习算法工程师，致力于全栈AI算法和业务场景落地，非常乐于在网上分享最新的AI知识，也经常开直播教同学AI算法和编程。感兴趣的同学可以关注本头条号，获得最新的干货！

谢谢邀请！

软件工程师转行做人工智能是一个不错的选择，但是要根据自身的知识结构进行相应的准备。对于研发级软件工程师（研发级程序员）来说，转行做人工智能是相对比较容易的，因为研发级工程师往往都有扎实的算法基础。对于应用级软件工程师（应用级程序员）来说，转行做人工智能需要一个系统的准备（学习）过程。

人工智能目前的研究方向比较多，比如自然语言处理、机器学习以及计算机视觉都是不错的研究方向，下面就以机器学习为例，说一下作为应用级软件工程师来说，都应该做好哪些准备。

首先，需要系统的学习一下算法知识。机器学习的研发是以算法为核心进行展开的，所以要有一个扎实的算法基础。这个过程需要了解一些比较经典的算法设计过程，逐步培养起解决问题的思路。这部分的学习内容包括随机算法、堆排序算法、快排、计数排序、贪心算法、核算法、势能法、图算法、多线程算法、数论算法和近似算法等，在学习算法的过程中也会连带着把数据结构一并学习一下，因为算法和数据结构本就不分家。

其次，了解机器学习的实现步骤。机器学习的流程包括数据收集、数据整理、算法设计、算法实现、验证算法和应用算法，数据收集是机器学习的第一步，目前可以用于机器学习的公共数据集并不少，对于实验来说已经够用了。接下来就是了解常见的机器学习算法，目前比较常见的机器学习算法包括NB、k-mean、kNN、SVM、Apriori、EM、PageRank、CART等算法，对于有算法基础的人来说，这些算法的学习并不困难。

最后，选择一门编程语言来实现这些算法并对其进行验证。对于软件工程师来说，这个步骤还是相对比较轻松的，目前使用Python做机器学习的算法实现是一个比较常见的做法。

人工智能是我的主要研究方向之一，目前我也在带相关方向的研究生，我会陆续在头条写一些关于人工智能方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有人工智能方面的问题，也可以咨询我，谢谢！

有些答案实在看不下去了，来点干货

人工智能相关职位（各种叫法: 算法工程、NLP工程师, CV算法研发工程师，数据科学家，推荐算法工程师，机器学习工程师、人工智能工程师等）的要求基本如下：

• 职位关键词：算法层面为机器学习，深度学习，NLP, CV, 强化学习等，大数据层面: Hadoop, Hive, Spark等

• 实践：有实践经验 （转行的话，建议打比赛）

• 理论：在NIPS, CVPR, ICML等顶会上发表过论文 （这个对于转行的人，短期内基本不可能，除非你是天才）

围绕着上面的职位要求，下面是可操作的建议:

• 夯实理论基础： 机器学习、深度学习先入门(坑)吧。coursera上很多课，Andrew Ng的课算是基础的, fast.ai上的课也可以看看。硬着头皮看吧，很多人从入门到放弃，能过这道坎，才有可能转行。

• 积累实践经验: 有一定的理论之后, 上Kaggle（或国内一些公司组织的比赛）练手，积累经验教训。很多比赛都是业界公司项目的真正需要，和真正项目算法层面没什么区别。最好能拿个奖，既能拿奖金，后续面试也是亮点。（话说这个奖金不是那么好拿的，打比赛是很累的，和工程不太一样，工程是体力活，加班加点基本是能做出来的，算法加班不一定能出成绩，心累）。
• 没事多和身边的搞算法的同事聊聊天、喝喝酒。过来人比你一个人摸索要快很多。

不建议参加培训机构，除非你钱多。人工智能是个很笼统、宽泛的概念，被吵得很热，很多机构打着大数据、人工智能的噱头来培训，什么人才缺口百万，什么年薪百万。参加这种培训的人，面试的时候，肯定会心虚，没有真正的项目实践。与其参加培训，不如省下钱来加块GPU。MIT, Stanford名校各种公开课程，没必要参加国内这些课程。

注意: 本文中的算法，指的是Machine Learning领域的算法(比如决策数, xgb, svm, rnn, cnn)，非Computer Science领域里的算法(比如quick sort)，不要搞混

PS: 转的话，需要花些精力的。现在很多学校都开设了相关的学院、课程。再过两年，搞不好会是下一个“本科遍地走，大专多如狗”，这个风险和机遇是并存的。确定要转的话，撸起袖子，加油干吧，相信自己！

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