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本人23岁，211毕业想转行做人工智能，大家有何建议

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）

感谢阅读！

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***

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***，比如斯坦福的吴恩达公开课，***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！

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。

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