大家好，今天小编来为大家解答转行 人工智能 工资这个问题，转行 人工智能 工资高吗很多人还不知道，现在让我们一起来看看吧！
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软件工程师如何转行做人工智能？
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！
35岁想转行做人工智能靠谱吗？
人工智能是我的研究方向之一，我在头条上陆续写了一些关于人工智能领域的科普文章，想了解人工智能、大数据等技术的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果是从事计算机相关研发工作，那么35岁开始转行做人工智能领域还是可以的，因为有一定的基础，做人工智能研发也会更快。我是在29岁开始增加了人工智能的研究方向，之前一直在做动态软件体系结构的研究，主要接触的内容跟模块化程序设计关联紧密，使用的工具语言也以Java、C为主。
我研究的切入点是机器学习领域，机器学习作为人工智能的六大研究内容之一，是目前落地应用比较多的领域，很多行业比如智能诊疗、模式识别、推荐系统等都在使用机器学习的内容。由于我的研究多是以应用为导向，所以我选择机器学习作为入口。大概用了2年时间完成了第一个机器学习的验证项目：智能诊疗系统，主要的职责是辅助医生给出针对性的治疗方案，目前已经收集了超过10万条的智能诊疗数据。
人工智能的学习除了机器学习之外，还包括自然语言处理、知识表示、推理、计算机视觉和机器人学。可以说人工智能涵盖的领域十分广阔，要学习的内容也很多，是一个多学科交叉的领域。
人工智能对数学基础的要求还是比较高的，比如对线性代数、概率、微积分等都有要求，可以说人工智能主要研究的内容就是以各种算法的实现及应用为基础，通过不同的算法完成不同的任务。
当然，除了数学，人工智能对物理、计算机、统计、控制、自动化都有一定的要求，所以需要掌握的内容多且复杂。这也是为什么现在培养人工智能领域人才比较困难的原因，人工智能人才的培养周期普遍比较长。
所以，如果有计算机、数学等学科的基础，或者从事过软件研发等相关工作在35岁开始转行做人工智能还是可以的。如果没有这些基础，建议一定要慎重考虑，毕竟人工智能的学习不是一蹴而就的，需要时间的积累。
如果大家有人工智能方面的问题可以咨询我。
现在转行学习人工智能还来得及吗？为什么？
任何时候都来得及。给亲推荐一个童鞋曾经问我们的问题：25岁Java工程师如何转型学习AI？希望对你有所启发。
他的问题是这样的：“我是一名25岁的Java开发工程师。本科学习的专业是信息与计算科学（数学专业），因为对计算机方面感兴趣，之后培训学习了Java，所以现在从事Java开发。目前就是在电商公司开发一些系统。
我对人工智能非常感兴趣，对数学的兴趣也从未减弱。人工智能设计的学习材料很多，像我这样的状况，如果想要转型以后从事这方面的工作，具体应该学习些什么？”
阿里技术童鞋“以均”回信：
首先，我想聊聊为何深度学习最近这么火。
外行所见的是2016年AlphaGo4比1战胜李世石，掀起了一波AI热潮，DeepMind背后所用的深度学习一时间火得不得了。其实在内行看来，AlphaGo对阵李世石的结果是毫无悬念的，真正的突破在几年前就发生了。
2012年，GeffereyHinton的学生Alex使用一个特别构造的深度神经网络（后来就叫AlexNet），在图像识别的专业比赛ImageNet中，得到了远超之前最好成绩的结果，那个时候，整个人工智能领域就已经明白，深度学习的革命已经到来了。
果然，之后深度学习在包括语音识别，图像理解，机器翻译等传统的人工智能领域都超越了原先各自领域效果最好的方法。从2015年起，工业界内一些嗅觉灵敏的人士也意识到，一场革命或已到来。
关于基本概念的学习机器学习与深度学习
深度学习是机器学习中的一种技术，机器学习包含深度学习。机器学习还包含其他非深度学习的技术，比如支持向量机，决策树，随机森林，以及关于“学习”的一些基本理论，比如，同样都能描述已知数据的两个不同模型，参数更少的那个对未知数据的预测能力更好（奥卡姆剃刀原理）。
深度学习是一类特定的机器学习技术，主要是深度神经网络学习，在之前经典的多层神经网络的基础上，将网络的层数加深，并辅以更复杂的结构，在有极大量的数据用于训练的情况下，在很多领域得到了比其他方法更好的结果。
机器学习与大数据
大数据：机器学习的基础，但在多数语境下，更侧重于统计学习方法。机器学习，深度学习，数据挖掘，大数据的关系可以用下图表示
系统学习资料
深度学习火起来之后，网上关于深度学习的资料很多。但是其质量参差不齐。我从2013年开始就关注深度学习，见证了它从一个小圈子的领先技术到一个大众所追捧的热门技术的过程，也看了很多资料。我认为一个高质量的学习资料可以帮助你真正的理解深度学习的本质，并且更好地掌握这项技术，用于实践。
以下是我所推荐的学习资料：
首先是视频课程。
YaserAbu-Mostafa
加州理工的YaserAbu-Mostafa教授出品的机器学习网络课程，非常系统地讲解了机器学习背后的原理，以及主要的技术。讲解非常深入浅出，让你不光理解机器学习有哪些技术，还能理解它们背后的思想，为什么要提出这项技术，机器学习的一些通用性问题的解决方法（比如用正则化方法解决过拟合）。强烈推荐。
课程名称：MachineLearningCourse-CS156
GeoffreyHinton
深度学习最重要的研究者。也是他和另外几个人（YannLeCun，YoshuaBengio等）在神经网络被人工智能业界打入冷宫，进入低谷期的时候仍然不放弃研究，最终取得突破，才有了现在的深度学习热潮。
他在Coursera上有一门深度学习的课程，其权威性自不待言，但是课程制作的质量以及易于理解的程度，实际上比不上前面YaserMostafa的。当然，因为其实力，课程的干货还是非常多的。
课程名称：NeuralNetworksforMachineLearning
UdaCity
Google工程师出品的一个偏重实践的深度学习课程。讲解非常简明扼要，并且注重和实践相结合。推荐。
小象学院
国内小象学院出品的一个深度学习课程，理论与实践并重。由纽约城市大学的博士李伟主讲，优点是包含了很多业内最新的主流技术的讲解。值得一看。
阿里云大学
出了很多免费的机器学习课程，理论和实践相结合。
推荐阅读书目
《DeepLearningtheBook》——这本书是前面提到的大牛YoshuaBegio的博士生Goodfellow写的。Goodfellow是生成式对抗网络的提出者，生成式对抗网络被YannLeCun认为是近年最激动人心的深度学习技术想法。这本书比较系统，专业，偏重理论，兼顾实践，是系统学习深度学习不可多得的好教材。英文版：http://deeplearningthebook.com目前Github上已经有人翻译出了中文版：https://github.com/exacity/deeplearningbook-chinese
推荐学习路径
不同的人有不同的需求，有些人希望掌握好理论基础，然后进行实践，有些人希望能够快速上手，马上做点东西，有些人希望理论与实践兼顾。下面推荐几条学习路径，照顾到不同的需求。大家可以根据自己的特点进行选择。
HardwayYaser->GeoffreyHinton->UdaCity->GoodFellow
特点：理论扎实，步步为营。最完整的学习路径，也是最“难”的。
推荐指数：4星
GoodwayYaser->UdaCity->小象学院->GoodFellow
特点：理论扎实，紧跟潮流，兼顾实战，最后系统梳理。比较平衡的学习路径。
推荐指数：5星
"Fast"wayUdaCity->GoodFellow
特点：快速上手，然后完善理论。
推荐指数：4星
"码农"wayUdaCity
特点：快速上手，注重实践。
推荐指数：3星
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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。
关于本次转行 人工智能 工资和转行 人工智能 工资高吗的问题分享到这里就结束了，如果解决了您的问题，我们非常高兴。
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