各位老铁们，大家好，今天由我来为大家分享转行搞人工智能，以及转行搞人工智能好吗的相关问题知识，希望对大家有所帮助。如果可以帮助到大家，还望关注收藏下本站，您的支持是我们最大的动力，谢谢大家了哈，下面我们开始吧！
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本人普通一本研三金融研究生，如何转行人工智能方向？
IT开发行业是公认的高薪行业，吸引了众多有着高薪梦想的人加入其中。如今，随着智能时代呼声渐起，人们对于人工智能的关注度进一步提高。人工智能时代的到来令Python大放光彩，而Python简单易学的特性成为入行IT开发的首要选择。
Python在机器学习领域大放异彩的不仅是某个功能，而是Python整个语言包：它是一种易学易用的语言，它的生态系统拥有的第三方代码库可以涵盖广泛的机器学习用例和性能，可以帮助你很好地完成手头的工作。
随着互联网的高速发展以及国家政策支持，我国人工智能市场进一步扩张，企业对于Python人才的需求猛增。很多人想要把握住人工智能的时代风口，如果你想把握人工智能的时代风口，直接有效的方式就是参加专业的学习。
综合来看，如果你想在人工智能领域大放异彩，如果你想在机器学习方面独占鳌头，那就绝不能错过Python。
零基础学Python是可以学会的，关键看你是不是选对了方法。如果你心动，那就赶快行动，如果你没有什么基础，可以选择专业的学习方式，报班先去试听一下，给自己追逐高薪的机会!
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！
本人23岁，211毕业想转行做人工智能，大家有何建议？
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！
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。
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