讨论一个多年得后端,要想转AI ,要怎么学习呢,或者说普通人在AI领域有机会么

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echo
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从事多年得开发,在公司一直是大头兵,马上就要35了, 总觉得传统开发不稳定,随时会被AI替换掉。现在想尝试往AI方向转,有没有转成功得大佬,分享下经验或者学习路线。 小弟在此感激不尽

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从事4年的AI算法,四年大厂小头兵,马上就要30了, 总觉得不稳定没进步,随时会被刚毕业的后生仔替换掉。现在想尝试往全栈独立开发方向转,有没有转成功得大佬,分享下经验或者学习路线。 小弟在此感激不尽
哈哈前面是自我介绍,接下来回答你的问题。
没有转型过,只能提供一下我的学习线路,因为导师是不会给你上课的,研一的课程也是一些基础入门,很多都得自学,经供参考。

  1. 数学方面需要懂一点概统、高数和线代。
  2. 然后是相关领域的理论和知识储备, 西瓜书、花书、李航老师的统计学习方法三本入门。
  3. 接下来可以选具体方向了,主要有传统机器学习(ML)、计算机视觉(CV)、自然语言处理(NLP),小众一些的有强化学习(RL)、推荐系统、语音识别、等等。很多种划分方式,也可能互有交叉。所用的技术框架略有差别。选择一个或多个方向,具体的学习方法就是结合项目的实操了。
  4. 前面主要是理论方面,工程方面主要用的是python语言以及各种库,常用的有矩阵运算numpy、表格数据处理pandas、机器学习库scikit-learning,深度学习框架tensorflow\pytorch。有计算机编程基础的话这些库结合实操上手都很快。

到这里你能独自承担一些AI项目的开发,也算实现了转型吧。
不得不提的是,现在AI技术更新很快,我说的这些甚至自己用到的一些技术可能都已经非主流了。一些AI岗位对学历会有较高限制,而且毕业生还挺抢手的,毕竟人家技术新干劲足(我也酸了2333)。
好在很多时候公司招进去只是让你天天跑sql搞数据分析。真正要用算法也只是调一下现成库,有时候模型调参的收益远不如搞一遍数据特征收益来得大。所以哪些学的不扎实也不重要,知道原理能掉包也就差不多了。(专门的算法研究部门如AIlab啥的可能还不一样,小弟不才从没去过,如有冒犯还请见谅~~~)

所以,想转就转吧。学习总是快乐的~

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个人入局AI不现实,还是要有平台

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谢谢分享, 书也看了一些, 总是似懂非懂,总觉得自己笨