有程式設計底子，數學要好，人工智慧演算法就是數學，我現在也是在補機率論與數理統計，蛋疼的很，少壯不努力老大徒傷悲

俺年薪可沒這麼高！試著分享一下個人體會，不喜莫噴！al平臺的鞏築首先是以服務為主體，它以連線各系統資料為媒介，並以服務物件指令做出高速，高效，遠端最精確的使用者體驗，在發達的西方諸國的人才儲備已走在前列，當然京廣津滬深等一線城市也人才濟濟，當然一顆樹果子沒成熟之前，你只能懷著望梅的心態，在這之前，唯有緊追慢趕，方能到達想去的目標地！

得益於大資料的快速發展，AI也獲得了前所未有的發展契機，因為資料是AI的基礎，所以在當今的大資料時代，市場似乎對AI時代的到來已經迫不及待了，大量的科技公司開始佈局AI研發，大量的AI專案陸續上馬。

相對於市場的發展速度來說，人才的供給速度遠遠落後了，由於AI人才的培養週期比較長，而且由於AI涉及到的學科又比較多，所以能夠培養AI人才的高校也非常有限，這些都是導致AI人才短缺的重要因素，相信未來AI人才的短缺情況將持續較長一段時間。又由於從事AI研發的工程師往往都具有較高的學歷，大部分都是碩士研究生或以上學歷，所以目前AI工程師的薪資待遇普遍比較高，年薪百萬的也大有人在。

要想成為一名AI工程師有兩個比較常見的渠道，一個渠道是加入AI研發專案組，透過專案來不斷完善自身的知識結構，進而開始從事AI相關研發工作。另一個渠道是讀研，讀研不僅有大塊的時間可以學習AI相關知識，而且透過參加課題組能夠形成一個系統有效的研發方法。目前透過讀研來進入AI領域是一個比較現實的選擇。

雖然目前AI研發正在如火如荼的進行當中，但是整個AI領域的研發依然處在初級階段，目前的AI產品也還屬於弱人工智慧階段，AI領域還有大量的難點需要被解決，因此目前AI領域的人才需求往往以中高階人才為主，這也是為什麼目前選擇讀研是加入AI領域的好辦法。

對於普通的程式設計師來說，如果想成為一名AI工程師，需要具備紮實的數學基礎、演算法設計能力、演算法實現能力（程式設計基礎）和行之有效的研發方法。