最簡單的就是參加職業培訓和看書。把大學學的線性代數，微積分，機率論和數理統計複習一下，看本python程式設計書籍，選擇tensorflow或caffe作為自己的主要深度學習框架，在上面程式設計實踐。當然，還要選擇一個主攻方向，比如計算機視覺，語音識別這些。這些搞懂了差不多入門了，後面可以根據主攻方向或者專案方向，看各大會議的論文，瞭解行業的現狀，有能力可以複線論文的演算法，並改進。當然，經典的書籍建議讀一讀，提高自己，比如深度學習，還有一些開原始碼

在大資料相關技術的推動下，目前人工智慧領域正在經歷一個前所未有的發展機遇，尤其是機器學習、計算機視覺、自然語言處理等領域，都受到了廣泛的關注。隨著產業網際網路的發展，未來大資料、物聯網、人工智慧等技術將廣泛落地到傳統行業，這必然會帶來大量的發展機會。

對於程式設計師來說，如果要轉行到人工智慧領域，需要做好以下幾個方面的準備：

第一：選擇一個切入點。人工智慧的研究領域集中在六大部分，分別是自然語言處理、自動推理、知識表示、計算機視覺、機器學習和機器人學，每個部分又有不同的細分方向。切入點的選擇一方面可以參考目前的工作崗位內容，另一方面也可以根據自己的興趣進行選擇，對於從事大資料相關開發的程式設計師來說，選擇機器學習方向會比較優雅。

第二：學習人工智慧基礎知識。人工智慧是一個典型的交叉型學科，涉及到哲學、數學、經濟學、計算機學、神經學、心理學、控制學和語言學等學科，所以人工智慧學習的難度比較大。對於程式設計師來說，往往具備紮實的數學和計算機學基礎，這是從事人工智慧研發的重要基礎條件。人工智慧的基礎知識包括人工智慧概念、問題求解、搜尋、對抗、知識表示、推理與規劃、機率推理、決策、樣例學習、感知與行動、機器人學等內容。

第三：案例開發。人工智慧雖然經過了半個多世紀的發展，但是整個行業依然處在初級階段，人工智慧領域依然有大量的課題需要攻克，尤其是落地應用問題，一直是困擾研發人員的重點問題。所以，在轉向人工智慧的過程中，一定要做大量的具體案例，積累一定的研發經驗，並逐漸形成自己的研發思路。

最後，要想系統的學習人工智慧，讀研是一個不錯的選擇。

想想清楚為什麼要轉行人工智慧，一味追求熱門技術對個人來說是沒有太大意義的。

高薪資背後是高競爭，高風險。轉行人工智慧一定要謹慎，否則就和被收割的韭菜無異了。

假設你是零基礎，如果有基礎的，可以略過自己已經掌握的部分技術。

1、務實基礎，學習高數和Python程式語言。

因為人工智慧裡面會設計很多資料、演算法的問題，而這些演算法又是數學推匯出來，所以你要理解演算法，就需要先學習一部分高數知識。

先將高等數學基礎知識學透，從基礎的資料分析、線性代數及矩陣等等入門，只有基礎有了，才會層層積累，不能沒有邏輯性的看一塊學一塊。

再就是學習python程式語言，Python具有豐富和強大的庫，作為人工智慧學習的基礎程式語言是非常適合的。

2、階段晉升，開始學習機器學習演算法+實踐演練。

掌握以上基礎以後，就要開始學習完機器學習的演算法，並透過案例實踐來加深理解和掌握。還有很多機器學習的小案例等著你來挑戰，前面掌握的好，後面當然輕鬆很多，步入深度學習

3、不斷挑戰，接觸深度學習。

深度學習需要機器大量的經過標註的資料來訓練模型，所以你的掌握一些資料探勘和資料分析的技能，然後你再用來訓練模式。在這裡你可能會有疑問，據說深度學習，好像有很多神經網路，看著好複雜，編輯這些神經網路那不是太難了，你大可放心，谷歌、亞馬遜、微軟等大公司已經把這些神經網路模型封裝在他們各自的框架裡面了，你只需要呼叫就可以了。

4、不斷實戰，曾倩自己的實力經驗。

實戰是檢驗真理的唯一標準。當你掌握了基本的技術理論，就要開始多實踐，不斷驗證自己的理論，更新自己的技術。如果有條件的話，可以從一個專案的前期資料探勘，到中間模型訓練，並做出一個有意思的原型，能把一整套的流程跑通，那麼恭喜你，你已經具備一名人工智慧初級工程師的水準了。