一般來說學計算機的都得考計算機證，這樣在以後的找工作中還是有很大的幫助的

零基礎轉行人工智能領域是具有較大困難的，原因在於三方面：

其一是人工智能是典型的交叉學科，涉及到數學、計算機、哲學、控制學、神經學和語言學等諸多學科，不僅知識量比較大，學習難度也比較大；

其二是學習人工智能需要有一定的實踐場景，需要有數據和算力的支撐；

其三是人工智能學習方向諸多，不同的方向需要組織不同的知識結構，而且由於人工智能技術體系尚未完善，在沒有專業人士的指導下，很難深入。

（一）、有計劃、分步驟的學習

學習需要循序漸進，不能一口吃個大胖子。人工智能本身也是一個不斷在研發、完善的過程。作為一個普通小白人員，建議先看看人工智能的基本書籍，在大腦中對人工智能有一個大概的概念結構，然後再根據自己的擅長去決定走那個分支，補充哪些知識。

（二）、多參加人工智能相關活動

要學好人工智能，除了看各種書籍，還有一個重要的途徑就是多參加一些人工智能的相關活動，通過現場觀摩、操作，把理性知識變為感性知識，理性認識和感性認識相互滲透，加深自己對所學知識的理解。

實踐是檢驗真理的唯一標準。當你掌握了基本的技術理論，同時通過現場實操，不斷驗證自己的理論，更新自己的技術，從而更能激發自己對人工智能行業的興趣。

（三）、結交同行，互相學習

人工智能牽涉領域非常廣泛，平時多結交同行，相互學習，共同探討，開闊眼界，擴大自己的知識面，將有助於快速提昇自己的等級。

（四）、了解行業動態及論文

了解行業最新動態和研究成果，比如各位大咖的經典論文、博客、讀書筆記、微博微信等媒體資訊，時刻保持清新的頭腦和正確的方向。