北大青鸟java培训：程序员转行人工智能怎么样？

程序员，以编码著成。

在当下成为一个程序员，是比较有前途的，很多人都在往程序员的道路上前进。

我们都知道，3-5年，程序员基本定型，有的程序员感觉自己没有什么发展前途了，于是想另谋生路。

山东北大青鸟http://www.kmbdqn.cn/认为人工智能行业在当下火，程序员转行人工智成功机率大吗?人工智能目前大火，各大型企业纷纷专心发展人工智能，比如阿里巴巴、腾讯、百度，还有华为、网易、海康威视、科大讯飞等公司，就在大力的招揽人工智能人才进行自我企业建设，以便更大的拓展自己的竞争优势，成为人工智能人才，年薪30万，真的简单。

总而言之，人工智能人才是当下特别稀缺的人才，程序员转行人工智成功机率大吗?机率很大，因为人工智能的学习，需要一门编程语言基础—Python，程序员有编程语言基础，学起Python比较有优势。

并且程序员的计算机基础也应该不差，学人工智能也需要，还有相应的数学、英语基础，程序员也不差。

程序员转行人工智成功机率大吗?机率很大，但是有的程序员你要让他自学人工智能进行人工智能转行吗，这对于他来说，难度是特别的大，因为他虽然比其他的人具备很大的优势，但是人工智能涵盖的知识面真的很广，他也不知道该如何下手。

那么在这样的情况下，该怎么办呢?

一、Python是解释语言，程序写起来非常方便

写程序方便对做机器学习的人很重要。 因为经常需要对模型进行各种各样的修改，这在编译语言里很可能是牵一发而动全身的事情，Python里通常可以用很少的时间实现。举例来说，在C等编译语言里写一个矩阵乘法，需要自己分配 *** 作数（矩阵）的内存、分配结果的内存、手动对BLAS接口调用gemm、最后如果没用smart pointer还得手动回收内存空间。Python几乎就是import numpynumpy.dot两句话的事。

当然现在很多面向C/C++库已经支持托管的内存管理了，这也让开发过程容易了很多，但解释语言仍然有天生的优势——不需要编译时间。这对机器学习这种需要大量prototyping和迭代的研究方向是非常有益工作效率的。

二、Python的开发生态成熟，有很多有用的库可以用

Python灵活的语法还使得包括文本 *** 作、list/dict comprehension等非常实用的功能非常容易高效实现（编写和运行效率都高），配合lambda等使用更是方便。这也是Python良性生态背后的一大原因。相比而言，Lua虽然也是解释语言，甚至有LuaJIT这种神器加持，但其本身很难做到Python这样，一是因为有Python这个前辈占领着市场份额，另一个也因为它本身种种反常识的设计（比如全局变量）。不过借着Lua-Python bridge和Torch的东风，Lua似乎也在寄生兴起。

三、Python效率超高

解释语言的发展已经大大超过许多人的想象。很多比如list comprehension的语法糖都是贴近内核实现的。除了JIT之外，还有Cython可以大幅增加运行效率。最后，得益于Python对C的接口，很多像gnumpy, theano这样高效、Python接口友好的库可以加速程序的运行，在强大团队的支撑下，这些库的效率可能比一个不熟练的程序员用C写一个月调优的效率还要高。

未来十年Python语言的发展前景形势一片大好，毫无疑问使用Python语言的企业将会越来越多，Python程序猿的人才缺口也将越来越大，认准时机，把握机遇，Python全栈开发工程师、Python开发工程师、自动化开发工程师、Linux运维工程师、Python爬虫开发工程师、前端开发工程师、大数据分析和数据挖掘等热门职位等你来选。

一、Python是解释语言，程序写起来非常方便

写程序方便对做机器学习的人很重要。 因为经常需要对模型进行各种各样的修改，这在编译语言里很可能是牵一发而动全身的事情，Python里通常可以用很少的时间实现。举例来说，在C等编译语言里写一个矩阵乘法，需要自己分配 *** 作数（矩阵）的内存、分配结果的内存、手动对BLAS接口调用gemm、最后如果没用smart pointer还得手动回收内存空间。Python几乎就是import numpynumpy.dot两句话的事。

当然现在很多面向C/C++库已经支持托管的内存管理了，这也让开发过程容易了很多，但解释语言仍然有天生的优势——不需要编译时间。这对机器学习这种需要大量prototyping和迭代的研究方向是非常有益工作效率的。

二、Python的开发生态成熟，有很多有用的库可以用

Python灵活的语法还使得包括文本 *** 作、list/dict comprehension等非常实用的功能非常容易高效实现（编写和运行效率都高），配合lambda等使用更是方便。这也是Python良性生态背后的一大原因。相比而言，Lua虽然也是解释语言，甚至有LuaJIT这种神器加持，但其本身很难做到Python这样，一是因为有Python这个前辈占领着市场份额，另一个也因为它本身种种反常识的设计（比如全局变量）。不过借着Lua-Python bridge和Torch的东风，Lua似乎也在寄生兴起。

三、Python效率超高

解释语言的发展已经大大超过许多人的想象。很多比如list comprehension的语法糖都是贴近内核实现的。除了JIT之外，还有Cython可以大幅增加运行效率。最后，得益于Python对C的接口，很多像gnumpy, theano这样高效、Python接口友好的库可以加速程序的运行，在强大团队的支撑下，这些库的效率可能比一个不熟练的程序员用C写一个月调优的效率还要高。

未来十年Python语言的发展前景形势一片大好，毫无疑问使用Python语言的企业将会越来越多，Python程序猿的人才缺口也将越来越大，认准时机，把握机遇，Python全栈开发工程师、Python开发工程师、自动化开发工程师、Linux运维工程师、Python爬虫开发工程师、前端开发工程师、大数据分析和数据挖掘等热门职位等你来选。

作为一名曾经的程序员，我曾经深感自己与自己的职业之间存在着一条鸿沟。没有心理准备和职业转变策略，转行对我来说是一条漫长而曲折的道路。

首先，我需要确定目标方向。在我思考职业方向时，我认为最重要的因素是内心的倾向和自己的特长。因此，我与朋友进行深入的探讨，梳理了自己的职业兴趣和能力。最终，我决定尝试与软件开发不同的方向，依托自己在编程技术方面的优势，转向智能硬件、人工智能等新兴技术。

接着，我便着手学习和磨练。然而，在学习时，我面临了种种困境，例如对新领域缺乏经验，对新技术的不了解，对找工作的困难，以及生活压力的煎熬等。我使用了各种线上、线下资讯解决方案，投入大量时间和精力来学习和寻找实践的机会。同时，几家公司拒绝了我的申请，使我对未来产生了质疑和挫折感。

但最终，我通过自己的努力，逐渐适应了新环境，加强了自己的技术水平和职业认知，进而获得了自己期望的工作机会。之后，我选择开启自己的创业之路，成立了一家人工智能技术创业公司，目前公司稳步发展。

回顾自己的经历，转行之路必然艰辛。一方面，需要克服从原来职业向新职业过渡的障碍，包括概念和知识上的巨大差异，能力水平的不足等。

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