一般的程序員怎么向人工智能方向靠攏？

在大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)的推動下，目前人工智能領(lǐng)域正在經(jīng)歷一個前所未有的發(fā)展機遇，尤其是機器學(xué)習(xí)、計算機視覺、自然語言處理等領(lǐng)域，都受到了廣泛的關(guān)注。隨著產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，未來大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等技術(shù)將廣泛落地到傳統(tǒng)行業(yè)，這必然會帶來大量的發(fā)展機會。

對于程序員來說，如果要轉(zhuǎn)行到人工智能領(lǐng)域，需要做好以下幾個方面的準(zhǔn)備：

第一：選擇一個切入點。人工智能的研究領(lǐng)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(xué)習(xí)和機器人學(xué)，每個部分又有不同的細(xì)分方向。切入點的選擇一方面可以參考目前的工作崗位內(nèi)容，另一方面也可以根據(jù)自己的興趣進(jìn)行選擇，對于從事大數(shù)據(jù)相關(guān)開發(fā)的程序員來說，選擇機器學(xué)習(xí)方向會比較優(yōu)雅。

第二：學(xué)習(xí)人工智能基礎(chǔ)知識。人工智能是一個典型的交叉型學(xué)科，涉及到哲學(xué)、數(shù)學(xué)、經(jīng)濟學(xué)、計算機學(xué)、神經(jīng)學(xué)、心理學(xué)、控制學(xué)和語言學(xué)等學(xué)科，所以人工智能學(xué)習(xí)的難度比較大。對于程序員來說，往往具備扎實的數(shù)學(xué)和計算機學(xué)基礎(chǔ)，這是從事人工智能研發(fā)的重要基礎(chǔ)條件。人工智能的基礎(chǔ)知識包括人工智能概念、問題求解、搜索、對抗、知識表示、推理與規(guī)劃、概率推理、決策、樣例學(xué)習(xí)、感知與行動、機器人學(xué)等內(nèi)容。

第三：案例開發(fā)。人工智能雖然經(jīng)過了半個多世紀(jì)的發(fā)展，但是整個行業(yè)依然處在初級階段，人工智能領(lǐng)域依然有大量的課題需要攻克，尤其是落地應(yīng)用問題，一直是困擾研發(fā)人員的重點問題。所以，在轉(zhuǎn)向人工智能的過程中，一定要做大量的具體案例，積累一定的研發(fā)經(jīng)驗，并逐漸形成自己的研發(fā)思路。

最后，要想系統(tǒng)的學(xué)習(xí)人工智能，讀研是一個不錯的選擇。

我從事互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)多年，目前也在帶計算機專業(yè)的研究生，主要的研究方向集中在大數(shù)據(jù)和人工智能領(lǐng)域，我會陸續(xù)在頭條寫一些關(guān)于互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)方面的文章，感興趣的朋友可以關(guān)注我，相信一定會有所收獲。

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