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隨著大數據的發展，基于數據的人工智能也進入了一個全新的發展階段，經過了60多年發展的人工智能也逐漸讓人們看到了更多的可能。目前在很多特定場景下，已經有大量的智能體（Agent）被投入到實際的應用中。人工智能在發展的同時也釋放了大量相關的研發崗位，所以目前人工智能領域是一個就業的熱門方向。
雖然人工智能的熱潮正在席卷科技界，但是我們必須清晰的認識一個問題，那就是目前人工智能的發展依然處在早期階段，還有大量的技術難關等待突破，在這種情況下，人工智能領域的招聘往往以中高端人才為主。
人工智能領域對于程序員來說并不陌生，因為人工智能的基礎學科中就包括計算機，所以對于程序員來說，轉型做人工智能的研發還是有一定基礎的。但是，人工智能的研發不僅僅有計算機，還有數學、哲學、經濟學、神經學、控制學和語言學等內容，所以人工智能人才的培養周期往往比較長，人才短缺成為了制約人工智能發展的一個重要原因。
對于普通程序員來說，轉向AI方向有兩條比較清晰的路線，一條路線是通過自主學習的方式完成崗位轉換，從而進入人工智能領域，另一條路線就是讀研。
自主學習進入人工智能領域是不少程序員的選擇，但是這種方式最大的問題是如何能夠系統的學習人工智能。由于人工智能領域的內容并沒有形成一個完善的知識結構，對于自學者來說，如何入手是一個大問題。對于程序員來說，選擇這種學習方式就從基本的人工智能知識入手，從基礎研發崗位開始做起，然后一步一步深入人工智能的研發。
目前大數據的技術體系已經比較成熟了，隨著大數據的發展，大數據與人工智能之間的界限也越來越模糊。對于普通程序員來說，一個比較現實的選擇是從大數據開始學起，然后通過大數據進入機器學習領域，然后再逐漸全面展開。
對于條件允許的程序員來說，通過讀研進入人工智能領域是一個不錯的選擇。