普通程序员如何转型人工智能？51CTO 为你准备了三步走学习路线
了解与IT相关的人和事人工智能是近年来热门的技术领域。对于想要在职业生涯更进一步的普通程序员来说，人工智能是一个有前途的过渡选择。然而，普通程序员转型人工智能并不容易。
向人工智能转型需要程序员在掌握至少一门编程语言的基础上，具备扎实的数学基础、计算机知识和算法知识，以及认知、神经科学等学科知识。那么，程序员如何转型为人工智能呢？
无需困惑！ 51CTO为技术人准备了“三步走”的人工智能实战转型学习路线。通过基础理论+硬核实践，帮助有兴趣从事人工智能相关职业的同学成为真正的AI工程师。
01
打下坚实的数学基础
首先，人工智能是一门非常典型的交叉学科。除了数学之外，还涉及很多相关学科。但在所有相关学科中，数学对于人工智能确实至关重要。
当前人工智能领域的研究离不开数学知识，其中机器学习就是一个非常典型的代表。从算法设计到算法实现，再到算法训练和算法验证，无一例外都离不开数学知识。
对于许多人来说，当他们离开学校时，很多数学知识都被抛在了后面。那么如何快速上手呢？您可以参考以下课程。
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课程top1
人工智能-基础数学视频课程
适用人群：人工智能、数据科学领域的学生。学习数据科学的数学基础。
课程目标：学习数据科学的数学基础。
课程简介：数据科学与人工智能基础数学课程旨在帮助学生快速打好数学基础，通俗易懂地讲解各个知识点。课程内容涉及高等数学、线性代数、概率论和统计学。学生在学习过程中应该以理解为出发点，不需要记住每一个公式就能快速学习核心知识点。
课程章节较多，没有基础知识的同学也可以按顺序学习。有基础知识的同学可以根据自己的需求选择性学习！
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课程top2
机器学习——数学基础
适用人群：有大学数学、线性代数、概率统计基础的学生。
课程目标：学习机器学习所需的三项基础数学知识：微积分、线性代数、概率统计。
课程简介：本课程讲授机器学习所需的两项基础数学知识：微积分和线性代数。
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课程top3
数据分析系列课程
深度学习
适用人群：希望成为编程、数据分析方面的跨界人才，尚未成功，但仍在努力的人。
课程目标：介绍CNN、RNN、LSTM等深度学习算法及其在Keras+环境中的实现。
课程简介：系统全面地介绍卷积神经网络、循环神经网络、长短期记忆网络等深度学习算法的原理、优缺点，并学习如何在（Keras+）环境下实现这些模型。
本课程注重统计原理和操作。详细解释了各种模型算法的特点，然后研究了这些方法的实现。
https://pic4.zhimg.com/v2-47b973ff311f7ef8118cc1adcfccb373_r.jpg
学习本课程后，学生将能够独立使用Keras+拟合神经网络、CNN、RNN、LSTM等各种深度学习模型，并可以使用VGG等现有模型进行迁移学习以满足实际研究工作或数据挖掘。项目中的建模需求。
02
积累机器学习和算法基础理论
除了数学，学习人工智能的基础还有什么？即机器学习的基础理论和算法知识，要求技术人员至少掌握一门编程语言。
在人工智能领域，最常用的编程语言包括C/C++、Java等，它们是机器学习中使用的核心编程语言。
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课程top1
神经网络基础入门视频课程
（C/C++/语言实现）
适用人群：有一定编程语言基础的学生，或者对神经网络感兴趣的学生。
课程目标：通过本课程，您可以快速了解神经网络的工作原理，提高对神经网络的理解，为深度学习打下基础。
课程简介：本课程是神经网络基础知识的入门课程。配有神经网络和卷积神经网络的理论讲解，以及实用的MNIST手写识别，提高学生对神经网络的理解。
这门神经网络基础课程为后续的高级深度学习课程奠定了理论基础；本课程的代码编程实现为C/C++，学生在学习过程中也可以使用其他语言，例如，Lua等；本课程有神经网络实现和测试版本，方便学生快速应用和学习。
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课程前2名
快速入门
适用人群：想要从事深度学习相关工作并对深度学习感兴趣的学生。
课程目标：了解深度学习的基本算法和用途。
课程简介：本课程从安装开始，从基础计算结构到深度学习的主要神经网络，全程有实际案例代码。它将一步步指导你如何使用深度学习框架、玩转模型训练等知识点。终于通过了项目：猫狗分类，实用深度学习工具。
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课程前3名
人工智能在行动
适用人群：想要学习人工智能技术的学生。
课程目标：掌握keras人工智能的实用技能。
课程简介：课程包括机器视觉、指纹识别、人脸识别、视网膜识别、虹膜识别、掌纹识别、专家系统、自动规划、智能搜索、定理证明、游戏、自动编程、智能控制、机器人、语言及实际应用知识例如图像理解和遗传编程。
03
尝试使用代码进行实际项目
目前人工智能领域有六大研究方向，包括计算机视觉、自然语言处理、机器学习、自动推理和知识表示。其中，计算机视觉是最容易学习和上手的。
不过，无论你选择哪个方向的学习，都有良好的就业前景。您可以选择下一步学习的兴趣方向，进一步深化学习。
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课程前1名
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实用的行人检测
适用人群：语言开发者、开发工程师、对人工智能和计算机视觉感兴趣的人、大学生、研究生。
课程目标：通过实际案例演示+行人检测模型训练、导出和使用的技术方案路径。
课程简介：在学习和基础知识的基础上，使用API和dnn模块实现数据标注和tf数据生成、SSD模型迁移学习训练、模型导出用于DNN模块（C++和）API调用演示，实现全链接从数据到模型训练到导出使用的技术路径，应用您所学到的知识，从一个示例中进行推论，并将其应用于任何对象检测问题的解决方案！
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课程前2名
人工智能 百度AI
语音识别JAVA视频课程
适用人群：所有研究人工智能应用的学生，所有利用AI技术进行研发的学生，自然语言识别、Java等高级语言的学生。
课程目标：5分钟开始JAVA和AI中基于语音的语音识别研发。
课程简介：这是国内的人工智能应用教程，不是科研教程。本教程可以让你将所有科学研究理论转化为实际实践，而无需处理复杂的数学、复杂的物理、控制论、信息论、神经生理学、语言、哲学和认知科学、神经生理学、心理学、计算机科学等学科。课程。
通过分析国内优质的百度开放AI API接口，进而开发人工智能的实际应用，主要涉及语音识别、文本识别、UNIT、知识图谱、人脸闸机、语音合成、卡片识别、词法分析、实际应用开发数据智能、AR、智能营销、人脸识别、机器人视觉、图像审核、视频内容审核、智能呼叫中心等。
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课程前3名
计算机视觉模型加速
实用教程
适用人群：C++及开发者、图像处理及开发者、本科生及研究生、模型加速研究开发者。
课程目标：在CPU上实现深度神经网络模型10倍加速，实时高FPS物体检测/道路分割/行人检测/人脸检测等。
课程简介：详细介绍整体架构、基本组件、核心组件DLDT和IE的使用、加速模型推理执行的开发流程和步骤、如何在C++环境下进行API调用以及相关SDK API功能，以及如何使用预训练模型快速开发高实时视频分析程序，如车牌识别、行人检测、人脸检测、道路分割、表情识别与提取等，利用模型优化器进行核心模型压缩转换、优化等技术演示和代码教学，一步步教你如何构建CPU级别的深度学习模型实时应用。
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