程序员 30 岁要不要转？如果转，什么方向好？

近几日，想必大家都被下面这支H5刷屏了。500张广告海报预算2000块，相当于一张就4元钱，谁会接这活儿？然而，这活居然被一个机器人接了！

阿里巴巴在今年五月份发布了王者农药超神者——鲁！班！担当起了人工智设计师一职，还兼职推塔吗？赚不少啊，我的鲁班！

“鲁班”正式上岗后任务量骇人听闻，2017年双11将有4亿张Banner由鲁班设计，设计师听了都怕。

这相当于每秒做8000张海报！让我们设计师肿么办？go die吗？“俺们学习+锻造多年，尽然还不如一个机器人？”——来自设计师的心底哀怨。

看完这个小视频，你就会发现人工智能已经在慢慢切入我们的日常工作，但是还没有发展到极端，它还站在发展的起跑线，需要被充实，需要发展、深度研究和开发。

于是乎，我就来告诉设计师以及那些即将被人工智能所代替的初级劳动力们包括想转行的程序员，在哪里跌倒，就要在哪里站起来！——转行人工智能，成为AI工程师。

然而又是什么样的人适合转行去人工智能呢？

1、会计、文员、助理、前台、设计师、教师、销售等等容易被AI轻易取代的岗位

他们也算是平时经常用电脑工作，对于一些电脑上的基本操作也很熟练，平时压力不大，较稳定，那这类人适合学习人工智能吗？

答案是OK的，因为这类人，工资不高，稳定久了，也想改变，毕竟这个行业，有可能会被即将到来的人工智能，直接取代，也就是说已经有随时失业的风险了，所以他们也是着急于改变自己的工作，这时如果有计算机或者数学基础，学习人工智能就是个不错的转行选择。

教师整天在学校教书育人，平时工作稳定，工资也较稳定，但是在这一批人当中，有很多是爸妈让自己选择这份工作的，也就是不甘的选择了这份工作，原因是这份工作很稳定，爸妈想让自己可以轻松的工作。压力小一些。

然而这类人当中，有很多才华高的人，不甘于做老师，因为当老师一般的工资不会非常高，而这时如果想要突破这个收入，选择AI是一个很不错的机会。

他们有着教育他人的领悟力，自身的理解能力了是超强的，这种领悟力去学习人工智能是非常快的。

2、最适合转入AI的莫过于程序员和在读大学生了吧。

对于程序员来说，码农之路并不是一帆风顺。对于每一个入行IT业的社会青年来说，谁不是抱着想要成为最高峰的技术大咖或者跃进管理岗的小目标？

然而往往更多的人并非互联网吹捧的如此耀眼，仿佛每一个程序员都是世界的领头人，身怀绝技，社会的弄潮儿，其实普遍都是借此糊口的普通人。

每天工作内容就是跟其他程序员讨论、编写代码、熬夜编写代码、解决BUg、和用户沟通、Diss产品以及被老板Diss，不知道那一天才能被伯乐赏识，从此万事无忧。

但是还没等到伯乐，你的年龄越来越大，身体渐渐发福，开始发现自己已经不能像两三年前那样肆无忌惮的熬夜，好不容易认识了异性朋友却不懂如何去相处，好像一开始选择码农之路的惩罚慢慢袭来。

从事越久你会发现越力不从心，老板也总是更看好年轻人，在这个日新月异的社会，稍晚一步，感觉好像就要被新青年替代。

想过要转行，可是就实际而言，程序员的薪资已经超过很多行业的同级别岗位薪资，城市生活成本又在不断提升，你还敢轻易转行吗？

调查的数据显示，程序员一般都会在30-35岁左右转行，然而转行率最高的就是创业，这里的创业不是说独立出去拿着百万融资开始一心一意研发自己的IT产品，而大多是回老家开个餐馆或是开家奶茶店、花店。

随着“大数据”“云计算”“人工智能”等等科技的兴起，IT行业在今后三到五年将会迎来一个高速发展期。这也就意味着会出现大量的人才缺口，尤其是具有综合能力的高端IT人才将会成为各大企业争抢的重点对象。人工智能可谓是个从业时间越长就越挣钱的领域。

程序员在30岁以后往往都会遇到开发瓶颈期，人工智能是个不错的调整方向。

中国人工智能行业正处于一个创新发展时期，对人才的需求也在同步急剧增长。商情数据旗下国内领先的产业研究咨询服务机构中商产业研究院权威发布《2017年中国人工智能行业市场前景研究报告》。报告显示，目前，我国人工智能领域发展迅速。

据中商产业研究院大数据显示，2015年中国的人工智能市场规模达12亿美元，预测将在2020年达到91亿美元的规模，这意味着在未来几年内，每年的增长速度都达到50%。未来将只有两种公司，一种是有人工智能的公司，一种是不赚钱的公司，何去何从，应早有打算。

如今程序员转人工智能的优势就在于具备行业基础，既然不敢直接了当转去别的行业，为何不奋勇向前，继续IT之路？

对于还没有毕业或者刚刚毕业的大学生，恰好也是在最好的时机，新青年可以很快接受、理解新事物，学习能力也更强，既年轻又有兴趣那是最好不过了。

以下数据显示，管理岗在各岗位中薪酬最高，平均达到 23k，数据开发和人工智能紧随其后，都在 20k以上。人工智能在互联网岗位薪酬排名中位列第三。

当你确定好转人工智能时，问题就来了，你不知道该如何入手，你去网站收集各大网站的免费教学视频，书籍推荐买了许多本，真正看完的三分之一不到，既学不会又浪费时间，想自学的人比比皆是，但是真正靠自学成为AI技术人材的却寥寥无几。

所以小编给大家梳理了一条高效学习路径，希望对你的自学之路能够有起到一定的引导作用：

首先，你是零基础的话，就先将高等数学基础知识学透，从基础的数据分析、线性代数及矩阵等等入门，只有基础有了，才能层层积累，不能没有逻辑性的看一块学一块。具体学习内容请看图。

其次就是Python，Python具有丰富和强大的库。它常被昵称为胶水语言，能够把用其他语言制作的各种模块（尤其是C/C++）很轻松地联结在一起。比如3D游戏中的图形渲染模块，性能要求特别高，就可以用C/C++重写，而后封装为Python可以调用的扩展类库。这是人工智能必备知识。

为什么强调学习Python呢？

因为它运用广泛

Python被广泛用于后端开发、游戏开发、网站开发、科学运算、大数据分析、云计算、图形开发等领域，Python在软件质量控制、提升开发效率、可移植、组件集成、丰富库支持等各方面均处于先进地位。

因为它较容易入门

Python具有简单、易学、免费、开源、可扩展、可嵌入、面向对象等优点，它的面向对象甚至比java和c#.net更彻底。

因为它是全球三大流行语言之一

根据TIOBE最新排名，Python已超越C#，与Java，C语言一起成为全球前3大最流行语言

接下来就是人工智能的重点学习内容，如果是已经从业多年的程序员可以就此开始学习：

机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。

它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。

推荐算法是计算机专业中的一种算法，通过一些数学算法，推测出用户可能喜欢的东西，推荐算法就是利用用户的一些行为，通过一些数学算法，推测出用户可能喜欢的东西。在人工智能里起到一定的判断作用。

人工智能深度学习以及数据挖掘都是对机器学习的进一步探究，学习过程中不能缺少实际项目应用的操作，如果没有实操性的学习在以后的工作中很难适应新项目。

分布式搜索引擎是根据地域、主题、IP地址及其它的划分标准，将全网分成若干个自治区域，在每个自治区域内设立一个检索服务器的装置。这些就是人工智能主要应该学习的内容。

自学其实是一种低效且不划算的学习方式，既浪费了时间还不能把知识点学透。要想得到就先付出，所以建议在有条件的情况下报班学习，学习过后既提升了自己的工作技能又可以在工作中挣回学费，一举两得。

不管你是设计师还是有经验的程序员、没经验的大学生或是其他岗位的小白，转人工智能只要你找到方法坚持学习，从业时间越长，价值也就会逐渐体现出来了，想转人工智能并非难事。

以上学习路径都被归纳总结在“人工智能”就业课程，由北风网www.ibeifeng.com提供。

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