哦豁,终于等到你,这篇文章希望你是AI零基础哦...

0.背景

想起当年去贴吧问转行AI需要学什么被销售们忽悠的天花乱坠,
前几天看了下贴吧,果然还是那帮人,希望本文能产出点有用信息吧...

0.1. 知己

1. 个人背景
2. 机会成本
3. 职业规划

0.2. 知彼

1. AI简介
2. 岗位简介JD
3. 行业发展

1.if转行，这些文章可以参考学习

1. Dontla-我从非科班转到图像算法工程师（图像识别、机器学习、深度学习）(3个月)的经历—好友博主,每月100+博文的机械转行大佬,相信这么努力的人做什么都会开花结果,也是我学习的榜样,感谢!大家都是零基础过来的,相信优秀如你应该也会成功…
2. 什么是人工智能，人工智能的求职条件是什么？–如题,知己知彼,百战不殆!
3. 涨工资指南：为什么要学AI、AI薪资水平和就业前景分析—呃,相信这是大家关注的地方…
4. 想转行到机器学习，学到什么程度，才能找到工作？—言简意赅,精辟!
5. 想入行 AI，别让那些技术培训坑了你…—别纠结是否培训,都有成功失败案例…
6. 速成班出来的AI人才，老板到底要不要？6位导师告诉你行业真相—大佬们的视角看转行,很真实…
7. CV 方向，长期看好，短期谨慎？—这个更真实,疫情期间面试CV下来总结:数学+英语+Python复现论文模型+tf+pytorch实现功能+CPP优化模型+嵌入式设备项目落地实现,当然,这个是高端人才要求,我们是从零到一…
8. 吴恩达写给产业界的一份信：《你要弄明白人工智能能做什么，不能做什么》----所谓的产业边界是比较重要的,如我一样的外行最需要懂得地方,希望能追随吴恩达老师在工业AI领域发展…

2.学习之路

如果你还没放弃,如果你还想试试,接下来敲黑板了:
一定要有自己的学习路线!
一定要有持续学习的能力!
一定要有锲而不舍的精神!
最重要的其实是:
一定要多尝试!
一定要多乐观!

2.1 个人学习之路

大方向如下:

 1. 数学基础
 2. Python基础
 3. 机器学习
 4. 深度学习
 5. 计算机视觉
 6. 自然语言处理
 5&6 择一而为

至于水平,看重的是持续学习嘛!
下面分开说下个人学习内容,
在下是先总后分从上到下的学习方式:

认识AI-->制定学习路线--->模块学习-->总结面试--->持续学习

吴恩达深度学习笔记目录

AI技能树-收藏-感谢开源

2.2 推荐的学习之路

是不是觉得我个人的很low?
来了来了,大神的学习路线你指的拥有:（我就是参考和鲸社区-张怡小姐姐哦）
AI算法工程师炼成之路-张怡
http://girls-in-ai.github.io/Girls-In-AI/

3.推荐学习利器

3.1 Kagge

kaggle

3.2 菜鸟教程

python

3.3 B站

很多人在B站上的大学

3.4 Github

The tools you need to build what you want.

4.个人忠告及感想

4.1 个人感悟

 1. 难度警告！！！研究生起步不是说说而已...
 2. 坚持不懈的去学习...
 3. 保持乐观，不是每个人都需要去大厂或者去做算法，AI发展越来越快，各行业都会进入...
 4. 零基础需要的是入门，别在乎薪资，要追求工作机会和项目经验，才能沉淀自己...
 5. 选择真的比努力重要，当然对我们菜鸟来说选择并不多...
 6. 如果你喜欢持续学习，那么来吧，come on!

5.Now & Will 学习内容

5.1 tensorflow2

工业常用，工作必备技能，都说学生研究用pytorch，工程实现用tensorflow...

5.2 pytorch

同上...

5.3 opencv和halcon图像

图像处理必备，CV必备...

5.4 英语

这个很现实，AI很前端，技术更新很快，基本能力，要持续学习...

AI英语词汇
英语二词汇

5.5 计算机基础

转行必备常识，这个才是最容易看出来的和专业人士的差距所在...

推荐大学计算机第七版pdf

5.6 编程和数据结构

转行最可怕，提升最快的部分。。。

Leetcode
据结构与算法教程，数据结构C语言版教程！
python3菜鸟教程
Mysql-菜鸟教程

5.7 项目经验

工作的和自己收集的。。。

最后

以上就是感动小土豆为你收集整理的零基础AI人工智能的学习之路-从0到1-浅谈0.背景1.if转行，这些文章可以参考学习2.学习之路3.推荐学习利器4.个人忠告及感想5.Now & Will 学习内容的全部内容，希望文章能够帮你解决零基础AI人工智能的学习之路-从0到1-浅谈0.背景1.if转行，这些文章可以参考学习2.学习之路3.推荐学习利器4.个人忠告及感想5.Now & Will 学习内容所遇到的程序开发问题。

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