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隨著大數(shù)據(jù)的發(fā)展，基于數(shù)據(jù)的人工智能也進(jìn)入了一個(gè)全新的發(fā)展階段，經(jīng)過了60多年發(fā)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(chǎng)景下，已經(jīng)有大量的智能體（Agent）被投入到實(shí)際的應(yīng)用中。人工智能在發(fā)展的同時(shí)也釋放了大量相關(guān)的研發(fā)崗位，所以目前人工智能領(lǐng)域是一個(gè)就業(yè)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(rèn)識(shí)一個(gè)問題，那就是目前人工智能的發(fā)展依然處在早期階段，還有大量的技術(shù)難關(guān)等待突破，在這種情況下，人工智能領(lǐng)域的招聘往往以中高端人才為主。
人工智能領(lǐng)域?qū)τ诔绦騿T來說并不陌生，因?yàn)槿斯ぶ悄艿幕A(chǔ)學(xué)科中就包括計(jì)算機(jī)，所以對(duì)于程序員來說，轉(zhuǎn)型做人工智能的研發(fā)還是有一定基礎(chǔ)的。但是，人工智能的研發(fā)不僅僅有計(jì)算機(jī)，還有數(shù)學(xué)、哲學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、神經(jīng)學(xué)、控制學(xué)和語言學(xué)等內(nèi)容，所以人工智能人才的培養(yǎng)周期往往比較長(zhǎng)，人才短缺成為了制約人工智能發(fā)展的一個(gè)重要原因。
對(duì)于普通程序員來說，轉(zhuǎn)向AI方向有兩條比較清晰的路線，一條路線是通過自主學(xué)習(xí)的方式完成崗位轉(zhuǎn)換，從而進(jìn)入人工智能領(lǐng)域，另一條路線就是讀研。
自主學(xué)習(xí)進(jìn)入人工智能領(lǐng)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(tǒng)的學(xué)習(xí)人工智能。由于人工智能領(lǐng)域的內(nèi)容并沒有形成一個(gè)完善的知識(shí)結(jié)構(gòu)，對(duì)于自學(xué)者來說，如何入手是一個(gè)大問題。對(duì)于程序員來說，選擇這種學(xué)習(xí)方式就從基本的人工智能知識(shí)入手，從基礎(chǔ)研發(fā)崗位開始做起，然后一步一步深入人工智能的研發(fā)。
目前大數(shù)據(jù)的技術(shù)體系已經(jīng)比較成熟了，隨著大數(shù)據(jù)的發(fā)展，大數(shù)據(jù)與人工智能之間的界限也越來越模糊。對(duì)于普通程序員來說，一個(gè)比較現(xiàn)實(shí)的選擇是從大數(shù)據(jù)開始學(xué)起，然后通過大數(shù)據(jù)進(jìn)入機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，然后再逐漸全面展開。
對(duì)于條件允許的程序員來說，通過讀研進(jìn)入人工智能領(lǐng)域是一個(gè)不錯(cuò)的選擇。