如何从软件开发人员转型为人工智能工程师？ 第1张

从基于规则的编程转向数据驱动的学习，开启你的转型之旅，重点关注核心概念和工具。打下坚实的机器学习工作流程、算法和数学基础，以处理真实的数据集。此阶段注重概念理解和实际数据操作，为高级 AI 技术做好准备。

现在，您可以开始学习用于模式识别的神经网络，然后扩展到自然语言处理 (NLP) 以及计算机视觉和强化学习等新兴领域。探索用于语言任务的 Transformer，并尽早融入伦理考量。此阶段将基础机器学习 (ML) 与专业人工智能 (AI) 连接起来，包括用于基础生成的 RAG 以及用于多功能性的 CV/RL 基础知识。

通过实践项目运用您的知识，重点关注部署和可扩展系统。整合代理系统以实现自主工作流，并结合混合设置来提高可靠性。本月将理论转化为实践，重点关注 MLOps 以实现可用于生产的 AI。

通过专注于所选方向、建立作品集以及为职业生涯做好准备来提升你的技能。专注于高级技术，例如微调和快速工程，同时建立人脉。这最后一个阶段将帮助你成为一名具备全面素质、随时可投入工作的 AI 工程师。

Yogesh Kulkarni 的 TEDx 演讲“Hit Refresh”展示了如何通过有意识地重塑职业生涯，无论是从工程领域转向初创公司、从学术界转向机器学习，还是进入人工智能咨询领域，都能帮助你通过终身学习、成长型思维和勇于重新开始的勇气，驾驭快速技术变革的浪潮。

Janvi Kalra 的演讲详细剖析了她从软件工程师到人工智能工程师的成长历程——她采访了 46 家人工智能公司，并重点介绍了当今有抱负的人工智能工程师所需的关键行业角色、技能和策略（例如学习人工智能和评估初创公司的思维模型）。

大多数做出这一转变的软件开发者并没有完美的路线图。他们时间有限，充满疑虑，但拥有坚持下去的勇气。真正的区别在于一致性、社区和实际应用。所以，慢慢来，但要保持专注。即使感觉笨手笨脚，也要坚持构建。即使感觉不舒服，也要学习。因为六个月后，你不仅会理解人工智能的工作原理，还会成为一个能够构建它的人。