傳統程序員怎麼轉型

A. 程序員以後不從事IT行業，可以轉行做什麼

需要不斷地學習新知識。當然，任何行業都需要學習新知識。但IT行業需要的是技術知識，而且，一旦跟不上，以前的就知識也就沒什麼用了。比如，的界面開發，現在卻幾乎沒人用了。年輕化。技術方面，只需要年輕人。尤其是計算機軟體開發，越年輕越好還是個程序員，基本上沒希望了。當然，可以走管理層。但那需要要麼有超強的技術基礎，要麼有超強的市場眼光。可惜，我都沒有，直到現在，仍然是個初學者。

B. 如果程序員想要轉行，可以去做什麼呢

程序員轉行能夠 做的領域挺多的，如果你搞清楚程序員的優點在哪兒，改行的情況下充分運用這一優點，那麼改行的成本費便會很低，通過率就高。程序員的優點取決於懂技術性，這在一些非技術性領域便是優點沒有錯這就是程序猿的優點，如果是在技術性有關領域，程序猿的技術性優點很有可能就表明不出來，終究大夥兒全是搞技術性的。

可是，在別的行業，程序員的技術性優點就顯出出來。假如把這個優點發揮好，那麼就很受歡迎的。就例如，平常這些不明白技術性的人聽聞你是程序猿，第一反應就是你的技術性毫無疑問很牛。

運用好技術性開展內部換崗，低成本風險性也低。內部換崗是程序員轉行最立即合理的方法，例如換崗產品運營，項目風險管理，乃至市場銷售職位都可以。

2、改行做專業技術培訓，無論是做線上培訓，或是線下培訓。這類全是能夠 非常好的運用程序猿的技術性優點的。對於是找一個培訓學校打工賺錢，或是跟她們協作，乃至自身搞技術性自媒體平台，那麼就看自身的狀況來定了。

3、改行到非技術性有關職位，這類不太提議，由於相當於便是舍棄以前的技術性優點了。一切都是從零開始，成本費太高了。

C. 程序員行業也是「青春飯」，以後有哪些轉型的方向

要成為一名程序員，不僅要忍受無休止的加班，還要承擔失業後的各種不確定風險。一般情況下，國內程序員如果不成為公司管理層，40歲之前就會失業。要成為公司的管理層對普通人來說就更難了！所以很多人認為程序員吃青春飯。考慮到程序員目前的生活狀況，作者同意這種說法。

但是，如果真的熱愛程序員這份工作，該怎麼辦？可以選擇轉行！

不用說，過了35歲，你的一線編碼能力肯定會下降，你的速度和效率肯定沒有25歲的程序員快。但是沒關系，因為編程只是你整個武器庫中最不重要的部分。你的經驗，你的視野，你的架構能力，你的管理能力，你的分析問題和解決問題的能力，遠遠不局限於技術領域。

D. 資深程序員想轉行，選擇什麼行業最容易

程序員曾經是一個人人稱羨享受高薪的職業，可是隨著科學技術的日益發展，程序開發漸漸發展成為一個人人都可以涉足的行業，只要經過培訓，就可以成為一個初級的程序設計者，往日的光環逐漸褪去。此外，行業也有程序員最多做到30歲就要重新定位的說法存在。在這樣的背景下，越來越多的程序員開始思考轉型的問題。那麼，程序員轉型的話可以做什麼呢？下面濟南IT培訓優就業給大家列舉幾個常見的例子~

4、做IT培訓

培訓越來越成為應屆畢業生從校園走向社會的跳板之一。掌握一些熱門的技術，參與過一些有實力的項目，同時對教師這一職業嚮往已久的程序員來說，培訓是展示才能，獲得高薪的又一平台。你可以不是那麼牛的技術開發者，但只要你能培養出牛氣的開發者，相信你在培訓這條路上可以越走越順暢。

當然，還有很多其他的行業可以供想要轉行的程序員選擇。濟南IT培訓優就業（itzx007）總結，作為要轉行的人來說，首先要明確自己的興趣，「做自己愛好的事，並從中取得報酬」，物質精神兩不誤，才能體會出生活的韻味。

E. 程序員如何轉行

現在程序員越來越多，這個職業，說難也難，說容易也容易。有年齡大的程序員，也有年輕的程序員，相比較來說，年輕的程序員轉行相對選擇機會大一點。畢竟還年輕可以學跟多知識，鍛煉自己，選擇的行業也比較廣泛。

大多數程序員每個階段肯定都有或大或小的迷茫期。總而言之，不過轉行到那種行業，最主要還是自己開心，在開心的前提下去學習，努力工作。讓自己的生活過得更豐富一點，開心一點，減少對未來的恐懼。

還在做程序員的朋友們，希望

F. 程序員未來前景如何大齡程序員出路在哪裡

年齡大的普通程序員，將來的出路無非就是以下三個：
1、穩定地待在一家公司，有一定產出效率，成為一顆螺絲釘，不出彩也不出醜，就像之前棉紡廠的工人那樣，直到這家公司不行了，找另一家，繼續做個普通一兵。其實這事兒和幾十年前的工人一樣，只是時代不一樣，職業的名字變了。
2、尋找相對優勢，到稀缺你技術、能力、經驗的地方，找到存在感。比如一線城市回退到二線、三線；比如互聯網頂級公司的普通程序員進入小公司；比如互聯網行業的普通程序員進入傳統行業有軟體部門的公司。
3、轉行，想干什麼干什麼去，很多人認為，一個 35 歲以上的程序員相比較一個 20來歲的畢業生，精神狀況、身體狀況必定是不如剛剛大學畢業的年輕人，所以要盡早轉行。那麼問題來了，程序員是吃青春飯的嗎？程序員的職業發展到底如何呢？
首先，我覺得時至今日，相比其他職業，程序員仍然是一個投入產出比比較高的職業。程序員不是一個「吃青春飯」的職業，而是一個常青的職業。程序員其實也並沒有我們想像中那麼累，很多互聯網公司的工作環境、工作氛圍、員工福利都是非常不錯的：彈性工作，定期團建，免費健身；一日三餐、零食飲料應有盡有。對於頭腦靈活、思維敏捷，但還沒有明確職業目標的理工科畢業生而言，把程序員作為職業生涯的起點，應該會是一個不錯的選擇。以北京為例，應屆畢業起薪在 8000-10000 元，比其他職業高出不少。程序員現在小蜜蜂雲工作了解很多遠程可辦公的，全職兼職都是有的，可供的選擇還是比較多的。
程序員在職業生涯第一個階段，通常是 3-5 年。這個階段要以職業探索為主，腳踏實地寫好每一行代碼。只有快速學習和成長，掌握過硬的專業技能，這樣才能在職場立足，走好未來的路。現在程序員的職業領域已經細分到了令人發指的地步，比如：大數據工程師、雲計算工程師、某某語言工程師、系統架構師、web 前端工程師、嵌入式軟體工程師、資料庫開發工程師等等。

G. 普通程序員如何向人工智慧方向轉型

當下，人工智慧已經成為越來越火的一個方向。普通程序員，如何轉向人工智慧方向，是知乎上的一個問題。

這個學習路線是這樣設計的：首先了解這個領域，建立起全面的視野，培養起充足的興趣，然後開始學習機器學習的基礎，這里選擇一門由淺入深的課程來學習，課程最好有足夠的實驗能夠進行實戰。基礎打下後，對機器學習已經有了充足的了解，可以用機器學習來解決一個實際的問題。

這時還是可以把機器學習方法當作一個黑盒子來處理的。實戰經驗積累以後，可以考慮繼續進行學習。這時候有兩個選擇，深度學習或者繼續機器學習。深度學習是目前最火熱的機器學習方向，其中一些方法已經跟傳統的機器學習不太一樣，因此可以單獨學習。除了深度學習以外，機器學習還包括統計學習，集成學習等實用方法。

如果條件足夠，可以同時學習兩者，一些規律對兩者是共通的。學習完後，你已經具備了較強的知識儲備，可以進入較難的實戰。這時候有兩個選擇，工業界的可以選擇看開源項目，以改代碼為目的來讀代碼;學術界的可以看特定領域的論文，為解決問題而想發論文。

無論哪者，都需要知識過硬，以及較強的編碼能力，因此很能考察和鍛煉水平。經過這個階段以後，可以說是踏入AI領域的門了。「師傅領進門，修行在個人」。之後的路就要自己走了。

下面是關於每個階段的具體介紹：

0.領域了解

在學習任何一門知識之前，首先第一步就是了解這個知識是什麼?它能做什麼事?它的價值在什麼地方?如果不理解這些的話，那麼學習本身就是一個沒有方向的舟，不知道駛向何處，也極易有沉船的風險。了解這些問題後，你才能培養出興趣，興趣是最好的引路人，學習的動力與持久力才能讓你應付接下來的若干個階段。關於機器學習是什麼，能做什麼，它與深度學習以及人工智慧的關系，可以看我寫的博客從機器學習談起。

1.知識准備

如果你離校過久，或者覺得基礎不牢，最好事先做一下准備復習工作。「工欲善其事，必先利其器」。以下的准備工作不多，但足以應付後面階段的學習。

數學：復習以下基本知識。線性代數：矩陣乘法;高數：求導;概率論：條件與後驗概率。其他的一些知識可以在後面的學習的過程中按需再補;

英文：常備一個在線英文詞典，例如愛詞霸，能夠不吃力的看一些英文的資料網頁;

FQ：可以隨時隨地上Google，這是一個很重要的工具。不是說網路查的不能看，而是很多情況下Google搜出來的資料比網路搜的幾十頁的資料還管用，尤其是在查英文關鍵字時。節省時間可是很重要的學習效率提升;

2.機器學習

機器學習的第一門課程首推Andrew Ng的機器學習。這門課程有以下特點：難度適中，同時有足夠的實戰例子，非常適合第一次學習的人。cs229這門課程我這里不推薦，為什麼，原因有以下：

時間：cs229的時間太早，一些知識已經跟不上當今的發展，目前最為火熱的神經網路一筆帶過。而Cousera上神經網路可是用了兩個課時去講的!而且非常詳細;教學：Ng在cs229時候的教學稍顯青澀，可能是面對網路教學的原因。有很多問題其實他都沒有講清楚，而且下面的人的提問其實也很煩躁，你往往不關心那些人的問題。這點在Coursera上就明顯得到了改善，你會發現Ng的教學水平大幅度改善了，他會對你循循善誘，推心置腹，由淺入深的教學，在碰到你不明白的單詞術語時也會叫你不要擔心，更重要的，推導與圖表不要太完善，非常細致清晰，這點真是強力推薦;字幕：cs229的字幕質量比Coursera上的差了一截。Coursera上中文字幕翻譯經過了多人把關，質量很有保證;作業：cs229沒有作業，雖然你可以做一些，但不會有人看。這點遠不如Coursera上每周有deadline的那種作業，而且每期作業提交上去都有打分。更重要的是，每期作業都有實際的例子，讓你手把手練習，而且能看到自己的成果，成就感滿滿!

3.實踐做項目

學習完了基礎課程，你對機器學習就有了初步了解。現在使用它們是沒有問題的，你可以把機器學習演算法當作黑盒子，放進去數據，就會有結果。在實戰中你更需要去關心如何獲取數據，以及怎麼調參等。如果有時間，自己動手做一個簡單的實踐項目是最好的。

這里需要選擇一個應用方向，是圖像(計算機視覺)，音頻(語音識別)，還是文本(自然語言處理)。這里推薦選擇圖像領域，這裡面的開源項目較多，入門也較簡單，可以使用OpenCV做開發，裡面已經實現好了神經網路，SVM等機器學習演算法。項目做好後，可以開源到到 Github 上面，然後不斷完善它。實戰項目做完後，你可以繼續進一步深入學習，這時候有兩個選擇，深度學習和繼續機器學習;

4.深度學習

深度學習：深度學習是目前最火熱的研究方向。有以下特點：知識更新快，較為零碎，沒有系統講解的書。因此學習的資源也相對零散，下面是一些資源介紹。其中不推薦的部分並不代表不好，而是在這個初學階段不合適：

推薦，UFLDL：非常好的DL基礎教程，也是Andrew Ng寫的。有很詳盡的推導，有翻譯，且翻譯質量很高;推薦，Deep learning (paper)：2015年Nature上的論文，由三位深度學習界的大牛所寫，讀完全篇論文，給人高屋建瓴，一覽眾山小的感覺，強烈推薦。如果只能讀一篇論文了解深度學習，我推薦此篇。這篇論文有同名的中文翻譯;推薦，Neural networks and deep learning：這本書的作者非常擅長以淺顯的語言表達深刻的道理，雖然沒有翻譯，但是閱讀並不困難;推薦，Recurrent Neural Networks：結合一個實際案例告訴你RNN是什麼，整篇教程學完以後，會讓你對RNN如何產生作用的有很清晰的認識，而這個效果，甚至是讀幾篇相關論文所沒有的;不推薦，Neural Networks for Machine Learning University of Toronto Coursera：深度學習創始人教的課，最大的問題是太難，而且老先生的吐字有時不是很標准;不推薦，Deep Learning (book)：同樣也是由深度學習大牛所寫的書，但感覺就像是第二作者，也就是他的學生所寫的。很多內容都講了，但是感覺也沒講出什麼內容來，只是告訴你來自那篇論文，這樣的話可能直接閱讀論文更合適。不推薦，cs231n：李菲菲的課程，很有名，專門講CNN。但是這門課程有一個最大的問題，就是沒有字幕，雖然有youtube的自動翻譯字幕，但有還不如沒有。

5.繼續機器學習

深度學習未必就是未來的一定主流，至少一些大牛是這么認為的。傳統的機器學習有如下特點，知識系統化，有相對經典的書。其中統計學習(代表SVM)與集成學習(代表adaboost)是在實踐中使用非常多的技術。下面是相關資源：

推薦，機器學習(周志華)：如果是在以前，機器學習方面的經典教材首推PRML，但現在周老師的書出來以後，就不再是這樣了。首先推薦讀周老師的書。這本書有一個特點，那就是再難的道理也能用淺顯精煉的語言表達出來。正如周老師的名言：「體現你水平的地方是把難的東西講容易了，而不是把容易的東西講難，想把一個東西講難實在太簡單」;

不推薦，Pattern Recognition And Machine Learning：當前階段不推薦。PRML是以貝葉斯的觀點看待很多機器學習方法，這也是它的一大特色。但對於初學者來說，這種觀點其實並無必要。而且此書沒有中文翻譯，當前階段硬啃很容易放棄;

6.開源項目

當知識儲備較為充足時，學習可以再次轉入實踐階段。這時候的實踐仍然可以分兩步走，學習經典的開源項目或者發表高質量的論文。開源項目的學習應該以盡量以優化為目的，單純為讀代碼而學習效果往往不太好。好的開源項目都可以在Github 里搜索。這里以深度學習為例。深度學習的開源優秀庫有很多，例如torch，theano等等，這里列舉其中的兩個：

推薦，DeepLearnToolbox：較早的一個深度學習庫，用matlab語言撰寫，較為適合從剛學習的課程轉入學習。遺憾的是作者不再維護它了;

推薦，tensorflow：Google的開源庫，時至今日，已經有40000多個star，非常驚人，支持移動設備;

7.會議論文

較好的課程都會推薦你一些論文。一些著名的技術與方法往往誕生於一些重要的會議。因此，看往年的會議論文是深入學習的方法。在這時，一些論文中的內容會驅使你學習數學中你不擅長的部分。有時候你會覺得數學知識儲備不夠，因此往往需要學習一些輔助課程。

當你看完足夠的論文以後，在這個階段，如果是在校學生，可以選擇某個課題，以發論文為目的來學習研究。一般來說，論文是工作的產物。有時候一篇基於實驗的論文往往需要你寫代碼或者基於開源項目。因此開源項目的學習與會議論文的工作兩者之間是有相關的。

兩者可以同時進行學習。關於在哪裡看論文，可以看一下CCF推薦排名，了解一下這個領域里有哪些優秀的會議。

下面介紹兩個圖像與機器學習領域的著名頂級會議：

CVPR：與另兩個會議ICCV和ECCV合稱計算機視覺領域的三大會，注意會議每年的主頁是變動的，因此搜索需要加上年份;Conference on Neural Information Processing Systems：簡稱NIPS，許多重要的工作發表在這上面，例如關於CNN的一篇重要論文就是發表在上面;

8.自由學習

到這里了，可以說是進入這個門了。下面可以依據興趣來自由學習。前階段不推薦的學習資源也可隨意學習，下面是點評：

cs229：Ng寫的講義很不錯，其中關於SVM的推導部分很清晰，想學習SVM推薦;Neural Networks for Machine Learning：大牛的視角跟人就是不一樣，看看Hinton對神經網路是怎麼看的，往往會讓你有種原來如此的感悟。其實看這門課程也等同於讀論文，因為幾乎每節課的參考資料里都有論文要你讀;CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition：最新的知識，還有詳細的作業。國內應該有團隊對字幕進行了翻譯，可以找找;PRML：作為一門經典的機器學習書籍，是很有閱讀必要的，會讓你對機器學習擁有一個其他的觀察視角;

五.總結

本文的目的是幫助對AI領域了解不深，但又想進入的同學踏入這個門。這里只說踏入，是因為這個領域的專精實在非常困難，需要數年的積累與努力。在進行領域學習前，充分認識自己的特點，制定合適的學習方法是十分重要的。

首先得對這個領域進行充分了解，培養興趣。在學習時，保持著循序漸進的學習方針，不要猛進的學習過難資源;結合著學習與實踐相輔的策略，不要只讀只看，實際動手才有成就感。學習某個資源時要有充分的目的，不是為了學開源項目而看代碼，而是為了寫開源項目而看;不是為了發論文而寫論文，而是為了做事情而寫論文。

本文來自公眾號：「大技術技術匯」，guanzhu了解大數據行業學習大數據技術和學習路線，還有免費學習資料放送。

如果一個學習資源對你過難，並不代表一定是你的問題，可能是學習資源的演講或撰寫人的問題。能把難的問題講簡單的人才是真正有水平的人。所以，一定要學習優質資源，而不是不分青紅皂白的學習。最後，牢記以興趣來學習。學習的時間很長，過程也很艱難，而只有興趣才是讓你持之以恆，攻克難關的最佳助力。

H. 程序員如何轉型為大數據工程師

主要是從兩者所要求的能力上來分析。首先，大數據工程師是需要有計算機編碼能力的，因為面對海量的非結構化數據，你要從中挖掘出有價值的東西，需要設計演算法與編寫程序去實現，而程序員最牛的能力就是編寫簡潔高效的代碼，去實現人們許許多多美妙的夢想，編碼能力越強的程序員越有可能成為優秀的大數據工程師。

其次，大數據工程師需要統計學與應用數學相關的能力背景，數據挖掘與分析是需要設計數據模型和演算法的，應該說程序員是有這個基礎的，我見過最牛逼的程序員一般都不是科班出來的，通常是數學專業，因此提高演算法設計能力是程序員轉型大數據工程師的關鍵因素。

第三，大數據工程師需要具備某一行業的業務知識，大數據的挖掘與分析最終都要服務於市場，並對產品的銷售與企業的發展起到重大推動作用，那才是有價值的大數據分析，因此大數據是不能脫離市場的，它必須與某一行業的應用想結合起來才容易產生更大的價值，通常程序員都是在做某一行業的軟體，經過多年的學習與磨練，對某一行業的業務知識是有積累的，因此從來這一點上來看，程序員是很容易過渡到大數據工程師的。

I. 程序員轉行可以做什麼

面對著日新月異的代碼和語言，你是否感到了力不從心？稍有懈怠，就跟不上崗位需要了？身體漸漸的發福，熬夜寫代碼開始扛不住了嗎？

這個時代很殘酷也相對公平，殘酷的地方在於世界的變化之快容不得人有片刻懈怠，公平的地方在於：不論你是年輕還是年老，都要靠實力說話。

那些被時代拋棄的永遠都是跑得比較慢甚至在原地徘徊的人，即所謂的工作十年卻只有一年工作經驗。

年輕程序員的優勢在於年輕和激情，大齡程序員的優勢在於閱歷和經驗。所以，年輕程序員不要有跨越年齡階段的焦慮，大齡程序員也不要覺得年輕人搶了自己的飯碗。

每個年齡段都有自己要解決和面臨的問題，認清自己內心真正的需求和渴望，再去尋找適合自己的棲身之地打怪升級，才是當務之急哦。

J. 普通程序員如何向人工智慧方向轉型

當下，人工智慧已經成為越來越火的一個方向。普通程序員，如何轉向人工智慧方向，是知乎上的一個問題。

這個學習路線是這樣設計的：首先了解這個領域，建立起全面的視野，培養起充足的興趣，然後開始學習機器學習的基礎，這里選擇一門由淺入深的課程來學習，課程最好有足夠的實驗能夠進行實戰。基礎打下後，對機器學習已經有了充足的了解，可以用機器學習來解決一個實際的問題。

這時還是可以把機器學習方法當作一個黑盒子來處理的。實戰經驗積累以後，可以考慮繼續進行學習。這時候有兩個選擇，深度學習或者繼續機器學習。深度學習是目前最火熱的機器學習方向，其中一些方法已經跟傳統的機器學習不太一樣，因此可以單獨學習。除了深度學習以外，機器學習還包括統計學習，集成學習等實用方法。

如果條件足夠，可以同時學習兩者，一些規律對兩者是共通的。學習完後，你已經具備了較強的知識儲備，可以進入較難的實戰。這時候有兩個選擇，工業界的可以選擇看開源項目，以改代碼為目的來讀代碼;學術界的可以看特定領域的論文，為解決問題而想發論文。

無論哪者，都需要知識過硬，以及較強的編碼能力，因此很能考察和鍛煉水平。經過這個階段以後，可以說是踏入AI領域的門了。「師傅領進門，修行在個人」。之後的路就要自己走了。

下面是關於每個階段的具體介紹：

0.領域了解

在學習任何一門知識之前，首先第一步就是了解這個知識是什麼?它能做什麼事?它的價值在什麼地方?如果不理解這些的話，那麼學習本身就是一個沒有方向的舟，不知道駛向何處，也極易有沉船的風險。了解這些問題後，你才能培養出興趣，興趣是最好的引路人，學習的動力與持久力才能讓你應付接下來的若干個階段。關於機器學習是什麼，能做什麼，它與深度學習以及人工智慧的關系，可以看我寫的博客從機器學習談起。

1.知識准備

如果你離校過久，或者覺得基礎不牢，最好事先做一下准備復習工作。「工欲善其事，必先利其器」。以下的准備工作不多，但足以應付後面階段的學習。

數學：復習以下基本知識。線性代數：矩陣乘法;高數：求導;概率論：條件與後驗概率。其他的一些知識可以在後面的學習的過程中按需再補;

英文：常備一個在線英文詞典，例如愛詞霸，能夠不吃力的看一些英文的資料網頁;

FQ：可以隨時隨地上Google，這是一個很重要的工具。不是說網路查的不能看，而是很多情況下Google搜出來的資料比網路搜的幾十頁的資料還管用，尤其是在查英文關鍵字時。節省時間可是很重要的學習效率提升;

2.機器學習

機器學習的第一門課程首推Andrew Ng的機器學習。這門課程有以下特點：難度適中，同時有足夠的實戰例子，非常適合第一次學習的人。cs229這門課程我這里不推薦，為什麼，原因有以下：

時間：cs229的時間太早，一些知識已經跟不上當今的發展，目前最為火熱的神經網路一筆帶過。而Cousera上神經網路可是用了兩個課時去講的!而且非常詳細;教學：Ng在cs229時候的教學稍顯青澀，可能是面對網路教學的原因。有很多問題其實他都沒有講清楚，而且下面的人的提問其實也很煩躁，你往往不關心那些人的問題。這點在Coursera上就明顯得到了改善，你會發現Ng的教學水平大幅度改善了，他會對你循循善誘，推心置腹，由淺入深的教學，在碰到你不明白的單詞術語時也會叫你不要擔心，更重要的，推導與圖表不要太完善，非常細致清晰，這點真是強力推薦;字幕：cs229的字幕質量比Coursera上的差了一截。Coursera上中文字幕翻譯經過了多人把關，質量很有保證;作業：cs229沒有作業，雖然你可以做一些，但不會有人看。這點遠不如Coursera上每周有deadline的那種作業，而且每期作業提交上去都有打分。更重要的是，每期作業都有實際的例子，讓你手把手練習，而且能看到自己的成果，成就感滿滿!

3.實踐做項目

學習完了基礎課程，你對機器學習就有了初步了解。現在使用它們是沒有問題的，你可以把機器學習演算法當作黑盒子，放進去數據，就會有結果。在實戰中你更需要去關心如何獲取數據，以及怎麼調參等。如果有時間，自己動手做一個簡單的實踐項目是最好的。

這里需要選擇一個應用方向，是圖像(計算機視覺)，音頻(語音識別)，還是文本(自然語言處理)。這里推薦選擇圖像領域，這裡面的開源項目較多，入門也較簡單，可以使用OpenCV做開發，裡面已經實現好了神經網路，SVM等機器學習演算法。項目做好後，可以開源到到 Github 上面，然後不斷完善它。實戰項目做完後，你可以繼續進一步深入學習，這時候有兩個選擇，深度學習和繼續機器學習;

4.深度學習

深度學習：深度學習是目前最火熱的研究方向。有以下特點：知識更新快，較為零碎，沒有系統講解的書。因此學習的資源也相對零散，下面是一些資源介紹。其中不推薦的部分並不代表不好，而是在這個初學階段不合適：

推薦，UFLDL：非常好的DL基礎教程，也是Andrew Ng寫的。有很詳盡的推導，有翻譯，且翻譯質量很高;推薦，Deep learning (paper)：2015年Nature上的論文，由三位深度學習界的大牛所寫，讀完全篇論文，給人高屋建瓴，一覽眾山小的感覺，強烈推薦。如果只能讀一篇論文了解深度學習，我推薦此篇。這篇論文有同名的中文翻譯;推薦，Neural networks and deep learning：這本書的作者非常擅長以淺顯的語言表達深刻的道理，雖然沒有翻譯，但是閱讀並不困難;推薦，Recurrent Neural Networks：結合一個實際案例告訴你RNN是什麼，整篇教程學完以後，會讓你對RNN如何產生作用的有很清晰的認識，而這個效果，甚至是讀幾篇相關論文所沒有的;不推薦，Neural Networks for Machine Learning University of Toronto Coursera：深度學習創始人教的課，最大的問題是太難，而且老先生的吐字有時不是很標准;不推薦，Deep Learning (book)：同樣也是由深度學習大牛所寫的書，但感覺就像是第二作者，也就是他的學生所寫的。很多內容都講了，但是感覺也沒講出什麼內容來，只是告訴你來自那篇論文，這樣的話可能直接閱讀論文更合適。不推薦，cs231n：李菲菲的課程，很有名，專門講CNN。但是這門課程有一個最大的問題，就是沒有字幕，雖然有youtube的自動翻譯字幕，但有還不如沒有。

5.繼續機器學習

深度學習未必就是未來的一定主流，至少一些大牛是這么認為的。傳統的機器學習有如下特點，知識系統化，有相對經典的書。其中統計學習(代表SVM)與集成學習(代表adaboost)是在實踐中使用非常多的技術。下面是相關資源：

推薦，機器學習(周志華)：如果是在以前，機器學習方面的經典教材首推PRML，但現在周老師的書出來以後，就不再是這樣了。首先推薦讀周老師的書。這本書有一個特點，那就是再難的道理也能用淺顯精煉的語言表達出來。正如周老師的名言：「體現你水平的地方是把難的東西講容易了，而不是把容易的東西講難，想把一個東西講難實在太簡單」;

不推薦，Pattern Recognition And Machine Learning：當前階段不推薦。PRML是以貝葉斯的觀點看待很多機器學習方法，這也是它的一大特色。但對於初學者來說，這種觀點其實並無必要。而且此書沒有中文翻譯，當前階段硬啃很容易放棄;

6.開源項目

當知識儲備較為充足時，學習可以再次轉入實踐階段。這時候的實踐仍然可以分兩步走，學習經典的開源項目或者發表高質量的論文。開源項目的學習應該以盡量以優化為目的，單純為讀代碼而學習效果往往不太好。好的開源項目都可以在Github 里搜索。這里以深度學習為例。深度學習的開源優秀庫有很多，例如torch，theano等等，這里列舉其中的兩個：

推薦，DeepLearnToolbox：較早的一個深度學習庫，用matlab語言撰寫，較為適合從剛學習的課程轉入學習。遺憾的是作者不再維護它了;

推薦，tensorflow：Google的開源庫，時至今日，已經有40000多個star，非常驚人，支持移動設備;

7.會議論文

較好的課程都會推薦你一些論文。一些著名的技術與方法往往誕生於一些重要的會議。因此，看往年的會議論文是深入學習的方法。在這時，一些論文中的內容會驅使你學習數學中你不擅長的部分。有時候你會覺得數學知識儲備不夠，因此往往需要學習一些輔助課程。

當你看完足夠的論文以後，在這個階段，如果是在校學生，可以選擇某個課題，以發論文為目的來學習研究。一般來說，論文是工作的產物。有時候一篇基於實驗的論文往往需要你寫代碼或者基於開源項目。因此開源項目的學習與會議論文的工作兩者之間是有相關的。

兩者可以同時進行學習。關於在哪裡看論文，可以看一下CCF推薦排名，了解一下這個領域里有哪些優秀的會議。

下面介紹兩個圖像與機器學習領域的著名頂級會議：

CVPR：與另兩個會議ICCV和ECCV合稱計算機視覺領域的三大會，注意會議每年的主頁是變動的，因此搜索需要加上年份;Conference on Neural Information Processing Systems：簡稱NIPS，許多重要的工作發表在這上面，例如關於CNN的一篇重要論文就是發表在上面;

8.自由學習

到這里了，可以說是進入這個門了。下面可以依據興趣來自由學習。前階段不推薦的學習資源也可隨意學習，下面是點評：

cs229：Ng寫的講義很不錯，其中關於SVM的推導部分很清晰，想學習SVM推薦;Neural Networks for Machine Learning：大牛的視角跟人就是不一樣，看看Hinton對神經網路是怎麼看的，往往會讓你有種原來如此的感悟。其實看這門課程也等同於讀論文，因為幾乎每節課的參考資料里都有論文要你讀;CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition：最新的知識，還有詳細的作業。國內應該有團隊對字幕進行了翻譯，可以找找;PRML：作為一門經典的機器學習書籍，是很有閱讀必要的，會讓你對機器學習擁有一個其他的觀察視角;

五.總結

本文的目的是幫助對AI領域了解不深，但又想進入的同學踏入這個門。這里只說踏入，是因為這個領域的專精實在非常困難，需要數年的積累與努力。在進行領域學習前，充分認識自己的特點，制定合適的學習方法是十分重要的。

首先得對這個領域進行充分了解，培養興趣。在學習時，保持著循序漸進的學習方針，不要猛進的學習過難資源;結合著學習與實踐相輔的策略，不要只讀只看，實際動手才有成就感。學習某個資源時要有充分的目的，不是為了學開源項目而看代碼，而是為了寫開源項目而看;不是為了發論文而寫論文，而是為了做事情而寫論文。

本文來自公眾號：「大技術技術匯」，guanzhu了解大數據行業學習大數據技術和學習路線，還有免費學習資料放送。

如果一個學習資源對你過難，並不代表一定是你的問題，可能是學習資源的演講或撰寫人的問題。能把難的問題講簡單的人才是真正有水平的人。所以，一定要學習優質資源，而不是不分青紅皂白的學習。最後，牢記以興趣來學習。學習的時間很長，過程也很艱難，而只有興趣才是讓你持之以恆，攻克難關的最佳助力。