锅炉设计转行 AI，可行吗？
下面有些在知乎政治不正确的话，匿了，怕被喷。 似乎没被喷，那就取匿好了～首先回答一下可不可能。答案当然可能，其实你本科学什么专业也就是三年的区别而已，头一年通识课大家都差不多，也就后两年专业课和实习有区别，说得不好听的，自己学个两年补上还不行吗？反正大学大家都知道，课程设置虽然合理但是讲得是真水。所以专业并不能阻碍你做什么。但是，后面的才最重要的现实的问题。首先，ai的岗位有什么。其实主要有两部分，开发岗和研究岗。我见过太多的学生喊着要转ai，其实只是不想写代码还想在it领域分一杯羹。这本身无可厚非，但问题是可能吗？开发岗和一般的开发工作没什么太大的区别，依旧需要写工业级的代码，只是稍微看一些新文章，搞清算法而已。这本身和计算机的任何一个领域没有太大区别。不管你在计算机做什么业务，在完成code的时候接触一些客户的领域知识是不可避免的，具体到ai的开发，只是你的客户变成了ai用户而已，领域知识变成了ai，所以其实和其他没有太大区别，代码依旧要写，而且是大批量写。根据题主的描述，这似乎不是题主想要的。题主想要的应该是很多人想去的那种代码量不大的是研究岗位。相比开发而言，更多的精力的确不在code上，而在一些诸如实验之类的环节上。然而问题是这部分岗位在大公司招的都是什么人？主流是phd，少数人极为优秀的master。招聘最可靠的途径也不是投简历，而是在conference上因为发表的某篇优秀文章被看中。（的确有靠投简历进的，但是conference的成功率会大很多）。要进入这样的一个岗位需要的就是发表高质量论文了，在诸如NIPS，ICML之类上发些有意义而不是灌水的文章，而想要做到这一步。靠个人力量是肯定不行的，必须依赖平台，原因很简单，发这些文章做实验是要机器的，而这些机器的花费个人是承担不起的。最简单的例子，ImageNet是很重要的数据集，用它作为实验数据往往是有很高可信度的，但是你没有一个小机群或者足够的卡，这种数据怎么可能跑得动？所以，最可靠的进入研究岗的途径其实是去经费充足的学校念一个phd，依靠实验室的资源发paper，然后去conference被相中。回到题主的情况上，我所见最好的途径其实是跨申美帝的cs master，念完以后去念phd，然后去发paper。为什么不直接申phd？是因为phd往往对科研文章本身就有要求，题主本科非cs出身，说在本科发表了a区文章显然不现实。但是master不一样，master因为美帝追求政治正确的diversity，在某些学校不同学术背景的反而容易被录取，只要题主现在去刷点code题，去找一些计算机的项目面试参与一下，被录取还是有可能的。而在master期间发表好文章，然后申phd可行性大很多。下面是在知乎政治不正确的话：这条路需要的时间大概在七年左右，花费需要80万以上（学费加生活费），然后才会有那么一个去研究岗的较大可能。这并不只针对题主，对大部分本科cs出身的也是适用的。只是本科cs可以换成直接申phd和在国内念master再出去而已。研究岗真的需要那么多人吗？机器学习研究岗的确缺人，但是缺的主要是指有高质量paper的phd，不是只会写code或者会几个模型推导的同学。如果出发点只是不想写code的话，其实来念计算机就是个错。。。为了防止题主想去的是开发岗有漏答。。。再补一下开发岗的路子。。。开放岗就去国内或者国外的计算机一流的学校念一个master，然后通过内推去面试，刷好一般的算法题，搞清模型推导和原理，然后面试过了就行了。其实这样的岗位也就是一般的计算机的岗位，只是多一些人工智能的领域知识而已。