近幾日，想必大家都被下面這支H5刷屏了。500張廣告海報預算2000塊，相當于一張就4元錢，誰會接這活兒?然而，這活居然被一個機器人接了!

阿里巴巴在今年五月份發布了王者榮耀超神者——魯!班!擔當起了人工智設計師一職，還兼職推塔嗎?賺不少啊，我的魯班!

“魯班”正式上崗后任務量駭人聽聞，2017年雙11將有4億張Banner由魯班設計，設計師聽了都怕。

這相當于每秒做8000張海報!讓我們設計師腫么辦?go die嗎?“俺們學習+鍛造多年，盡然還不如一個機器人?”——來自設計師的心底哀怨。

你可能發現人工智能已經在慢慢切入我們的日常工作，但是還沒有發展到極端，它還站在發展的起跑線，需要被充實，需要發展、深度研究和開發。

于是乎，我就來告訴設計師以及那些即將被人工智能所代替的初級勞動力們包括想轉行的程序員，在哪里跌倒，就要在哪里站起來!——轉行人工智能，成為AI工程師。

然而又是什么樣的人適合轉行去人工智能呢?

1、會計、文員、助理、前臺、設計師、教師、銷售等等容易被AI輕易取代的崗位

他們也算是平時經常用電腦工作，對于一些電腦上的基本操作也很熟練，平時壓力不大，較穩定，那這類人適合學習人工智能嗎?

答案是OK的，因為這類人，工資不高，穩定久了，也想改變，畢竟這個行業，有可能會被即將到來的人工智能，直接取代，也就是說已經有隨時失業的風險了，所以他們也是著急于改變自己的工作，這時如果有計算機或者數學基礎，學習人工智能就是個不錯的轉行選擇。

教師整天在學校教書育人，平時工作穩定，工資也較穩定，但是在這一批人當中，有很多是爸媽讓自己選擇這份工作的，也就是不甘的選擇了這份工作，原因是這份工作很穩定，爸媽想讓自己可以輕松的工作。壓力小一些。

然而這類人當中，有很多才華高的人，不甘于做老師，因為當老師一般的工資不會非常高，而這時如果想要突破這個收入，選擇AI是一個很不錯的機會。

他們有著教育他人的領悟力，自身的理解能力了是超強的，這種領悟力去學習人工智能是非常快的。

2、最適合轉入AI的莫過于程序員和在讀大學生了吧。

對于程序員來說，碼農之路并不是一帆風順。對于每一個入行IT業的社會青年來說，誰不是抱著想要成為***峰的技術大咖或者躍進管理崗的小目標?

然而往往更多的人并非互聯網吹捧的如此耀眼，仿佛每一個程序員都是世界的領頭人，身懷絕技，社會的弄潮兒，其實普遍都是借此糊口的普通人。

每天工作內容就是跟其他程序員討論、編寫代碼、熬夜編寫代碼、解決BUg、和用戶溝通、Diss產品以及被老板Diss，不知道那一天才能被伯樂賞識，從此萬事無憂。

但是還沒等到伯樂，你的年齡越來越大，身體漸漸發福，開始發現自己已經不能像兩三年前那樣肆無忌憚的熬夜，好不容易認識了異性朋友卻不懂如何去相處，好像一開始選擇碼農之路的懲罰慢慢襲來。

從事越久你會發現越力不從心，老板也總是更看好年輕人，在這個日新月異的社會，稍晚一步，感覺好像就要被新青年替代。

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想過要轉行，可是就實際而言，程序員的薪資已經超過很多行業的同級別崗位薪資，城市生活成本又在不斷提升，你還敢輕易轉行嗎?

調查的數據顯示，程序員一般都會在30-35歲左右轉行，然而轉行率***的就是創業，這里的創業不是說獨立出去拿著百萬融資開始一心一意研發自己的IT產品，而大多是回老家開個餐館或是開家奶茶店、花店。

隨著“大數據”“云計算”“人工智能”等等科技的興起，IT行業在今后三到五年將會迎來一個高速發展期。這也就意味著會出現大量的人才缺口，尤其是具有綜合能力的高端IT人才將會成為各大企業爭搶的重點對象。人工智能可謂是個從業時間越長就越掙錢的領域。

程序員在30歲以后往往都會遇到開發瓶頸期，人工智能是個不錯的調整方向。

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中國人工智能行業正處于一個創新發展時期，對人才的需求也在同步急劇增長。商情數據旗下國內領先的產業研究咨詢服務機構中商產業研究院權威發布《2017年中國人工智能行業市場前景研究報告》。報告顯示，目前，我國人工智能領域發展迅速。

據中商產業研究院大數據顯示，2015年中國的人工智能市場規模達12億美元，預測將在2020年達到91億美元的規模，這意味著在未來幾年內，每年的增長速度都達到50%。未來將只有兩種公司，一種是有人工智能的公司，一種是不賺錢的公司，何去何從，應早有打算。

如今程序員轉人工智能的優勢就在于具備行業基礎，既然不敢直接了當轉去別的行業，為何不奮勇向前，繼續IT之路?

對于還沒有畢業或者剛剛畢業的大學生，恰好也是在***的時機，新青年可以很快接受、理解新事物，學習能力也更強，既年輕又有興趣那是***不過了。

以下數據顯示，管理崗在各崗位中薪酬***，平均達到 23k，數據開發和人工智能緊隨其后，都在 20k以上。人工智能在互聯網崗位薪酬排名中位列第三。

當你確定好轉人工智能時，問題就來了，你不知道該如何入手，你去網站收集各大網站的免費教學視頻，書籍推薦買了許多本，真正看完的三分之一不到，既學不會又浪費時間，想自學的人比比皆是，但是真正靠自學成為AI技術人材的卻***。

所以小編給大家梳理了一條高效學習路徑，希望對你的自學之路能夠有起到一定的引導作用：

首先，你是零基礎的話，就先將高等數學基礎知識學透，從基礎的數據分析、線性代數及矩陣等等入門，只有基礎有了，才能層層積累，不能沒有邏輯性的看一塊學一塊。具體學習內容請看圖。 

其次就是Python，Python具有豐富和強大的庫。它常被昵稱為膠水語言，能夠把用其他語言制作的各種模塊(尤其是C/C++)很輕松地聯結在一起。比如3D游戲中的圖形渲染模塊，性能要求特別高，就可以用C/C++重寫，而后封裝為Python可以調用的擴展類庫。這是人工智能必備知識。

為什么強調學習Python呢?

因為它運用廣泛

Python被廣泛用于后端開發、游戲開發、網站開發、科學運算、大數據分析、云計算、圖形開發等領域，Python在軟件質量控制、提升開發效率、可移植、組件集成、豐富庫支持等各方面均處于先進地位。

因為它較容易入門

Python具有簡單、易學、免費、開源、可擴展、可嵌入、面向對象等優點，它的面向對象甚至比java和c#.net更徹底。

因為它是全球三大流行語言之一

根據TIOBE***排名，Python已超越C#，與Java，C語言一起成為全球前3大***語言

接下來就是人工智能的重點學習內容，如果是已經從業多年的程序員可以就此開始學習： 

機器學習(Machine Learning, ML)是一門多領域交叉學科，涉及概率論、統計學、逼近論、凸分析、算法復雜度理論等多門學科。

它是人工智能的核心，是使計算機具有智能的根本途徑，其應用遍及人工智能的各個領域，它主要使用歸納、綜合而不是演繹。

推薦算法是計算機專業中的一種算法，通過一些數學算法，推測出用戶可能喜歡的東西，推薦算法就是利用用戶的一些行為，通過一些數學算法，推測出用戶可能喜歡的東西。在人工智能里起到一定的判斷作用。

人工智能深度學習以及數據挖掘都是對機器學習的進一步探究，學習過程中不能缺少實際項目應用的操作，如果沒有實操性的學習在以后的工作中很難適應新項目。 

分布式搜索引擎是根據地域、主題、IP地址及其它的劃分標準，將全網分成若干個自治區域，在每個自治區域內設立一個檢索服務器的裝置。這些就是人工智能主要應該學習的內容。

自學其實是一種低效且不劃算的學習方式，既浪費了時間還不能把知識點學透。要想得到就先付出，所以建議在有條件的情況下報班學習，學習過后既提升了自己的工作技能又可以在工作中掙回學費，一舉兩得。

不管你是設計師還是有經驗的程序員、沒經驗的大學生或是其他崗位的小白，轉人工智能只要你找到方法堅持學習，從業時間越長，價值也就會逐漸體現出來了，想轉人工智能并非難事。