35 岁 IT 老兵，转型 AI 程序员，我真的做错了吗？
【CSDN按】每天的新闻千千万，天天追热点的笔者累了，今天笔者只想讲故事，故事的主人公是田松君。他是计算机专业研究生毕业，工龄 8 年。
十年前，计算机专业是当时的高薪职业，圈内一直流转有“程序员工资领跑同龄人”的传说，幸运的是，田松君赶上了第一波程序员热潮。
近两年，随着人工智能的兴起，人工智能工程师变成抢手的人才。通过一份猎聘数据的报告显示，同样是敲代码，人工智能工程师却比普通程序员多出5 万年薪，这让田松君下定决心改变，接下来是田松君讲给我们的故事。
一个年过 35 岁的理工科老腊肉！
我是在 2018 年转型到人工智能，进场谈不上早。
下定决心转型人工智能，并不是一时头脑发热，在经历了 2017 年的人工智能的风口之后，我发现所有的互联网公司，尤其是 Google、微软、百度、腾讯等巨头，无不在布局人工智能技术和市场。
尤其是以 BAT 为首的互联网巨头，甚至都在美国硅谷，大肆高薪挖掘人工智能人才。听说现在只要是机器学习算法岗位，少则月薪 20K，高则甚至可达 100K 以上……甚至业内有人称，这一次的人工智能爆发，是互联网 3.0 时代的开启。
尤其当我注意到，今年的《政府工作报告》，再次提到了有关于人工智能的内容，篇幅更多、政策更好，让我真正看到了发展的方向和机会。所以，我下定决心了。
但和我一起的同龄人，并没有因此而心动，因为本身程序员的发展，也是挺好的，很多人都觉得，没必要再折腾一下。
这就像刚从学校毕业后，有人选择留在大城市，打拼一番事业，有人喜欢回到小城镇生活一样，选择不同，没有对错之分。
在不熟悉的领域，很多时候，转行就意味着降职降薪，没有相关工作经验，自然需要一段时间的过渡期。在转型前，我是一个小部门的技术经理，年薪 40 万；转型后，我的职位是推荐算法工程师，年薪 50.4 万。
我看好的，是人工智能未来发展的潜力，随着科技的进步，人们都想要追求更高品质的生活，人工智能在未来的落地应用，将会越来越多，所以前期的过渡是非常有必要的，另外前期扎实的基础，对未来的发展，也会非常的有利。
这在后续发展上，一定会是从量变到质变的过程！
下决心转型后，开始逐步了解这方面的内容，当然也有逛社区贴吧，最开始考虑过自学的方式，但因为自学积极性差，又无从下手，加上我身边，也没有出现自学成功转型人工智能的例子，所以不得不放弃。
到目前为止，我认为参加培训班，仍然是转型人工智能的唯一途径！
参加 CSDN 学院的课程的机缘，是因为本校的老师授课，CSDN 学院卿来云老师，是中国科学院大学计算机与控制学院副教授，智亮老师是 Google Tensorflow 框架的 Contributor ，我非常认可课程师资的力量。
两位老师各有擅长之处，卿来云老师在公式的推导、算法等方面非常熟练；智亮老师的优势，主要是偏工程实践、编码方面。这能保证我们学员的全方面的发展，无论是在算法推导方面、还是工程实践方面，都能学到很多东西。
因为工作的原因，我学习的时候是在职的，当时的职位是技术经理，每天把任务分配给其他同事就可以了，所以自己有比较多的时间，可以用在学习上。那段时间我每天都保持 11 个小时的学习时间，印象最深的是 1 月 20 号报名，4 月 20 号结业，不到 3 个月，我就完成了全部课程的学习。
这和我投入的精力，是密不可分的，所以大家如果有想要转型人工智能，至少也要保证每天 6 个小时的学习时间。参加过课程之后，有两点经验在这儿分享给大家：
第一、在学习课程之前，我用一个半月学习数学。因为工作时间比较长了，数学忘的差不多了，又从零开始把大学微积分上册下册、概率论、线性代数这几门课都重新学习了一遍。
第二、人工智能在实际工作中，涉及到的数据量是非常大的，像 Python 这种传统的语言，不太适合处理大数据，所以还是需要自学一些大数据的课程，例如：Hadoop 、Spark ，还有 Spark 机器学习的 MLlib 库的调用等，这些都是大数据并行计算和并行存储的。
将我的故事分享给大家，希望对大家的转型有所帮助。(以上为真实案例分享)
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授课的两位老师分别是：中国科学院大学计算机与控制学院副教授卿来云老师、和计算机视觉领域处理大牛智亮老师。
两位老师，一个偏重理论知识和算法推倒；一个偏重实际操作和实战经验，可以全方面地为学员提供知识的讲解。
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最后，祝愿所有的朋友能学有所成~
