后端转人工智能难不难？

一、后端转人工智能难不难？

不难。

能做后端也是具备一些编程能力的，而人工智能入门只要基本的编程能力就可以初步入门了。

初步入门书籍，推荐看李沐老师的《动手学深度学习》一书，网上有电子版网站。

进阶的话就需要一些数学相关知识了，比如线性代数，概率论，高等数学等。

人工智能属于多学科交叉的领域，涉及面也比较广，算是系统工程吧，这也是入门简单的原因之一。

二、想从智能制造工程转人工智能好吗？

智能制造的人，买一台电脑，多学数学，可以转人工智能。

人工智能的人，买一台机器人，找一个工厂，学五年机床，再理解机械，电气，动力学，就可以智能制造了。

三、物理专业转人工智能容易吗？

物理专业转人工智能还算容易，二个专业之间有一定的联系

四、机械专业转人工智能容易吗？

不会容易。

反正不会容易,本身机器人技能属于屠龙技能。这么高级的大招,肯定不轻松。不过机械专业本身就是靠近机器人行业。

对于机械专业的本科生来说，如果想往人工智能方向发展，有以下几个选择：

第一：立足本专业结合人工智能技术。目前机械专业的研究生教育阶段也有不少方向是结合人工智能技术的，比如数控方向、工业机器人方向、智能装备方向等等，这些方向与人工智能有紧密的联系，是完全可以选择的。当然，不同的高校会结合自身的教育资源来设置不同的方向，在报考之前需要做一个详细的了解。另外，立足本专业考研也会提高考研的成功率。

第二：选择自动化相关专业。自动化相关专业的研究生教育与人工智能的联系是比较紧密的，相比于普通的机械专业来说，选择自动化专业的研究生会接触更多智能化方向。在物联网、大数据和云计算的推动下，未来自动化相关领域的智能化程度会越来越高。

第三：选择计算机相关方向。人工智能虽然是比较典型的交叉学科，涉及到数学、控制学、计算机、语言学、经济学等等，但是人工智能的研究生教育主要集中在计算机相关专业，所以选择计算机专业的相关研究方向也是比较常见的选择。目前人工智能的研究方向集中在机器学习、计算机视觉、自然语言处理、知识表示、自动推理和机器人学六大领域，对于机械专业的本科生来说，选择机器人学是不错的选择。

五、应用统计学如何转人工智能？

通过大数据转人工智能。

应用统计学与人工智能之间的有一个重要的联系就是大数据，一方面统计学、数学和计算机是大数据的三个基础知识结构，另一方面大数据又是人工智能的重要基础，因为人工智能的三大基础分别是数据、算法和算力。所以，应用统计学与人工智能之间的联系往往是通过大数据连接起来的

六、计算机转人工智能专业好转吗？

这两个专业还是很好转的。因为计算机专业是基础，人工智能专业就是在计算机专业基础上的一个升级改造专业，因此，从计算机专业转人工智能专业应该是非常好转的。当然在，计算机专业，把基础知识学扎实学习好了，对，后来再转入人工智能专业是非常有好处的，也是水到渠成的。

七、物理学能转人工智能专业吗？

可以转。

在大学本科阶段，如果你学的是物理学，这个专业通过大学四年的学习，你积累了自然科学强大的实力基础，同时也系统的学习过高等数学的很多课程，那么在硕士研究生阶段，你可以跨考人工智能这个专业，人工智能主要是以数学作为基础课的研究，计算机类的某一个方向的一门学科，所以物理学是可以转的。

八、通信工程能转人工智能专业吗？

能转人工智能，不过比较难。

人工智能专业的本质其实就是数学，更准确说是数学中的算法，此外人工智能专业对编程的能力要求也很高，也就是说人工智能有两个核心，一是数学，二是编程。而通信工程的专业属于工科，虽然也学数学的一些内容，但是学的相对比较浅，计算机编程方面的知识学的也并不很多。

九、集成电路就业难可以转人工智能吗？

可以

现在集成电路和AI是分不开的，集成电路设计方向，一半以上的硕博士研究方向都多多少少与人工智能有关。

集成电路设计与集成系统，就研究生去向而言，什么都可以转的，因为这个专业学的东西很多专业都会学习，如计算机，自动化，IC设计，工艺器件，材料，通信。本科会些C语言，计算机结构，模拟电路，数字电路，微电子器件，半导体物理，电子材料学，模拟集成电路，数字集成电路，大数据等课程。

十、大龄程序员转人工智能好就业吗？

对于大龄程序员转行人工智能，就业机会是存在的，但具体情况取决于个人的目标、编程基础和学习态度。

如果大龄程序员的转行目标是找到一份人工智能相关的工作，那么这是完全可能的。他们可以利用已有的编程基础，学习自然语言处理（NLP）等领域的知识，因为这些领域的需求量大，平均月薪可达3万左右。对于编程基础好的人，学习速度较快，学半年时间就可以开始找工作。此外，算法岗位通常加班较少，适合大龄程序员1。

对于想要进行深入研究或进入大厂、追求中层以上岗位的大龄程序员来说，转行人工智能可能会面临更大的挑战。这些岗位通常对技能和经验有更高的要求，因此转行的难度相对较大1。

虽然转型可能存在一些困难，但只要大龄程序员具备足够的热情和努力，持续学习和不断进步的态度，以及良好的编程基础和技能，通过学习人工智能相关的技术如Python编程语言、数据结构和算法、机器学习、深度学习、计算机视觉等，并找到一个合适的领域进行深入学习和研究，如自然语言处理、语音识别、计算机视觉等，他们仍然有机会实现职业目标2。

综上所述，大龄程序员转行人工智能的就业机会是存在的，关键在于个人的目标、基础、学习能力和持续学习的决心