人工智能的飞速崛起，使得该领域出现了巨大的人才缺口，据说在北上广地区，一个机器学习算法的岗位拿到100K的薪水也并不是一件很困难的事情，这刺激了普通程序员学习人工智能，迫切希望在人工智能大热时实现转行。可是许多程序员不知道该如何快速有效地学习人工智能。
其实，既然已经具备了普通程序员的功底，再转人工智能方向并非难事，接下来我们就具体分析一下，普通程序员该如何正确学习人工智能方向的知识。
1. 熟练掌握基础理论知识
要成为人工智能领域，尤其是机器学习方向的程序员必须有一定的数学和算法基础，尽管各类框架使得现在的机器学习编程变得越来越简单，表面上可以不用在意太多的数学和算法细节，但实际上，即使是针对工程应用，一定程度的数学和算法理解以及对应的思维方式，能够在解决问题以及选择模型套用时提供许多的帮助。相关的知识理论基础包括：高等数学基础、统计学基础、线性代数、数值计算方法、运筹学。
当然，如果不打算进行特别深入的研究和扩展，以上内容并不需要都精通，但至少需要保持在知晓且能够形象化理解的范围内，只有在掌握这些基础的前提下，理解人工智能和机器学习相关的知识才能更加轻松顺利。
2. 相关基础工具的学习和应用
熟练掌握基础理论的同时，还要掌握相应的编程语言。目前机器学习最为普遍的语言是Python，大多数主流机器学习框架已经提供了Python接口。Python语法简单，上手较为容易，同时有较强的语言表达能力，又很容易与其他语言的项目进行交互，这些特点使之成为了在机器学习领域必学的编程工具之一， 另外还必须掌握像Jupyter notebook这些常用的开发辅助工具。
在Python中有大量的机器学习相关框架、数学工具和数据处理工具，在这里针对性地推荐一些入门级的关键工具。
① numpy、scipy、matplotlib（Python进行科学计算时常用的一些基本工具）
numpy中包含对矩阵（含高阶矩阵）等内容的计算和变换；几乎所有Python上的数据及机器学习处理框架均提供了numpy的ndarray形式的数据交换接口；
scipy中包含更复杂一点的计算模型，诸如傅里叶变换、滤波器等；
matplotlib则是与之配合紧密的绘图库，能够提供较好的可视化功能。
② pandas
pandas是一个以数据表形式组织和操作数据，并能够方便地结合numpy、matplotlib进行统计、运算和可视化的工具包。
3. 进阶人工智能的重点：机器学习和深度学习
有了基础理论知识和工具之后，便可以尝试目前最为前沿的AI技能——机器学习和深度学习。
对于机器学习，建议先参考一些入门课程，而后再进阶有难度的课程，并且在学习课程的同时进行一些编程实践，有助于更快地掌握知识。
至此，对于人工智能，特别是机器学习和深度学习，已经可以算作入门了。接下来如果还想继续发展，则应当认真考虑具体的发展规划，并进行更加系统化的学习。
其实机器学习方面，仍然存在很多工程问题，如新算法的编程实现、大规模并行计算和分布式计算，甚至计算用硬件的研制等等。这个方向上，传统程序员出身仍有良好的基础，可以深入发展；如果对机器学习、深度学习兴趣浓厚，跟读最新的论文，思考和研究新的模型、算法，同样也是很好的出路；如果对数据敏感，专注于数据的分析处理，也是不错的选择。
以上给出的学习方法是按照大部分普通程序员的情况来建议的，并不一定适用于每个人，尤其是编程新手。条条大路通罗马，肯定也还有人能找到其他更适合自己快速学习和转型的方法。
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