眼下，人工智能已经成为越来越火的一个方向。普通
程序员，如何转向人工智能方向是大众都普遍关注的问题。那么今天南宁达内来跟 “普通” 程序员一起踏入AI领域这个门吧。
对于大部分程序员而言，虽然名义上做的是技术性的研发工作，但是实际上不见得有太多创造性的内容。很多IT领域公司的成功更多是商业模式和运营上的成功，而在技术方面，对“稳妥”“够用”“性价比”的追求，往往要高于对“创新”的追求。这样的大背景下，普通程序员的工作常常就是应用成熟的技术和解决方案。
但是，即便是普通程序员，也有一颗追逐文艺的心啊。直到深夜终于debug到那个困扰了一整天的问题，关了一个周末终于让快速原型工作起来，程序员有多享受这种成就感，就有多希望能够成为技术大拿、闯入某些前沿领域，去拓土开疆，去解决那些没有人解决过的问题。目前机器人领域刚好到了一个从多年技术积累转变为产品应用井喷的时期，有太多亟待解决的问题和极其诱人的验证场景来满足程序员们的成就感。
如果你离校过久，或者觉得基础不牢，最好事先做一下准备复习工作。“工欲善其事，必先利其器”。学习完了基础课程，你对机器学习就有了初步了解。深度学习未必就是未来的一定主流，至少一些大牛是这么认为的。传统的机器学习有如下特点，知识系统化，有相对经典的书。其中统计学习（代表SVM）与集成学习（代表adaboost）是在实践中使用非常多的技术。
追求新热门，不如安心提高基础技能，例如数据结构与算法，自己平时造一些小轮子， 当然这很多像我一样普通程序员，大牛除外。人工智能应用在将来很长一段时间在很多领域内得到广泛的应用，但是在一个复杂的情场下应用还是需要很长路要走。
这里只说踏入，是因为这个领域的专精实在非常困难，需要数年的积累与努力。在进行领域学习前，充分认识自己的特点，制定合适的学习方法是十分重要的。首先得对这个领域进行充分了解，培养兴趣。在学习时，保持着循序渐进的学习方针，不要猛进的学习过难资源；结合着学习与实践相辅的策略，不要只读只看，实际动手才有成就感。学习某个资源时要有充分的目的，不是为了学开源项目而看代码，而是为了写开源项目而看；不是为了发论文而写论文，而是为了做事情而写论文。
如果一个学习资源对你过难，并不代表一定是你的问题，可能是学习资源的演讲或撰写人的问题。能把难的问题讲简单的人才是真正有水平的人。所以，一定要学习优质资源，而不是不分青红皂白的学习。最后，牢记以兴趣来学习。学习的时间很长，过程也很艰难，而只有兴趣才是让你持之以恒，攻克难关的最佳助力。更多相关知识在百度搜——南宁达内百家号。
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文章标题：南宁达内告诉你普通程序员转向AI的方法？
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