为什么越来越多的程序员选择转行AI？转行AI大模型开发难吗？怎么学才能找到工作？

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前言

为什么越来越多的程序员选择转行AI？转行AI大模型开发难吗？怎么学才能找到工作？这应该是所有新人都会面临的问题，所以我结合自己的经历，做了一些总结和学习方法，希望能对大家有所帮助。

一、为什么越来越多的程序员选择转行AI？

1、技术更新迭代快

随着技术的飞速发展，新的编程语言和开发技术不断涌现，而一些传统的技术则可能逐渐被淘汰或边缘化。这种快速的技术更新要求程序员不断学习和适应新技术，否则就可能面临技能过时、竞争力下降的风险。对于一些无法跟上技术更新步伐的程序员来说，转行成为了一种必然选择。

2、工作强度高

程序员的工作往往伴随着高强度的工作压力。在项目赶工、上线前以及出现线上故障时，程序员经常需要加班加点，甚至在凌晨被电话叫醒修复bug。这种高强度的工作对程序员的体力和精力都是极大的考验。随着年龄的增长，一些程序员可能因体力和精力下降而无法承受这种工作压力，从而选择转行。

3、职业技能单一

许多程序员在职业生涯中专注于特定的技术栈或语言，导致他们的职业技能相对单一。一旦市场对这些技能的需求发生变化或减少，这些程序员就可能面临就业困难。为了拓宽职业道路和增加就业稳定性，一些程序员会选择转行到其他领域。

4、对工作环境不满意

工作环境对于员工的工作满意度和职业发展具有重要影响。一些程序员可能对自己目前的工作环境不满意，包括工作内容、公司文化、薪资待遇等方面。为了寻找更好的工作环境和职业发展机会，他们可能会选择转行。

5、兴趣变化和个人追求

程序员在职业生涯中可能会发现自己的兴趣和追求发生了变化。一些程序员可能不再对编程或技术感兴趣，而是希望尝试新的领域或职业。此外，一些程序员可能对自己的职业规划有更高的追求，希望从事更具挑战性、更有发展前景或更符合自己兴趣的工作。这些因素都可能导致程序员选择转行。

6、新兴领域的发展机遇

随着人工智能、大数据、物联网等新兴领域的快速发展，这些领域对程序员的需求也在不断增加。这些新兴领域为程序员提供了更多的就业机会和发展空间，吸引了一些程序员转行到这些领域。

综上所述，程序员转行的原因多种多样，包括技术更新迭代快、工作强度高、职业技能单一、对工作环境不满意、兴趣变化和个人追求以及新兴领域的发展机遇等。对于程序员来说，转行需要谨慎思考并全面考虑自己的实际情况和职业发展目标。

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二、转行需要学哪些东西？

1、AI大模型开发基础理论知识：

AI大模型开发理论知识是开展工作的理论依据和支撑，是开发很重要的阶段必须掌握的技能。

机器学习基本概念：理解机器学习的基本原理和分类，如监督学习、无监督学习和强化学习等。
深度学习框架：熟悉常见的深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等。
神经网络原理：了解神经网络的基本结构和工作原理，包括前向传播和反向传播等。
大模型训练技巧：掌握大规模模型的训练技巧，如迁移学习、分布式训练等。

2、编程语言功底——Python

Python是AI大模型开发的主要编程语言，对于开发者来说，掌握Python是基本要求。

Python基础：Python语言特点、运行环境、基本语法、代码风格、示例程序
数据结构：数字、字符串、列表、元组、字典、集合等
程序控制：顺序结构、循环结构、判断结构、异常处理等
函数：定义函数、函数的参数、返回值、变量作用域、匿名函数、常用内置函数
模块和库：模块和包、import关键字、常用标准库、常用第三方库、包管理工具pip
面向对象：面向对象起源和优势、面向对象的特性类和对象的联系、对象的特殊方法
并发编程：多进程、多线程、协程、线程池、同步控制、线程通信、分布式、猴子补丁、 async语法、生成器
网络编程：socket编程基础、TCP服务端和客户端、并行请求处理、HTTP服务端和客户端

3、数据处理和机器学习库

在AI大模型开发中，数据处理和机器学习库是不可或缺的工具。

数据预处理：数据清洗、数据标准化、数据归一化等
数据可视化：使用matplotlib、seaborn等库进行数据可视化
机器学习库：熟悉scikit-learn、pandas等机器学习库的使用

4、深度学习框架

深度学习框架是进行AI大模型开发的核心工具。

TensorFlow：了解TensorFlow的基本概念和架构，掌握常用API，如tf.data、tf.keras等
PyTorch：了解PyTorch的基本概念和架构，掌握常用API，如torch.nn、torch.optim等

5、AI大模型训练和部署

AI大模型训练和部署是将模型应用于实际场景的关键步骤。

模型训练：掌握模型的训练流程，包括数据准备、模型构建、损失函数选择、优化器选择等
模型评估：了解模型的评估指标，如准确率、召回率、F1值等
模型部署：了解模型的部署流程，包括模型转换、模型优化、模型服务等

6、AI大模型应用场景

了解AI大模型在不同领域的应用场景，如自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。

自然语言处理：了解NLP的基本任务，如文本分类、命名实体识别、机器翻译等
计算机视觉：了解CV的基本任务，如图像分类、目标检测、图像分割等
推荐系统：了解推荐系统的基本原理和常用算法，如协同过滤、矩阵分解等

7、持续学习和实践

AI大模型开发是一个快速发展的领域，需要持续学习和实践。

参与开源项目：参与开源项目，了解实际开发流程和团队合作
阅读论文和博客：阅读最新的论文和博客，了解前沿技术和最佳实践
实践项目：实践项目，将理论知识应用到实际中，提高解决问题的能力

在大模型时代，我们如何有效的去学习大模型？

现如今大模型岗位需求越来越大，但是相关岗位人才难求，薪资持续走高，AI运营薪资平均值约18457元，AI工程师薪资平均值约37336元，大模型算法薪资平均值约39607元。
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掌握大模型技术你还能拥有更多可能性：

• 成为一名全栈大模型工程师，包括Prompt，LangChain，LoRA等技术开发、运营、产品等方向全栈工程；

• 能够拥有模型二次训练和微调能力，带领大家完成智能对话、文生图等热门应用；

• 薪资上浮10%-20%，覆盖更多高薪岗位，这是一个高需求、高待遇的热门方向和领域；

• 更优质的项目可以为未来创新创业提供基石。

可能大家都想学习AI大模型技术，也_想通过这项技能真正达到升职加薪，就业或是副业的目的，但是不知道该如何开始学习，因为网上的资料太多太杂乱了，如果不能系统的学习就相当于是白学。为了让大家少走弯路，少碰壁，这里我直接把都打包整理好，希望能够真正帮助到大家_。

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一、AGI大模型系统学习路线

很多人学习大模型的时候没有方向，东学一点西学一点，像只无头苍蝇乱撞，下面是我整理好的一套完整的学习路线，希望能够帮助到你们学习AI大模型。

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第一阶段：从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段：在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段：大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段：大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段：大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段：以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段：以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。