35岁再去学程序员靠谱吗？

说句很不“知乎”的话：35岁再去学程序员，不是一个“起点”，而是一个“重启点”。 所以，一定要非常非常谨慎。35岁这个年纪如果学习内容一开始就有清晰的输出目标，比如围绕着一个项目输出，用输出逼自己输入。千万不要自我感动，一定要量化学习输出的成果。看看掌握了编程的能力后如何在自己的工作上给自己创造最大的收益！！！

而且要确定学习目标，其实这个年纪我觉得目标很简单，将编程作为一个提升自己的技能，提升自己的第二曲线 !!!

所以这个问题应该是35岁应该是学习编程这个技能，而不是彻底转行为程序员，因为彻底转行不现实，困难也很大。 不要转行!!! 不要转行!!! 不要转行!!! 总结起来四个字： 在职学习！！！

如果你本身有工作，强烈不建议你辞掉工作从头干起，而是看看学习了之后是否对现有的工作有帮助， 举个例子现在公司都需要大模型，如果你能够掌握大模型开发的基础技能其实已经超过很多人，起码不会这么早被输出到社会。再简单一点，哪怕你编程能力不行，但是会使用大模型提升自己的效率，这个也是收益！！！

所以下面的内容是给温饱不愁，以及愿意在此基础上进一步提升自己的35岁以上的中年人看的，如果你本身的条件不太够，譬如学历或者工作履历不匹配，那么可以划走了，因为可能会浪费您的宝贵时间！！！

我要强调一点，这个年纪从头开始编程不会改变命运, 因为35岁这个年纪大概率有已经有了较长时间的工作经验，并且上有老下有小，需要顾虑的事情比较多。 但是无论如何你都不能忘记提升自己的技能，所以使用编程作为你提升竞争力的工具，这个很可以！！！

不管你是否35岁，都会面临被AI替代的挑战，所以这个时代真正需要的是会使用AI帮助自己提升效率的人。你没有过35岁但是技能不行的话会被AI替代，你过了35岁如果能够掌握AI掌握编程也可能会被公司重用。

我身边有个真事。一个朋友，35岁的时候在银行做基层管理，按理说收入不差、工作稳定，但他真的是每天上班都觉得自己没价值”他从头学Python，学完去外包公司卷了一年，转正后投了一个AI创业公司，现在在做大模型项目接入，收入是他以前两倍，最重要的是：他每天都觉得“我在变强”。我当时看着他说：“虽然你学得慢一点，但你是在往前走。

很多人说35岁学编程没竞争力，其实说的是“年轻人写得快、能加班、不挑活”。但你要真有点社会经验、有责任心、能沟通、抗压强，很多公司还是愿意给你机会的，尤其是那种做To B业务、搞私有化部署、流程重的项目团队，稳定比新潮重要。

35岁学编程的优势，就是你知道自己要什么、能吃苦、做事靠谱。不是说你会写一堆算法题，而是你知道什么时候该查资料，什么时候该开会对齐，什么时候该不说废话赶紧写代码。这个年龄的执行力，其实是小年轻最缺的。

当然，劣势也得认。比如你记忆力肯定没大学生快、理解新概念没那么灵活，晚上学两个小时可能就累瘫。但这些东西，只要你有方法、有节奏，是能“补”出来的。问题是你不能再像二十出头那样“广撒网”，你得精准爆破，任何时候不要做盲目的探索。

你得接受自己“暂时不如年轻人快”，也得接受“可能一开始要从低薪岗位再干起”，所以如果确定自己要去转行做开发要接受一个心理落差。当然你如果是在原有工作上进一步提升，这个没问题，

还是那句话，不建议辞职，不建议转行，只建议在已有工作基础上通过学习进行提升自己！！！

这时候就说到怎么最大化效率了：

你要放弃那种“从C语言开始学”的伪努力。直接找一套贴近真实项目的路径，比如后端路线就从SpringBoot、MySQL、Redis、消息队列走起，能做出一个CRUD的系统，才是入门。而且一定要有项目驱动，别只看语法，看了忘、忘了看，没意义。记住我们学习是为了有输出，有输出的学习才是搞笑有效的学习。

另外，你也要用好现在的AI工具，比如ChatGPT这些，真的是中年转行的神助攻。不会写？问。写错了？改。逻辑绕晕了？让它画个流程图。你会发现，你不是一个人在战斗。

说到这，其实我得插一句最近很火的东西：大模型工程师这条新路子，真的特别适合有后端基础、但又想跳出卷传统开发的中年程序员。**

如果你是想尽快就业，Java后端确实是一条比较稳定的路径，大厂用得多，小厂也好招人。但如果你是有点野心，想趁着AI这一波浪潮多搏一搏，我真心建议你去看看“大模型方向”。

现在市面上很多AI岗位，其实不是让你去做算法模型，而是做AI解决方案的落地工程师，尤其是那种既懂一点技术，又有项目经验、能把模型对接到业务系统中的人，真的稀缺。

作为一名从业五年的资深大模型算法工程师，我经常会收到一些评论和私信，我是小白，学习大模型该从哪里入手呢？我自学没有方向怎么办？这个地方我不会啊。如果你也有类似的经历，一定要继续看下去！这些问题啊，也不是三言两语啊就能讲明白的。

所以我综合了大模型的所有知识点，给大家带来一套全网最全最细的大模型零基础教程。在做这套教程之前呢，我就曾放空大脑，以一个大模型小白的角度去重新解析它，采用基础知识和实战项目相结合的教学方式，历时3个月，终于完成了这样的课程，让你真正体会到什么是每一秒都在疯狂输出知识点。

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我们这套大模型资料呢，会从基础篇、进阶篇和项目实战篇等三大方面来讲解。

9周快速成为大模型工程师

第1周：基础入门

• 了解大模型基本概念与发展历程

• 学习Python编程基础与PyTorch/TensorFlow框架

• 掌握Transformer架构核心原理

• 

第2周：数据处理与训练

• 学习数据清洗、标注与增强技术

• 掌握分布式训练与混合精度训练方法

• 实践小规模模型微调（如BERT/GPT-2）

第3周：模型架构深入

• 分析LLaMA、GPT等主流大模型结构

• 学习注意力机制优化技巧（如Flash Attention）

• 理解模型并行与流水线并行技术

第4周：预训练与微调

• 掌握全参数预训练与LoRA/QLoRA等高效微调方法

• 学习Prompt Engineering与指令微调

• 实践领域适配（如医疗/金融场景）

第5周：推理优化

• 学习模型量化（INT8/FP16）与剪枝技术

• 掌握vLLM/TensorRT等推理加速工具

• 部署模型到生产环境（FastAPI/Docker）

第6周：应用开发 - 构建RAG（检索增强生成）系统

• 开发Agent类应用（如AutoGPT）

• 实践多模态模型（如CLIP/Whisper）

第7周：安全与评估

• 学习大模型安全与对齐技术

• 掌握评估指标（BLEU/ROUGE/人工评测）

• 分析幻觉、偏见等常见问题

第8周：行业实战 - 参与Kaggle/天池大模型竞赛

• 复现最新论文（如Mixtral/Gemma）
• 企业级项目实战（客服/代码生成等）

第9周：前沿拓展

• 学习MoE、Long Context等前沿技术
• 探索AI Infra与MLOps体系
• 制定个人技术发展路线图
  
  👉福利篇👈
  最后呢，会给大家一个小福利，课程视频中的所有素材，有搭建AI开发环境资料包，还有学习计划表，几十上百G素材、电子书和课件等等，只要你能想到的素材，我这里几乎都有。我已经全部上传到优快云，朋友们如果需要可以微信扫描下方优快云官方认证二维码免费领取【保证100%免费】