我是如何转行做人工智能并实现薪资翻倍的

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#人工智能 #大数据 #AIGC #langchain #产品经理

大家好啊，我是董董灿。

熟悉我的小伙伴都知道，我之前在北京某211大学，本硕读了7年的机械专业，后来硕士毕业后，果断转行去做了嵌入式开发，随后瞅准了 AI 爆发的时机果断转行去做了AI。

这段经历已经过去了很多年，但依然历历在目。我从机械硕士转行到 AI 算法的过程中，自学过很多知识，包括 C++、python 编程，当然还有 AI 算法，也有很多感悟。

今天就跟大家分享一下这段经历，希望可以帮助到手机前的你。

1、辞职去做 AI

做 AI 之前，我一直在做传统嵌入式。

但彼时 AI 行业已经火了，因为什么呢？因为在我做嵌入式的那家公司，另一个小组，已经开始在公司内部讨论 CUDA 编程了。

当时对 CUDA 完全不懂，百度查了一下，发现竟然可以做 AI 算法的加速，很是新奇。正好我们当时在用一款国产小芯片做开发，也在愁如何在这个小芯片上做性能优化。

于是我就查了不少关于 CUDA 编程的资料，再然后自然而然就查到了 AI 算法和深度学习知识，于是产生了转行去做 AI 的想法。

在那家公司提离职的时候，我被总经理叫到了办公室，关上门畅聊了一下。他问我以后什么打算？ “我说，我想搞人工智能算法”，彼时人工智能算法已经火起来了。

我说我想去商汤那样的公司搞 AI 算法，我觉得 AI 算法，未来的应用潜力很大。

经理说：“商汤的算法搞了很长时间了，很多算法已经固化成了包，很少会再有新的算法来研究了，你现在去搞，我不认为是一个好的选择”。

当时我不知道经理是对 AI 算法这一行不熟悉，还是用这样的说辞来劝退我，希望我留在公司。

最后的谈话以以下对话收场。 “经理，我希望我在有动力，敢想敢干的年龄，去闯一闯，试一试 AI 这一行。”

可以，既然你决定了，我支持你，但如果在外面混不下去，可以回来。”

“好的，谢谢经理”

因为那句"如果混不下去了，可以回来"，我从办公室出来的时候有点泪目。

2、大海捞针的面试

时间来到当年 5 月，我正式结束了在那家公司的交接工作，离职开始投简历，当时只投了一类工作：AI算法。

收到了不少面试机会，大小公司都有。一天跑好几个面试是常有的事，我给自己的目标，一定不要凑合，一定要找到自己喜欢的工作，工资无所谓。

当时面过好几家公司，有初创公司利用摄像头做成像，然后利用神经网络识别物品的，类似于现在超市货架上的商品，用摄像头+AI算法来做识别。类似于现在自助贩卖机的功能，你付了钱，从里面拿出某件商品，可以识别出来你拿的商品以及付的钱一不一致。但彼时的我，算法真的一塌糊涂。

印象很深刻的是，面试官问我什么是权值？我说你说的是不是达不溜（w）。

他笑着说，什么达不溜，我说我看很多文章中都说权值，用 w 表示，很显然面试失败了。

当时面试是真的难，虽然自己有编程语言的底子，也有芯片开发的经验，但是做算法，感觉就像是换了一个方向，尤其是 AI 算法。

后来我投了商汤，获得了宝贵的面试机会。

一个小时的面试，都是面试官在跟我讲他们公司做的事情，面试快结束了，面试官跟我说。

”我们收到了你的简历，但是说实话，不太符合我们的需求，但为什么还要让你来参加面试呢？一是想当面和你说一下我们公司在做的事，算法并不是你想象的那么简单，你需要了解 blabla 等等的知识；另一方面，如果你还想在这方面继续投简历面试，我给你一些需要学习的建议和书籍，你可以回去学习一下。”

真的很感谢商汤的面试官，一个小时的交流，确实学到了很多，后来商汤上市了，也用过他们家的产品，祝商汤越来越好。

3、AI 芯片

既然纯 AI 算法有难度，那就结合我嵌入式开发的经历以及 AI 算法重新投简历吧。什么样的工作需要这样的呢，兜兜转转投了很多岗位，最终确定在了 AI 芯片的算法开发。

第一，对芯片有了解是加分项，刚好我做过嵌入式开发，了解过很多计算机指令、总线、内存、寄存器相关的知识。

第二，算法正是我所要学习，并且想进入的行业。

彼时国内搞 AI 芯片的屈指可数，阴差阳错的进入了一家当时的独角兽公司，行业内的小伙伴可能会知道，一年后公司上市。

在这家公司，学到了很多，一步步的也成长了很多，可惜的是最近这一年公司裁员不断，很多一起奋斗的小伙伴也都离开了，当然我也离开了。

回想我们那几年在公司的日子，大家一起为了国产 AI 芯片努力，加班加点适配各种神经网络，加班加点完成模型性能优化的日子，真的很单纯。

那时候的我们有理想，或许真的想为国产 AI 芯片做一些事情，可惜的是，公司上市之后发展事与愿违。

这是几年前的事了，目前我仍然在做着 AI 研究相关的工作，但早已不是几年前的小白了。

工作教会了很多，自己也学了很多。感恩那个主动离职去寻找新机会，和总经理在办公室聊了很大一会的下午。

4、转行容易吗

在我从嵌入式转行做 AI 的过程中,为了快速学到 AI 行业的知识，当时报了一个班，学了几个月，基本上把 AI 算法和神经网络的整体脉络摸透了，只不过一些基础还不扎实。

后来成功入职了上面说的公司，薪资也成功翻倍了，弥补了报班产生的费用，那一刻觉得一切都是值得的。

亲历过这段经历，我只能告诉你，转行不容易。别听网上说的转行很容易，除非你能力出众到，面对一个全新的领域，别人一说你就懂。

隔行如隔山，但你是个天才。

否则，没有做好完全的心理准备，没有准备好退路，没有足够的勇气，不建议贸然转行。但不容易不代表不可行。转行没有捷径，用勤奋学习来弥补短板缺点，然后快速的将自己的水平和行业平均水平拉齐。

只有这样，你才能快速的在新行业立足，建立自信。否则，只会陷入更加深刻的自我怀疑中，这其中的艰难，只有经历了才懂得，劝君慎重。

当时除了报了一个班之外，还有哪些渠道可以学习呢？

如果真的转行了，面对一堆听都听不懂的专业术语，不要害怕，上网查资料自学，一定要系统的学习！！！

B站和慕课上有很多免费教程，可以学 C++和 python，也可以学吴恩达老师的机器学习入门课程。
计算机基础学习，除了工作之外，系统的看相关的书籍并进行大量的实践，有机会的话，多弄一些开发板来调试，如果有能力可以搞GPU来做实训。
计算机基础入门方面，可以找计算机的考研课程系统的来看，作为入门基础。其次，找行业内的人多交流，深入了解这个行业。

以上几点做好了，你就能跨第一道坎，一只脚进入了新行业之后，那就是自学进门，修行在个人了。

5、我是怎么学的呢？

看课学 C++ 除了上面说的报了一个 AI 的课程之外，我当时还买了一个 399 的 C++ 课程，每天上班路上看。

坐地铁从家里到公司刚好半小时，每天上下班看一个小时，坚持了3个月，将课程看了 6 遍。到公司有闲暇的时候就练习课程中的技术，基本上3个月下来，C++ 就很熟练了。

找深度学习的实际算法练手，亲自手写算法吴恩达的课确实经典，很多入门的同学都会看，我当时也看了，算是一个深度学习理论的领路人吧。在此基础上，我会把很多算法都自己实现一遍，加深对这些算法的理解，比如我手写过很多版本的卷积算法、矩阵乘算法等等。

为什么我要手写算法，因为我想加深自己对于算法的理解。调用库我们都会调用，但是调用库的时候，你只是个使用者，能自己手写出来才是真正学到手。

我还手写过不少的神经网络，比如Github上这个从零手写resnet50，是我是曾经写过的一个resnet50的神经网络。

我从头开始全部手写了所有算法和网络结构，核心实现没有调用任何三方库，最近还想给他重构一下，如果你感兴趣可以去看看。

在完成以上两点之后，我的深度学习入门基本就完成了，剩下的就是在工作中不断地打磨自己对算法的理解，不断的精进自己的水平。

然后业余时间写文章，做算法科普，同时也加深自己对算法的理解。当你看到这篇文章的时候，我已经在我的公众号上发了100+原创文章了，也在优快云上发表了不少文章，给想入门 AI 的同学科普算法，因为自己经历过，所以才知道如何理解更加简单。

如何学习大模型 AGI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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