大家好呀！我是一枚普通SDE 俗称软工，码农🧑💻，最近一年在尝试转型AI方向，过程真的时而甜时而苦，时而躺平，想放弃....但还是想分享下我的一些小总结，希望能帮到同样在转型路上的朋友们！！
其实我的初衷很简单，是被刺激到，因为有我虽然是SDE，但是就职的部门属于AIML， 然后我的经理又非常的有野心，非要硬接一些和AI紧密结合的项目。
有时候在项目中经常问我一些问题， 然后有时候对我的无知的态度表示了鄙视， 问我为什么不求上进。
我心说大哥你也不懂啊， 我要懂的话，咱俩就换个位置了，就应该我领导你了，不是你领导我。
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先说下我的学习路线吧，或者准备学习的路线吧（不一定适合所有人，大家可以根据自己情况调整）：
第一步：数学基础... 太痛苦了😭 我已经放弃了，打算遇到再加强一下
不得不说，数学是真的难...特别是我这种本科数学就学的一般的程序员。
建议按这个顺序来：
- 线性代数（我看的是Linear Algebra那本书，但说实话，看得我头大，后来就大概看了一下目录
- 概率统计（这个相对好理解一点！）
- 微积分（emmm...）忘了忘了，真的忘了
机器学习入门篇✨
我觉得这个阶段最重要的是找到适合自己的学习资料！！
我先看的西瓜书，但太难了...后来转战Andrew Ng的课程，居然看懂了，简直开天眼！！
Python技能包 🐍
作为一个SDE转ML，这部分算是我的优势了哈哈~ 不过我基本上是对Python比较厌恶的
必备的几个我听说的👖：
numpy、pandas（数据处理必备！）
sklearn（机器学习入门神器...）
pytorch（刚开始鼓捣）
还有最最最重要的：动手实践！！
- kaggle可以玩玩，
- 网上找点数据集自己瞎折腾
- 别嫌弃简单的项目！我就是从识别猫狗开始的... 🐱🐕
选方向的话...我现在主要在学NLP
因为感觉这两个方向机会相对多一些！！
不过每个人兴趣不一样，建议大家多试试再决定~
实用建议🌟
1）不要硬刚论文！！我一开始就是这样，看一篇要一个星期...还看不懂🥹🥹🥹
2）可以先从博客文章开始，慢慢过渡到论文，或者不看直接写代码
3）github上找点项目练手，但要量力而行... 别贪心别在一个地方花时间太久
最后的最后...转型真的不容易，我现在还在摸索阶段。
希望能和大家一起进步吧！有啥问题也可以留言交流哦～
对了！想系统性分享一下学习路上的各种细节，后面还会继续更新，感兴趣的铁子们记得关注！
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