一个Android开发工程师怎么转AI开发？

问题描述：一个Android开发工程师怎么转AI开发？

领域专家：先把数学知识好好复习，比如说，高数，微积分，线性代数，微积分，数理统计，概率论等，还有一些典型的算法等；

然后就是编程语言方面，Python用的比较多，Python有着全品类的数据科学工具，从数据获取、数据清洗到整合各种算法都做得非常全面。

可以到“ 如鹏网 ”上去了解一下，有详细的课程体系，有网络的地方就可以学习，根据自己的时间来灵活安排学习进度，有问题随时提问，老师实时在线答疑，口碑不错，基本上都是慕名而去的；

每个章节的后面都有相应的练习题和面试口才题，需要以录音的方式进行提交，为以后的面试做充分的准备，而且有新的课程更新了，也是可以免费申请了来学习的，具体的可以到如鹏网官网上去了解一下；

第一部分：Python语言基础

第二部分：数据库开发

第三部分：web前端

第四部分：Python web开发

第五部分：Python web项目

第六部分：Linux

第七部分：NoSQL

第八部分：数据可视化

第九部分：爬虫技术

第十部分：人工智能

领域专家：我是一名iOS开发工程师，android也会，同时都在开发，16年转向机器学习开发。我讲一下我的转换过程和学习方法，希望对大家有所帮助。开发阶段：首先，AI开发目前来说基本可以等价于机器学习，机器学习里包含深度学习。选择一门机器学习的开发语言很重要，我选择是python，原因是数据处理功能强大，对机器学习支持广泛和开发入门快。基础学习阶段：学习了python的基础爬虫开发pandas数据处理python可视化开发这个阶段是打基础的，主要目的是熟练python的开发，函数调用，数据处理。因为后面做机器学习开发，很大一部分工作是过滤数据，去掉噪音，留下高质量的数据再进行建模和训练。机器学习阶段：学习算法，从最基础，最重要的开始。最小二乘法，贝叶斯，逻辑回归，决策树。学习机器学习流程，预处理，特征工程学习应用scikit-learn来建模训练数据在kaggle上找个比赛题目，下载数据放入sk-learn中去实战学习神经网络，深度神经网络，卷积神经网络在kaggle上找个比赛题目，应用神经网络去训练大家可以看出来，主要的流程就是学习新的算法然后找到训练的数据，应用框架去训练，是一个反复的过程，在实战中去体会。因为工作中暂时没有合适的场景，所以从一些机器学习的比赛中去寻找实战案例是个很好的方式，国内的比赛有天池，滴滴的。总结：机器学习的核心是算法，虽然后可以通过一些框架去建模训练，而且也很好上手，但是如果算法方面薄弱的话，也不会走的太远，所以建议前期先通过比赛实战来快速入门，后面要多花时间来深耕算法，把算法作为自己的长板，让长板更长。

领域专家：首先你可以查查工资，大公司人工智能的薪资比高级安卓开发好不到哪去，深度学习其实你学学参数会挑参数就能用深度学习了，基础也得补补，谷歌不是有 tenslow lite 专门针对移动端的，为何要转，兼并学习就行了