我也来云一下，因为自己年资尚浅，有些错误地方可能请大家提一下 自己算是AI相关工作 首先，如果"兴趣"是做个手写辨识或者读个书/看个报导就想去做这行的话 我自己是觉得...工作闲暇之余当作课外作业读一读/做一做还不错啦XD 毕竟多学一些东西总是好的 如果是认真想走，那我是觉得，这行真的算是易学难精 AI一学就能轻松做几个Project(手写、分类)，能获得不少成就感 但往後要自己设计Model时就... 再来就，相关缺真的僧多粥少到蛮不推荐的 跟学C++/Web相比，入门有入门的工作，学一年有一年的工作，专精的有专精的工作 但搞AI的，如果AI只会入门，那大概就是需要大量其他专业知识 前面isaacting那篇我觉得就讲得很好 学了一年，还是需要大量其他专业知识 直到AI专精为止，应该是都没甚麽"纯AI"的工作 而AI学习的ROADMAP 网路上不少，就随便贴一篇可以参考看看 https://github.com/AMAI-GmbH/AI-Expert-Roadmap 台湾的话个人体感大概CV : NLP : 其他 是 6 : 3 : 1 而AI缺，不少都是公司比较核心的缺，所以相对的缺也不像其他那麽多 AI相关，一个人给他一个月Train不出来，不会因为多找10个人就能一个月Train出来 用数值比喻的话，假如其他缺你能力值10、30、50、100都有对应的职位 那可能AI相关缺最低也是要60起跳(当然还是有少数挂AI给新手练功的啦) 至於专业知识和AI比例的话，我自己是觉得，以CV举例 可能能力值100分过门槛，那这100分你要AI10分+CV90分或者CV10分+AI90分都可以 前面isaacting提过主CV的情况 那主AI的情况就是，可能对於CV方法只是大概了解，但可以跟懂CV的人合作 或者虽然不懂CV的详细演算与证明，但大概知道这方法有哪些优缺点 而主AI的人能够和人合作来透过AI改善传统的CV方法 简单例子就，可能某个非AI演算法，其中某几项参数是用经验法则来估计 或者用笼统的统计来计算 这时候可以用AI对这个演算法量身订做一个Model来改善这几项参数 纯AI的大概就是要精通数学，但这个远超我能力范围就不云了 当然这个"能力值"越高越难成长啦，可能AI能力就算投过顶会/AI相关硕博毕业 也只敢说70分而已 但，回到开头提的，这行严重的僧多粥少 因为现在顶大，以112为例 10个LAB大概4个喊AI，另外4个不喊但是毕业论文都AI，只有两个跟AI无关 这八个LAB的毕业生出去大概九成都充满雄心壮志的想去找AI缺 而就我所知，连顶大都不是能保证找到相关缺了，那半路出家就更为困难了 自己简单排序AI相关能力好找工作程度的话 0. 顶大 + 顶会 1. 有顶会 2. 顶大 + Kaggle高排名纪录 3. 顶大 4. 有Kaggle高排名纪录 5. 其他 非一线会议的AI相关论文应该比Kaggle排名略有用一点 其中大概3之後都不是非常好找了(样本不足可能有偏差) 至於自己做SideProject的，受限於资料问题，这种真的就凤毛麟角了 结论，认真想转AI的还是三思而後行吧 如果想转软体，认真推荐学好C++/JAVA/JS等等常用语言实际多了 走影像/讯号处理 比起AI，传统的算法更为重要 最後，英文超重要，熟不熟大幅度影响选择的多寡 --

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