很多就业者在看到人工智能领域发展的很好，意识觉醒的人想进入这个行业里面得到一些新兴行业的红利，想转行却担心自己的经历或者是专业被卡，犹豫不决，今天就来和大家聊一聊这个话题，看看能不能解除你的疑惑。

01写在前面。

人工智能可能卡学历，但不会卡你的专业

为什么人工智能卡学历，一个新兴技能行业是时代的产物，这就决定着在短期的时间里面行业将会有快速更迭的现象，虽然高学历的人并不代表着有绝对的实力，但是选择高学历的人则大概率代表着有较强的自学能力。

那么为什么人工智能行业不卡专业呢。其一，又回到最初的观点，这是一个新兴行业，是一个在不断探索的阶段，如此拥有这方面技能的人大量缺乏，如果行业卡的东西太多，就限制了行业的融合和技术的进步，其二，大多数人在大学学习之前是对自己感兴趣的职业没有太多的计划，因此往往学习出来会对自己本专业的东西缺乏一定的兴趣，大胆的尝试新领域，才会有更好的发展。其三，企业对想进入AI领域的人才，渴求因素项目技术，经验大于学历专业。

02举例子来说

我遇到有很多土木，水利，通信工程，自动化等非计算机专业的同学到真术相成掌握人工智能技巧，在成都能拿到过W的offer,在北上广深这样的城市更有甚者拿到20.30K的offer。

我有个朋友，本科211高校，学习的水利方向，在实习的去的工地。毕业后去干了一个学的设计，在人事准备给他办理入职手续的时候，他果断提出离职。为什么？抛开就业薪水不说，光工作内容来说，干上几年都是在那里画图，发展前景在哪?如果继续留下来干上几年，变成一个比较有经验的画图小领导，那么花费的成本实在太大，如他所说，他也一直说服自己努力工作也能赚钱，可是折图，打印装订报告书这类工作初中生也能干,取代性实在太高，小编也觉得是大材小用！如果到最后的结局只能是转行，那何不早点决定去迈出这一步。

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①人工智能/大模型学习路线

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③大模型方向必读书籍PDF版

④超详细海量大模型实战项目

⑤LLM大模型系统学习教程

⑥640套-AI大模型报告合集

⑦从0-1入门大模型教程视频

⑧AGI大模型技术公开课名额

03其他的担忧

技术门槛？缺乏实践经验? 行业认知？ 竞争压力？

你想转行任何一个岗位，都会存在一定的门槛。但对于基本理工科的同学来说，虽然你之前甚至没有学习过了解过任何基础，你也可以入门。经验自会在你学习的过程中给予你独立完成实践项目的机会。人工智能是个上行行业，技术融合和带给企业效益的基座。最后只要你不卷你自己，压力都是外在的影响不到你。

人类最大的恶魔对手是自己！

04如何应对

教育和培训，通过实践来增加自己的项目经验， 网络建设多交流沟通业界知识，拓宽人脉圈。最后持续学习与自我营销。

终身学习：保持对新技术的敏感性，不断学习最新的AI技术和应用。

自我营销：通过博客、演讲或出版物等方式展示自己的技能和项目经验。

05结论

非计算机专业转行AI尽管充满挑战，但通过系统的教育和培训、大量的实践、有效的网络建设和持续的学习，可以显著提高就业机会。重要的是要有明确的职业规划，设定可行的目标，并持之以恒地追求。随着AI技术的普及和应用范围的扩大，未来将有更多的跨领域融合机会，非计算机专业的求职者同样有可能在这一领域取得成功。

随着大模型的持续爆火，各行各业都在开发搭建属于自己企业的私有化大模型，那么势必会需要大量大模型人才，同时也会带来大批量的岗位？“雷军曾说过：站在风口，猪都能飞起来”可以说现在大模型就是当下风口，是一个可以改变自身的机会，就看我们能不能抓住了。

如何系统的去学习大模型LLM ？

作为一名热心肠的互联网老兵，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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一、全套AGI大模型学习路线

AI大模型时代的学习之旅：从基础到前沿，掌握人工智能的核心技能！

二、640套AI大模型报告合集

这套包含640份报告的合集，涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。

三、AI大模型经典PDF籍

随着人工智能技术的飞速发展，AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型，如GPT-3、BERT、XLNet等，以其强大的语言理解和生成能力，正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。

四、AI大模型商业化落地方案

阶段1：AI大模型时代的基础理解

• 目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
• 内容：
  • L1.1 人工智能简述与大模型起源
  • L1.2 大模型与通用人工智能
  • L1.3 GPT模型的发展历程
  • L1.4 模型工程
    - L1.4.1 知识大模型
    - L1.4.2 生产大模型
    - L1.4.3 模型工程方法论
    - L1.4.4 模型工程实践
  • L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

• 目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
• 内容：
  • L2.1 API接口
    - L2.1.1 OpenAI API接口
    - L2.1.2 Python接口接入
    - L2.1.3 BOT工具类框架
    - L2.1.4 代码示例
  • L2.2 Prompt框架
    - L2.2.1 什么是Prompt
    - L2.2.2 Prompt框架应用现状
    - L2.2.3 基于GPTAS的Prompt框架
    - L2.2.4 Prompt框架与Thought
    - L2.2.5 Prompt框架与提示词
  • L2.3 流水线工程
    - L2.3.1 流水线工程的概念
    - L2.3.2 流水线工程的优点
    - L2.3.3 流水线工程的应用
  • L2.4 总结与展望

阶段3：AI大模型应用架构实践

• 目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。
• 内容：
  • L3.1 Agent模型框架
    - L3.1.1 Agent模型框架的设计理念
    - L3.1.2 Agent模型框架的核心组件
    - L3.1.3 Agent模型框架的实现细节
  • L3.2 MetaGPT
    - L3.2.1 MetaGPT的基本概念
    - L3.2.2 MetaGPT的工作原理
    - L3.2.3 MetaGPT的应用场景
  • L3.3 ChatGLM
    - L3.3.1 ChatGLM的特点
    - L3.3.2 ChatGLM的开发环境
    - L3.3.3 ChatGLM的使用示例
  • L3.4 LLAMA
    - L3.4.1 LLAMA的特点
    - L3.4.2 LLAMA的开发环境
    - L3.4.3 LLAMA的使用示例
  • L3.5 其他大模型介绍

阶段4：AI大模型私有化部署

• 目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。
• 内容：
  • L4.1 模型私有化部署概述
  • L4.2 模型私有化部署的关键技术
  • L4.3 模型私有化部署的实施步骤
  • L4.4 模型私有化部署的应用场景

学习计划：

• 阶段1：1-2个月，建立AI大模型的基础知识体系。
• 阶段2：2-3个月，专注于API应用开发能力的提升。
• 阶段3：3-4个月，深入实践AI大模型的应用架构和私有化部署。
• 阶段4：4-5个月，专注于高级模型的应用和部署。

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