选择Java程序员后，怎么才能逐渐脱离码农的噩梦？

当你选择了IT这个行业后，尤其是当你选择了Java程序员这个岗位后，到了30岁，都会有一个感受，觉得自己的职业发展受到了限制，想要提升薪资很难，一直在做重复的复制粘贴工作，没有什么价值。随着年纪越来越大，竞争力越来越弱，身体也不如从前，就会非常有危机感。看着这个行业的年轻人越来越多，自己的安全感越来越差。

其实你需要担心的不是你的年龄，而是你是否有职业规划，是否朝职业目标努力，你的年龄是否达到了相应的能力及经验。

试着问自己下列问题：

• 我做程序员是因为这个行业好就业，工资相对较高，还是真的是感兴趣？

• 我的技术水平处在什么位置？相较他人，我有哪些优势？

• 平时喜欢做总结吗，喜欢关注新技术吗？在学习新技术吗？喜欢了解相应的原理吗？

• 除了技术，我还有其它特长吗？

如果到了30多岁，知识和经验没有系统化，代码重构和架构不会，不能让写出的程序更优雅、性能更好，不知道各种框架的适用场景和优缺点、不知道一些解决方案背后的原理，技术水平也跟工作二三年的人水平差不多，请问你是老板，你会不会要自己这样的员工？

不要把年龄做为停止学习的借口，年纪大了，家庭琐事多了，学习时间的确少了，但是也不可能完全没有学习时间。

最近很多粉丝问我，只有几年的研发经验，能不能转型人工智能？我是支持的，毕竟人工智能前景一片光明，人才缺口大。首先我来分析一下程序员为什么要转型。

一方面软件作坊式的企业大量出现，造成了软件从业人员的体力劳动属性增加，脑力劳动属性降低。当一项工作要拼体力的时候老程序员怎么拼得过年轻人。尤其是在成家立业后需要承担家庭的责任，很多时候加不了班，那么久而久之项目经理不得不放弃使用老人，即使他们已经完成了自己的工作。

而且从另一方面社会对于30岁以上的程序员本身就是画了一个问号，因为社会对于程序员本身形成了一种青春饭的标签，所以真的没办法，有时一个程序员的转型背景真的是许多的无奈。

鉴于这种情况，为了帮助大家更快地学习和成长，我给大家准备了一份详尽的人工智能资料和学习路径。纯干货分享，没有套路。

先来说最最重要的，语言的选择肯定是Python无疑了，为什么？人生苦短。。。这句我就不说了。Python现阶段已经成为数据科学领域最核心语言，最主要原因还是因为其简单实用，学习成本不高还能快速上手，公司里你的同事和老大都用Python玩数据建模型，你难道还敢不用吗！（说白了，我一天能干完的活我要花两天吗？当然不需要的，老板是看效率的。）

学完这部分你能掌握常用数据格式的解析方式，对数据或图片进行标注、旋转、缩放、噪点处理等，还能熟练运用图像处理中的框架，理解框架中的底层原理，为以后开发算法框架打下基础。

 AI算法是偏数学推导的，所以数学底子还是需要点的，学的越深，要求越高。面试的时候，很少让手写代码，90%都是在问模型抠算法细节。

深度学习是用于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，并模仿人脑的机制来解释数据的一种机器学习技术。它的基本特点，是试图模仿大脑的神经元之间传递，处理信息的模式。

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资料内容我看了，适合Java转型人工智能的程序员，讲师善于剖析原理，对讲课内容有独特的见解，还有四个基于深度学习的实战项目讲解。绝非网上动辄几十G根本无从下手的过时“资源”

本份资料由前谷歌资深机器学习与深度学习科学家秦院长友情提供。

画外音：大佬，请收下我的膝盖吧！

深耕人工智能机器学习与深度学习领域十余年，一直研发搜索引擎相关搜索算法，在算法领域有自己独创的AI核心算法，同时还具有丰富语音识别、图像处理等项目实战经验。现为某985院校特聘教授。

人工智能，绝对是未来十年社会发展的风向标。时代在发展，不进步只有被淘汰。

每年几百万毕业生，招聘门槛越来越高，工作岗位越来越少，你能做的事，其他人也能做，你还能保持多久的竞争力？技术门槛总会被突破，到最后拼的都是体力和加班。资本家都是冷血的，你价值不如其他人马上就被踢走了。

唯一的出路就是不断学习新的知识与技能，为生存而学。现在有一个机会摆在眼前，为什么不紧紧抓住呢？

画外音：领个免费资料，不会吃亏，说不定还能交一些志同道合，一起学习的朋友。

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无论你是Java的初学者，还是已经成为Java开发工程师，都希望这篇文章可以帮助到你。

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