首先，零基礎轉行人工智慧領域是具有較大困難的，原因在於三方面，其一是人工智慧是典型的交叉學科，涉及到數學、計算機、哲學、控制學、神經學和語言學等諸多學科，不僅知識量比較大，學習難度也比較大；其二是學習人工智慧需要有一定的實踐場景，需要有數據和算力的支撐；其三是人工智慧學習方向諸多，不同的方向需要組織不同的知識結構，而且由於人工智慧技術體系尚未完善，在沒有專業人士的指導下，很難深入。
從目前的教育體系結構來看，當前人工智慧領域的人才培養依然以研究生教育為主，所以普通人要想進入人工智慧領域，可以考慮讀一個人工智慧方向的研究生，這是比較現實的選擇。在當前產業網際網路的推動下，人工智慧方向的創新型人才會有更多的就業機會，而且目前人工智慧崗位的崗位附加值也比較高。
隨著大型科技公司紛紛開放自己的人工智慧平臺，當前也可以基於學習這些技術平臺的應用來進入人工智慧領域，這會在一定程度上降低學習的門檻。通常對於零基礎的初學者來說，可以先從程式語言開始學起，然後再進一步學習人工智慧平臺的相關知識，然後基於人工智慧平臺來完成行業應用開發。
最後，從目前人工智慧技術的行業應用情況來看，計算機視覺技術和自然語言處理技術的應用案例比較多，未來的發展潛力也相對比較大，所以初學者可以重點考慮學習一下這兩個領域的相關技術。
我從事網際網路行業多年，目前也在帶計算機專業的研究生，主要的研究方向集中在大數據和人工智慧領域，我會陸續寫一些關於網際網路技術方面的文章，感興趣的朋友可以關注我，相信一定會有所收穫。
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