6年Java程序员转行做AI大模型，自学成功上岸

我从事Java开发已有3年时间，现在回想起来，我决定转行AI大模型的旅程充满了挑战和成长。

我的转行之路并非一帆风顺。最初，我加入了一个AI相关的部门，继续从事Java工程工作，但这次的工作内容更偏向于AI产品的包装和落地。虽然部门并不直接负责算法开发，但我有幸接触到了大量的算法知识。

幸运的是，我们的产品涉及到自主研发的基础算法，而非仅仅是API的包装。这些算法主要涉及图形学，于是我开始学习OpenCV，并逐步入门图形图像处理。

大约半年的时间里，我一直在自学深度学习的知识，阅读了TensorFlow的书籍和深度学习理论的书籍。我还尝试编写了一个OCR的demo，在代码调试遇到困难时，我会向其他组的同事求助，确保自己能够理解每一个细节。尽管demo相对简单，但我努力理解背后的原理，并阅读了相关的经典论文。

我做得比较好的一点是，我将自己的学习成果整理好，并在团队中进行分享，这让我得到了领导的认可。这样的过程持续了大约一年的时间。后来，我们的产品需要开发一个深度学习OCR模型，由于我是组里唯一有基础的人，我便承担了这个任务。

我知道这个任务充满了探索性，所以我尝试了很多不同的backbone结构，并整理了一系列实验报告。最终，我不仅完成了任务，还提交了一份详尽的报告，领导对此非常满意。这个过程大约持续了两三个月。

之后，我开始在GitHub上研究PaddlePaddle的模型库代码，几乎阅读了所有关于计算机视觉(CV)的模型源码，并阅读了许多自然语言处理(NLP)的资料，包括两本NLP入门书籍和一些经典论文。这个过程也持续了大约半年。

后来，我遇到了一个绝佳的机会。领导认为我们部门需要一个算法组来支撑业务，由于我是组里唯一懂这块的人，我被任命为算法组组长，并招募了三名算法应届生。他们的水平都很高，我有了可以交流学习的朋友，这对提高我的水平非常有帮助。

我开始尝试一些简单的任务，这些任务与比赛不同，没有baseline模型，需要我自己思考。我会先查找相关资料，然后根据自己的理解去实现。如果效果不佳，我会与团队成员讨论，并总结经验。现在，我基本上能够独立完成这类任务，这个过程大约持续了两三个月。

现在的我比刚开始转行时更加从容，我了解算法的本质，知道它们能做什么，不能做什么。即使现在我转行做其他事情，我也不会害怕。无论是工程还是算法，可见的技术都只是手段，工程师的天职是实现目标，拥有多种工具总是好的。

学习总结： 在学习的过程中，我总结了一份涵盖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的全套AI大模型学习资料。这些学习资料不仅深入浅出，而且非常实用，帮助我系统而高效地掌握了AI大模型的各个知识点。

我的转行之路虽然曲折，但每一步都走得很扎实。我的故事告诉我们，只要有明确的目标、持续的学习和不断的实践，就一定能够在AI大模型领域取得成功。

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