我滥什么竽充什么数了？我说的本来就是文科专业中可以用到AI的地方啊。你会用一个工具并不等于你要会make it from scratch吧？ 前面也已经有人说了，AI发展到最后就变成人们生活中的一部分，几乎可以是渗透到各个行业中。比如互联网刚出来的时候只有和计算机沾边的人才会，可是现在各行各业都在用。再说能把Watson 的那些service，特别是chatbot 玩转的话，还真靠的不是编程和数学。siri 和Alexa 雇佣了多少语言学家来写他们的智能对话你有了解么？AI和ML并非都是数学统计和编程好么？
---发自Huaren 官方 iOS APP
这回复太有深度了，是说痴人说梦的意思吗，想回个impossible is nothing 来着，不过想想自己的基础，觉得mm的回复有可能是很中肯的。
yeah, that's the same ---发自Huaren 官方 iOS APP
你数学都不会要自己上上网课就做研发应该很难。 ---发自Huaren 官方 iOS APP
说的太对了，我就怕浪费时间，所以想着华人上能人多，才来问问。 想转的原因不怕笑话，有收入因素，但不主要，主要是担心未来（10年左右）本行业部分职位会被AI代替，因为职业生涯还有20+年，不想提早被退休。有点杞人忧天了。
你咋知道我问之前没搜过呢，就是看到有给木有基础的人开的课，所以才开的脑洞。咱能别说话带攻击行不，你回几乎不可能都比这个信息量大。
不过，一般这种人都很有自己的想法，不会来论坛上问的。 ---发自Huaren 官方 iOS APP
肯定行啊，没说一定研发，在我眼里纯马工也算技术啊！网课其实靠自己都不定完全搞得定，好多背景知识需要人解释。
我还想不去医学院就做医生呢......
20年AI代替不了人类. 放心吧. 说能代替都是文科出身没工科经验的.
只是记得人工智能那本书，狂厚。
AI的实验室，貌似很难申请。做出东西的，也就那么几个有名的地方和人。
一般的学校，挂AI名的，不知道具体在做什么，但是可以幻想一下。
楼主，我支持你。学习嘛，兴趣是一切的根本。
跟高大上没有半点关系，枯燥繁琐累心倒是真的。数学编程必须扎实，新技术日新月异，不但要跟得上，有新想法还要实现得的足够快，效果足够好，不然就是没用的垃圾。 结合什么专业都回避不了技术上的具体实现是否成功。
当然啦，你也可以自己当领导，指挥别人干。就像那个笑话，创业idea跟其他团队一切就绪，就差一个程序员了。
Andrew Ng在网上的公开课是科普level的，任何有兴趣的人都可以上的那种，难度远远低于大学里本科level的课。。。。
MM有兴趣可以去搜一下他在学校里上课的录影视频看看，那个才是正常难度的入门课。。。数学不好跟不下来的。
我可能跟你有一点像，这里是我的2cents：
如果想做AI，最好要有扎实的CS能力，你可以没有CS的学历，但是你要有这个本领：自己写library而不仅仅是调用别人写好的library。
如果你觉得CS不是你的强项，那么你就只能在数学或者是统计这两块里面钻研：提出自己的理论或者能够综合运用公式原理去解析数据。
万事开头难，但是有好的开始是很好的！但是很多东西都是日积月累才完成质变的过程。你看那些phd们，他们不是一晚上就蹦出了新的算法或者假说，而是几年的研究或者十几年的研究努力下来的结果。
所以你要给自己至少3-4年的准备时间（如果你真的是纯文科的话），而且在这四年间，要不就钻CS，要不就钻stat/math，而且不是每天学习3小时而已。如果你想要真正地做AI，每天至少10小时。
我也在努力中。
加油！
就我观察到的，这行业入门的先决条件是做相关方向的cs phd
如果真要踏踏实实学，graduate level 的矩阵论，统计，概率论，泛函，最优化，就得full time上一两年吧，然后就可以比较顺利的学statistical learning, machine learning 之类的了。
ml大牛来了 ---发自Huaren 官方 iOS APP
不过她毅力剧强，考qualify前整整一年一天只睡2个小时
我们公司的AI全都是CS类PHD。不想打击楼主我脚得不实际，最不实际的地方在于等你几年学完AI都不知什么样子了。
不过我觉得楼主应该可以再想想找到跟这一波相关的。我知道有学law的跟做ML的人做了一些关于legal 上的ML，相当赚。
学霸学什么都会成功。。。。loser就。。。。。
我在buyside工作，所在的小组是个AI fund。我们主要成员（除去IT等提供infrastructure)的人，有个engineering phd（本科数学），一个finance phd，两个物理本科+硕士（但这俩人都有10年buyside经验）。
Lz想做AI，具体想找啥工作？
你是说machine learning相关吗？我们组号称都在做这个，一个CS PHD带头搞project，我们其他没那么专业的人在做辅助细节。用些统计方法，用python，R之类的做做数据分析。全组都有编程基础，而且明确说吧这个就类似是data analyst的活, 跟AI离得很远啊。现在是个公司就说自己在做AI，其实很多就是更深入些的数据分析罢了。
如果楼主是想在自己的领域加些data analyst 的技能，那倒是有可能的，先自己学学编程看看？
等于说你用一个service ---发自Huaren 官方 iOS APP
首先AI的定义是非常广泛的，最早的AI是那种handcrafted knowledge，第二波是statistical learning，第二波就包含了我们今天常说的machine learning, neural network等，应用上有语音识别，自然语言处理，人脸识别等等；第三波叫做contextual adaptation,这部就是把前两波的结合起来，能够模拟人的意识，图像识别不仅仅是对0，1的识别，而是能够真正的认知图像（这个不知道我说清楚没）。
我感觉楼里很多mm说的只有top cs phd能做的应该是第三波。因为技术上还没有突破，没有人开发出了个特别好的系统，理论给大家用。
如果想找第二波以内的工作，范围还是很广的，对数学要求一下低了好多，因为很多工具是现成的。
学习路径，andrew ng的课入个门吧。他这个课把第二波的AI发展中的所有有用的模型都讲了一遍，很实用。然后我建议你走data scientist的学习路径，学python语言里和数据处理相关的那个分，我这两天看到有个收费的网站叫dataquest，我觉得里面把data scientist的路径总结的特别清晰。全部学下来应该就到了大数据了。感觉就离第三波的AI不远了，以后如果第三波有了突破，学的东西可以很快用上，前提是第三波还找第二波的那个走势走。
如果你觉得这个path太理论，不想bottom up,你可以像前面的mm说的那样，做top down的路线，从manager做起。关键还是看你最终相给自己定位在什么地方。做研发，做engineer，还是做管理，咨询？
才疏学浅，如果有说错的地方还请包涵哈！
我不觉得可以说自己是做AI的 ---发自Huaren 官方 iOS APP
我理科都觉得很难