以下讨论均在发帖者学历能够满足基本学术要求的情况下进行，否则不予讨论。
从问题来看，您似乎想通过短期培训进入人工智能行业。
但普通的培训能达到你想要的结果吗？能帮助你找到合适的工作吗？ 作为个人建议，我不建议大家报名参加任何所谓的“人工智能培训机构”的课程。
我并不是质疑短期培训的事情。 作为一个通过培训成功进入AI行业的人，我也参加过培训，认识了不同背景、不同层次的人。 我见过在两国申请培训课程，最终进入年薪百万的BAT大公司的人，也见过来自985、211硕士的专业人士，向培训老师寻求帮助工作内容。 所以，我想说的是，培训是一个很好的桥梁，帮助很多人实现从0到1的转变，打开成功之门。 但其中，因为有很多高学历、有专业背景的人，所以选择一所能让自己“弯道超车”的机构至关重要。
如果你对这个行业不太了解，可以选择一些比较系统的课程来学习。 首先，你可以在网上阅读一些在线课程的学习资料，利用自己的碎片时间进行学习。 首先了解这个行业，看看自己是否有兴趣，有理由深入研究。
在入门阶段和了解行业阶段，我推荐两套在线课程：一套是fast.ai课程；一套是fast.ai课程；一套是fast.ai课程。 另一个是吴大恩的DeepLearning.ai课程。
1.fast.ai
Fast.ai，顾名思义，特点是短期速度，追求“快速结果”。 先传授技能，让学生在广泛的应用场景中学习。 节省了学生大量的理论学习时间，帮助他们在短时间内积累经验。 这门课程的网上资源也很多，一些经典的案例模型也很受欢迎。
个人认为fast.ai的封装过于完整，可能会导致程序运行的灵活性较低。 如果你想开箱即用作为入门，仍然推荐它。
2.吴大恩的DeepLearning.ai课程：
这套教材是2017年推出的，内容比较新。 Andrew Ng 是斯坦福大学计算机科学系和电气工程系的客座教授。 他也是在线教育平台Coursera的创始人之一。 不用说，他的团队和师资力量都很强。 这套教材在Coursera上在线，并在网易上有中文版资源，方便有语言障碍的人学习。 课程的格式也像PPT一样，并附有吴恩达自己的笔记。
这套课程更注重理论研究，为系统学习奠定基础。 项目实战和工程应用方面就不多解释了。 同时，研究过fast.ai的人可能并不多，所以遇到问题需要自己查阅资料来解决。 之前学习的时候遇到了一个问题，在网上找不到相关的解决方案，所以差点就放弃了……真是尴尬。
3.深兰科技AI课程
本课程是深兰科技基于多年人工智能基础研究和应用开发经验开发的。 由于深兰科技不具备相关教育资质，因此与上海交通大学教育集团联合开设。 本课程是我学过的一套比较完整的教程。 教学过程中通过实例讲解，加强相关理论知识的应用，加深对相应技术的掌握。 在整个学习过程中，学生可以举一反三，灵活性相当高。
这套课程从一开始的基础编程语言教学到大量的实例项目讲解都很完整。 另一个突出的优势是，您可以到深兰科技全国分公司的项目组参与深兰科技正在进行的研究项目。
依托深兰科技广泛的研发方向，课程设置也非常多元化，涵盖自然语言处理、计算机视觉、推荐等领域。完成基础部分后，您可以选择一个方向深入研究相关领域兴趣。
依托深兰大量的商业交付项目，团队负责人也参与了课程的设计和教学，所以课程每次都会更新，都会讲解行业内最新的技术。
深兰的课程还提供全日制和周末班、线上和线下、直播和录播两种形式。 随时可以学习，也适合不易分配时间的上班族和在校学生。 缺点是深兰科技的课程比较密集，学习过程中不能偷懒。
实践阶段是讲座结束后，你选择自己感兴趣的方向和项目团队进行实践。 锻炼和积累真实的工作经验和项目经验。
深兰的课程之所以近年来在人工智能人才培养领域受到比较高的关注，部分原因在于深兰极高的就业率以及深兰在AI研发领域的知名度。 此外，深兰与上海交大教育集团的导师进行联合教学，师资力量较为雄厚。 所有老师均为研发第一线的资深算法工程师。
其实我个人的体会是，无论怎么学习，最重要的是坚持下去，永不放弃。 在公司内积累实际工作经验非常重要。 如果在公司学习过程中能够有机会发表论文、参加国际比赛就更好了！ 几个月的时间掌握企业级应用知识确实不容易，一定要全力以赴！ 也祝你早日转行成功！
