编程经验转人工智能需要掌握一系列关键技能，并通过实践项目来巩固所学知识。以下是一些建议的学习路径：
扎实的数学基础
学习高等数学基础知识，包括数据分析、线性代数和矩阵等。
数学对于人工智能非常关键，尤其是对于理解深度学习和神经网络等概念。
编程语言
首先学习C++，然后深入学习Python。Python被称为“胶水语言”，能够轻松联结其他语言制作的模块，是人工智能领域的首选编程语言。
熟悉至少一种深度学习框架，如TensorFlow或PyTorch，这些框架提供了构建和训练神经网络的工具和接口。
领域认知
了解人工智能的最新研究方向和产品，选择一个感兴趣的切入点。人工智能领域的研究主要集中在机器学习、计算机视觉、自然语言处理、自动推理、知识表示和机器人学等六大方向，以及大数据与人工智能、物联网与人工智能、边缘计算与人工智能等结合领域。
行业大型项目实践
通过参与实际项目，从数据挖掘到模型训练，再到制作原型，逐步掌握人工智能的整套流程。
实践项目可以帮助你将理论知识应用于实际问题，并积累实际工作经验。
机器学习基础
学习机器学习的基本概念和算法，如K-means、决策树、线性回归、随机梯度下降、支持向量机等。
通过阅读相关书籍、观看教学视频和参加算法比赛来加深理解。
统计学和概率论
坚实的统计学基础知识是理解机器学习的关键，包括评估模型成功的不同方法。
调试和优化模型
学习如何调试和优化机器学习模型，包括选择合适的模型参数和调整算法以获得最佳性能。
软件工程技能
作为软件工程师，你已经具备了一定的软件工程技能，这些技能在人工智能项目中同样重要。例如，掌握版本控制、持续集成和部署等工具和方法。
持续学习和实践
人工智能是一个快速发展的领域，持续学习和实践是保持竞争力的关键。关注最新的研究论文、技术博客和开源项目，不断更新自己的知识库和技能。
通过以上步骤，你可以将编程经验转化为人工智能领域的专业技能。记住，实践是最好的老师，不断动手做项目和解决问题，将有助于你在这个领域取得成功。