对于35岁的程序员而言，转行并非“从零开始”，而是依托现有编程基础的“技能升级”——大模型领域作为当下科技行业的风口，对有工程经验的程序员格外友好。如果你正处于35岁职业节点，想顺利转型大模型领域，无需盲目跟风，跟着以下8步稳步推进，小白也能快速入门、逐步深耕，建议收藏反复对照学习！

作为有多年编程经验的从业者，你比纯新手更懂“实操落地”的重要性，转行大模型的核心的是“补齐AI基础+迁移现有技能”，以下每一步都结合了程序员的学习习惯，避开无效内耗，高效突破转型瓶颈。

1. 基础知识筑基：精准补漏，不做无用功

转行大模型无需从头学起，重点补齐「机器学习+深度学习+神经网络」三大核心基础，结合程序员的优势，优先掌握实操性强的内容，而非单纯啃理论。

学习渠道推荐贴合程序员习惯的方式：在线课程可选择Coursera的深度学习专项课、B站李沐老师的《动手学深度学习》（免费且实操性强）；书籍优先选《深度学习》（花书）精简版+《机器学习实战》，跳过过于晦涩的数学推导，重点理解原理与代码实现；也可以关注国内大厂（阿里、腾讯）的AI技术研讨会，获取贴合工业界的知识点。

框架学习重点突破TensorFlow和PyTorch，建议先主攻PyTorch（上手更简单，适配小白，目前工业界应用也更广泛），掌握基础的模型搭建、数据处理语法，再补充TensorFlow，应对不同企业的技术需求。

2. 实践落地：从“小案例”入手，拒绝纸上谈兵

程序员的核心优势是“动手能力”，理论学习后，必须通过实操巩固，避免“学完就忘”。新手不建议直接挑战复杂模型，从简单案例入手，逐步提升难度，积累项目经验。

实操路径推荐：先自己实现简单的神经网络案例（如手写数字识别、图片分类），用PyTorch搭建基础模型，熟悉数据加载、模型训练、参数调优的完整流程；之后登录Kaggle、天池等平台，参与入门级数据科学竞赛（优先选大模型相关的简单赛道，如文本分类、情感分析），跟着开源代码学习，尝试修改优化，积累真实项目经验。

额外建议：在GitHub上创建自己的学习仓库，记录每一个实操案例的代码、问题及解决方案，既可以巩固知识点，也能为后续找工作积累“作品集”，让面试官看到你的实操能力。

3. 关注行业动态：找准风口，避免落后于趋势

大模型领域发展速度极快，转行后要想站稳脚跟，必须持续关注行业动态，了解最新的研究成果和工业界应用场景，避免学的内容“过时”。

重点关注两大方向：一是顶级会议与期刊，无需精读所有论文，重点关注NeurIPS、ICML、CVPR等顶级会议的核心成果（可看论文解读视频，节省时间），了解当前大模型的研究热点（如轻量化大模型、多模态大模型）；二是工业界应用，关注大厂的大模型产品（如GPT系列、文心一言、通义千问）的更新动态，了解大模型在互联网、金融、医疗等领域的落地场景，明确自己的学习方向（如想做应用开发，重点关注大模型API调用；想做算法优化，重点关注模型压缩、调优技术）。

4. 建立专业网络：抱团取暖，少走弯路

转行过程中，闭门造车效率极低，加入专业社区，与同行交流，既能获取学习资源，也能了解行业招聘信息，甚至获得内推机会，尤其适合小白快速入门。

重点加入这些社区：GitHub（关注大模型开源项目，参与讨论，向作者请教）、Stack Overflow（遇到技术问题及时提问，高效解决bug）、Reddit的r/MachineLearning板块、国内的AI研习社、CSDN大模型交流圈，平时多分享自己的学习心得、实操问题，与其他开发者交流，获取反馈和建议。

条件允许的话，参加线下行业会议、技术沙龙，认识大模型领域的从业者、面试官，建立专业人脉，为后续找工作铺路——程序员的圈子不大，优质的人脉往往能带来意外的机会。

5. 继续教育：按需选择，不盲目读研

如果你想更系统地掌握大模型知识，或者想进入顶尖大厂、科研机构，可考虑继续教育，但无需盲目攻读硕士、博士，结合自身情况选择即可。

性价比之选：国内大厂的AI专项培训（如阿里云AI工程师培训）、高校的在职研究生（计算机应用技术、人工智能方向），既能系统学习知识，又不影响工作，适合35岁程序员平衡时间与成本；如果目标是科研岗位，再考虑全职攻读硕士、博士，投入更多时间和精力深耕理论与研究。

6. 技能迁移：最大化利用现有优势，降低转行难度

35岁程序员的核心竞争力的是“多年编程经验”，转行大模型无需放弃现有技能，而是将其迁移，实现“1+1>2”，大幅降低转行难度。

不同方向的迁移建议：擅长前端开发，可学习大模型可视化、大模型API调用，做大模型应用前端开发（如大模型对话界面、可视化平台）；擅长后端开发，可深耕大模型工程化、模型部署（如将大模型部署到服务器、优化接口性能）；擅长数据开发，可重点学习大模型的数据预处理、数据集构建，成为大模型数据工程师——找到自己的优势与大模型领域的结合点，转型更轻松。

7. 职业规划：明确目标，避免盲目跟风

35岁转行，切忌盲目跟风，必须制定清晰的短期、长期目标，循序渐进，避免急于求成，减少职业焦虑。

短期目标（3-6个月）：补齐大模型基础知识，掌握PyTorch框架，完成3-5个实操案例，搭建自己的GitHub作品集，加入2-3个专业社区，积累初步人脉；中期目标（6-12个月）：参与1-2个真实大模型项目（竞赛或兼职），熟练掌握1-2个细分方向（如模型应用、模型部署），了解行业招聘需求，针对性提升短板；长期目标（1-3年）：成为大模型领域的细分专家，或进入目标企业（大厂、初创企业）担任相关岗位（大模型工程师、AI应用开发工程师），实现薪资与职业价值的双重提升。

8. 寻找机会：精准投递，突出自身优势

当你完成前7步，具备了基础的理论与实操能力，就可以开始寻找大模型领域的工作机会，投递简历时，重点突出“程序员经验+大模型技能”的结合点，避开与应届生的同质化竞争。

机会渠道：招聘平台（BOSS直聘、拉勾网，筛选“大模型”“人工智能”相关岗位，优先选择“接受转行”“有编程经验优先”的岗位）；社区内推（通过GitHub、CSDN交流圈，获取企业内推机会，提高面试通过率）；初创企业（初创企业对转行从业者更包容，可作为切入点，积累项目经验后再跳槽到大厂）。

面试技巧：重点展示自己的实操案例（GitHub作品集），讲解自己的项目思路、遇到的问题及解决方案，突出自己的编程优势和学习能力，坦诚自己的转行规划，让面试官看到你的潜力。

最后想对你说：35岁转行大模型，不是“被迫转型”，而是“主动选择”更好的职业未来。转行必然会遇到挑战，可能会面临理论难懂、实操碰壁、面试受挫，但你多年积累的编程经验、解决问题的能力，都是小白无法比拟的优势。

保持积极的心态，拒绝内耗，跟着以上8步稳步推进，每天坚持学习一点、实操一点，逐步补齐短板、积累经验，你一定能在大模型领域站稳脚跟，实现职业的二次腾飞。建议收藏本文，迷茫时拿出来对照，跟着节奏走，转型路上不迷路！

最后

对于正在迷茫择业、想转行提升，或是刚入门的程序员、编程小白来说，有一个问题几乎人人都在问：未来10年，什么领域的职业发展潜力最大？

答案只有一个：人工智能（尤其是大模型方向）

当下，人工智能行业正处于爆发式增长期，其中大模型相关岗位更是供不应求，薪资待遇直接拉满——字节跳动作为AI领域的头部玩家，给硕士毕业的优质AI人才（含大模型相关方向）开出的月基础工资高达5万—6万元；即便是非“人才计划”的普通应聘者，月基础工资也能稳定在4万元左右。

再看阿里、腾讯两大互联网大厂，非“人才计划”的AI相关岗位应聘者，月基础工资也约有3万元，远超其他行业同资历岗位的薪资水平，对于程序员、小白来说，无疑是绝佳的转型和提升赛道。


对于想入局大模型、抢占未来10年行业红利的程序员和小白来说，现在正是最好的学习时机：行业缺口大、大厂需求旺、薪资天花板高，只要找准学习方向，稳步提升技能，就能轻松摆脱“低薪困境”，抓住AI时代的职业机遇。

如果你还不知道从何开始，我自己整理一套全网最全最细的大模型零基础教程，我也是一路自学走过来的，很清楚小白前期学习的痛楚，你要是没有方向还没有好的资源，根本学不到东西！

下面是我整理的大模型学习资源，希望能帮到你。

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最后

1、大模型学习路线

2、从0到进阶大模型学习视频教程

从入门到进阶这里都有，跟着老师学习事半功倍。

3、 入门必看大模型学习书籍&文档.pdf（书面上的技术书籍确实太多了，这些是我精选出来的，还有很多不在图里）

4、 AI大模型最新行业报告

2026最新行业报告，针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估，以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用，以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。

5、面试试题/经验

【大厂 AI 岗位面经分享（107 道）】

【AI 大模型面试真题（102 道）】

【LLMs 面试真题（97 道）】

6、大模型项目实战&配套源码

适用人群

四阶段学习规划（共90天，可落地执行）

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型

• 带你了解全球大模型

• 使用国产大模型服务

• 搭建 OpenAI 代理

• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion

• 在本地计算机运行大模型

• 大模型的私有化部署

• 基于 vLLM 部署大模型

• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型

• 部署一套开源 LLM 项目

• 内容安全

• 互联网信息服务算法备案

• …

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3、这些资料真的有用吗？

这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证，服务航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇，获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。

资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目，无论你是小白还是有些技术基础的技术人员，这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇，转行大模型岗位。

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