通信人转行AI需要做哪些准备工作？

通信行业与AI领域在技术底层（信号处理、算法优化）和工程思维上存在高度关联性，通信人转行AI具有天然优势。以下是分阶段、可落地的准备方案：

一、技术补足：从通信知识到AI技能的迁移

1.数学基础强化

重点：线性代数（矩阵运算）、概率统计（贝叶斯、最大似然）、微积分（梯度下降）。

2.编程语言与工具链

Python：通信人需掌握NumPy（矩阵运算）、Pandas（数据处理）、Matplotlib（可视化）。

3.AI核心知识体系

机器学习：掌握线性回归、决策树、SVM等经典算法，理解过拟合/欠拟合、交叉验证。

二、项目经验：用通信思维解决AI问题

1.通信与AI结合的切入点

信号处理迁移：将通信中的滤波算法（如卡尔曼滤波）应用于传感器数据降噪。

网络优化案例：用强化学习优化通信基站功率分配（类似DQN解决资源调度问题）。

2.快速积累实战经验

开源数据集：从Kaggle（如Titanic生存预测）、UCI（通信相关数据集）入手。

复现经典论文：用PyTorch实现ResNet（图像分类）或BERT（文本处理），理解模型设计逻辑。

三、行业认知：选择AI细分赛道

1.通信+AI交叉领域

智能通信网络：6G中的AI驱动空口设计、网络切片优化。

物联网（IoT）：边缘AI设备（如智能摄像头）的轻量化模型部署。

2.热门AI方向

计算机视觉：工业缺陷检测、自动驾驶（通信人熟悉传感器融合）。

大模型应用：通信行业知识库构建、智能客服系统开发。