从C#到AI：成为AI开发者的路线图

我是一名C#开发人员。我花了数年时间编写Web API、管理SQL Server、设置依赖注入并发布生产代码。我的日常工作混合了Visual Studio、Azure管道和偶尔的生产故障处理。

然后出现了AI。

起初，它感觉像另一波炒作。每个人都似乎在他们的应用程序上贴上了“AI驱动”的标签。我忽略了它几个月——直到我意识到一些“AI驱动”的功能做了一些我的.NET逻辑无法做到的事情。

我尝试在我的常规堆栈中构建一个客户支持机器人。它有效，但不够智能。它无法在不更改代码的情况下适应新问题。这就是我明白的时候：如果我想构建能够学习的软件，我必须学习AI。

这是我遵循的确切路线图——也是我希望有人在我开始时能给我提供的路线图。

1、将你已知的知识进行转换

我早期犯的最大错误是认为我是一张白纸。但作为一名.NET开发人员，我的许多技能直接映射到AI概念。

在.NET中，我习惯于定义规则。在AI中，目标是训练模型来发现这些规则。这是思维方式的转变。

2、学习Python（是的，你必须）

大多数AI工具都是用Python编写的。我一开始并不喜欢它——它与C#相比显得松散。但一旦克服了语法差异，它就变成了一个强大的原型工具。

我快速学习的方法：

• Google的Python课程
• 自动化无聊的事情
• 使用NumPy和Pandas练习（可以将它们视为数据表的LINQ）

Jupyter Notebooks成了我的实验垫板——一半是代码编辑器，一半是文档。

3、理解机器学习的核心

我没有深入研究每一个算法。我学到了足够的知识，知道何时以及为什么使用它们。

• 监督学习: 回归，分类
• 无监督学习: 聚类，异常检测
• scikit-learn用于构建快速原型

最好的资源：Andrew Ng的Coursera机器学习课程

我的第一个项目是从客户服务日志中预测投诉类别。我从工作中获取了一个CSV文件，训练了一个基本的分类器，这个概念因为解决了实际问题而让我印象深刻。

4、不要害怕深度学习

神经网络看起来令人畏惧——直到我把它们当作带有输入、输出和可调旋钮的黑箱来对待。

我使用的工具：

• PyTorch用于灵活性
• HuggingFace用于预训练的NLP模型
• Google Colab用于免费GPU访问

如果你刚开始，fast.ai非常适合——它是以代码为主且对初学者友好的。

5、构建一个真实项目

我构建了一个合同解析器，它可以读取PDF，找到重要字段，并返回结构化的JSON。

• Transformers用于文本理解
• 正则表达式作为备用方案
• Flask API包装器
• Docker用于打包
• Azure Web App用于托管

将其视为微服务使它更容易：模型训练、API层、部署。同样的原则就像构建.NET API一样，只是内部有一个ML大脑。

6、学习MLOps（你的秘密优势）

作为一名.NET开发人员，我已经了解了DevOps。MLOps只是将这些原则应用于模型。

• MLflow跟踪实验
• FastAPI + Docker用于服务模型
• Azure ML用于云训练
• GitHub Actions用于CI/CD重新训练

7、我一直在使用的工具

8、我推荐的.NET开发者的路线图

1. 复习Python基础知识和NumPy
2. 用scikit-learn学习机器学习基础
3. 使用真实数据集构建几个项目
4. 尝试使用PyTorch或TensorFlow进行深度学习
5. 使用FastAPI + Docker进行部署
6. 探索MLOps（MLflow、Azure ML、CI/CD）
7. 在自然语言处理或计算机视觉方面专精
8. 发布你的作品（GitHub、博客、Medium）
9. 在自由职业或工作项目中应用AI技能

成为AI开发人员并不是要取代你的C#技能——而是扩展你的工具箱。你在.NET中建立的调试直觉、干净的代码习惯和架构思维同样适用于AI。

当我开始时，AI感觉像是一个不同的世界。现在，它感觉像是我在一直所在的同一个世界中的下一步——只是有更智能的工具。

如果你能构建一个.NET API，你就能构建一个AI API。唯一的区别是现在，你的代码可以学习。

原文链接：From C# to AI: My Personal Roadmap to Becoming an AI Developer

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