大多數人都認為，要進入人工智慧領域，必須擁有電腦科學學位。
這就是為什麼他們遲遲不開始的原因。
他們等待完成大學學業。
或者取得新的證照。
又或者說服自己，這個領域不適合他們。
但事實完全相反。
今天，有成千上萬的 AI 工程師在新創公司和全球企業工作，他們被錄用的原因，並非因為學位。
而是因為他們打造的專案。
他們的 GitHub 帳號。
他們能夠開發出的產品。
以及他們成功運用 AI 解決的真實世界問題。
🔖 現在就把這篇文章加入書籤。
因為在你的學習旅程中，你會不止一次地回來參考它，而且你會發現，其中的每個階段都是建立在前一個階段之上。
在這篇文章中，我不會給你一份落落長的課程清單。
我不會要求你去大學讀四年。
相反地，我會與你分享一份實用的路線圖，說明你應該學什麼、可以忽略什麼，以及如何建立一個強大的作品集，讓你有資格申請 AI 工程師 的工作，即使你沒有電腦科學學位。
如果你遵循這份路線圖，並專注於應用和建立專案，而不是蒐集證書，你會比你想像中更接近你的第一份工作。
什麼是真正的 AI 工程師？
在你開始學習任何程式語言或框架之前，你必須先了解你正在追求的職位。
因為很多人會混淆 AI 研究員 和 AI 工程師，儘管他們的工作路徑完全不同。
AI 研究員是發明新模型、開發演算法、進行研究，並從頭開始訓練模型的人。
至於 AI 工程師，則是負責將現有模型，打造成人們日常使用的應用程式和產品的人。
你可以這樣想。
當你使用一個智慧客服助理時。
或者一個能理解你公司檔案的搜尋引擎。
或者一個能自動執行多項任務的 Agent（代理）。
或者一個依賴 Claude 或 GPT 來完成工作的應用程式時。
打造這些系統的人，通常就是一位 AI 工程師。
這就是為什麼近年來對這個專業的需求大幅增加。
企業並不總是尋找能夠訓練全新模型的人。
他們更傾向於尋找知道如何將現有模型轉化為解決實際問題的產品的人。
這是個好消息。
因為成為 AI 工程師 的道路，並非從學習複雜的方程式或從頭訓練模型開始。
它從理解程式設計、知道如何在真實應用程式中使用 AI 模型，然後建立專案來證明你能將想法轉化為實際可運作的產品開始。
因此，如果你的目標是在這個領域找到工作，你不需要成為 AI 科學家…
你需要成為一位 能夠建構的工程師。
成功人士很早就發現的真相
如果你去問大多數人：
是什麼讓一家公司僱用 AI 工程師？
你會聽到像這樣的答案：
大學學位。
碩士學位。
博士學位。
或者多年的學習經歷。
但當你觀察今天正在招募 AI 工程師 的公司時，你會發現，第一個問題往往不是：
你在哪裡讀書？
而是：
你做出了什麼？
你有實際的專案嗎？
你有包含你作品的 GitHub 帳號嗎？
你能寄送一個你建立的應用程式連結嗎？
你有能夠證明你能將想法轉化為實際產品的作品集嗎？
這就是為什麼有些自學成才的開發者，能在擁有強大學術背景的人之前獲得工作。
不是因為學位沒有價值。
而是因為公司需要能夠建構的人，而不僅僅是研究理論的人。
想像一下，一位招募經理面前有兩個人。
第一個擁有電腦科學學位，但沒有發表過任何實際專案。
第二個沒有學位，但建立了一個智慧助理、一個 RAG 系統和一個多工 Agent（代理），所有這些都在 GitHub 上，任何人都可以試用。
在許多情況下，擁有專案的那位候選人會更佔優勢。
因此，如果你想進入這個領域，不要把蒐集證書當作首要目標。
讓你的目標是持續創造新的東西。
因為你發表的每個專案，都會讓你離第一份工作更近一步；而你觀看的每個課程，如果沒有實際應用，只是增加了資訊…但並不能證明你的技能。
這就是為什麼路線圖的第一階段，將是學習所有其他一切所依賴的技能…
程式設計。
第一階段：用正確的方式學習程式設計
如果你問任何一位在職的 AI 工程師：
我應該學的第一個技能是什麼？
答案最常是：
程式設計。
這可能看起來很明顯，但許多初學者試圖直接跳進 AI 工具。
他們學習寫提示詞。
他們嘗試數十個網站。
他們追蹤每個出現的新工具。
但當他們嘗試建立一個真正的應用程式時，他們會發現自己不知道從何開始。
原因很簡單。
AI 並沒有消除對程式設計的需求…
反而讓它變得更加重要。
因此，Python 被認為是初學者的最佳語言。
不是因為它是唯一的語言。
而是因為它已成為大多數 AI 函式庫和工具的主要標準。
但不要讓你的目標變成記住語言指令。
讓你的目標是能夠從頭開始建立一個小程式。
學習如何處理檔案。
如何呼叫 API（應用程式介面）。
如何讀取和寫入資料。
如何處理錯誤。
同時，從一開始就學習使用 Git 和 GitHub。
不要等到你成為專家。
你建立的每個小專案，即使很簡單，也要上傳到 GitHub。
因為這個帳號隨著時間推移，將會是你的真正作品集，也是許多招募經理在評估你程度時，會首先查看的地方。
而且記住…
不要花好幾個月的時間只看課程。
在你學完每個新概念之後，就建立一個應用它的小專案。
因為目標不是學會程式設計…
而是證明你能用它來建立真正能運作的東西。
第二階段：學習如何與 AI 模型互動
在你掌握程式設計的基礎之後，你將進入一個能區分 AI 使用者 和 AI 工程師 的階段。
大多數人透過聊天介面使用 Claude 或 ChatGPT。
他們打開網站。
寫下提示詞。
然後得到答案。
但這不是產品被建構出來的方式。
AI 工程師不是透過聊天介面工作。
他們透過 API（應用程式介面） 與模型互動，然後將它們整合到真實的應用程式、網站和系統中。
在這個階段，你將學習你的應用程式如何向 AI 模型發送請求，如何接收結果，然後用它來在真實產品中執行任務。
但不要滿足於發送你的第一個成功請求。
學習如何讓模型返回一致且可靠的結果。
學習如何管理對話歷史。
如何處理錯誤和使用限制。
以及如何讓模型返回你的程式能夠理解的結構化資料格式。
你還必須學習的最重要技能之一是 Function Calling（函式呼叫） 或 Tool Use（工具使用）。
這個功能允許模型不僅僅回答問題，還能執行實際操作，例如搜尋資料庫、呼叫另一個 API、建立檔案或發送訊息。
在這裡，你將開始理解大多數現代 AI 應用程式是如何運作的。
因為它們不僅僅依賴於模型本身…
而是依賴於工程師將其連結到不同工具和系統的能力，並將其從一個回答問題的助手，轉變為一個能夠完成任務並採取適當行動的系統。
第三階段：建立真正的專案…不要只滿足於課程
大多數初學者會犯一個錯誤。
他們相信完成幾十門課程，就代表他們已經準備好可以工作了。
但事實並非如此。
課程教你基礎知識。
專案才能證明你能用這些基礎知識來解決實際問題。
因此，如果一位招募經理問起你的經驗，最重要的問題不會是：
你完成了多少門課程？
而是：
你做出了什麼？
你有聊天機器人嗎？
你建立了依賴 AI 的助手嗎？
你建立了檔案分析系統嗎？
或者一個使用 Claude 或 GPT 來解決實際問題的應用程式？
從簡單的專案開始，但要讓它們完整。
與其建立十個未完成的專案，不如建立三個任何人都能試用的專案。
舉例來說。
你可以建立一個能根據 PDF 檔案回答問題的助手。
或者一個能總結會議並提取待辦事項的應用程式。
或者一個能幫助技術支援團隊使用 AI 回覆客戶的系統。
這些專案不僅證明你懂程式設計。
它們證明你能將 AI 模型轉化為一個人們可以使用的真實產品。
而且別忘了將每個專案發布到 GitHub，並清楚地說明它解決了什麼問題、你是如何建構的，以及你使用了哪些技術。
一個招募經理可以執行並試用的專案，遠比你在履歷上放幾十張證書或課程證明來得有力。
因此，你旅程中的每個新階段，都必須以一個新專案來結束。
因為 專案是勞動市場理解的語言。
我推薦你建立的專案
如果你想建立一個強大的 作品集，光完成課程是不夠的。
你需要真實的專案來證明你能使用 AI 建立產品。
以下是我推薦你加入作品集的一些最佳專案：
- 🤖 AI 聊天機器人：一個能夠理解使用者問題、維持對話歷史，並使用 AI 模型提供準確答案的智慧助手。
- 📄 PDF 聊天助手：一個允許使用者上傳 PDF 檔案，然後針對檔案內容提問，並從中提取答案的應用程式。
- 📚 RAG 知識庫：一個依賴公司文件或知識庫的智慧搜尋系統，使用真實資料而非一般資訊來回答問題。
- 📧 AI 電子郵件助手：一個能讀取電子郵件、分類郵件、撰寫回覆草稿，並為每封郵件建議適當行動的助手。
- 📝 AI 會議總結工具：一個能將會議記錄或錄音轉換成有組織摘要的工具，並提取待辦事項、日期和負責人。
- 💬 客戶支援 Agent（代理）：一個能回答常見問題、搜尋知識庫，並在必要時將複雜問題升級的客戶服務 Agent（代理）。
- 🧠 多 Agent（代理）系統：一個由多個 Agent（代理）協同合作組成的系統，每個 Agent（代理）都有特定角色，例如研究、分析、寫作，然後系統將結果整合成一個輸出。
- ⚡ AI 工作流程自動化：一個將 AI 與 Gmail、Notion、Slack 或 Google Drive 等工具連結，以自動執行重複性任務的系統。
你不必建立所有這些專案。
但如果你以高品質完成 3 到 4 個專案，並在 GitHub 上好好說明它們，你的作品集將會比許多只滿足於取得證書或完成數十門課程卻沒有實際應用的人更強大。
第四階段：學習建立 RAG 系統
如果你觀察現今公司使用的大多數 AI 應用程式，你會發現許多都依賴一種稱為 RAG 的技術。
雖然這個名字可能看起來很複雜，但概念很簡單。
任何 AI 模型只知道它被訓練過的資料，或者你在對話過程中傳送給它的資訊。
但如果你希望它回答與公司檔案相關的問題呢？
或是客戶文件？
或是你的產品使用手冊？
這時 RAG 就派上用場了。
與其依賴模型的記憶，系統會先在您的檔案中進行搜尋，然後擷取最相關的資訊並傳送給模型，讓它根據你的資料來回答，而不是依賴網際網路上的一般資訊。
因此，許多公司依賴它來建立：
- 客戶服務助手。
- 公司內部搜尋系統。
- 從 PDF 檔案回答問題的機器人。
- 內部知識庫。
- 智慧文件系統。
在這個階段，你將學習如何將文件分割成小部分，如何將它們轉換成可搜尋的資料，然後如何在將問題發送給 AI 模型之前，檢索出正確的資訊。
這個過程可能看起來很技術性，但它是當今最受歡迎的技能之一。
我認為，如果你必須選擇一個專案加入你的 作品集，那就讓它是一個能在真實文件上運作的 RAG 應用程式。
因為這類專案證明你不僅知道如何使用 AI…
而且你知道如何使用它來建立一個真實公司可以在日常工作中依賴的系統。
第五階段：學習建立 AI Agents（代理）
在過去兩年，「AI Agents（代理）」已成為 AI 領域中最廣泛流傳的術語之一。
但事實是，很多人都在談論它…
而只有少數人能建立它。
在最簡單的形式中，一個 AI Agent（代理） 是一個不僅僅回答問題的系統。
它還能執行完整的任務。
它接收一個目標。
將其分解成步驟。
使用適當的工具。
然後決定下一步該做什麼，直到達到預期的結果。
舉例來說。
與其問模型：
沙烏地阿拉伯最好的飯店有哪些？
你可以建立一個 Agent（代理）來執行搜尋，然後比較價格，接著對結果進行排名，最後創建一份最終報告，而無需你逐一要求每個步驟。
真正的價值就在這裡開始體現。
公司不再僅僅尋找能夠呼叫 AI 模型的人。
而是尋找能夠建立 智慧系統，以最少人工干預完成完整工作的人。
但有一個非常重要的點。
建立一個簡單的展示品很容易。
至於建立一個能在真實工作環境中依賴的 Agent（代理），則完全不同。
因為你需要處理錯誤、管理工具、在步驟失敗時做出決策，並確保系統每次都能達到正確的結果。
因此，如果你想從大多數求職者中脫穎而出，不要滿足於建立一個只會在演示中成功的 Agent（代理）。
建立一個能解決實際問題、任何人都能使用的 Agent（代理），然後將其發布到你的專案中。
這類專案證明你不僅知道如何使用 AI…
而且你知道如何建立使用者和公司在日常工作中依賴的智慧系統。
第六階段：學習如何發布你的專案並使其可供使用
在你的裝置上運作的專案…
與世界上任何人都能使用的專案之間，存在著巨大的差異。
這個差異正是區分業餘工程師與專業工程師的關鍵。
公司付錢給你，不是因為你能讓專案運作一次。
而是他們想要一個能持續運作、可以信賴、並且能為成千上萬用戶提供服務而不出問題的系統。
因此，不要只滿足於寫完程式碼。
學習如何將你的應用程式發布到網際網路上。
如何監控它們的效能。
如何在使用者發現錯誤之前找出錯誤。
以及如何管理 AI 模型的使用成本，以免它們變成專案的負擔。
另一個重要的技能是學習 評估系統品質。
模型給出答案是不夠的。
你必須知道：
答案正確嗎？
它依賴正確的資料嗎？
它適合使用者的問題嗎？
以及在你進行最後一次修改後，它變得更好還是更差？
這些細節，與建立一個新的 Agent（代理）或嘗試更新的模型相比，可能看起來很無聊。
但它們是區分專業 AI 工程師的關鍵因素之一。
任何人都可以建立一個原型模型。
至於能夠將其轉化為公司可以依賴的穩定產品的人，才是勞動市場正在尋找的人才。
因此，在將任何專案加入你的作品集之前，問自己一個簡單的問題：
這個專案的連結，我可以放心地寄給招募經理，並確信它能順利運作嗎？
如果答案是肯定的…
那你就不只是在為了學習而建立專案。
你正在建立能夠為你開啟 AI 領域第一份工作大門的專案。
如何獲得你的第一份 AI 工程師工作？
在你學習了基礎知識、建立了幾個專案、並將它們發布到 GitHub 之後，每個人都會想到的那個問題就會出現。
我該如何獲得第一份工作？
令人驚訝的是，這個階段並不取決於學習新技術。
它取決於 你展示你所建構之物的方式。
通常，兩個人擁有相同的技能。
但其中一人能獲得面試機會，而另一人則沒有。
原因是第一個人知道如何以專業的方式展示他們的作品。
首先，整理你的 GitHub 帳號。
讓每個專案都包含清晰的描述。
說明它解決了什麼問題。
你使用了哪些技術。
並添加圖片或簡短影片來說明專案如何運作。
之後，建立一個簡單的 作品集，將你最好的專案集中在一個地方。
不要放二十個專案。
三、四個能證明你可以使用 AI 建立真實產品的強大專案就夠了。
不要只滿足於發布。
分享你所學到的東西。
撰寫關於你建立的專案。
解釋你遇到的挑戰。
並在 LinkedIn 或 X 上發布你的進展。
現今許多機會的出現，是因為有人看到了你發布的專案或文章，而不是因為他們讀了你的履歷。
當你進入個人面試時，不要試圖用你從課程中背下來的東西來說服他們。
談談你建立的專案。
解釋為什麼你選擇了這個解決方案。
你遇到了什麼問題。
以及如果你有機會再次做這個專案，你會如何改進它。
因為公司尋找的不是一個懂得術語的人…
而是一個能夠思考、建構，並持續改進他們所建構之物的人。
因此，AI 工程師最好的履歷，是他們能夠展示的專案，而不是他們取得的證書數量。
獲得第一份工作後，你該學什麼？
獲得第一份工作不是旅程的終點…
而是它的起點。
在這個階段，你會發現 AI 市場變化非常快速，持續學習已成為你工作不可或缺的一部分。
在你累積了建立基本應用程式的經驗之後，開始深入鑽研能區分專業工程師與其他人的技能。
學習如何建立更複雜的 AI Agents（代理）。
研究 多 Agent（代理） 系統，讓多個模型協同合作完成一個任務。
了解 MCP（模型上下文協定） 以及它如何幫助模型以更有組織的方式與不同的工具和系統溝通。
然後繼續學習 評估，這項技能讓你衡量 AI 輸出的品質並持續改進。
之後，學習 MLOps（機器學習營運） 的基礎知識，如何部署 AI 系統、監控其效能、處理成本，並確保其在生產環境中的穩定性。
不要忽略與 AI 安全 和資料保護相關的方面，隨著智慧應用程式在公司內部的普及，這些已成為最受歡迎的技能之一。
但記住…
不要試圖一次學會所有這些領域。
從你當前專案或工作中需要的部分開始，然後逐步擴展。
最好的 AI 工程師不是那些什麼都知道的人…
而是那些持續學習、建立新專案，並不斷跟上這個領域發展的人。
讓大多數人耽誤多年的錯誤
在觀察了數百個試圖進入 AI 領域的人之後，你會發現問題不在於缺乏資源。
而是他們以錯誤的順序學習東西。
第一個錯誤是相信看課程就等於在進步。
你可能看完了數十小時的影片，但如果你沒有建立任何一個專案，你就沒有任何東西可以證明你的技能。
第二個錯誤是試圖學習所有東西。
有些人花了幾個月的時間閱讀機器學習、深度學習、電腦視覺和資料科學的相關資料，然後才寫出他們的第一個簡單程式。
而在這段期間，他們本可以使用現有的模型建立好幾個真正的專案。
第三個錯誤是害怕發布作品。
很多人把他們的專案留在自己的裝置上，因為他們認為它們不夠完美。
但事實是，第一個專案不會是最好的。
第二個也不會。
甚至第三個也不會。
技能來自於發布，然後隨著時間改進你所建構的東西，而不是來自於等待完美。
最後一個錯誤是相信 AI 會取代 AI 工程師。
事實是，像 Claude 和 GPT 這樣的工具，讓優秀的工程師變得更有效率，但它們無法決定適當的問題、設計系統、做出工程決策，或評估最終解決方案的品質。
因此，不要讓你的目標變成與 AI 工具競爭…
而是學習如何使用它們，讓自己成為一個更好、更快速、更能建構真實產品的工程師。
簡短路線圖
如果你想總結你在這篇文章中讀到的所有內容，你的旅程將按照這個順序進行：
✅ 學習程式設計的基礎知識，並讓 Python 成為你的主要語言。
⬇️
✅ 學習如何透過 API（應用程式介面） 與 AI 模型互動，而不僅僅是透過聊天介面。
⬇️
✅ 開始建立真正的專案，並將它們發布到 GitHub，直到你擁有能反映你技能的作品集。
⬇️
✅ 學習建立許多現代 AI 應用程式所依賴的 RAG 系統。
⬇️
✅ 學習建立能夠執行任務、使用工具和做出決策的 AI Agents（代理）。
⬇️
✅ 將你的專案發布到網際網路上，並學習如何監控其效能並持續改進。
⬇️
✅ 分享你所建構的東西，持續更新你的作品集，然後開始申請工作。
不要試圖在一週內學會所有東西。
不要拿自己和那些在這個領域工作多年的人比較。
專注於你現在所處的階段。
精通它。
然後再進入下一個階段。
最後，公司尋找的不是看過最多課程的人…
而是能夠建立真實產品、解決實際問題，並透過他們的作品來證明這一點的人。
我推薦的資源
在你完成前面的階段之後，你將需要可靠的資源來幫助你深入了解每個技能。
以下是我推薦你在旅程中可以依賴的一些最佳資源：
- 🐍 Python 官方文件：從官方來源了解 Python 語言，並學習最佳實務。
- 💻 GitHub：發布你的專案、探索其他開發者的專案，並建立專業的作品集。
- 🤖 Anthropic 文件：學習如何使用 Claude API 並建構依賴 Claude 模型的應用程式。
- 🚀 OpenAI 平台文件：了解如何使用 GPT API、結構化輸出與函式呼叫。
- 🔗 LangChain：建構依賴大型語言模型（LLM）的應用程式，並將其連結至工具與資料庫。
- 🕸️ LangGraph：開發 AI Agent 與多 Agent 系統，並執行複雜的工作流程。
- ⚡ FastAPI：為 AI 應用程式建立快速且現代的 API。
- 🗄️ Pinecone 或 ChromaDB：學習用於建構 RAG 系統的向量資料庫。
- 🐳 Docker：在任何工作環境中輕鬆執行與發布你的專案。
- ☁️ Vercel、Railway 或 Render：發布你的專案並與他人分享，使其成為你作品集的一部分。
不要試圖一次學完所有這些工具。
請在學習路徑圖中，於適當的階段再參考各項資源，你會發現因為直接將所學應用於實際專案，學習變得輕鬆許多。
結論
如果你完整閱讀了這篇文章，你現在已擁有一份進入 AI 工程師 領域的清晰路徑圖。
這趟旅程或許看似漫長。
但它並不如許多人想像的那麼複雜。
不要從學習所有東西開始。
不要等到 100% 準備好才開始。
從學習程式設計開始。
然後建立你的第一個專案。
接著是第二個。
再來是第三個。
隨著每一個新專案，你將獲得沒有任何課程或證書能給你的經驗。
並且永遠記得...
公司聘用人員，不是因為他們看了數百小時的課程。
而是因為他們看到了證據，證明這個人能建構真實的產品、解決真實的問題，並在真實的專案中工作。
如果你從今天開始，一年後回顧，你會發現你做出的最大改變，不是某個特定的課程...
而是你決定開始行動、動手建構，並持續發布你所建構的東西。
✍️ 準備與撰寫者： Adel Ahmed
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