AI仍在不断发展，许多技能也在持续演进。
吴恩达：斯坦福大学打算机科学系和电子工程系副教授，人工智能实验室主任
机器学习和深度学习的根本正在逐渐成熟，通过课程学习可以有效地节制这些根本。但在根本之外，跟上不断变革的技能在AI领域更为主要。对付想要在机器学习领域取得技能职业发展的人来说，最主要的主题包括根本机器学习技能、深度学习、与机器学习干系的数学、软件开拓等。学习这些知识须要有重点地选择主题，并且通过好的课程来系统地学习，而不是仅仅阅读零散的网页。此外，要养成持续学习的习气，每天学习一点，逐步积累。
笔者与吴恩达
参与项目是深化技能、建立作品集和产生影响的主要路子。首先要识别值得做的项目，比如找到业务问题并提出AI办理方案。然后评估这些方案的可行性和代价，确定里程碑，并预算资源。在选择项目时，要考虑项目是否有助于技能发展、是否有好的队友、是否能成为迈向更大项目的垫脚石。同时，要避免剖析瘫痪，有时采取“准备，开火，瞄准”的办法可以加速项目进展。在项目过程中，要把稳沟通和领导能力的培养，建立一个展示技能进展的项目组合，这对找事情会有很大帮助。
探求事情时，要考虑自己是切换角色、切换行业还是两者兼而有之。对付首次进入AI领域的人来说，切换角色或行业中的一个可能会更随意马虎。
在考虑角色切换时，初创公司可能是一个更好的选择，由于它们常日更乐意接管员工在职责范围之外的贡献。在找事情的过程中，可以利用信息口试来理解目标事情的详细情形，提前研究受访者和公司，准备好有深度的问题。
此外，要把稳求职的基本要点，如准备有吸引力的简历、项目作品集，进行充分的口试准备等。选择事情时，不仅要考虑项目，还要重视队友，由于他们会对我们产生很大的影响。同时，要长于从社区中获取帮助。
在AI领域的职业发展中，团队互助、人际网络、求职、利他主义和个人自律都非常主要。许多人在AI领域可能会经历冒名顶替综合症，但要认识到这是正常的，每个人在学习过程中都会碰着困难。探求支持性的老师或差错，认识到自己的长处，鼓励和帮助他人，都有助于战胜这种觉得。
在AI领域的职业发展是一个长期的过程，须要不断学习、实践和积累。希望每个人都能在这个领域中找到自己的位置，实现自己的职业目标。