软件工程师转AI需要掌握一系列的技能和知识，以下是一些建议：
数学基础
线性代数：AI领域涉及大量的向量和矩阵运算，因此需要掌握线性代数的基本概念和运算。
概率与统计：机器学习算法的基础是概率和统计，掌握这些知识有助于理解算法的原理和推导过程。
微积分：部分机器学习算法（如深度学习）会用到微积分知识，因此需要掌握基本的微积分概念。
学习资源
在线课程：可以系统地学习人工智能的通用课程，例如吴恩达的《机器学习》等。
书籍：推荐李航的《统计学习》等入门书籍，这些书籍对新手较为友好。
实践项目：通过参加机器学习算法比赛或自己动手实现算法项目来提高实践能力。
算法与模型
机器学习算法：掌握基础的机器学习算法，如K-means、决策树、线性回归、随机梯度下降、支持向量机等。
深度学习：学习神经网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等深度学习模型。
自然语言处理（NLP）：如果对NLP感兴趣，可以深入学习语言模型、文本分类、情感分析等NLP任务。
编程技能
编程语言：Python是AI领域最常用的编程语言，需要熟练掌握Python编程。
数据处理：掌握Pandas、NumPy等数据处理库，能够处理和分析大规模数据集。
框架与工具：熟悉TensorFlow、PyTorch等深度学习框架，掌握模型训练、评估和部署的基本流程。
实践经验
项目经验：通过实际项目来应用所学知识，积累项目经验。
持续学习：AI领域技术更新迅速，需要保持持续学习的态度，关注最新的技术动态和研究成果。
转型路径
研究生学位：如果有条件，可以攻读机器学习或人工智能专业的研究生学位，这将有助于提升起点和竞争力。
社招与内推：通过社招或内推的方式进入AI领域，需要有扎实的技能和项目经验。
跨领域经验：有些公司可能会招聘具有Java等编程背景的工程师，可以作为转行的跳板，积累相关经验后再转岗AI。
通过以上步骤，软件工程师可以逐步转型为AI工程师。需要注意的是，转型过程中需要不断学习和实践，保持耐心和毅力，最终会取得成功。