如果是个人的兴趣爱好，可以去学。如果是奔着高薪去的不建议去学。原因有几点：
1. 年龄问题
30岁对于程序员来说已经不小了，在35岁左右基本跳槽与涨薪的机会也会变得很少。现在去报班学java，至少学个半年左右的时间，真正入职也就31岁了。在北上广学成后，找工作薪资大约也就在1w左右，其他一二线城市也就四五千的薪资水平。
2. 如今经济形势
从17年底开始，互联网的增长速度没有以前那么快，但是涌入互联网行业的人越来越多，换句话说企业招人没有以往那么多了。现在企业会提高面试的难度，半路出家的人基本没有基础知识，只能用java写写增删改查，对计算机领域的其他知识例如算法，数据结构一窍不通，会很难找到一份好的工作
3. 步入互联网圈子后发展也很困难
大部分培训机构出来的人只能在小公司打转，薪资其实并不高。入职后前期只是匮乏，会面临很多的困难，同事也要付出比别人更多的努力。
首先告诉你，我也是退伍回家来学java的，感觉很吃力。其次学这个无非是要想高薪就业，但是门槛也有点高，比如 学历啊 证书啊 然后就是有好企业入职……这些都需要一个过节点，自己要做好准备，并且怎么说呢？这个如果你准备搞开发或是其他的，要慎重权衡，考虑好吧
不建议，别相信鸡汤。除非你自己有兴趣钻研着玩，或者有益于你主业的发展，又或者你天赋极高，否则28岁就很难有面试机会了，更别说30。你跟培训机构出来的刚毕业的本科生相比，没有任何竞争优势，而他们的培训周期也就几个月，所以初级人才产量大，市场需求小。我自认为智商还行，天赋也不错，结果28岁转行失败。
只有你努力 坚持 坚持 就们没有问题。我本人33岁转Java开发从hello world开始 。10年过去已经是加拿大一家公司CTO 但天天仍然写代码。为了第一份开发工作 把整本英文版java core，设计模式，算法 oracle oca 全部背下来 手机里也装了 没事就背诵 理解 。不理解的立马上机写代码。天天白板手写算法。没有工作就到处求人免费帮人做系统。激情燃烧的岁月。所谓岁数精力不够我个人觉得是伪命题。一个奔五的程序员仍然感觉比公司90后精力还充沛，算下来总结一下比起年轻人 最大优势就是学习能力和解决问题能力强。真心感觉成功人在于99%努力和120%的坚持。
首先、如果没有特别强的爱好，不建议。从零开始的话还是需要一点时间的，编程是个体力活，从0到能独立开发一个项目大概需要半年的专业学习，期间还要学习数据库、网络编程等基础知识
真的去找工作的话，现在公司的招人面试的基本知识也要具备，没有对算法，计算机网络，操作系统的了解是不行的，这些知识的了解也要1个月，尤其是一些基本算法，这部分知识的学习是没底线的，如果就算能通过面试的学习，大概需要1个月的刷题
所以从现在开始到能找到工作要每天保持5个小时的学习时间，大概8个月可以找到一份工作
但是你要和公司24、25的年轻人竞争，要提现出一个30岁的资深程序员品质，没有2年的历练是不可能的，所以30岁之后0基础出道是几乎不可能的，但如果是相关专业转行的话，还是有一定希望的
随着大数据的发展，计算能力的提升，人工智能近两年迎来了新一轮的爆发。而人工智能的实现依赖三个要素：算法是核心，硬件和数据是基础，芯片就是硬件的最重要组成部分。它其实包括两个计算过程：1、训练（Train）；2、应用（Inference）。
为什么需要人工智能芯片？神经网络算法应用的不断发展，使得传统的 CPU 已经无法负担几何级增长的计算量。深度学习作为机器学习的分支，是当前人工智能研究的主流方式。简单说就是用数学方法模拟人脑神经网络，用大量数据训练机器来模拟人脑学习过程，其本质是把传统算法问题转化为数据和计算问题。所以对底层基础芯片的要求也发生了根本性改变：人工智能芯片的设计目的不是为了执行指令，而是为了大量数据训练和应用的计算。
当前，我国人工智能芯片行业正处在生命周期的幼稚期。主要原因是国内人工智能芯片行业起步较晚，整体销售市场正处于快速增长阶段前夕，传统芯片的应用场景逐渐被人工智能专用芯片所取代，市场对于人工智能芯片的需求将随着云/边缘计算、智慧型手机和物联网产品一同增长，并且在这期间，国内的许多企业纷纷发布了自己的专用AI芯片。
尽管国内人工智能芯片正逐渐取代传统芯片，但是集成商或芯片企业仍在寻找新的合作模式，这样才能很好地抓住新客户的需求。
人工智能已经成为目前芯片行业的一个重要驱动力。回顾人工智能在半导体行业的发展，我们可以清晰地看到一条从云到终端的演进路线。
最初，人工智能主要是作为一种服务部署在云端。本代人工智能基于大数据和神经网络，因此在训练时候需要大量的算力，在云端部署的时候也需要算力做支撑，因此云端人工智能领域中以Nvidia为代表的GPU加速人工智能成为了关注焦点，同时也有以Graphcore、Habana为代表的云端专用人工智能芯片公司与GPU分庭抗礼。2018年之后，随着模型和芯片设计的优化，人工智能逐渐从云端下沉到手机等强智能设备终端，在手机上基于人工智能算法的超分辨、美颜、人脸识别等应用也渐渐得到了主流认可，相应的芯片（IP）也就成为了手机SoC上不可或缺的一部分
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