人工智能应用工程师的入门难度相对较高，但并非不可逾越。以下是一些建议和分析，帮助您更好地理解这一职业的挑战和机遇：
一、基础知识储备
1. 数学基础：人工智能领域需要深厚的数学知识，包括线性代数、概率论、微积分等。这些知识是理解和实现复杂算法的基础。
2. 编程技能：掌握至少一种编程语言，如Python或C++，是进入人工智能领域的必备条件。Python因其简洁易学而广受欢迎。
3. 数据处理能力：能够处理和分析大量数据是人工智能应用工程师的重要技能。这包括学习数据清洗、数据预处理和数据分析的方法。
二、技术栈熟悉
1. 机器学习框架：了解并熟练使用主流的机器学习框架，如TensorFlow、PyTorch或scikit-learn，对于开发和优化AI模型至关重要。
2. 深度学习：深度学习是当前人工智能领域的热点，掌握深度学习的原理和应用，如卷积神经网络、循环神经网络等，对于从事AI相关工作非常有帮助。
3. 自然语言处理：NLP是人工智能的一个重要分支，涉及文本处理和理解。掌握NLP技术，如情感分析、机器翻译等，对于构建智能对话系统和推荐系统等应用非常重要。
三、实践经验积累
1. 项目实践：通过参与实际的AI项目，可以将理论知识应用于实践中，加深对AI技术的理解。
2. 开源贡献：参与开源项目，不仅可以提升自己的技术水平，还可以与其他开发者交流经验，扩大视野。
3. 持续学习：人工智能领域更新迅速，持续学习新技术和新方法，保持竞争力是非常重要的。
四、软技能培养
1. 沟通能力：作为AI应用工程师，需要与团队成员、客户和其他利益相关者有效沟通，确保项目的顺利进行。
2. 团队合作：AI项目往往需要跨学科合作，因此良好的团队合作能力和协调能力是必不可少的。
3. 问题解决能力：在AI项目中，常常会遇到各种预料之外的问题，具备快速定位问题并提出解决方案的能力是非常重要的。
综上所述，人工智能应用工程师的入门难度较高，但通过扎实的基础知识储备、熟悉技术栈、积累实践经验以及培养软技能，是完全有可能跨越这个门槛的。随着人工智能技术的不断发展，这一职业的前景也非常广阔，值得每一位有志之士去探索和挑战。
