电气工程师转人工智能是一个合理且可行的选择。以下是一些支持这一观点的理由和建议：
专业交叉性
电气工程和人工智能之间存在一定的交叉和联系。电气工程中的信号处理、通信原理等知识可以帮助理解AI中的数据处理和算法实现。
技能匹配
电气工程师通常具备较强的编程和数学能力，这些技能是人工智能领域所需的基本技能。通过学习相关领域的知识，如机器学习、神经网络等，可以顺利转型为数据工程或人工智能工程师。
行业需求
随着人工智能技术的普及，越来越多的行业对AI人才有需求。电气工程师可以利用其在行业中的经验和技术知识，更快地适应新领域的挑战。
学习路径
电气工程师可以通过自学或参加相关课程来学习人工智能所需的技能和知识。深度学习、计算机视觉和自然语言处理等领域需要一定的数学基础和编程技能，而这些正是电气工程师所擅长的。
职业前景
人工智能领域提供了广泛的职业选择，包括数据科学家、AI工程师、机器学习工程师等。电气工程师在这些领域中有很好的发展前景。
建议
基础知识学习：电气工程师应重点学习人工智能的基础理论知识，如机器学习、神经网络、数据处理等，并掌握相关的编程语言，如Python、R等。
实践经验：通过实际项目或实习，积累人工智能相关的实践经验，这将有助于在求职过程中脱颖而出。
持续学习：人工智能领域技术更新迅速，电气工程师需要保持持续学习的态度，不断跟进最新的技术动态和发展趋势。
综上所述，电气工程师转人工智能是完全可行的，并且具有很好的职业前景。通过努力学习和新技能掌握，电气工程师可以在人工智能领域找到新的发展方向。