电气工程师转机器学习是完全可行的，但需要一定的学习和准备。以下是一些建议：
掌握编程技能
电气工程师通常具备一定的编程能力，特别是PLC编程。这些编程技能在机器学习和深度学习中非常有用，因为深度学习也需要编程来实现算法和数据处理。
学习Python基础
Python是深度学习领域最常用的编程语言之一。电气工程师可以通过学习Python基础课程来掌握这门语言，从而更容易地进入深度学习领域。
学习相关课程和知识
电气工程师可以学习一些与机器学习相关的课程，如机器学习、神经网络、信号处理和通信原理等。这些课程将帮助理解AI中的数据处理和算法实现，从而更好地应用在深度学习领域。
积累实际项目经验
通过参与实际项目，电气工程师可以将所学知识应用于实践，进一步加深对机器学习和深度学习的理解，并积累宝贵的项目经验。
持续学习和跟进最新技术
机器学习和深度学习是快速发展的领域，电气工程师需要持续学习最新的技术和方法，以保持竞争力。
具体步骤
基础知识学习
学习Python基础课程，掌握基本的编程语法和数据处理技能。
学习机器学习基础，包括监督学习、无监督学习和强化学习等。
学习深度学习的基本概念，如神经网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
实践项目
参与一些开源项目或自己开发小项目，将所学知识应用于实际问题中，积累经验。
可以尝试使用深度学习解决一些电气工程中的问题，如信号处理、控制系统等。
进一步学习
阅读相关领域的学术论文和研究报告，了解最新的技术进展。
参加在线课程或研讨会，与同行交流，扩展视野。
求职和职业发展
在求职过程中，强调自己具备机器学习和深度学习的相关知识和技能。
在工作中，不断学习和应用新技术，提升自己的专业能力。
通过以上步骤，电气工程师可以顺利地转向机器学习领域，并在新的职业道路上取得成功。