如何成為人工智能工程師（如何成為人工智能工程師的條件）

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于如何成為人工智能工程師的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

• 1、成為一名 AI 算法工程師，你需要具備哪些能力?

• 2、想成為一名人工智能算法工程師，大學(xué)讀什么專業(yè)?

• 3、如何成為一名AI人工智能算法工程師

• 4、人工智能工程師需要學(xué)什么

一、成為一名 AI 算法工程師，你需要具備哪些能力?

這是一篇關(guān)于如何成為一名 AI 算法工程師的長文~經(jīng)常有朋友私信問，如何學(xué) python 呀，如何敲代碼呀，如何進入 AI 行業(yè)呀?這里總結(jié)了成為AI算法工程師所需要掌握的一些要點，看看你距離成為一名 AI 工程師還有多遠吧~

一、程序編寫

如同大部分應(yīng)用軟件程序流程的開發(fā)設(shè)計一樣，開發(fā)者也在應(yīng)用多語種來撰寫人工智能技術(shù)新項目，可是如今都還沒一切一種極致的計算機語言是能夠 徹底大圣配人工智能技術(shù)新項目的。計算機語言的挑選通常在于對人工智能技術(shù)程序流程的期待作用。

因為其英語的語法，簡易性和多功能化，Python變成開發(fā)者最愛的人工智能技術(shù)開發(fā)設(shè)計計算機語言。Python最觸動內(nèi)心的地區(qū)之一就是說便攜式，它能夠 在Linux、Windows、MacOS和UNIX等服務(wù)平臺上應(yīng)用。容許客戶建立互動式的、表述的、模塊化設(shè)計的、動態(tài)性的、可移植的和高級的編碼。

此外，Python是一種多現(xiàn)代性計算機語言，適用面向?qū)ο缶幊?，全過程式和作用式程序編寫設(shè)計風(fēng)格。因為其簡易的函數(shù)庫和理想化的構(gòu)造，Python適用神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)和NLP解決方法的開發(fā)設(shè)計。

變成一個達標的AI數(shù)據(jù)工程師必須靈活運用python基本英語的語法、python句子和表述句、python中的涵數(shù)與控制模塊、python面向?qū)ο缶幊碳捌鋚ython文字實際操作。把握面向?qū)ο缶幊虜?shù)據(jù)信息編程技術(shù)，都是為中后期的AI學(xué)習(xí)培訓(xùn)奠定扎扎實實的程序編寫工作能力。

二、數(shù)學(xué)課

要學(xué)習(xí)培訓(xùn)人工智能技術(shù)，最基礎(chǔ)的高數(shù)、線代、摡率論務(wù)必把握，最少也得會高斯函數(shù)、矩陣求導(dǎo)，搞清楚梯度下降是什么原因，不然針對實體模型的基本概念徹底不可以了解，實體模型調(diào)參加訓(xùn)煉也就無從說起了。

高數(shù)

高數(shù)必須把握的有關(guān)內(nèi)容包含涵數(shù)、數(shù)列、極限、最后、極值與最值、威廉姆斯指數(shù)值和系數(shù)。

線性代數(shù)

線性代數(shù)的內(nèi)容包含行列式、引流矩陣、最小二乘法、矢量的線性相關(guān)性、引流矩陣的初等變換和秩、線性方程組的解和矩陣特征值

概率統(tǒng)計

概率統(tǒng)計里的惡性事件、幾率、貝葉斯定理、概率分布、期待與方差與參數(shù)估計

了解數(shù)學(xué)思維訓(xùn)練管理體系在深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的運用，能夠 了解深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中常見的數(shù)學(xué)函數(shù)公式，可以用python程序編寫保持常見的數(shù)學(xué)課優(yōu)化算法。

三、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一部分包含MLP實體模型、CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、RNN循環(huán)系統(tǒng)神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)、GAN生成式抵抗神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)等。

MLP實體模型

必須具有了解雙層感知機的運作全過程和基本原理，并可以構(gòu)建雙層感知機實體模型。

CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

把握怎么使用CNN互聯(lián)網(wǎng)解決室內(nèi)空間難題，如照片、視頻等數(shù)據(jù)信息。了解卷積、池化，及其反卷積、反池化的全過程和基本原理。而且可以構(gòu)建有關(guān)的卷積互聯(lián)網(wǎng)實體模型。

RNN循環(huán)系統(tǒng)神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)

把握怎么使用RNN解決時間序列難題，如智能化回復(fù)、智能翻譯等。了解循環(huán)系統(tǒng)神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)RNN和LSTM、GRU的運作全過程和基本原理?？梢詷?gòu)建有關(guān)的循環(huán)系統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)煉與提升。

GAN生成式抵抗神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)

讓神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)具有造就工作能力，了解生成式抵抗神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)和其變異互聯(lián)網(wǎng)的基本原理，并可以構(gòu)建變分自編號的互聯(lián)網(wǎng)實體模型訓(xùn)煉和提升，可保持圖象轉(zhuǎn)化成、視頻語音轉(zhuǎn)化成等。

四、新項目實戰(zhàn)演練

開展一些新項目實戰(zhàn)演練針對你的工作經(jīng)驗累積是十分有利的。

人工智能技術(shù)圖象/視覺行業(yè)數(shù)據(jù)工程師應(yīng)當具有的新項目實踐經(jīng)驗：YOLOV3多物塊跟蹤/CenterLoss圖像識別技術(shù)/Mask-RCNN圖像分割。

可以解決多總體目標跟蹤，圖像識別技術(shù)、圖象隔開、圖象核對等應(yīng)用領(lǐng)域新項目。而且根據(jù)新項目能學(xué)得許多 工程項目方法，具體新項目中訓(xùn)煉實體模型的方式 和調(diào)參的工作經(jīng)驗。掌握了這些，你的AI算法工程師之路就能更近一步啦~

 

二、想成為一名人工智能算法工程師，大學(xué)讀什么專業(yè)?

算法工程師與人工智能息息相關(guān)，目前人工智能方向已經(jīng)成為國家的戰(zhàn)略方向，在2016年第三屆世界互聯(lián)網(wǎng)大會上，各分會的主題幾乎都以人工智能相關(guān)。

因此算法工程師目前是一個高端也是相對緊缺的職位。算法工程師包括音/視頻/圖像處理算法工程師、計算機視覺算法工程師、通信基帶算法工程師、信號算法工程師、自然語言算法工程師、數(shù)據(jù)挖掘算法工程師、搜索算法工程師、控制算法工程師(云臺算法工程師，飛控算法工程師，機器人控制算法)、導(dǎo)航算法工程師等多種細分領(lǐng)域。

想成為一名算法工程師，大學(xué)學(xué)習(xí)如下專業(yè)都是和算法工程師相關(guān)的，例如信息與計算科學(xué)、數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)、計算機類相關(guān)、數(shù)學(xué)與應(yīng)用數(shù)學(xué)和人工智能等等，以上這些專業(yè)不少是做算法的。

計算機相關(guān)專業(yè)從事算法崗位是比較常見的，其中以大數(shù)據(jù)方向、人工智能相關(guān)方向的畢業(yè)生從事算法崗位居多，實際上也有一部分計算機專業(yè)的本科生會選擇算法崗位，這與自身的知識結(jié)構(gòu)有較為密切的關(guān)系。

早期有不少數(shù)學(xué)相關(guān)專業(yè)的畢業(yè)生會從事算法崗位，但是目前數(shù)學(xué)專業(yè)的畢業(yè)生從事算法崗位的要求有了較為明顯的提升，重點在于算法實現(xiàn)能力的要求(編程能力)，什么類型的人適合學(xué)習(xí)和從事這個專業(yè)呢?首先就是熱愛開發(fā)崗位工作，不管學(xué)習(xí)什么專業(yè)，數(shù)學(xué)只是基礎(chǔ)，編程只是入門，還要精通各個領(lǐng)域的知識和需求。

三、如何成為一名AI人工智能算法工程師

算法崗主要是在于如何量化我們的產(chǎn)出，寫代碼做開發(fā)非常簡單。你完成了一個任務(wù)或者是項目，有了經(jīng)驗之后，這是在簡歷上實打?qū)嵉臇|西。很多算法工程師最終成長為企業(yè)的首席科學(xué)家，或者是首席技術(shù)官等崗位，可以說算法工程師的發(fā)展前景還是非常不錯的。那么如何成為一名AI人工智能算法工程師呢?

四、人工智能工程師需要學(xué)什么

人工智能知識體系

1、數(shù)學(xué)基礎(chǔ)

微積分

線性代數(shù)

概率統(tǒng)計

信息論

集合論和圖論

博弈論

2、技術(shù)基礎(chǔ)

計算機原理

程序設(shè)計語言

操作系統(tǒng)

分布式系統(tǒng)

算法基礎(chǔ)

3、機器學(xué)習(xí)算法

機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)：估計方法、特征工程

線性模型：線性回歸

邏輯回歸

決策樹模型：GBDT

支持向量機

貝葉斯分類器

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)——深度學(xué)習(xí)：MLP、CNN、RNN（LSTM）、GAN

聚類算法：K均值算法

4、機器學(xué)習(xí)分類

監(jiān)督學(xué)習(xí)：分類任務(wù)、回歸任務(wù)

無監(jiān)督學(xué)習(xí)：聚類任務(wù)

遷移學(xué)習(xí)

強化學(xué)習(xí)

5、問題領(lǐng)域

語言識別

字符識別：手寫識別

機器視覺

自然語言處理：機器翻譯

自然語言理解

知識推理

自動控制

游戲理論和人機對弈：象棋、圍棋、德州撲克、星際爭霸

數(shù)據(jù)挖掘

6、機器學(xué)習(xí)架構(gòu)

加速芯片：CPU、GPU、FPGA、ASIC（TPU）

虛擬化：容器（Decker）

分布式結(jié)構(gòu)：Spark

庫和計算框架：TensorFlow、scikt-learn、Caffe、MXNET、Theano、Torch、MicrosoftCNTK

7、可視化解決方案

8、云服務(wù)

AmazonML

GoogleCloudML

MicrosoftAzureML

阿里云ML

9、數(shù)據(jù)集和競賽

ImageNet

MSCOCC

Kaggle

阿里天池

10、其他相關(guān)技術(shù)

知識圖譜

統(tǒng)計語言模型

專家系統(tǒng)

遺傳算法

博弈算法：納什均衡

以上就是關(guān)于如何成為人工智能工程師相關(guān)問題的回答。希望能幫到你，如有更多相關(guān)問題，您也可以聯(lián)系我們的客服進行咨詢，客服也會為您講解更多精彩的知識和內(nèi)容。

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