人工智能工程师要求

智程网络科技将解释人工智能工程师的角色、具体的工作内容、人工智能工程师所需的技能和资格。资料来源《曲阜市智程网络科技有限公司》

目录

1.杰出的数学和统计学基础。人工智能工程师所面临的问题千变万化，无论是在抽象建模还是模型算法分析设计阶段，都需求以数学和统计学才能作为基础。并且人工智能最重要的领域--机器学习又是计算机科学中对数学和统计学要求最高的分支之一，所以一名优异的人工智能工程师首先必须有出色的数学和统计学才能。2.编程言语。人工智能需求有种编程言语的才能，如 Python、C++、Java等。人工智能是一门综合性很强的学科，需求各个领域的算法作为支撑，而算法是需求编程来实现的。3.人工神经网络。人工智能包含“人工”和“智能”两个方面。虽然说现在有许多底子不懂人工神经网络的人也在从事 人工智能工作，但从人工智能的本质以及全体的开展来说，人工神经网络将是人工智能产品的核心技术。关于优秀的人工智能工程师要掌握哪些知识，青藤小编就和您分享到这里了。如果你对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章能够对你有所帮助。如果您还想了解更多数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

AI工程师需要的技能：

技能一：监督学习中需要彻底掌握三个最基础的模型，包括线性回归（Linear Regression）、对数几率回归（Logistic Regression）和决策树（Decision Trees）。

技能二：了解这些模型的数学含义，能够理解这些模型的假设和解法。写实际的代码或者伪代码来描述这些模型的算法，真正达到对这些算法的掌握。“K 均值算法”有必要认真学习，做到真正的、彻底的理解。

技能三：理解假设检验容易被 AI 工程师遗忘的内容。要熟悉假设检验的基本设定和背后的假设，清楚这些假设在什么情况下可以使用，如果假设被违背了的话，又需要做哪些工作去弥补。

技能四：具备最基本的编程能力，对数据结构和基础算法有一定的掌握。对于搭建一个人工智能系统（比如搜索系统、人脸识别系统、图像检索系统、推荐系统等）有最基本的认识。

机器学习算法能够真正应用到现实的产品中去，必须要依靠一个完整的系统链路，这里面有数据链路的设计、整体系统的架构、甚至前后端的衔接等多方面的知识。

扩展资料：

AI工程师会做： 设计，着手对信息的分析；擅长一些特定开发领域，例如网络，操作系统，数据库或应用程序； 帮助维护组织的计算机网络和系统；在软件系统的设计，安装，测试和维护中起到关键作用。

成为一种专门的程序员，可以与Web开发人员和软件工程师合作，来把Java或其他编程语言集成到业务应用程序，软件和网站中；研究软件应用程序领域，准备软件要求和规格说明文件；为了能做到这些。