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成为AI工程师的10项必备技能

随着科技的进步,世界正在迅速发展。在其中很多,我们有人工智能(人工智能)还有ML(机器学习). 从自动汽车到许多手机、应用程序和其他电子设备中的安卓系统,人工智能和人工智能对机器和人工智能使我们的生活变得多么简单有着广泛的影响。考虑到行业的发展速度,对人工智能和人工智能工程师的需求也在增加。

成为AI工程师的10项必备技能

那么,成为一个人工智能或机器制造工程师的基本技能是什么?

让我们首先理解这两个概念。

虽然人工智能和人工智能工程师都在人工智能的保护伞下工作,但他们的工作角色和职责会因使用的工具和技术以及最终结果而略有不同。机器学习主要关注数据的准确性,而人工智能优先考虑成功的机会而不是准确性。从人工智能工程师那里学习新的数据。人工智能工程师使用java、C和其他软件开发工具;而ML工程师需要了解算法和数据工具。如:C++,TensorFlow

本质上,这两个作业角色使用不同的方法获得相同的输出。然而,许多顶尖的公司都在招聘同时精通人工智能和机器语言的专业人士。下面列出了一些公司需要的顶尖技能。

成为AI工程师的10项必备技能

用于人工智能和机器学习的技能有哪些

技术技能

  • 程序设计语言

精通编程语言者优先Python ,R,Java,C是必需的。它们很容易学习,而且它们的应用程序提供了比任何其他语言都更多的范围。Python是机器学习无可争议的通用语。

  • 线性代数 ,微积分 ,统计

建议对矩阵、向量和矩阵乘法的概念有很好的理解。此外,导数和积分及其应用的知识对于理解像梯度下降这样的简单概念也是必不可少的。

而统计概念,如平均值,标准差,高斯分布,以及概率论算法,如朴素贝叶斯,高斯混合模型和隐马尔可夫模型是必要的,以蓬勃发展的行业。

  • 信号处理技术

理解信号处理的能力和运用信号处理技术解决若干问题的能力对于特征提取至关重要,这是机器学习的一个重要方面。然后我们有时频分析和先进的信号处理算法,如小波、剪切线、曲线和带状线。深刻的理论和实践知识将帮助你解决复杂的情况。

  • 应用数学与算法

一定要有扎实的基础和算法理论方面的专业知识。这个技能集将使你理解像梯度下降,凸优化,拉格朗日,二次规划,偏微分方程和求和等学科。

  • 神经网络体系结构

机器学习用于人类无法编码的复杂任务。神经网络已经被理解并被证明是解决翻译、语音识别和图像分类等许多问题的最精确的方法,在人工智能领域发挥着关键作用。

成为AI工程师的10项必备技能

非技术技能

  • 沟通

沟通是任何行业的关键,AI/ML工程也不例外。即使是对一个外行来说,向他们解释AI和ML的概念,也只有通过流利而清晰的交流才有可能。人工智能和人工智能工程师并不单独工作。项目将包括与工程师团队和非技术团队(如市场或销售部门)一起工作。

  • 域知识

机器学习项目集中在主要的麻烦问题上,是那些完成时没有任何缺陷的项目。不管AI和ML工程师为哪个行业工作,对领域如何工作以及对业务有什么好处的深刻知识是至关重要的。例如,如果你必须在基因工程中应用人工智能或人工智能,那么你需要对遗传生物学有很好的了解。

适当的领域知识也有助于解释潜在的挑战并使业务能够持续运行。

  • 快速成型

在最短的时间内不断地研究完美的想法是非常关键的。特别是在机器学习中,选择正确的模型以及进行A/B测试等项目是项目成功的关键。快速成型有助于形成不同的技术,以加快开发比例模型。

成为AI工程师的10项必备技能

人工智能附加技能

  • 语言、音频和视频处理

通过自然语言处理,人工智能和机器语言工程师有机会从事两个最重要的工作领域:语言学和计算机科学,如文本、音频或视频。一个AI和ML工程师应该精通Gensim、NLTK等库,以及word2vec、情感分析和总结等技术。

  • 物理强化学习与计算机视觉

物理:在现实世界中,会有需要将机器学习技术应用到系统中的场景,而这正是物理学知识发挥作用的时候。

强化学习 :2017年,强化学习是深度学习和人工智能在很大程度上提高的主要原因。这将成为一只帮助之手,为机器人、自动驾驶汽车或其他人工智能领域的工作铺平道路。

计算机视觉 :计算机视觉(CV)和机器学习(Machine Learning)是两个主要的计算机科学分支,它们可以分别工作和控制非常复杂的系统,这些系统完全依赖于CV和ML算法,但当两者协同工作时,它们可以带来更多的输出。

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