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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(lái)大家介紹下關(guān)于如何成為人工智能工程師的問(wèn)題,以下是小編對(duì)此問(wèn)題的歸納整理,讓我們一起來(lái)看看吧。
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本文目錄:
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(zhǎng)文~經(jīng)常有朋友私信問(wèn),如何學(xué) python 呀,如何敲代碼呀,如何進(jìn)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(diǎn),看看你距離成為一名 AI 工程師還有多遠(yuǎn)吧~
一、程序編寫(xiě)
如同大部分應(yīng)用軟件程序流程的開(kāi)發(fā)設(shè)計(jì)一樣,開(kāi)發(fā)者也在應(yīng)用多語(yǔ)種來(lái)撰寫(xiě)人工智能技術(shù)新項(xiàng)目,可是如今都還沒(méi)一切一種極致的計(jì)算機(jī)語(yǔ)言是能夠 徹底大圣配人工智能技術(shù)新項(xiàng)目的。計(jì)算機(jī)語(yǔ)言的挑選通常在于對(duì)人工智能技術(shù)程序流程的期待作用。
因?yàn)槠溆⒄Z(yǔ)的語(yǔ)法,簡(jiǎn)易性和多功能化,Python變成開(kāi)發(fā)者最?lèi)?ài)的人工智能技術(shù)開(kāi)發(fā)設(shè)計(jì)計(jì)算機(jī)語(yǔ)言。Python最觸動(dòng)內(nèi)心的地區(qū)之一就是說(shuō)便攜式,它能夠 在Linux、Windows、MacOS和UNIX等服務(wù)平臺(tái)上應(yīng)用。容許客戶(hù)建立互動(dòng)式的、表述的、模塊化設(shè)計(jì)的、動(dòng)態(tài)性的、可移植的和高級(jí)的編碼。
此外,Python是一種多現(xiàn)代性計(jì)算機(jī)語(yǔ)言,適用面向?qū)ο缶幊蹋^(guò)程式和作用式程序編寫(xiě)設(shè)計(jì)風(fēng)格。因?yàn)槠浜?jiǎn)易的函數(shù)庫(kù)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(kāi)發(fā)設(shè)計(jì)。
變成一個(gè)達(dá)標(biāo)的AI數(shù)據(jù)工程師必須靈活運(yùn)用python基本英語(yǔ)的語(yǔ)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(shí)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(shí)實(shí)的程序編寫(xiě)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(xiàn)代、摡率論務(wù)必把握,最少也得會(huì)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(duì)實(shí)體模型的基本概念徹底不可以了解,實(shí)體模型調(diào)參加訓(xùn)煉也就無(wú)從說(shuō)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(xiàn)性代數(shù)
線(xiàn)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(xiàn)性相關(guān)性、引流矩陣的初等變換和秩、線(xiàn)性方程組的解和矩陣特征值
概率統(tǒng)計(jì)
概率統(tǒng)計(jì)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(jì)
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(yùn)用,能夠 了解深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中常見(jiàn)的數(shù)學(xué)函數(shù)公式,可以用python程序編寫(xiě)保持常見(jiàn)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(shí)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(shí)體模型
必須具有了解雙層感知機(jī)的運(yùn)作全過(guò)程和基本原理,并可以構(gòu)建雙層感知機(jī)實(shí)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(guò)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(shí)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(shí)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(yùn)作全過(guò)程和基本原理。可以構(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(hào)的互聯(lián)網(wǎng)實(shí)體模型訓(xùn)煉和提升,可保持圖象轉(zhuǎn)化成、視頻語(yǔ)音轉(zhuǎn)化成等。
四、新項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)演練
開(kāi)展一些新項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)演練針對(duì)你的工作經(jīng)驗(yàn)累積是十分有利的。
人工智能技術(shù)圖象/視覺(jué)行業(yè)數(shù)據(jù)工程師應(yīng)當(dāng)具有的新項(xiàng)目實(shí)踐經(jīng)驗(yàn):YOLOV3多物塊跟蹤/CenterLoss圖像識(shí)別技術(shù)/Mask-RCNN圖像分割。
可以解決多總體目標(biāo)跟蹤,圖像識(shí)別技術(shù)、圖象隔開(kāi)、圖象核對(duì)等應(yīng)用領(lǐng)域新項(xiàng)目。而且根據(jù)新項(xiàng)目能學(xué)得許多 工程項(xiàng)目方法,具體新項(xiàng)目中訓(xùn)煉實(shí)體模型的方式 和調(diào)參的工作經(jīng)驗(yàn)。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(zhuān)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(guó)家的戰(zhàn)略方向,在2016年第三屆世界互聯(lián)網(wǎng)大會(huì)上,各分會(huì)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(gè)高端也是相對(duì)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(jì)算機(jī)視覺(jué)算法工程師、通信基帶算法工程師、信號(hào)算法工程師、自然語(yǔ)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(tái)算法工程師,飛控算法工程師,機(jī)器人控制算法)、導(dǎo)航算法工程師等多種細(xì)分領(lǐng)域。想成為一名算法工程師,大學(xué)學(xué)習(xí)如下專(zhuān)業(yè)都是和算法工程師相關(guān)的,例如信息與計(jì)算科學(xué)、數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)、計(jì)算機(jī)類(lèi)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(zhuān)業(yè)不少是做算法的。計(jì)算機(jī)相關(guān)專(zhuān)業(yè)從事算法崗位是比較常見(jiàn)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(shí)際上也有一部分計(jì)算機(jī)專(zhuān)業(yè)的本科生會(huì)選擇算法崗位,這與自身的知識(shí)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(zhuān)業(yè)的畢業(yè)生會(huì)從事算法崗位,但是目前數(shù)學(xué)專(zhuān)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(diǎn)在于算法實(shí)現(xiàn)能力的要求(編程能力),什么類(lèi)型的人適合學(xué)習(xí)和從事這個(gè)專(zhuān)業(yè)呢?首先就是熱愛(ài)開(kāi)發(fā)崗位工作,不管學(xué)習(xí)什么專(zhuān)業(yè),數(shù)學(xué)只是基礎(chǔ),編程只是入門(mén),還要精通各個(gè)領(lǐng)域的知識(shí)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(xiě)代碼做開(kāi)發(fā)非常簡(jiǎn)單。你完成了一個(gè)任務(wù)或者是項(xiàng)目,有了經(jīng)驗(yàn)之后,這是在簡(jiǎn)歷上實(shí)打?qū)嵉臇|西。很多算法工程師最終成長(zhǎng)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(shuō)算法工程師的發(fā)展前景還是非常不錯(cuò)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(shí)體系
1、數(shù)學(xué)基礎(chǔ)
微積分
線(xiàn)性代數(shù)
概率統(tǒng)計(jì)
信息論
集合論和圖論
博弈論
2、技術(shù)基礎(chǔ)
計(jì)算機(jī)原理
程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言
操作系統(tǒng)
分布式系統(tǒng)
算法基礎(chǔ)
3、機(jī)器學(xué)習(xí)算法
機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ):估計(jì)方法、特征工程
線(xiàn)性模型:線(xiàn)性回歸
邏輯回歸
決策樹(shù)模型:GBDT
支持向量機(jī)
貝葉斯分類(lèi)器
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)——深度學(xué)習(xí):MLP、CNN、RNN(LSTM)、GAN
聚類(lèi)算法:K均值算法
4、機(jī)器學(xué)習(xí)分類(lèi)
監(jiān)督學(xué)習(xí):分類(lèi)任務(wù)、回歸任務(wù)
無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí):聚類(lèi)任務(wù)
遷移學(xué)習(xí)
強(qiáng)化學(xué)習(xí)
5、問(wèn)題領(lǐng)域
語(yǔ)言識(shí)別
字符識(shí)別:手寫(xiě)識(shí)別
機(jī)器視覺(jué)
自然語(yǔ)言處理:機(jī)器翻譯
自然語(yǔ)言理解
知識(shí)推理
自動(dòng)控制
游戲理論和人機(jī)對(duì)弈:象棋、圍棋、德州撲克、星際爭(zhēng)霸
數(shù)據(jù)挖掘
6、機(jī)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(kù)和計(jì)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(jìng)賽
ImageNet
MSCOCC
Kaggle
阿里天池
10、其他相關(guān)技術(shù)
知識(shí)圖譜
統(tǒng)計(jì)語(yǔ)言模型
專(zhuān)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(wèn)題的回答。希望能幫到你,如有更多相關(guān)問(wèn)題,您也可以聯(lián)系我們的客服進(jìn)行咨詢(xún),客服也會(huì)為您講解更多精彩的知識(shí)和內(nèi)容。
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