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想躋身高薪的AI人工智能工程師，你需要符合哪些條件？
2019-08-12
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想躋身高薪的AI人工智能工程師，你需要符合哪些條件？

很多人聽說了人工智能，也想進入人工智能領(lǐng)域，不錯，這確實是一個非常年輕的領(lǐng)域，從名詞提出到現(xiàn)在也就60年左右的時間而已，相對其他科學都有上千年的發(fā)展，人工智能確實是非常年輕的科學，年輕就意味著：一切均有可能。人工智能，不是一個純學術(shù)的領(lǐng)域，一定要有相應(yīng)的應(yīng)用才能體現(xiàn)其價值所在。對很多學習者而言，人工智能的學習，該從哪里開始呢？我們認為，人工智能學習路徑大致如下：

想躋身高薪的AI人工智能工程師，你需要符合哪些條件？

依據(jù)上述學習路徑總結(jié)，大多數(shù)AI用人企業(yè)對大家都會有以下五個方面的考量：

一、數(shù)學基礎(chǔ)

我們都知道，要學習人工智能，最基本的高數(shù)、線代、概率論必須掌握，至少也得會高斯函數(shù)、矩陣求導，明白梯度下降是怎么回事，否則對于模型的基本原理完全不能理解，模型調(diào)參與訓練也就無從談起了。以下是人工智能數(shù)學需要掌握的基礎(chǔ)知識。

想躋身高薪的AI人工智能工程師，你需要符合哪些條件？

二、編程基礎(chǔ)

當然，如果是做純算法研究員，工程能力的要求不會太高，但也需要能寫源代碼；而對于做算法引擎開發(fā)或是應(yīng)用開發(fā)的工程師來說，代碼實現(xiàn)的能力高低就直接決定了工作產(chǎn)出的質(zhì)量與效率了。所以，想做AI工程師的你需要熟練掌握至少一種編程語言，并掌握配套的工具、常用庫等。這里推薦學習Python。

三、機器學習基礎(chǔ)

由于本輪人工智能的熱潮來源于深度學習相關(guān)技術(shù)與應(yīng)用的優(yōu)異表現(xiàn)，所以招聘最熱的崗位無疑是機器學習算法工程師。機器學習的學習路徑大致如下：

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四、深度學習基礎(chǔ)

深度學習的簡單理解就是多層的機器學習。早期的機器學習還是屬于淺層的學習，需要人工的特征提取，而深度學習可以從數(shù)據(jù)中自動提取高層特征。深度學習學習路徑如下：

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五、專業(yè)領(lǐng)域知識基礎(chǔ)

人工智能主要應(yīng)用領(lǐng)域可大致分為圖像、語音和NLP（自然語言處理）。無論是其中哪個領(lǐng)域，都有海量的專業(yè)知識需要去掌握，比如如果你想從事智能駕駛行業(yè)的機器視覺方面的工作，那么你就需要掌握圖像相關(guān)的知識；而如果你想做一款智能音箱的算法開發(fā)，你就需要掌握語音和NLP相關(guān)的知識。

六、具體行業(yè)的深度認知

任何應(yīng)用場景都有自己獨特的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，而一個能夠落地的AI應(yīng)用自然離不開對于業(yè)務(wù)本身的深入理解。算法工程師們需要清晰地把握一個AI系統(tǒng)由哪些模塊組成，相互關(guān)系是什么，都用到哪些技術(shù)，解決什么問題，才可能針對具體的問題展開實驗研究，從而進行優(yōu)化。

而在奔赴AI工程師的路上，大家會發(fā)現(xiàn)一個問題：獲取學習資料很簡單，但是做項目很難。

自己做的時候，代碼經(jīng)常報錯或是優(yōu)化結(jié)果不理想，但是就是找不到問題在哪里，感覺每個參數(shù)背后好像都藏著一個天大的坑...

如何避過這些坑，

系統(tǒng)學習人工智能技術(shù)？

CDA數(shù)據(jù)分析研究院推出的《AI工程師周末集訓》適合零基礎(chǔ)入門到進階AI工程師意向?qū)W員，從深度學習基礎(chǔ)知識、深度學習的常用工具介紹（Tensorflow、Keras、Caffe、PyTorch）到深度學習在各個領(lǐng)域的應(yīng)用、深度學習高級算法等內(nèi)容，對Python語言技能有較高的要求。

更多細節(jié)內(nèi)容和專業(yè)解讀，可點擊下方的【了解更多】獲?。?/span>

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