人工智能工程师工作职责是什么?

人工智能工程师分前端和后端两部分，今天小编主要来说前端这一部分，那么前端工程师在人工智能的团队到底能做什么，能体现怎么的价值?对此，我们逐条结合实际以及业界的发展情况做一些分析，我们接着往下看。

从我们的实践看，要完成一个完整的人工智能项目，三种东西是不可或缺的：算法，数据和工程。具体的大致可以分为五块内容：人机交互，数据可视化，产品Web， 计算，模型训练和算法执行。

一. 人机机互

这个应该前端这几年发力的重点，而且取得不错进展的地方。

特别是随着HTML5技术，特别是移动互联网的普及，浏览器对硬件的控制越来越好。

在AI的项目中，很多时候需要获取麦克风和摄像头的权限，好实现“听”，“说”， “看”的功能。

二. 数据可视化

数据可视化 可以是前几年特别火的一个方向，特别是大数据风起云涌的时代

而这些年明显的趋势就是人工智能，就是AI，在这里其实也有很多可视化的工作

三. 产品Web

任何人工智能的技术最终一定需要转化成实际的产品或者项目

这样的话，往往少不了Portal和控制台。

这些工作，前端的工作也是在所难免。

这是常规的工作，这里就不再过多描述了

四. 算法执行

算法执行顾名思义，其实就是执行算法逻辑，比如人脸识别，语音识别 …

很多AI的项目，很多时候往往就是算法的同学提供给我们一些动态链接库或者C的代码，我们通过Nodejs驱动这些服务提供 http接口，浏览器通过ajax来调用这些接口。更有甚者，现在PC性能提升，V8对JS执行的优化，特别WebGL 在各个浏览器端的普及

五. 模型训练

前端在这块还是非常欠缺的，同时缺少非常成功的实践。究其原因，还是因为跨了领域，特别是专业类库往往都不是javascript写的，造成更大的隔阂但就像谷歌的TensorFlow机器学习框架底层大部分使用 C++实现，但选择了 Python 作为应用层的编程语言。Javascript 在各个端，特别是web端的优势，也是一门非常优秀的应用开发语言。

 好啦，以上五点就是人工智能工程师工作职责的五大板块，对人工智能感兴趣 的小伙伴可以针对性的好好学习然后成为人工智能工程师的一员。