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。
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