人工智能的水很深，不要着急突然之间就搞明白。事实证明，人工智能还存在一些数学理论研究不完备的领域，有些东西根本表述不清楚。今天小编从以下几个方面浅析成为一名人工智能工程师要走的路，需要具备的知识与能力有哪些？我们接着往下看。

一、方法

1.梳理好概念，结合实际技术应用，有的放矢，逐步掌握和吸纳;

2.自顶而下学习，结合应用场景，先动手实践，再慢慢细化。

二、谁更适合学人工智能

1.有一定的计算机基础，会编程。数据结构优化算法好;

2.高数基础，比如概率论、线性代数、微积分、几何、优化理论等;

3.最好有相应的小环境，不管是业余的，还是工作团队或网络小组，互相学习、鼓励。

定位

三、人工智能工程师主要有三类：

1. 人工智能优化算法研究分析：绝大部分具有博士研究生学历，有较好的理论研究和基础数学积累，对最新的学术研究成果能较快掌握和吸纳;

2. 人工智能工程构建：提供将计算逻辑关系或硬件封装压缩起来，方便仿真模型的特训和分析预测;

3. 人工智能技术应用：注重安全验证好的仿真模型在业务上的技术应用。

研究分析机器学习相关的进步历史，注意主要事件及主要论文。争取逐条看懂这些论文，并逐条代码构建它们或看懂相关的开源项目并动手安全验证一下。今天的分享就到这里，希望可以帮助到你。