人工智能工程师的必备技能

【导读】学习人工智能工程师需要掌握一系列的技术，尤其是要对计算机和数学知识比较敏感，从中分析出所需要的数据和信息，现在小编对人工智能工程师的必备技能进行了分析，分享给大家。

1. Computer Science Fundamentals and Programming

计算机科学基础和编程

对机器学习工程师而言，计算机科学基础的重要性包括数据结构(数据堆栈、队列、多位数组、树形以及图像等等)、算法(搜索、分类、优化、动态编程等)、科计算性与复杂性(P对NP、NP完全问题、大O符号以及近似算法等)和计算机架构(存储、缓存、带宽、死锁和分布式处理等等)。

2. Probability and Statistics

概率论和数理统计

概率的形式表征(条件概率、贝叶斯法则、可能性、独立性等)和从其中衍生出的技术(贝叶斯网、马尔科夫决策过程、隐藏式马可夫模型等)是机器学习算法的核心，这些理论可以用来处理现实世界中存在的不确定性问题。很多机器学习算法的统计建模程序都是可以扩展的。

3. Data Modeling and Evaluation

数据建模及评估

数据建模就是对一个给定的数据库的基本结构进行评估的过程，目的就是发现其中所蕴含的有用模式(相互关系，聚合关系、特征矢量等)和/或者预测以前案例(分类，回归、异常检测等)的特征。评估过程的关键就是不断地对所给模型的优良性能进行评价。

4. Applying Machine Learning Algorithms and Libraries

应用机器学习算法和库

尽管通过程式库/软件包/API(比如scikit-learn,Theano, Spark MLlib, H2O, TensorFlow等)可以广泛地实现机器学习算法的标准化执行，但是算法的应用还包括选取合适的模型(决策、树形结构、最近邻点、神经网络、支持向量机器、多模型集成等)、适用于数据的学习程序(线性回归、梯度下降法、基因遗传算法、袋翻法、模型特定性方法等)。

5. Software Engineering and System Design

软件工程和系统设计

在每天工作结束的时候，机器学习工程师通常产生的成果或者应交付的产品就是一种软件。这种软件其实也是一种小型插件，它可以适用于相对更大型的产品或者服务的生态系统。软件工程的最佳的实践经验(需求分析、系统设计、模块化、版本控制、测试以及归档等)对于产能、协作、质量和可维护性而言是不可获取的无价之宝。

越小众的资格证书和从业证书，在互联网时代越是急缺，甚至将来的从业环境会更好，薪资和福利会更高。所以，目前有条件参考的人，可以努力学习，积极报考，拥有一门技能，对未来自己的生存越有帮助。关于“人工智能工程师的必备技能”就讲到这里了。