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。
【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。
【导语】人工智能专业学习课程包括认知心理学、神经科学基础、人类的记忆与学习、语言与思维、计算神经工程、人工智能平台与工具、人工智能核心等，应该掌握好这些理论知识才能够更好的完成工作，那么新职业人工智能工程师要学哪些内容呢?
1.认知与神经科学课程群
具体课程：认知心理学、神经科学基础、人类的记忆与学习、语言与思维、计算神经工程。
2.人工智能伦理课程群
具体课程：《人工智能、社会与人文》、《人工智能哲学基础与伦理》。
3.科学和工程课程群
新一代人工智能的发展需要脑科学、神经科学、认知心理学、信息科学等相关学科的实验科学家和理论科学家的共同努力，寻找人工智能的突破点，同时必须要以严谨的态度进行科学研究，让人工智能学科走在正确、健康的发展道路上。
4.先进机器人学课程群
具体课程：《先进机器人控制》、《认知机器人》、,《机器人规划与学习》、《仿生机器人》。
5.人工智能平台与工具课程群
具体课程：《群体智能与自主系统》《无人驾驶技术与系统实现》《游戏设计与开发》《计算机图形学》《虚拟现实与增强现实》。
6.人工智能核心课程群
具体课程：《人工智能的现代方法I》《问题表达与求解》、《人工智能的现代方法II》《机器学习、自然语言处理、计算机视觉等》。
以上就是新职业人工智能工程师学习内容介绍，不知道大家是不是已经掌握了以上课程了，如果没有，那就需要付出更多努力了，加油!
【导读】人工智能是新世纪以来一直被人们关注和热议的一个行业，这个行业代表了技术的进步，和人类最前沿的发明，因此从事人工智能工程师也有了更加严格的要求。那么，人工智能工程师适合哪些人考取？
1、目前工作为互联网，IT相关，希望未来从事人工智能、机器学习算法的相关工作的人员；
2、计算机相关专业的高年级本科生、研究生或博士生；
3、对数学、编程具有一定的热情，喜欢微积分、概率论等学科，能够感受数学之美，编程之美的学生或者工作人员；
4、对人工智能具备一定的热情，希望能够从事相关行业或者自己创造相关产品的人员；
5、生物、物理、化学、材料等数学英语能力较好，希望转行的学生或工作人员；
6、具有人工智能与自然语言处理、计算机视觉相关需求的科研人员，尤其是从事无人驾驶，生物信息，图像处理，数据分析等工作的相关人员。
通过以上的内容讲述，大家可以参考一下自己的资质，符不符合要求，可以在适当的范围内进行调整，但是小编整理的“人工智能工程师适合哪些人考取？”仅供参考，具体的考试条件需要考生关注当地的官网通知。
【导读】人工智能是近些年来很热门的词汇，有些人以为人工智能将来会替代简单的劳动工作，有些人认为人工智能会改善人们的生活。那么，人工智能工程师证书对哪些人有用？
1、工作为互联网，IT相关，希望未来从事人工智能、机器学习算法的相关工作的人员。
2、对人工智能具备一定的热情，希望能够从事相关行业或者自己创造相关产品的人员。
3、对数学、编程具有一定的热情，喜欢微积分、概率论等学科，能够感受数学之美，编程之美的学生或者工作人员。
4、计算机相关专业的高年级本科生、研究生或博士生。
5、生物、物理、化学、材料等数学英语能力较好，希望转行的学生或工作人员。
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。因而，人工智能工程师证书对哪些人有用？其实可以对很多行业都有所帮助。
