【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。
【导读】作为一名人工智能技术工程师，现阶段重要的科研领域是目标检测、ocr识别、实例分割、人体姿态估计和面部识别，今天就来给大家分享一下，选专业或者java改行人工智能技术，须要做好以下几个方面准备，接着往下看。
第一：专业知识储备。
人工智能技术须要有一定的学习算法基础，须要了解机器学习算法当中基本的基本概念、基础理论和方法基本特征，比如说什么是训练集、测试等，以及专业性名称，比如说什么是过拟合、建模如何调优等，尤其须要深刻了解什么神经网络，神经网络模型基本原理等。这些基本概念和方法是人工智能技术的基础。
第二：程序设计语言。
大学生也许会学习opencv、C语言等做实验应用，程序员也许会对java、c++等比较掌握。而人工智能技术工程师更多的应用python语言，所以建议先花一个礼拜学习python语言，实现语言的基本入门后就可以进行人工智能技术之旅了。
第三：人工智能技术基础准备。
学习了解人工智能技术基础方向，如目标检测、ocr识别、面部识别专业知识，了解大概方向和现状以及算法等。尝试做基本的人工智能技术项目，比如说人脸检测、行人检测等，根据这些实例提高自己的成就感，然后在由浅入深，由易到难。
第四：人工智能技术进阶与精通。
有了专业知识和基本了解后，就可以进行做其他复杂性有意义的项目，比如说版面分析、情绪识别等。
好啦，今天的分享就到这里，有兴趣的朋友可以关注我，了解学习关于其他的有关人工智能技术的知识，希望在人工智能技术的浪潮下带亲们一起成长，走上人生巅峰。
算法工程师与人工智能息息相关，目前人工智能方向已经成为国家的战略方向，在2016年第三届世界互联网大会上，各分会的主题几乎都以人工智能相关。
因此算法工程师目前是一个高端也是相对紧缺的职位。算法工程师包括音/视频/图像处理算法工程师、计算机视觉算法工程师、通信基带算法工程师、信号算法工程师、自然语言算法工程师、数据挖掘算法工程师、搜索算法工程师、控制算法工程师(云台算法工程师，飞控算法工程师，机器人控制算法)、导航算法工程师等多种细分领域。
想成为一名算法工程师，大学学习如下专业都是和算法工程师相关的，例如信息与计算科学、数据科学与大数据、计算机类相关、数学与应用数学和人工智能等等，以上这些专业不少是做算法的。
计算机相关专业从事算法岗位是比较常见的，其中以大数据方向、人工智能相关方向的毕业生从事算法岗位居多，实际上也有一部分计算机专业的本科生会选择算法岗位，这与自身的知识结构有较为密切的关系。
早期有不少数学相关专业的毕业生会从事算法岗位，但是目前数学专业的毕业生从事算法岗位的要求有了较为明显的提升，重点在于算法实现能力的要求(编程能力)，什么类型的人适合学习和从事这个专业呢?首先就是热爱开发岗位工作，不管学习什么专业，数学只是基础，编程只是入门，还要精通各个领域的知识和需求。
从当前人工智能领域的发展情况来看，2020年算法工程师的岗位竞争压力是比较大的，主要原因集中在三个方面。
其一是当前算法工程师的整体人才需求增量正在趋缓，这一点在2019年的研究生秋招时就有比较明显的体现，不少打算从事算法岗位的研究生最终选择了开发岗位。
其二是人工智能领域的创业热点正在从技术创新向应用创新转移，随着大型人工智能平台的陆续开放，这一趋势会越发明显。所以大量技术研发能力较差的中小技术团队将转向应用领域，这导致算法工程师的就业渠道正在集中到大型科技公司，所以竞争也会更加激烈。
其三是目前有大量的研究生希望从事算法工程师岗位，这也导致了算法工程师岗位的竞争越来越激烈。实际上，当前计算机视觉、自然语言处理这两个领域的研究生还是存在一定就业压力的，因为前些年这两个领域热度很高，人才招聘量也非常大，所以不少研究生都选择了这两个方向，但是由于人工智能产品在落地应用的过程中遇到了一定的障碍，所以也在一定程度上影响了人才需求。
虽然算法工程师的就业竞争压力比较大，但是从产业互联网发展的大背景来看，算法工程师整体的就业前景还是比较好的，尤其在产业结构升级的推动下，大量的传统行业企业都需要进行智能化改造，而这个过程也必然会释放出更多的算法岗位。
最后，对于当前要计划从事算法工程师岗位的人来说，一定要重视编程实践能力的提升，这对于提升就业竞争力有明显的帮助。
