成为高薪的AI人工智能工程师的条件

编程基础

当然，如果是做纯算法研究员，工程能力的要求不会太高，但也需要能写源代码;而对于做算法引擎开发或是应用开发的工程师来说，代码实现的能力高低就直接决定了工作产出的质量与效率了。所以，想做AI工程师的你需要熟练掌握至少一种编程语言，并掌握配套的工具、常用库等。这里推荐学习Python。

数学基础

我们都知道，要学习人工智能，最基本的高数、线代、概率论必须掌握，至少也得会高斯函数、矩阵求导，明白梯度下降是怎么回事，否则对于模型的基本原理完全不能理解，模型调参与训练也就无从谈起了。以下是人工智能数学需要掌握的基础知识。

专业领域知识基础

人工智能主要应用领域可大致分为图像、语音和NLP(自然语言处理)。无论是其中哪个领域，都有海量的专业知识需要去掌握，比如如果你想从事智能驾驶行业的机器视觉方面的工作，那么你就需要掌握图像相关的知识;而如果你想做一款智能音箱的算法开发，你就需要掌握语音和NLP相关的知识。

机器学习基础

由于本轮人工智能的热潮来源于深度学习相关技术与应用的优异表现，所以招聘最热的岗位无疑是机器学习算法工程师。

深度学习基础

深度学习的简单理解就是多层的机器学习。早期的机器学习还是属于浅层的学习，需要人工的特征提取，而深度学习可以从数据中自动提取高层特征。

具体行业的深度认知

任何应用场景都有自己独特的数据结构，而一个能够落地的AI应用自然离不开对于业务本身的深入理解。算法工程师们需要清晰地把握一个AI系统由哪些模块组成，相互关系是什么，都用到哪些技术，解决什么问题，才可能针对具体的问题展开实验研究，从而进行优化。