随着AI技术的第三次崛起,我们迎来了人工智能的时代。在深度学习不断突破和发展的形势下,人工智能在许多领域都有了不同程度的应用随之而来的是人工智能相关人才的紧缺。如今,人工智能工程师已然成为了人人追捧的香饽饽。那么,人工智能工程师一般需要学什么呢? Python基础、数据科学库、机器学习、深度学习、自然语言处理、数据挖掘以及图像处理这些知识点一个都不能少。<br>1、编程语言<br>众所周知,Python是人工智能的首选语言,因此人工智能工程师一定要掌握 Python基础。比如说Python环境配置、数值运算、字符串操作、数据结构、判断结构、循环结构以及模块与包等等基础语言,而且必须熟练掌握。当然熟练掌握的意思不是看过一遍理论基础就行,还要懂得实践和应用。因此,在学习 Python基础语法的时候就要多敲敲代码,做做相应的练习。<br>2、数据科学库<br>科学计算库的学习内容包括Numpy概述、Array数组、数组结构、数组类型、数值运算、排序操作、数组形状操作、数组生成函数、常用生成函数等等。除此之外,数据科学库还涉及数据分析处理库、可视化库Matplotlib和可视化库Seaborn。<br>3、人工智能核心技术<br>说到人工智能,就不得不提机器学习、深度学习、自然语言处理等核心技术和实现原理。机器学习有各种算法需要学习,比如线性回归算法、逻辑回归算法、决策树贝叶斯算法、KMEANS聚类、DBSCAN聚类。深度学习又涉及最优化与反向传播、神经网络、卷积神经网络、卷积参数、自然语言处理、网络模型等知识点。还有自然语言处理,也是人工智能工程师必须掌握的知识。<br>4、数据挖掘<br>数据挖掘就是从海量数据中“挖掘”隐藏信息。在商业环境中,企业希望让存放在数据库中的数据能“说话”,支持决策。所以,数据挖掘人工智能技术的一项重要应用。数据挖掘通常与计算机科学有关,并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统和模式识别等诸多方法来实现上述目标。<br>5、图像处理
人类的作用是不能被取代的,但稳定的机器运作要比人工出错的几率小很多,前提是我们要有一套完整的人机互动程序,相信不久就会出现。未来机器人肯定是会代替很多低端的工作的,甚至终极算法被发明出来,很多高端的工作也逃脱不了被取代的命运,但是随着新技术的出现,在消灭很多职业的过程中,同时也是会创造出更加多的工作岗位,正如当初的工业革命一样。也正如思维简史写到的那样:对待事物具有好奇心,具有好的思维方式,以及不断挑战极限的精神会使得我们在未来更好的立足。所以说只要你有能力无论在什么时代都是可以发挥自己的优势的,这点倒人们不用担心。所以现在我们要做就是不断地学习,才能让我们在未来的世界更好立足。另一方面,机器人代替人类做了很多事情,这样人类就空出很多时间可以做自己真正想做的事情了,这未尝不是一件好事。