這是一篇關(guān)于如何成為一名 AI 算法工程師的長文~經(jīng)常有朋友私信問，如何學(xué) python 呀，如何敲代碼呀，如何進入 AI 行業(yè)呀?這里總結(jié)了成為AI算法工程師所需要掌握的一些要點，看看你距離成為一名 AI 工程師還有多遠吧~一、程序編寫如同大部分應(yīng)用軟件程序流程的開發(fā)設(shè)計一樣，開發(fā)者也在應(yīng)用多語種來撰寫人工智能技術(shù)新項目，可是如今都還沒一切一種極致的計算機語言是能夠 徹底大圣配人工智能技術(shù)新項目的。計算機語言的挑選通常在于對人工智能技術(shù)程序流程的期待作用。因為其英語的語法，簡易性和多功能化，Python變成開發(fā)者最愛的人工智能技術(shù)開發(fā)設(shè)計計算機語言。Python最觸動內(nèi)心的地區(qū)之一就是說便攜式，它能夠 在Linux、Windows、MacOS和UNIX等服務(wù)平臺上應(yīng)用。容許客戶建立互動式的、表述的、模塊化設(shè)計的、動態(tài)性的、可移植的和高級的編碼。此外，Python是一種多現(xiàn)代性計算機語言，適用面向?qū)ο缶幊蹋^程式和作用式程序編寫設(shè)計風(fēng)格。因為其簡易的函數(shù)庫和理想化的構(gòu)造，Python適用神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)和NLP解決方法的開發(fā)設(shè)計。變成一個達標(biāo)的AI數(shù)據(jù)工程師必須靈活運用python基本英語的語法、python句子和表述句、python中的涵數(shù)與控制模塊、python面向?qū)ο缶幊碳捌鋚ython文字實際操作。把握面向?qū)ο缶幊虜?shù)據(jù)信息編程技術(shù)，都是為中后期的AI學(xué)習(xí)培訓(xùn)奠定扎扎實實的程序編寫工作能力。二、數(shù)學(xué)課要學(xué)習(xí)培訓(xùn)人工智能技術(shù)，最基礎(chǔ)的高數(shù)、線代、摡率論務(wù)必把握，最少也得會高斯函數(shù)、矩陣求導(dǎo)，搞清楚梯度下降是什么原因，不然針對實體模型的基本概念徹底不可以了解，實體模型調(diào)參加訓(xùn)煉也就無從說起了。高數(shù)高數(shù)必須把握的有關(guān)內(nèi)容包含涵數(shù)、數(shù)列、極限、最后、極值與最值、威廉姆斯指數(shù)值和系數(shù)。線性代數(shù)線性代數(shù)的內(nèi)容包含行列式、引流矩陣、最小二乘法、矢量的線性相關(guān)性、引流矩陣的初等變換和秩、線性方程組的解和矩陣特征值概率統(tǒng)計概率統(tǒng)計里的惡性事件、幾率、貝葉斯定理、概率分布、期待與方差與參數(shù)估計了解數(shù)學(xué)思維訓(xùn)練管理體系在深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的運用，能夠 了解深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中常見的數(shù)學(xué)函數(shù)公式，可以用python程序編寫保持常見的數(shù)學(xué)課優(yōu)化算法。三、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一部分包含MLP實體模型、CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、RNN循環(huán)系統(tǒng)神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)、GAN生成式抵抗神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)等。MLP實體模型必須具有了解雙層感知機的運作全過程和基本原理，并可以構(gòu)建雙層感知機實體模型。CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)把握怎么使用CNN互聯(lián)網(wǎng)解決室內(nèi)空間難題，如照片、視頻等數(shù)據(jù)信息。了解卷積、池化，及其反卷積、反池化的全過程和基本原理。而且可以構(gòu)建有關(guān)的卷積互聯(lián)網(wǎng)實體模型。RNN循環(huán)系統(tǒng)神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)把握怎么使用RNN解決時間序列難題，如智能化回復(fù)、智能翻譯等。了解循環(huán)系統(tǒng)神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)RNN和LSTM、GRU的運作全過程和基本原理。可以構(gòu)建有關(guān)的循環(huán)系統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)煉與提升。GAN生成式抵抗神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)讓神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)具有造就工作能力，了解生成式抵抗神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)和其變異互聯(lián)網(wǎng)的基本原理，并可以構(gòu)建變分自編號的互聯(lián)網(wǎng)實體模型訓(xùn)煉和提升，可保持圖象轉(zhuǎn)化成、視頻語音轉(zhuǎn)化成等。四、新項目實戰(zhàn)演練開展一些新項目實戰(zhàn)演練針對你的工作經(jīng)驗累積是十分有利的。人工智能技術(shù)圖象/視覺行業(yè)數(shù)據(jù)工程師應(yīng)當(dāng)具有的新項目實踐經(jīng)驗：YOLOV3多物塊跟蹤/CenterLoss圖像識別技術(shù)/Mask-RCNN圖像分割?？梢越鉀Q多總體目標(biāo)跟蹤，圖像識別技術(shù)、圖象隔開、圖象核對等應(yīng)用領(lǐng)域新項目。而且根據(jù)新項目能學(xué)得許多 工程項目方法，具體新項目中訓(xùn)煉實體模型的方式 和調(diào)參的工作經(jīng)驗。掌握了這些，你的AI算法工程師之路就能更近一步啦~