人工智能工程師需要學(xué)習(xí)的內(nèi)容有哪些

本篇文章給大家分享的是有關(guān)人工智能工程師需要學(xué)習(xí)的內(nèi)容有哪些，小編覺得挺實用的，因此分享給大家學(xué)習(xí)，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲，話不多說，跟著小編一起來看看吧。

1、編程語言

眾所周知，Python是人工智能的首選語言，因此人工智能工程師一定要掌握 Python基礎(chǔ)。比如說Python環(huán)境配置、數(shù)值運算、字符串操作、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、判斷結(jié)構(gòu)、循環(huán)結(jié)構(gòu)以及模塊與包等等基礎(chǔ)語言，而且必須熟練掌握。當(dāng)然熟練掌握的意思不是看過一遍理論基礎(chǔ)就行，還要懂得實踐和應(yīng)用。因此，在學(xué)習(xí) Python基礎(chǔ)語法的時候就要多敲敲代碼，做做相應(yīng)的練習(xí)。

2、數(shù)據(jù)科學(xué)庫

科學(xué)計算庫的學(xué)習(xí)內(nèi)容包括Numpy概述、Array數(shù)組、數(shù)組結(jié)構(gòu)、數(shù)組類型、數(shù)值運算、排序操作、數(shù)組形狀操作、數(shù)組生成函數(shù)、常用生成函數(shù)等等。除此之外，數(shù)據(jù)科學(xué)庫還涉及數(shù)據(jù)分析處理庫、可視化庫Matplotlib和可視化庫Seaborn。

3、人工智能核心技術(shù)

說到人工智能，就不得不提機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、自然語言處理等核心技術(shù)和實現(xiàn)原理。機器學(xué)習(xí)有各種算法需要學(xué)習(xí)，比如線性回歸算法、邏輯回歸算法、決策樹貝葉斯算法、KMEANS聚類、DBSCAN聚類。深度學(xué)習(xí)又涉及最優(yōu)化與反向傳播、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積參數(shù)、自然語言處理、網(wǎng)絡(luò)模型等知識點。還有自然語言處理，也是人工智能工程師必須掌握的知識。

4、數(shù)據(jù)挖掘

數(shù)據(jù)挖掘就是從海量數(shù)據(jù)中“挖掘”隱藏信息。在商業(yè)環(huán)境中，企業(yè)希望讓存放在數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)能“說話”，支持決策。所以，數(shù)據(jù)挖掘人工智能技術(shù)的一項重要應(yīng)用。數(shù)據(jù)挖掘通常與計算機科學(xué)有關(guān)，并通過統(tǒng)計、在線分析處理、情報檢索、機器學(xué)習(xí)、專家系統(tǒng)和模式識別等諸多方法來實現(xiàn)上述目標(biāo)。

5、圖像處理

為什么人工智能工程師一般都需要學(xué)習(xí)圖像處理？理由很簡單，圖像處理是AI技術(shù)的一個重要落地應(yīng)用。在許多應(yīng)用場景中，都有圖像處理的身影。我們談的無人駕駛、AI助手、人臉識別，都有圖像處理的重要應(yīng)用。因此，對抗生成網(wǎng)絡(luò)、風(fēng)格轉(zhuǎn)換、圖像補全、超分辨率重構(gòu)等等都需要學(xué)習(xí)。

以上就是人工智能工程師需要學(xué)習(xí)的內(nèi)容有哪些，小編相信有部分知識點可能是我們?nèi)粘９ぷ鲿姷交蛴玫降?。希望你能通過這篇文章學(xué)到更多知識。更多詳情敬請關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道。