【导读】学习人工智能工程师需要掌握一系列技术，尤其是对计算机和数学知识的敏感，对所需数据和信息的分析。现在，边肖分析了人工智能工程师的必要技能，并与大家分享。
1.计算机科学基础和编程
计算机科学基础与编程
对于机器学习工程师来说，计算机科学基础的重要性包括数据结构(数据栈、队列、多位数组、树和图像等。)、算法(搜索、分类、优化、动态规划等。)、计算复杂度和复杂度(P到NP、NP完全问题、大O符号和近似算法等。)和计算机架构(存储、缓存、带宽、死锁和分布式处理等。).
2.概率与统计
概率论与数理统计
概率的形式表示(条件概率、贝叶斯规则、可能性、独立性等)。)以及由此衍生的技术(贝叶斯网络、马尔可夫决策过程、隐马尔可夫模型等。)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。机器学习算法的许多统计建模程序是可扩展的。
3.数据建模和评估
数据建模和评估
数据建模是评估给定数据库的基本结构的过程。目的是找出有用的模式(相互关系、聚集关系、特征向量等。)和/或预测先前案例的特征(分类、回归、异常检测等)。).评价过程的关键是不断评价给定车型的优良性能。
4.应用机器学习算法和库
应用机器学习算法和库
虽然可以通过库/软件包/API(如SCI Kit-Learn、Theano、Sparkml lib、H2O、Tensorflow等)广泛实现机器学习算法的标准化执行。)，算法的应用还包括选择合适的模型(决策、树形结构、最近邻、神经网络、支持向量机、多模型集成等。)和适合数据的学习程序(线性回归、梯度下降等)。).
5.软件工程和系统设计
软件和系统设计
在每天工作结束时，机器学习工程师通常生产或交付的产品是一种软件。这类软件其实就是一个小插件，可以应用到相对更大的产品或服务的生态系统中。软件工程(需求分析、系统设计、模块化、版本控制、测试和归档等)的最佳实践经验。)对于生产力、协作、质量和可维护性是无价的。
资格证和上岗证的数量越少，在互联网时代就越迫切。甚至未来就业环境会更好，薪资福利会更高。所以，目前有条件参考的人，好好学习，积极申请，有一技之长，对自己以后的生存会更有帮助。关于“人工智能工程师必备技能”就说这么多吧。
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