如何在2023年作为初学者学习人工智能并成为一名人工智能工程师

人工智能是席卷科技界的规模最大、速度最快的技术浪潮之一。据估计，全球人工智能市场将以 154% 的速度增长。

根据 Gartner 对人工智能所做的研究：

1. 到 2025 年，人工智能的商业价值将达到 3.9 万亿美元。

2. 由于计算能力、容量、速度和数据多样性的增强以及深度神经网络 (DNN) 的进步，预计人工智能将成为未来几年最具颠覆性的技术。

3. 决策自动化系统是一种高级系统，利用人工智能来自动化业务流程或工作，例如翻译语音、数据分类等传统系统无法轻易分类的系统，明年将增长到16% 4-5 年，这将是 14% 的巨大飞跃！

在本文中，让我们了解如何在2023年作为初学者学习人工智能并成为一名人工智能工程师。

先决条件

作为初学者学习 AI 的第一步和最重要的方面将是获得学士学位。一个人可以从以下任何专业中进行选择：

• 数学
• 统计数据
• 信息技术
• 计算机科学
• 经济学
• 金融
  

拥有高等学位是成为这个不断发展的行业的一部分所必需的先决条件。除此之外，拥有硕士学位也将是一个很大的额外优势。他们可以考虑在以下领域之一攻读硕士学位

• 数学
• 计算机科学
• 认知科学
• 数据科学
• 人工智能
  

成为 AI 工程师的关键技能



2023年如何学习人工智能

要成为一名成功的 AI 工程师，应该获得知识并擅长以下技术和非技术技能，例如：

技术能力

1.编程技巧
他们需要更好地理解流行的编程语言，如 C++、Java、R 和 Python。因为他们通常使用他们的编程语言知识来构建和部署多个 AI 模型。

2. 统计、概率和线性代数

人工智能模型是在主要基于统计、代数和微积分的算法的帮助下设计的。除此之外，必须熟悉与人工智能最常见的 ML 模型交互的概率，例如：

• 隐马尔可夫
• 高斯混合
• 朴素贝叶斯模型
  

3.深度学习和神经网络
深度学习和神经网络对复杂模式识别非常有帮助。神经网络是一个系统（软件或硬件），其功能类似于人脑。基于人脑的神经功能，开发了人工神经网络空间。AI 模型复制了人类的理解，这些理解也可以用于拥有远超人类能力的作品。在深度学习和神经网络的帮助下，许多工作得到了简化，例如图像分类、翻译和语音识别，所有这些都在人工智能方面发挥着至关重要的作用。

4. 自然语言处理 (NLP) 库和工具

自然语言处理 (NLP) 库是计算机科学、信息工程、语言学和 AI 的结合，对系统进行编程以处理和分析海量数据集。人工智能工程师应该通过利用几个不同的 NLP 库和工具来执行高度依赖 NLP 的特定任务，例如语言、音频和视频处理，例如：

• NTLK
• 基因模拟
• word2vec
• 文本块
• 核心NLP
• 情绪分析
• PyNLPI
  

5. 音频、视频和语言处理

一个人需要具备一些库的实用知识才能实现语言处理。一些库是 Gensim 和 NLTK，其次是摘要、情感分析和 word2vec 等技术。自然语言处理 (NLP) 结合了语言学和计算机科学，通常处理音频或视频。

非技术技能

1.行业知识
成功的人工智能项目是那些有效解决真正痛点的项目。必须充分了解一个人所从事的行业以及一个人可以通过哪些方式获得业务增长的多种好处。

2.批判性思维
个人必须随时了解最新的工业发展和数据，以便他们可以根据调查结果建立更好的产出。他们还必须采用最佳商业实践以及所有最新的 AI 方法。

3. 协作技巧
该领域的 AI 工程师通常在其他 AI 开发人员和 IT 专业人员的团队中完成任务，因此他们需要具备一定的能力才能在团队中高效工作。

4. 想法的迭代
迭代想法对于找到可行的想法非常重要。个人应在 3D 计算机辅助设计的帮助下，使用各种类型的技术来制作实体零件或组件的逼真比例模型。

最新经典文章，欢迎关注公众号

中文版ChatGPT
https://chat.aboutyun.com/

加微信赠送Chat GPT教程：





获取更多资源：
领取100本书+1T资源
http://www.aboutyun.com/forum.php?mod=viewthread&tid=26480

大数据5个项目视频
http://www.aboutyun.com/forum.php?mod=viewthread&tid=25235

名企资源、名企面试题、最新BAT面试题、专题面试题等资源汇总
https://www.aboutyun.com/forum.php?mod=viewthread&tid=27732