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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(jué)得挺實(shí)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(shuō)，跟著小編一起來(lái)看看吧。

1、編程語(yǔ)言

眾所周知，Python是人工智能的選語(yǔ)言，因此人工智能工程師一定要掌握 Python基礎(chǔ)。比如說(shuō)Python環(huán)境配置、數(shù)值運(yùn)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(yǔ)言，而且必須熟練掌握。當(dāng)然熟練掌握的意思不是看過(guò)一遍理論基礎(chǔ)就行，還要懂得實(shí)踐和應(yīng)用。因此，在學(xué)習(xí) Python基礎(chǔ)語(yǔ)法的時(shí)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(kù)

科學(xué)計(jì)算庫(kù)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(lèi)型、數(shù)值運(yùn)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(kù)還涉及數(shù)據(jù)分析處理庫(kù)、可視化庫(kù)Matplotlib和可視化庫(kù)Seaborn。

3、人工智能核心技術(shù)

說(shuō)到人工智能，就不得不提機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理等核心技術(shù)和實(shí)現(xiàn)原理。機(jī)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(shù)貝葉斯算法、KMEANS聚類(lèi)、DBSCAN聚類(lèi)。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(yǔ)言處理、網(wǎng)絡(luò)模型等知識(shí)點(diǎn)。還有自然語(yǔ)言處理，也是人工智能工程師必須掌握的知識(shí)。

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(kù)中的數(shù)據(jù)能“說(shuō)話”，支持決策。所以，數(shù)據(jù)挖掘人工智能技術(shù)的一項(xiàng)重要應(yīng)用。數(shù)據(jù)挖掘通常與計(jì)算機(jī)科學(xué)有關(guān)，并通過(guò)統(tǒng)計(jì)、在線分析處理、情報(bào)檢索、機(jī)器學(xué)習(xí)、專(zhuān)家系統(tǒng)和模式識(shí)別等諸多方法來(lái)實(shí)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(jiǎn)單，圖像處理是AI技術(shù)的一個(gè)重要落地應(yīng)用。在許多應(yīng)用場(chǎng)景中，都有圖像處理的身影。我們談的無(wú)人駕駛、AI助手、人臉識(shí)別，都有圖像處理的重要應(yīng)用。因此，對(duì)抗生成網(wǎng)絡(luò)、風(fēng)格轉(zhuǎn)換、圖像補(bǔ)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(shí)點(diǎn)可能是我們?nèi)粘９ぷ鲿?huì)見(jiàn)到或用到的。希望你能通過(guò)這篇文章學(xué)到更多知識(shí)。更多詳情敬請(qǐng)關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)-成都網(wǎng)站建設(shè)公司行業(yè)資訊頻道。

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