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人工智能工程师简介,学人工智能工程师

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学人工智能工程师

我看了很多朋友的回答,都是从计算机语言到数学算法轮番说了一遍。我在IT行业从业超过20年。觉得这样的学习方法已经跟不上时代了。甚至是错误的。

学习人工智能不需要任何基础,你会windows就可以。诚然人工智能里面包含了大量的数学算法和计算机语言。比如人工智能最火热的领域机器学习和深度学习以及神经元算法,文献枯燥难懂,就是懂了,还需要灵活的应用到实际当中,不同案例不一定适用。所以下面我具体从学习的方法和目的两个层面回答人工智能需要什么基础这个问题.

学习的目的:

实际说不好听话,任何人都是为了收入更高,职业更理想去接触人工智能这个领域的。就是一个学者去研究人工智能无外乎在学术上有所建树,最后在转化为金钱。那么今天我们可以直接说我们学习人工智能的目的就是赚钱,那么怎么赚钱,无外乎找工作和承揽项目。那么这两个方向需要样样俱全的基础么?答案是否定的! d我们更应该直接从项目入手,什么项目直接找到对应的人工智能案例,迅速切入案例为主。在实践中不断完成基础的搭建,遇到不会的不解的逐步通过经验来了解。就像神经元网络,人从来都需要第一个神经元来构筑这个网络,如果这个神经元距离你学习的目的太远,迟迟得不到正向的激励,那么迟早你会丧失兴趣而选择离开这个行业。我们昂钛客AI人工社群的目标,就是用40行左右的大量案例和实验,来高速迭代学习人工智能的案例,另外只有大量的案例练习和实践,才能对基础知识有深刻的认识。

学习的方法:

这位朋友既然想知道需要什么基础,正常思路是先学完这些基础课程在切入人工智能领域。比如数学方面的:机器学习,深度学习,神经元算法。傅里叶变换,小波算法,时间序列,甚至初级的高等代数,概率论等。

计算机语言方面的:因为tensorflow和caffe都是应用在linux环境下最为普遍,所以csh,bsh要会,那么标准c,c++也应该了解。而python更是案例最多的语言。而go呢也代表未来。

学完软件肯定你觉得这是不是基础呢?错了,硬件你应该了解编译原理,和操作系统,因为现在深度学习大量应用到了并行处理,你对硬件不熟悉,怎么能在有限的资源下实现更好的算法。还有大量虚拟机和gpu,tpu的硬件知识扑面而来。

人工智能工程师需要学什么

高等数学 线性代数 复变函数等等

并不是必备课程

只需要学好离散数学

如何评价udacity的人工智能工程师课程

算法工程师是一个非常高端的职位;

专业要求:计算机、电子、通信、数学等相关专业;

学历要求:本科及其以上的学历,大多数是硕士学历及其以上;

语言要求:英语要求是熟练,基本上能阅读国外专业书刊;

必须掌握计算机相关知识,熟练使用仿真工具MATLAB等,必须会一门编程语言。

简介:

算法工程师根据研究领域来分主要有音频/视频算法处理、图像技术方面的二维信息算法处理和通信物理层、雷达信号处理、生物医学信号处理等领域的一维信息算法处理。

在计算机音视频和图形图形图像技术等二维信息算法处理方面目前比较先进的视频处理算法:机器视觉成为此类算法研究的核心;另外还有2D转3D算法(2D-to-3D conversion),去隔行算法(de-interlacing),运动估计运动补偿算法(Motion estimation/Motion Compensation),去噪算法(Noise Reduction),缩放算法(scaling),锐化处理算法(Sharpness),超分辨率算法(Super Resolution),手势识别(gesture recognition),人脸识别(face recognition)。

在通信物理层等一维信息领域目前常用的算法:无线领域的RRM、RTT,传送领域的调制解调、信道均衡、信号检测、网络优化、信号分解等。

另外数据挖掘、互联网搜索算法也成为当今的热门方向。

算法工程师逐渐往人工智能方向发展。

人工智能算法工程师与Python工程师