如何成为人工智能工程师？一文规划职业路线图！

众所周知，人工智能是一种新兴的技术趋势。根据 Gartner 报告，到2023 年，人工智能将创造260 万个工作岗位，取代它将消除的200 万个工作岗位。就业增长已经席卷了整个行业，因为在过去几年中，对具有 AI 技能的人才需求已经翻了一番。

2022年末，到2023年以来，国内外互联网大厂掀起裁员潮，大量传统开发技术人员被裁，但在人工智能领域，并未出现裁员潮，并且仍有大量的人才短缺。

从这点可以看到人工智能的火爆程度，也证明了接下来将是人工智能的未来！

本文将带您全方位了解人工智能相关的职业与职责，以及薪酬待遇等，希望对您有所帮助。

在此之前，我们需要大概了解下什么是人工智能。

人工智能是一种使机器能够模仿人类行为的技术。人工智能是基于计算机系统的理论发展的，它能够执行需要人类智能才能完成的任务，例如视觉感知、语音识别、制定决策和语言翻译等。

总的来说，人工智能就是由我们人类编程的机器来模拟人类的智能，机器需要学习如何推理，并在此过程中学会自我纠正。

人工智能工程师是使用一些算法、神经网络或其他工具以来实现人工智能的一种职业。这些专业人士可能在不同行业从事各种类型的人工智能，比如卫生保健领域，零售业等。

一般来说，人工智能工程师需要选择弱人工智能还是强人工智能，这取决于他侧重的能力。

接下来，让我们看看如何才能成为一名人工智能工程师。

1.第一点，最好取得以下某个领域或学科的学士学位：

2.然后微调您的技术技能。这里需要注意的一件事情是，要成为一名人工智能工程师，不仅需要擅长编程，还需要擅长软件开发技术和实践。你需要在理论上和实践上都了解以下技能：

3.除了技术技能外，还必须具备成为一名成功的人工智能工程师所必备的业务技能。包括：

这些技能可以通过自学或选择攻读硕士学位获得。由于 AI 是当今世界的一个新兴话题，会有许多最新的发现和研究，它们可能对您的论文有用。建议攻读数据科学、机器学习或计算机科学方面的硕士学位。

编程语言 (R/Java/Python/C++)

你需要精通编程语言，除了类和数据结构这些基本的知识外，你还需要对计算机底层有深入的理解。

有时只使用Python是不够的。由于人工智能比较依赖于硬件性能，所以开发过程中您经常会遇到需要利用硬件来提高速度的项目。因此，您需要熟悉高效的算法，以及类、内存管理等方面的知识，以提高运行效率和性能。

线性代数/微积分/统计

在数学领域，您需要精通矩阵、向量和矩阵乘法，还有微积分、线性代数等。因为统计数据会需要许多此类的知识来辅助。

还要熟悉高斯分布、均值和标准差。还有对概率有深入的了解，这样才能理解像这样的模型：

应用数学和算法

扎实地理解算法理论并了解算法的工作原理非常重要。你还需要了解梯度下降、凸优化、拉格朗日、二次规划、偏微分方程和求和等知识。

机器学习和人工智能比前端开发之类的更加需要数学知识。但不用害怕，虽然这些数学一开始可能看起来很吓人，但实际上并没有这么恐怖。

语言、音频和视频处理

自然语言处理结合了两个主要工作领域，即语言学和计算机科学，在某些时候您可能会处理文本、音频或视频。

因此，有必要很好地学习应用 Gensim、NLTK 等库以及 word2vec、情感分析和摘要等技术。

神经网络架构

对于人类无法直接编码的过于复杂的任务，即复杂到不切实际的任务，我们需用到机器学习。神经网络是迄今为止解决许多问题的最准确方法，例如翻译、语音识别和图像分类，这在 AI 部门中起着非常重要的作用。

除了这些技术技能外，还需要某些非技术技能或商业技能才能成为一名成功的 AI 工程师。那么，让我们继续往下看，以了解我所说的非技术技能到底是什么意思。

擅于沟通
- 您需要向对该领域几乎没有专业知识的人解释 ML 和 AI 概念。您可能还需要向电气和机器人专家学习。沟通将使所有这一切变得更加容易。
创造性和批判性思维
- 无论您对 AI 的兴起感到兴奋还是恐惧，机器人都会以各种形式存在。将这项新技术与独特的人类思维的最强大特征相结合，提供了一个尚未被充分探索的潜力世界。
思维灵活
- 灵活的思维对于找到可行的方案是必不可少的。在机器学习中，这适用于从选择正确的模型到开展 A/B 测试等项目的方方面面。您需要使用一组技术来使用三维计算机辅助设计快速制作物理零件或组件的比例模型，尤其是在使用 3D 模型时。
行业知识
- 最成功的人工智能项目将是那些解决真正痛点的项目。无论您从事哪个行业。您应该了解该行业的运作方式以及对企业有利的内容。如果人工智能工程师没有商业头脑和构成成功商业模式要素的专业知识，那么所有这些技术技能都无法有效地发挥作用。