如何成为世界一流的AI工程师：一步一步的教程

简单来说，AI是什么意思？

作为计算机科学的一个子集，人工智能为机器执行传统上需要人类智能的任务铺平了道路。凭借从语音识别到决策制定的能力，人工智能有可能改变我们日常生活的不同领域。

那么，谁能称为人工智能开发者呢？

作为一个AI开发者，我的主要职责是创建可以从数据中学习并对未来进行预测的AI程序。这涉及从多个来源收集数据，构建、测试和开发机器学习算法以及使用应用程序接口(APIs)进行AI应用程序的设计和实现。虽然会涉及数据工程，但AI工程师通常不负责开发所需的大规模数据共享基础设施。

了解作为AI开发人员工作的实际情况

人工智能工程师的主要角色是开发、测试和实施利用各种编程方法的人工智能模型。

要在人工智能工程领域获得成功，未来的开发人员应该对该领域的基础知识有很好的理解。作为该行业的新手，他们可能需要承担各种各样的任务，因此对基础知识的熟悉至关重要。

• 利用受人工智能影响的解决方案，考虑不确定性，制定和实现目标。
• 人工智能已经成功应用于各个领域，如机器人技术，数据挖掘和自然语言处理。
• 在组织内向各利益相关者传达人工智能（AI）模型的价值是至关重要的，这些利益相关者包括对模型感到好奇的同事，以及负责整合模型的产品经理。

工程师与人工智能合作的重要性

随着人工智能工程领域的快速发展，它对商业运营的影响越来越明显。人工智能具有广泛的潜在应用，可以用于提高性能。

例如人工智能技术可以改进业务运营，提高效率。

使用人工智能进行医疗治疗

医疗保健行业以资源密集型闻名。使用人工智能和人工智能工程师有潜力降低与药物研发等活动相关的时间和财务成本。

企业

越来越多的企业雇用AI工程师从非结构化数据源（如社交媒体）中提取洞见。

银行业

为了深入了解客户行为并检测潜在的欺诈或盗窃案例，金融机构正在寻求招聘人工智能（AI）工程师。（参考：Python程序员的顶级雇主）

配备先进技术功能的住宅

人工智能（AI）的意义随着与物联网和其他技术的整合而增加。由于能够同时利用多个设备，每个设备执行其自己的任务，智能家居变得越来越受欢迎。人工智能正在被整合到日常物品中，如灯泡、风扇、冰箱、空调和洗衣机中，使得管理日常任务可以流畅高效进行。
人工智能已成为我们日常生活中不可或缺的一部分，以下是它在现代社会中的一些额外应用方式。

• 在线购物体验
• 智能汽车
• 客户协助服务
• 按需提供数字助手服务
• 在线社区和其他社交媒体平台
• 跟踪和监控服务

成为人工智能工程师的逐步计划

提升您的技术技能。

要想成为优秀的AI工程师，他们必须发展自己的编程技能，调整软件开发流程和实践。为了掌握相关主题，必须具备以下领域的理论知识和实践技能：

编码方法学

编程水平对于人工智能工程至关重要。要在这个领域脱颖而出，必须全面了解类和数据结构，同时掌握至少一种编程语言，如Python、R、Java、C++或其他任何语言的实际知识。此外，在解决人工智能问题时，熟悉硬件也是前提条件。因此，对算法、类、内存管理和链接的扎实基础对于人工智能工程师至关重要。

线性代数、统计学和概率论

为了有效地构建诸如隐马尔可夫模型、朴素贝叶斯、高斯混合模型和线性判别分析等AI模型，AI工程师必须对线性代数、概率和统计有深刻的理解。

伪代码

对于有抱负的人工智能工程师来说，对算法理论及其实现有全面的理解是至关重要的。牢固掌握当前机器学习技术，如线性回归、K-最近邻、朴素贝叶斯和支持向量机，可以简化模型开发的过程。

大数据和深度学习

人工智能（AI）工程师经常处理大量数据，例如实时和生产数据。 要解释这些大型数据集，必须了解Spark和其他大数据技术。 Apache Spark可以与Hadoop，Cassandra和MongoDB等其他大数据系统集成。

重要的商业技能

擅长有效传达想法和信息

在人工智能（AI）领域，开发人员经常需要向技术知识不同的观众解释复杂的概念。例如，他们可能需要在整个组织中实施全新的AI模型。拥有有效的口头和书面沟通技巧对于向不同受众传达复杂概念至关重要。

创新解决问题

人工智能（AI）研究人员和开发人员经常分析和解释重要的数据。为了有效地做到这一点，必须评估事实、形成假设并讨论潜在的解决方案。 AI工程师可能负责分析大量数据集，以提取有价值的信息。

此信息在该领域中的适用性

将人工智能项目纳入企业可以带来巨大的好处。这不仅有助于将技术先进的概念转化为商业化的企业，还提供了一个机会来全面了解企业的运营、客户群和市场定位。

批判性思维技能

为了创建独特的AI模型和技术解决方案，有必要针对一个问题设计各种不同的方法。此外，能够有效分析数据并进行准确的判断也是至关重要的。尽管个人可以通过本科学习获得和培养这些技能，但在这个领域探索新的学习和发展机会总是有益的。

认证

如果你是一名人工智能工程师，获得一份验证你在相关主题方面专业知识的证书可能是你简历的资产。如果你渴望在人工智能工程领域工作，在数据科学、机器学习或人工智能方面获得认证可能是一个优势选项。这样做将增强你的组合价值，赋予你更广泛的人工智能相关主题知识，并可带来更高的薪酬，符合人工智能工程师的职位要求。

以下是一些可以增强你的简历，帮助你成为一名AI工程师的课程：

1. 面向大众的人工智能（初学者级别）
2. IBM AI 工程师专业认证（中级）
3. 由CertNexus颁发的人工智能专业认证（专业水平）

人工智能领域工程师的薪资

在人工智能领域，专家工程师的薪水可能达到六位数或更高，受到其职位、行业、专业水平、教育资格和位置等因素的影响。

根据Indeed数据，机器学习工程师的年均工资为151,183美元，而研究人工智能工程师的年均工资为92,938美元。Datamation估计AI工程师的中位数收入在100,000美元至150,000美元之间。有消息称，人工智能工程师的平均年收入为171,715美元，收入最高的人甚至超过了250,000美元。

人工智能专业人员日常工作必备核心能力

AI调查基于科学。开发一个能像人类一样思考的机器人需要高度复杂的编程。因此，AI工程师在日常工作中使用的能力将因他们所从事的项目而异。

以下是具有人工智能工程专业技能的个人可能的职业选择：

AI算法创建者

该个人将负责将AI研究转化为可在硬件和软件中实施的数学公式。该职位需要卓越的创造力和解决问题的熟练程度。

人工智能专家

对于人工智能领域的学术研究人员来说，拥有强大的假设形成能力至关重要，这可以创造出独创性和非正统的评估机器有效性的方法。

总之，可以推断出，人工智能工程师所需的技能因其职位而异。尽管如此，上文已经概述了基本知识。

招聘人工智能专业人士的顶尖企业

• 微软
• 英特尔
• 谷歌
• 亚马逊
• 安永
• 德勤
• Nvidia

人工智能工程师的需求非常大，他们的技能有广泛的应用。

机器学习技术专家

从事这个领域的工程师的职责是生产软件和算法，使机器能够在没有人类编程的情况下执行任务。这涉及开发能够独立学习、不需要外部输入的计算机操作系统。首选拥有计算机科学或兼容领域本科学位的人士，而获得硕士学位则扩展了一个人的能力，并为高级管理和行政职位铺平了道路。

高级商业智能设计师

作为企业智能开发人员，您的角色将包括设计、实施和维护商业智能解决方案。这需要在软件工程、数据分析和数据库操作方面具备技术熟练度。获得计算机科学学士学位是进入该领域的必备条件。硕士学位可以为在组织内的晋升机会提供机会。

研究专家

有意向应聘者必须全面掌握数学，以及机器学习、深度学习和计算统计方面的专业知识。计算机科学或相关领域的硕士学位是必须的，并具备相关经验。

AI工程学位是不可或缺的。

研究生、博士和认证的工程课程为深入学习深度学习、机器学习和人工智能（AI）等领域提供了机会。IT、计算机科学和数据科学工程学位是部分可用的选项。其中一些最理想的学位和认证是人工智能学士（B.Tech）和计算机科学工程学士（B.Tech）。编程语言、应用数学、算法推理、深度学习和神经网络方面的熟练掌握是AI工程师必备的技能。

总结

人工智能工程师具备通过计算机应用程序设计解决问题的能力，还可以教育他人如何使用计算机。这个领域提供了各种职业发展路径，如数据挖掘、研究、设计和编程。随着对人工智能工程师需求的不断增加，这个职业在未来被预测会非常抢手，需要具备相应能力和培训的人才。
我真切希望这篇文章能为您提供对人工智能的全面理解。

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