- 如何才能成为AI算法工程师
- AI人工智能时代，如何从零基础成为一名A
- 如何才能从事人工智能相关工作呀
- 年薪40万的机器学习工程师大概需要什么水
- 工程师应该如何进行入门机器学习
- 普通人如何进入ai行业
- 怎样成为算法工程师
- 如何成为一名AI算法工程师
- 如何成为一名数据工程师
如何才能成为AI算法工程师
1. 专业要求：硕士及以上学历，数学、计算机、电子信息、软件工程、新能源、自动化、电力系统等理工科相关专业。
AI人工智能时代，如何从零基础成为一名A
1.学好数学基础知识，《线性代数》《凸优化》等；
2.掌握一门编程语言，如Python、C ；
3.了解并掌握深度学习、机器学习等相关知识；
4.学习使用tensorflow、caffe等深度学习框架。
如何才能从事人工智能相关工作呀
首先你的学，发问是没用的
年薪40万的机器学习工程师大概需要什么水
- 机器学习的底层优化：C/C ，适当学习一些assembly和intrinsics。- 机器学习框架和算法的开发优化：C/C ，CUDA。根据工作的侧重可能需要了解OpenCL，OpenGL，甚至 HDL，但是这些都是bonus。- 工业级别的分布式系统：依然是C/C ，了解分布式系统的知识比如说MPI，Spark，等等。- 机器学习模型的设计研究：Python 加上一两个机器学习的框架，最好还是要学一些C/C 。- 机器学习在前端的应用：Python，java（Android），Obj-C（iOS），但是这个其实基本上和机器学习没有太大关系。- 机器学习在大量传统公司当中的应用：他们以前用什么语言就什么语言。。。另外，作为面试官的话我会根据你的背景和偏好选择C 和Python之一。个人把这两个列为必须要会一门的语言。
机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。机器学习牵涉的编程语言十分之广，包括了MATLAB、Julia、R、Perl、Python、Clojure、Ruby等等。为了让开发者更加广泛、深入地了解机器学习，云栖社区组织翻译了GitHub Awesome Machine Learning 资源，涵盖24种编程语言的机器学习的框架、库以及其他相关资料。
工程师应该如何进行入门机器学习
不妨直接说怎么入门深度学习。无论学习任何新的东西，不要去想我需要什么前置知识，也不要去试图先把前置知识补齐后再开始。无论你想学什么，你需要做的就是马上开始。因为只有你开始了，你才知道哪些前置知识是你真正需要的，然后一边学一边补你需要的。
回到正题，我的建议是如果经济上允许，上一块1080TI显卡，如果新配主机，我建议主板选用支持双显卡的。如果经济上难以承受，那么可以先上1050TI，至少4G显存，否则很多模型跑不起来，因为接下来我会推荐你从图像开始。
机器配好，可以参照Nvidia的官网介绍安装CUDA，框架选用Tensorflow或者Pytorch。Pytorch会更容易上手，但tensorflow更有助于你掌握深度学习的训练和算法。装好框架，那么你就可以开始你的深度学习之路了。
接下来你就可以开始深度学习界的hello world--mnist。这是一个手写数字识别的项目，在tensor flow官网和GitHub上都有源代码。当然是用python写的，关于python，我还是那个观点，有程序基础的直接使用就可以，遇到问题再看python文档就可以。先运行mnist，然后试试调调一些参数。接下来你可以继续mnist或者image net的分类任务或者其他的项目。
在开始这些实践的同时，我并不推荐吴恩达的课程。他的课程理论和公式比较多，对初探门径的人很容易打击信心。斯坦福大学李菲菲的CS231n是一门偏重实践的课程，建议先边实践边学习这门课程。学完之后可以根据自己的理解情况再去学习吴恩达的，吴恩达的学完可以再去学习Bengio的。这些都必须是建立在边实践边学习。课程里的assignment可以不用做，毕竟不是学生时代了，把有限的精力放在实际需要上。
做图像的优势和劣势都在于你错过了最复杂的部分，数据分析处理和建模。那么你可以做一个金融时间序列预测的项目，股票是个不错的选择，我不建议期货是因为实盘时候稳定的决策系统是非常难做的。股票风险相对较小。
记住最重要的一点是深度学习你一定可以掌握，不要中途放弃。
普通人如何进入ai行业
随着人工智能的不断发展，越来越多的人开始关注这个领域，并希望能够进入人工智能行业。以下是一些普通人如何进入人工智能行业的途径：
怎样成为算法工程师
1.了解算法工程师的要求：掌握计算机基础知识，数据结构与算法，机器学习等领域的知识，数学基础扎实；
如何成为一名AI算法工程师
要成为一名AI算法工程师，首先你需要具备扎实的数学和编程基础，熟悉常用的机器学习算法和深度学习框架，如TensorFlow和PyTorch。
如何成为一名数据工程师
问达数据工程师数据科学职业发展圆梦问达专业介绍如何成为一名数据工程师？ 添加评论 邀请回答 举报 分享34人已关注 添加评论 邀请回答 举报 模拟志愿填报 34关注者3个回答陈伊然仇盛显、雅望天堂…点赞。要成为一个数据工程师，要加强自己的各方面能力，包括并不限于逻辑分析能力，对数据的兴趣，沟通能力，以及数据处理经验。数据科学工程师的基本要求是什么呢？至少应该满足下面的要求，并在某一方面有深入思考与实践：对业务逻辑和过程的理解和参与对平台、服务和框架工作机制的基本理解能够在已有系统的条件制约下，针对具体问题，利用数据给出解决方案有足够的工程思维，在设计解决方案的时候考虑到性能、抽象、泛化以及复用如果是偏工程的，那么在开发过程中需要考虑到数据上可能的需求如果是偏数据科学的，那么在数据的整个生命流程能够重复利用平台和服务数据全栈，从 ETL 到最终的数据分析每一步都要参与都能参与这个角色的门槛非常高，需要在学术界和工业界都有一定经验，更需要有一定的商业嗅觉，最重要的是一颗开放且不断学习的心。不仅需要掌握数据分析能力，尤其重要的是计算机处理能力，需要学习几大类编程语言及统计分析软件。对于数据工程师需要掌握的技能（统计、编程、机器学习等），我找到一篇文章，里面有详细列出，希望对你有帮助。戳这里 数据科学工程师指南要成为一个数据工程师，要加强自己的各方面能力，包括并不限于逻辑分析能力，对数据的兴趣，沟通能力，以及数据处理经验。数据科学工程师的基本要求是什么呢？至少应该满足下面的要求，并在某一方面有深入思考与实践：对业务逻辑和过程的理解和参与对平台、服务和框架工作机制的基本理解能够在已有系统的条件制约下，针对具体问题，利用数据给出解决方案有足够的工程思维，在设计解决方案的时候考虑到性能、抽象、泛化以及复用如果是偏工程的，那么在开发过程中需要考虑到数据上可能的需求如果是偏数据科学的，那么在数据的整个生命流程能够重复利用平台和服务数据全栈，从 ETL 到最终的数据分析每一步都要参与都能参与这个角色的门槛非常高，需要在学术界和工业界都有一定经验，更需要有一定的商业嗅觉，最重要的是一颗开放且不断学习的心。不仅需要掌握数据分析能力，尤其重要的是计算机处理能力，需要学习几大类编程语言及统计分析软件。对于数据工程师需要掌握的技能（统计、编程、机器学习等），我找到一篇文章，里面有详细列出，希望对你有帮助。戳这里 数据科学工程师指南阅读更多发布于 2017-08-17 模拟志愿填报 34 添加评论 收藏 举报林蛋很大（南京大学）文能提笔控萝莉，武能床上定。进可欺身压正太，退能提臀迎众基。西红柿炒蛋不加糖、Sandyづ情绪控_IVaqxWF372V…点赞。推荐由浅入深掌握以下知识点：（1）Java：Java语言基础、Java流程控制、Java字符串、Java数组与类和对象、数字处理类与核心技术、I/O与反射，多线程、Swing程序与集合类；（2）HTML、CSS与JavaScript：PC端网站布局、HTML5 CSS3基础、WebAPP页面布局、原生javascript交互功能开发、Ajax异步交互、jQuery应用；（3）JavaWeb和数据库：数据库、javaWeb开发核心、JavaWeb开发内幕；（4）Linux基础：Linux安装与配置、系统管理与目录管理、用户与用户组管理、Shell编程、服务器配置、Vi编辑器与Emacs编辑器；（5）Hadoop生态体系：Hadoop起源与安装、MapReduce快速入门、Hadoop分布式文件系统、Hadoop文件I/O详解、MapReduce工作原理、MapReduce编程开发、Hive数据仓库工具、开源数据库HBase、Sqoop与Oozie；（6）Spark生态体系：Spark简介、Spark部署和运行、Spark程序开发、Spark编程模型、作业执行解析、Spark SQL与DataFrame、深入Spark Streaming、Spark MLlib与机器学习、GraphX与SparkR、spark项目实战、scala编程、Python编程；（7）Storm实时开发：storm简介与基本知识、拓扑详解与组件详解、Hadoop分布式系统、spout详解与bolt详解、zookeeper详解、storm安装与集群搭建、storm-starter详解、开源数据库HBase、trident详解；了解更多数据科学的问题推荐看下这个问答合集：数据科学专业实习找工作指南推荐由浅入深掌握以下知识点：（1）Java：Java语言基础、Java流程控制、Java字符串、Java数组与类和对象、数字处理类与核心技术、I/O与反射，多线程、Swing程序与集合类；（2）HTML、CSS与JavaScript：PC端网站布局、HTML5 CSS3基础、WebAPP页面布局、原生javascript交互功能开发、Ajax异步交互、jQuery应用；（3）JavaWeb和数据库：数据库、javaWeb开发核心、JavaWeb开发内幕；（4）Linux基础：Linux安装与配置、系统管理与目录管理、用户与用户组管理、Shell编程、服务器配置、Vi编辑器与Emacs编辑器；（5）Hadoop生态体系：Hadoop起源与安装、MapReduce快速入门、Hadoop分布式文件系统、Hadoop文件I/O详解、MapReduce工作原理、MapReduce编程开发、Hive数据仓库工具、开源数据库HBase、Sqoop与Oozie；（6）Spark生态体系：Spark简介、Spark部署和运行、Spark程序开发、Spark编程模型、作业执行解析、Spark SQL与DataFrame、深入Spark Streaming、Spark MLlib与机器学习、GraphX与SparkR、spark项目实战、scala编程、Python编程；（7）Storm实时开发：storm简介与基本知识、拓扑详解与组件详解、Hadoop分布式系统、spout详解与bolt详解、zookeeper详解、storm安装与集群搭建、storm-starter详解、开源数据库HBase、trident详解；了解更多数据科学的问题推荐看下这个问答合集：数据科学专业实习找工作指南阅读更多更新于 2020-11-09 10 添加评论 收藏 举报ying影6ying影6…点赞。所谓数据科学家，其实是对通过挖掘数据来帮助人(或者机器)作出更基于信息的决策的统称，数据科学家的职能范围很广。 想要脱颖而出成为优秀数据科学家的三个关键点是什么呢？优秀数据科学家痴迷于解决问题普通数据科学家痴迷于新工具经过这么多年关于数据和分析的工作，我发现其实处理数据的技术本身并没有在工作中发挥很大的作用。扎实的数据处理知识确实是被聘用的必要条件，但是这只是对数据科学家最基本的要求。成为优秀数据科学家的特质大多是非技术性的。所谓数据科学家，其实是对通过挖掘数据来帮助人(或者机器)作出更基于信息的决策的统称，数据科学家的职能范围很广。 想要脱颖而出成为优秀数据科学家的三个关键点是什么呢？优秀数据科学家痴迷于解决问题普通数据科学家痴迷于新工具经过这么多年关于数据和分析的工作，我发现其实处理数据的技术本身并没有在工作中发挥很大的作用。扎实的数据处理知识确实是被聘用的必要条件，但是这只是对数据科学家最基本的要求。成为优秀数据科学家的特质大多是非技术性的。阅读更多发布于 2018-02-02 1 添加评论 收藏 举报相关问题怎么才能成为一个信息安全工程师呢？计算机科学计算机工程环保将来会像IT一样成为吸引人才的高薪、高逼格行业吗？为什么？环境科学环境工程数据工程师是什么？数据工程师数据科学如何看待土木类行业未来的转型趋势？土木工程土木工程师如何精准的描述数据工程师？数据工程师数据科学功能推荐测一测|入职前请先了解一下自己相关机会大学里的事儿你知多少？你和工作之间只差一个它！在线助手为你量身定制的学业发展规划
