隨著AI技術(shù)的第三次興起，我們迎來了人工智能時代。在深度學習，不斷突破和發(fā)展的背景下，人工智能已在許多領(lǐng)域得到了不同程度的應(yīng)用。隨之而來的是人工智能相關(guān)人才的短缺。如今，人工智能工程師已成為最受歡迎的職業(yè)，因此很多人都想轉(zhuǎn)行人工智能。那么人工智能工程師要學的基礎(chǔ)課程有什么？Python的基礎(chǔ)知識，數(shù)據(jù)科學庫，機器學習，深度學習，自然語言處理，數(shù)據(jù)挖掘和圖像處理都是必不可少的。

　　1、編程語言

眾所周知，Python是人工智能的首選語言，因此人工智能工程師一定要掌握 Python基礎(chǔ)。比如說Python環(huán)境配置、數(shù)值運算、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)語言，而且必須熟練掌握。當然熟練掌握的意思不是看過一遍理論基礎(chǔ)就行，還要懂得實踐和應(yīng)用。因此，在學習 Python基礎(chǔ)語法的時候就要多敲敲代碼，做做相應(yīng)的練習。

　　2、數(shù)據(jù)科學庫

科學計算庫的學習內(nèi)容包括Numpy概述、Array數(shù)組、數(shù)組結(jié)構(gòu)、數(shù)組類型、數(shù)值運算、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)科學庫還涉及數(shù)據(jù)分析處理庫、可視化庫Matplotlib和可視化庫Seaborn。

　　3、人工智能核心技術(shù)

說到人工智能，就不得不提機器學習、深度學習、自然語言處理等核心技術(shù)和實現(xiàn)原理。機器學習有各種算法需要學習，比如線性回歸算法、邏輯回歸算法、決策樹貝葉斯算法、KMEANS聚類、DBSCAN聚類。深度學習又涉及最優(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)、自然語言處理、網(wǎng)絡(luò)模型等知識點。還有自然語言處理，也是人工智能工程師必須掌握的知識。

　　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)庫中的數(shù)據(jù)能“說話”，支持決策。所以，數(shù)據(jù)挖掘人工智能技術(shù)的一項重要應(yīng)用。數(shù)據(jù)挖掘通常與計算機科學有關(guān)，并通過統(tǒng)計、在線分析處理、情報檢索、機器學習、專家系統(tǒng)和模式識別等諸多方法來實現(xiàn)上述目標。

　　5、圖像處理

為什么人工智能工程師一般都需要學習圖像處理?理由很簡單，圖像處理是AI技術(shù)的一個重要落地應(yīng)用。在許多應(yīng)用場景中，都有圖像處理的身影。我們談的無人駕駛、AI助手、人臉識別，都有圖像處理的重要應(yīng)用。因此，對抗生成網(wǎng)絡(luò)、風格轉(zhuǎn)換、圖像補全、超分辨率重構(gòu)等等都需要學習。

一般來說，人工智能工程師通常需要學習這一點。如果您能夠掌握上述知識和技術(shù)，則可以掌握人工智能算法的原理和算法，并將其應(yīng)用于實際任務(wù)。如需了解更多關(guān)于人工智能的知識，請繼續(xù)關(guān)注中培偉業(yè)。