2023 年如何成为人工智能工程师：完整指南

人工智能 (AI) 是当今最令人兴奋、发展最快的技术领域之一。人工智能工程师结合软件工程、数据科学、机器学习和深度学习的技能，创建可以与人类和环境交互的智能系统。

如果你有兴趣成为一名人工智能工程师，你可能想知道进入这个领域需要什么，需要什么技能和资格，如何学习人工智能工程，如何找到人工智能工程师的工作，以及有哪些职业道路和机会可供您使用。在这篇文章中，我们将回答这些问题。

什么是人工智能工程？

人工智能工程是计算机科学的一个分支，专注于为各种问题和领域开发和部署人工智能解决方案。它涉及使用编程语言、软件工程原理、数据科学技术、机器学习算法。它致力于人工智能开发的不同方面，例如：

• 数据收集和预处理：这涉及收集、清理、标记、转换和分析用于训练和测试人工智能模型的数据。
• 模型开发和训练：这涉及选择、设计、测试和调整可以使用数据执行特定任务或解决特定问题的机器学习算法和模型。
• 模型部署和维护：这涉及将经过训练的模型部署到生产环境，监控其性能和准确性，使用新数据或功能更新它们。
• 模型评估和改进：这涉及使用各种指标和方法来衡量模型的有效性和效率，找出任何差距或限制。

人工智能工程师需要哪些技能和资格？

要成为一名人工智能工程师，您需要同时具备技术技能、软技能和教育资格。作为一名成功的人工智能工程师需要某些技能。以下是人工智能工程师的一些最重要的技能和资格：

技术能力：

编程语言：您需要精通至少一种人工智能开发常用的编程语言，例如Python、Java、C++或R。您需要能够编写干净、高效且文档齐全的代码遵循软件工程的最佳实践和标准。

数据科学：您需要在数据科学概念和技术方面有坚实的基础，例如数据收集、数据预处理、数据分析、数据可视化和数据故事讲述。您需要能够使用各种工具和库进行数据操作和探索，例如 NumPy、Pandas、Matplotlib、Seaborn 或 Plotly。

机器学习：您需要对机器学习概念和算法有透彻的了解，例如监督学习、无监督学习、强化学习和特征工程。您需要能够使用各种工具和框架以及部署，例如 Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch、Keras 或 Spark MLlib。

深度学习：您需要深入了解深度学习概念和架构，例如人工神经网络、卷积神经网络和 Transformer。您需要能够使用各种工具和框架进行深度学习开发和部署，例如 TensorFlow、PyTorch、Keras 或 MXNet。

云计算：您需要熟悉至少一种主要云提供商，例如 Amazon Web Services、Microsoft Azure 或 Google Cloud Platform (GCP)。您需要能够使用各种云服务和工具进行 AI 开发和部署，例如 AWS SageMaker、Azure 机器学习服务或 Google Cloud AI Platform。

DevOps：您需要对 DevOps 原则和实践有基本的了解，以帮助您自动化和简化 AI 开发。您需要能够使用各种工具和技术进行版本控制、测试、调试以及持续集成和交付，例如 Git、GitHub、PyCharm、Visual Studio Code 或 Docker。

软技能：

沟通技巧：您需要能够与各种利益相关者（例如客户、经理、同事和最终用户）进行清晰、简洁的沟通。您需要能够用简单的术语解释复杂的技术概念，撰写专业的报告和文档，并积极且富有同理心地倾听。

团队合作技能：您需要能够在多元化、多学科的团队中与其他人良好合作。您需要能够建设性地分享您的想法和意见，尊重不同的观点和反馈，与其他团队成员合作和协调，并为团队的目标和成果做出积极贡献。

解决问题的能力：需要能够识别、分析和解决人工智能开发和部署过程中出现的各种问题。您需要能够运用逻辑思维和批判性思维技能来找到最佳解决方案并解决任何问题或错误。

学历：

学士学位：计算机科学、工程或相关领域的学士学位通常是成为人工智能工程师的最低要求。学士学位可以为您提供人工智能工程核心概念的坚实基础，例如编程、软件工程、机器学习和人工智能。

硕士学位：成为人工智能工程师通常首选或需要计算机科学、工程、人工智能或相关领域的硕士学位。它可以帮助您获得人工智能工程方面更高级、更专业的知识和技能，例如深度学习、自然语言处理、优化。

博士学位：成为人工智能研究员或高级人工智能工程师通常需要拥有计算机科学、工程学、人工智能或相关领域的博士学位。它可以让您在人工智能工程领域进行原创和独立的研究，为该领域的进步做出贡献，并指导他人。

在线课程和认证：在线课程和认证是获取成为人工智能工程师所需知识和技能的替代或补充方式。它可以为您提供适合您的日程安排和预算的经济实惠的学习选择。

一些人工智能工程在线课程

人工智能工程师硕士课程：这是Simplilearn提供的综合在线课程，涵盖人工智能工程的各个方面，例如Python编程、数据科学、机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、语音识别和强化学习。

人工智能专业证书：这是 edX 提供的专业在线证书，涵盖人工智能的基础知识，例如逻辑、搜索、知识表示、规划、机器学习、神经网络、计算机视觉和自然语言处理。

工程专业：这是 Coursera 提供的专业在线课程，涵盖工程的基本技能和工具，例如 Python 编程、数据分析、机器学习、深度学习、TensorFlow、云计算和 DevOps。

如何学习人工智能工程？

学习人工智能工程可能具有挑战性，但也是有益的。Learn AI Engineering 是 Coursera 在线课程，教您 AI 工程的基本技能和工具。根据您的喜好和目标，学习人工智能工程有不同的方法。以下是一些学习人工智能工程的常见方法：

在线课程和认证：在线课程和认证是您在舒适的家中或办公室学习工程学的便捷且经济的方式。您可以从涵盖人工智能工程不同主题和级别的各种在线课程和认证中进行选择，例如上一节中提到的课程和认证。

训练营和学位课程：训练营和学位课程是在课堂或校园环境中强化、身临其境地学习人工智能工程的方式。您可以报名参加提供专门从事人工智能工程的课程和教师的训练营，例如 Simplilearn、Udacity、Lambda School 或斯坦福大学提供的课程和教师。

自学和项目：自学和项目是按照您自己的进度和兴趣学习人工智能工程的独立且灵活的方式。您可以使用在线或离线提供的各种资源和材料，例如书籍、博客、播客、视频、教程或课程。

您还可以查看我们的博客“ 十大高需求和高薪人工智能工作”，了解有关最佳高需求和高薪人工智能工作的更多提示和教程。人工智能不仅是一个令人着迷、令人兴奋的领域，值得探索，而且作为一种职业也值得追求。

如何找到人工智能工程师的工作？

寻找人工智能工程师的工作可能具有竞争力，但回报丰厚。根据您的资格和目标，您可以采取不同的步骤来找到工程师的工作。以下是寻找人工智能工程师工作可以采取的一些常见步骤：

• 建立你的作品集和简历： 你的作品集和简历是确保你第一份人工智能工程工作的关键工具。
• 确保它们突出您的人工智能工程才能、项目和成就。
• 与其他人工智能专业人士建立联系：与其他人工智能专家建立联系是了解职业前景、获取建议和建立关系的绝佳方式。
• 通过参加聚会、会议和在线论坛来结识其他人工智能专家。
• 申请相关工作和实习：申请人工智能工程的就业和实习是获得经验和接触的绝佳方法。
• 让您的申请针对每个机会都独一无二，强调您的能力和资格。
• 准备面试和评估：准备面试和考试将使您能够展示您在工程方面的知识和技能。
• 调查公司、职位和面试官。

人工智能工程师的职业道路和机会是什么？

人工智能研究人员：人工智能研究人员是人工智能领域的鼻祖。他们进行新颖的独立研究，以推动人工智能的发展。人工智能研究人员通常在大学或研究实验室工作，他们的发现发表在学术出版物和会议上。

机器学习工程师：人工智能系统由机器学习工程师构建。他们创建、测试和实施机器学习模型来解决现实世界的问题。机器学习工程师通常在 IT 企业或初创公司工作，他们使用多种工具和框架设计和部署机器学习模型。

数据科学家：数据科学家是收集和解释数据的人。他们收集、预处理和解释数据，以获得可用于构建人工智能系统的见解。数据科学家经常在多个行业工作，他们使用各种工具和库来更改和检查数据。

软件工程师：软件工程师设计软件程序。他们使用各种编程语言和软件工程方法来创建、管理、调试和改进软件程序。软件工程师通常在多个行业工作，他们使用各种工具和技术设计和部署软件程序。

人工智能顾问：人工智能顾问为人工智能解决方案提供建议和指导。他们为客户和企业提供有关人工智能解决方案的专业建议和帮助。人工智能顾问通常在咨询企业或政府组织工作，他们使用多种技术和平台创建和部署人工智能解决方案。

成为人工智能工程师的好处

• 高需求：各种公司和行业的需求量很大。
• 高薪：该工程师可以获得高薪，美国的典型基本工资为每年 114,121 美元。
• 高工作满意度：他们通常对自己的职业生涯感到满意，因为他们可以应对艰巨而有趣的挑战，获得新的技能和技术。
• 高增长h：就业增长预计将大大快于所有职业的平均水平。

常见问题解答

结论

人工智能工程是一个令人着迷且回报丰厚的领域，它提供许多好处、技能和资格，以及各种学习和找工作的方式。如果您有兴趣成为一名人工智能工程师，您可以按照我们在本文中提供的路线图，立即开始您的旅程。