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人工智能知识体系1、数学基础微积分线性代数概率统计信息论集合论和图论博弈论2、技术基础计算机原理程序设计语言操作系统分布式系统算法基础3、机器学习算法机器学习基础：估计方法、特征工程线性模型：线性回归逻辑回归决策树模型：GBDT支持向量机贝叶斯分类器神经网络——深度学习：MLP、CNN、RNN（LSTM）、GAN聚类算法：K均值算法4、机器学习分类监督学习：分类任务、回归任务无监督学习：聚类任务迁移学习强化学习5、问题领域语言识别字符识别：手写识别机器视觉自然语言处理：机器翻译自然语言理解知识推理自动控制游戏理论和人机对弈：象棋、围棋、德州扑克、星际争霸数据挖掘6、机器学习架构加速芯片：CPU、GPU、FPGA、ASIC（TPU）虚拟化：容器（Decker）分布式结构：Spark库和计算框架：TensorFlow、scikt-learn、Caffe、MXNET、Theano、Torch、MicrosoftCNTK7、可视化解决方案8、云服务AmazonMLGoogleCloudMLMicrosoftAzureML阿里云ML9、数据集和竞赛ImageNetMSCOCCKaggle阿里天池10、其他相关技术知识图谱统计语言模型专家系统遗传算法博弈算法：纳什均衡
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1.良好的数学和统计学基础。人工智能工程师所面对的问题千变万化，无论是在抽象建模还是模型算法分析设计阶段，都需要以数学和统计学能力作为基础。而且人工智能最重要的领域--机器学习又是计算机科学中对数学和统计学要求最高的分支之一，所以一名优秀的人工智能工程师首先必须有出色的数学和统计学能力。2.编程语言。人工智能需要有种编程语言的能力，如 Python、C++、Java等。人工智能是一门综合性很强的学科，需要各个领域的算法作为支撑，而算法是需要编程来实现的。3.人工神经网络。人工智能包括“人工”和“智能”两个方面。虽然说目前有很多根本不懂人工神经网络的人也在从事 人工智能行业，但从人工智能的本质以及整体的发展来说，人工神经网络将是人工智能产品的核心技术。关于人工智能工程师需要具备哪些知识，青藤小编就和您分享到这里了。如果你对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章能够对你有所帮助。如果您还想了解更多数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。
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