人工智能工程教程
人工智能工程是一个跨学科领域，专注于人工智能系统的设计、开发、测试、部署和监控。人工智能工程使我们能够为现实世界的问题开发人工智能解决方案。它在自然语言处理、计算机视觉、医疗保健、机器人技术等领域有着广泛的应用。
本人工智能工程教程提供了对人工智能工程基础知识和核心概念的良好理解。本教程专为初学者以及有兴趣在人工智能工程领域发展职业的专业人士而设计。它还提供掌握人工智能工程所需的所有资源，例如机器学习、深度学习、计算机视觉、NLP等。
什么是 AI？
人工智能是一种使计算机和机器能够执行通常由人类执行的任务（模拟）的技术，例如解决问题、决策、推理、学习等。
什么是人工智能工程？
人工智能工程是一个研究领域，专注于开发能够将 AI 应用于现实世界的智能系统。它是一个跨学科的工程领域，结合了计算机科学、软件工程和数学来创建智能系统。它涉及开发和实施人工智能解决方案，例如机器学习算法、自然语言处理系统和计算机视觉系统。
谁是人工智能工程师？
人工智能工程师是一种软件工程师，负责人工智能软件的设计、开发、测试和部署。人工智能工程师使用不同类型的软件工具和框架来开发和部署人工智能软件或系统。
为什么要学习人工智能工程？
随着大型语言模型 (LLM) 的发展，AI 再次受到欢迎，每个行业都愿意利用其强大的功能。
AI 具有广泛的应用，包括医疗保健、自然语言处理、计算机视觉、机器人技术等。随着公司利用 AI 自动化重复性任务，AI 工程师的机会巨大。
人工智能工程职位和职业机会
随着生成式 AI 的进步，各公司都在竞相采用 AI 来自动化其重复性任务。这为拥有强大 AI 工程技能的个人创造了巨大的机会。对于任何 AI 工程学习者来说，都有许多 AI 专业化机会。其中一些列在下面 -
- 人工智能工程师
- 机器学习工程师
- 人工智能研究科学家
- AI/ML DevOps
- 生成式AI工程师
- 数据科学家
- 人工智能开发人员
- 人工智能产品经理
- 计算机视觉工程师
- 人工智能伦理学家
- 人工智能算法开发人员
- 还有更多..
人工智能工程的编程语言
许多编程语言，如 Python、Java、Scala、C++、R、Lisp等，目前都用于人工智能工程任务，但Python 是人工智能最受欢迎的选择。Python 为人工智能软件提供了简单的原型设计。它功能强大，并提供了许多适合人工智能工程的功能。
人工智能工程的工具和框架
工具和框架使 AI 开发变得轻松且无障碍。您可以将许多工具和框架应用于您的 AI 项目。一些如下 -
- TensorFlow
- Keras
- PyTorch
- Scikit-learn
- LangChain
- Hugging Face
- OpenNN
- OpenAI
- DL4J
- CNTK
- Apache MXnet
数据科学与人工智能工程
数据科学和人工智能工程密不可分，但也存在一些差异。数据科学主要关注数据处理、准备、模型开发等，而人工智能工程则专注于人工智能解决方案的软件开发。人工智能工程利用数据科学技术为现实世界的问题构建解决方案。
人工智能工程的应用
人工智能工程在每个行业都具有广泛的应用。如今，每家公司都使用 AI 及相关服务来提高生产力。以下是人工智能工程广泛应用的一些领域 -
- 自然语言处理 (NLP)
- 计算机视觉
- 医疗保健
- 机器人技术
- 客户服务
- 金融
- 营销
谁应该学习人工智能工程？
本教程专为初学者和专业人士准备，帮助他们了解人工智能工程的基本到高级概念。它涵盖了掌握人工智能工程的大部分重要概念。
本教程对旨在在 AI 和数据科学领域发展职业的学生有所帮助。它也有助于希望提升技能的专业人士或试图将 AI 整合到其业务中的企业家。
学习人工智能工程的先决条件
在继续本教程之前，您需要具备以下基本知识 -
- Python 编程语言 - 在本教程中，我们将使用 Python 来实现示例程序。为了充分利用本教程，需要对 Python 的基础知识有很好的理解。
- 基本统计和数学 - 虽然我们在需要时提供了基本概念，但建议您具备数学和统计学的基本概念。这将有助于您更深入地理解教程。
- 数据处理和可视化技术 - 数据处理和可视化是任何人工智能工程项目的重要组成部分。对这些技术有很好的理解对于轻松理解教程至关重要。有许多 Python 库和工具，如 Pandas、NumPy、Matplotlib 等，可用于数据可视化和准备。
- AI 工具和框架 - AI 框架并非理解本教程的必要条件，但使用框架将使您能够在更短的时间内完成任何 AI 项目。
人工智能工程入门
人工智能工程入门涉及几个步骤，有助于建立坚实的基础。以下是人工智能工程入门的分步指南 -
- 学习数学、编程和数据操作 - 学习数学、统计学基础知识，任何编程语言，如 Python、R、Java、Scla 等，以及数据操作和可视化技术。这些是有效学习人工智能工程的基本构建块。
- 学习 AI 和 ML 基础知识 - 接下来是学习人工智能和机器学习的基本概念。学习机器学习算法 - 监督学习、无监督学习、强化学习。
- 选择 AI 工具和框架 - 有许多 AI 工具和框架可以帮助您在高级别开始人工智能工程之旅。我们建议学习TensorFlow或PyTorch、Keras、Scikit-learn等。
- 学习专门的人工智能技术 - 有更多专门的人工智能技术需要您学习才能在高级别学习人工智能工程。深度学习、NLP 和计算机视觉、生成式 AI 等是一些需要学习的高级技术。
- 使用真实数据开发 AI 应用程序 - 开始着手开发解决一些现实世界问题的项目。
- 职业发展 - 参与 GitHub 等 AI/ML 社区，开发专业作品集，并在 LinkedIn 等专业平台上积极参与。
人工智能工程常见问题
关于人工智能工程有一些常见问题 (FAQ)。本节试图简要回答它们。
人工智能工程是一个专注于构建自主系统的研究领域。它包括规划、设计、开发、测试、开发和监控人工智能软件或系统。
编程语言、数学和统计学基础知识、数据处理和可视化、机器学习和 AI 算法、深度学习、NLP、计算机视觉、AI 部署和 DevOps、AI/ml 工具和框架。
NLP、计算机视觉、机器人技术、医疗保健、金融、营销等。
以下类型的人工智能算法用于人工智能工程 -
- 监督学习 - 回归、分类
- 无监督学习 - 聚类、降维
- 强化学习 - Q 学习
数据质量、模型复杂性、AI 中的偏差、数据隐私和安全是人工智能工程师面临的一些挑战。
通用人工智能、人工智能用于良好治理、人工智能用于社会公益、可解释的人工智能等。
我们提供完整的人工智能工程资源。我们在我们的网站上发布了所有支持教程。我们还在我们的市场上提供视频教程。