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人工智能工程師需要了解的知識體系


  有很多之前沒有接觸過人工智能得朋友都很想了解和掌握人工智能,以及向這方面有些轉型。那么如何成為一名高質量的人工智能工程師,在這種情況下,你需要了解人工智能知識體系。下面萬古網校小編為大家具體講述,希望能夠幫助你!

人工智能工程師需要了解的知識體系

人工智能知識體系

  1、數學基礎

  微積分

  線性代數

  概率統計

  信息論

  集合論和圖論

  博弈論

  2、技術基礎

  計算機原理

  程序設計語言

  操作系統

  分布式系統

  算法基礎

  3、機器學習算法

  機器學習基礎:估計方法、特征工程

  線性模型:線性回歸

  邏輯回歸

  決策樹模型:GBDT

  支持向量機

  貝葉斯分類器

  神經網絡——深度學習:MLP、CNN、RNN(LSTM)、GAN

  聚類算法:K均值算法

  4、機器學習分類

  監督學習:分類任務、回歸任務

  無監督學習:聚類任務

  遷移學習

  強化學習

  5、問題領域

  語言識別

  字符識別:手寫識別

  機器視覺

  自然語言處理:機器翻譯

  自然語言理解

  知識推理

  自動控制

  游戲理論和人機對弈:象棋、圍棋、德州撲克、星際爭霸

  數據挖掘

  6、機器學習架構

  加速芯片:CPU、GPU、FPGA、ASIC(TPU)

  虛擬化:容器(Decker)

  分布式結構:Spark

  庫和計算框架:TensorFlow、scikt-learn、Caffe、MXNET、Theano、Torch、Microsoft CNTK

  7、可視化解決方案

  8、云服務

  Amazon ML

  Google Cloud ML

  Microsoft Azure ML

  阿里云ML

  9、數據集和競賽

  ImageNet

  MSCOCC

  Kaggle

  阿里天池

  10、其他相關技術

  知識圖譜

  統計語言模型

  專家系統

  遺傳算法

  博弈算法:納什均衡

  以上就是關于“人工智能工程師需要了解的知識體系”的內容分享,如果您對人工智能培訓感興趣的話,歡迎咨詢萬古網校!



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