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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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                                                        <progress id="9x6rr"><tr id="9x6rr"></tr></progress>
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