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人工智能工程师需要了解的知识体系


  有很多之前没有接触过人工智能得朋友都很想了解和掌握人工智能,以及向这方面有些转型。那么如何成为一名高质量的人工智能工程师,在这种情况下,你需要了解人工智能知识体系。下面万古网校小编为大家具体讲述,希望能够帮助你!

人工智能工程师需要了解的知识体系

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、Microsoft CNTK

  7、可视化解决方案

  8、云服务

  Amazon ML

  Google Cloud ML

  Microsoft Azure ML

  阿里云ML

  9、数据集和竞赛

  ImageNet

  MSCOCC

  Kaggle

  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

  以上就是关于“人工智能工程师需要了解的知识体系”的内容分享,如果您对人工智能培训感兴趣的话,欢迎咨询万古网校!



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