AI 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事业的在职专业人士而设计。它还提供了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。

什么是人工智能?

人工智能是一种使计算机和机器能够执行通常由人类完成的任务(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?

人工智能工程是一门研究领域，专注于开发使人工智能能够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?

人工智能工程师是从事人工智能软件设计、开发、测试和部署的软件工程师。 AI 工程师使用不同类型的软件工具和框架来开发和部署 AI 软件或系统。

为什么要学习 AI 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它的力量。

AI 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。随着公司使用 AI 来自动化重复性任务，AI 工程师面临巨大的机会。

AI 工程工作和职业机会

随着生成 AI 的进步，公司竞相采用 AI 来自动化重复性任务。这为具有强大 AI 工程技能的个人提供了巨大的机会。任何 AI 工程学习者都有很多 AI 专业化机会。其中一些列在下面 −

• AI 工程师
• 机器学习工程师
• AI 研究科学家
• AI/ ML DevOps
• GenAI 工程师
• 数据科学家
• AI 开发人员
• AI 产品经理
• 计算机视觉工程师
• AI 伦理学家
• AI 算法开发人员
• 还有更多..

AI 工程的编程语言

许多编程语言，例如 Python、Java、Scala、C++、R、Lisp 等目前用于 AI 工程任务，但 Python 是 AI 最受欢迎的选择。Python 为 AI 软件提供了简单的原型设计。它非常强大，并提供了许多适合 AI 工程的功能。

AI 工程的工具和框架

工具和框架使 AI 开发变得轻松无忧。有许多工具和框架可以应用于您的 AI 项目。其中一些如下 −

• 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齐头并进，但也存在一些差异。数据科学主要侧重于数据处理、准备、模型开发等，而人工智能工程则侧重于人工智能解决方案的软件开发。人工智能工程使用数据科学技术为实际问题构建解决方案。

人工智能工程的应用

人工智能工程在各个领域都有广泛的应用。如今，每家公司都使用人工智能和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?

本教程是为初学者和在职专业人士准备的，旨在帮助他们了解人工智能工程的基本到高级概念。它涵盖了与掌握人工智能工程相关的大多数重要概念。

本教程对旨在在人工智能和数据科学领域建立职业生涯的学生很有帮助。对于希望提高技能的专业人士或试图将 AI 融入业务的企业家来说，它也很有用。

学习 AI 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。要充分利用本教程，必须对 Python 的基础知识有充分的了解。
• 基础统计学和数学 − 虽然我们在需要时提供了基本概念，但建议您掌握数学和统计学的基本概念。这将有助于在更大程度上理解本教程。
• 数据处理和可视化技术 − 数据处理和可视化是任何 AI 工程项目的重要组成部分。充分了解这些技术对于轻松理解本教程至关重要。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 框架不是本教程的必备条件，但使用框架将使您能够用更少的时间完成任何 AI 项目。

开始学习 AI 工程

开始学习 AI 工程涉及几个步骤，这有助于建立坚实的基础。以下是开始学习 AI 工程的简要分步指南 −

• 学习数学、编程和数据处理 − 学习数学、统计学、任何编程语言(如 Python、R、Java、Scla 等)的基础知识以及数据处理和可视化技术。这些是有效学习 AI 工程的基本构建块。
• 学习 AI 和 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、无监督、强化。
• 选择 AI 工具和框架 − 有许多 AI 工具和框架可以帮助您从高级水平开始 AI 工程之旅。我们建议学习 TensorFlow 或 PyTorch、Keras、Scikit-learn 等。
• 学习专门的 AI 技术 − 您需要更多专门的 AI 技术才能在高级水平上学习 AI 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问题的项目。
• 专业发展 − 参与 GitHub 等 AI/ML 社区，开发专业作品集，并积极参与 LinkedIn 等专业平台。

关于 AI 工程的常见问题解答

关于 AI 工程 有一些常见问题 (FAQ)。本节尝试简要回答这些问题。