在本文中，我們將概述您需要了解的 9 項人工智慧工程師基本技能。
培養人工智慧工程技能對於實施機器學習系統至關重要。因此，如果您對此感興趣，請繼續閱讀！如果您想從頭開始學習人工智慧，請查看我們單獨的指南。
開發人工智慧應用
學習使用 OpenAI API 建立 AI 應用程式。
什麼是人工智慧工程師？
人工智慧工程師負責設計、開發和維護基於人工智慧的系統。他們利用機器學習、程式設計、數據分析和其他技術方面的技能來創建可以從數據中學習並做出決策的智慧應用程式。
AI工程師技術技能
為了更好地理解人工智慧工程師的角色，讓我們看看他們通常擁有的技術技能：
1. 程式語言
不言而喻，人工智慧工程師需要精通程式語言。
人工智慧開發的一些常用語言包括：
Python
爪哇
右
C++
JavaScript
Python
Python 因其易於學習的語法和廣泛的人工智慧和機器學習庫而特別受歡迎。了解這些語言對於開發演算法、實作模型和處理資料至關重要。
Python 使用量增加
多年來 Python 使用量的增加 -來源
根據 TIOBE 指數，這導致它多年來越來越受歡迎。
Python 中常使用 TensorFlow、Keras 和 PyTorch 等函式庫進行 AI 開發。用例包括預測分析、自然語言處理和圖像識別。立即開始學習我們的Python 程式設計課程。
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使用 PyTorch 進行深度學習備忘錄
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右
R語言主要用於統計分析和圖形表示，在人工智慧中也經常使用。
R 中的「caret」套件有助於預測建模，而「e1071」則簡化了建立機器學習模型的過程。 R 可用於與科學研究、醫療保健、金融和社交媒體分析相關的人工智慧專案。
我們有R 程式設計技能課程，它將教您如何像程式設計師一樣從頭開始編碼。
爪哇
Java 是人工智慧開發中的另一個熱門選擇，主要是因為它的簡單性、可讀性和出色的使用者互動能力。
其強大的記憶體管理和廣泛的高品質機器學習庫（例如Stanford Library NLP和Apache Open NLP）使其適合聊天機器人開發。
使用案例包括聊天機器人、網站推薦系統和金融領域的詐欺偵測。
如果您打算使用 OpenAI API 進行聊天機器人開發，請查看我們的使用 OpenAI API課程。
C++
C++ 提供了以相對較低的運算成本執行高階應 塞浦路斯電話號碼列表 用程式的能力，使其適合機器學習和神經網路運算。
Shark和mlpack等函式庫專為 C++ 機器學習而設計。人工智慧用例包括電腦視覺任務、機器人和遊戲。請參閱我們關於Llama.cpp 的教學課程，以了解如何將 C++ 與 LLaMa LLM 結合使用。
2. 資料建模與工程
數據是人工智慧的基礎，人工智慧工程師需要對數據建模和工程有深入的了解。
他們應該知道如何獲取、清理資料並將其轉換為適合分析的格式。SQL和NoSQL資料庫的知識對於查詢和管理大型資料集至關重要。
Apache Spark、Hadoop和AWS S3等工具也常用於 AI 專案中的資料處理。
3. 大數據分析
人工智慧工程師應該能夠分析大量數據並從中提取有意義的見解。這涉及使用SparkSQL、Apache Flink和Google Cloud Platform等大數據工具來查詢和操作大型資料集。
我們的PySpark 大數據基礎知識課程涵蓋了大數據分析背後的許多原理，使其成為您學習的完美起點。
4. 機器學習模型
機器學習模型和演算法的知識是人工智慧工程師的必備知識。
這包括了解監督和無監督學習技術，以及深度學習演算法，例如卷積神經網路 (CNN) 和循環神經網路 (RNN)。
人工智慧工程師也應該知道如何使用諸如
準確性
精確
記起
均方根偏差 (RMSE)，
平均絕對誤差 (MAE)
F1成績
我們的機器學習基礎知識和 Python技能軌道可以幫助您學習機器學習的許多基礎知識。
5.人工智慧和機器學習服務
AI工程師也應該熟悉AWS、Azure和Google Cloud Platform等主要供應商提供的雲端的AI和機器學習服務。這些服務提供預先建置的模型、API 和工具，用於開發智慧應用程序，而無需進行大量編碼。查看AWS、Azure 和 GCP 服務比較備忘單以了解更多詳細資訊。
6.人工智慧部署和DevOps
部署人工智慧應用程式需要與 DevOps 團隊合作，以確保順利整合和部署。
AI工程師應該知道如何使用Docker和Kubernetes等工具進行容器化、配置管理和編排部署。
他們還負責監控和維護人工智慧系統部署後的效能。
我們的Docker 簡介課程提供了良好的入門基礎，您可以在單獨的文章中找到有關Docker 認證的更多資訊。
有關如何實施人工智慧的指導，您可以查看我們的「在商業中實施人工智慧解決方案」課程。
7.人工智慧安全
了解並實施強大的資料安全和隱私措施對於任何人工智慧工程師都至關重要，因為人工智慧應用程式會帶來新的安全漏洞。
身為人工智慧工程師，您有責任確保您處理的資料的機密性、完整性和可用性。
這涉及了解與資料保護相關的法規，例如《一般資料保護規範》(GDPR)，並實施符合這些法規的安全人工智慧框架。
此外，人工智慧工程師必須了解各種加密方法、安全的人工智慧模型開發實踐，並準備好處理潛在的安全攻擊或漏洞。
人工智慧工程師使用的一些技術包括：
多方計算確保資料安全共享
差異隱私保護單一資料點
用於加密資料安全計算的同態加密
用於保護人工智慧應用程式安全的一些工具包括：
AWS Identity and Access Management：一項可讓您安全管理對 AWS 資源的存取的服務
TensorFlow Privacy：有助於開發安全且保護隱私的機器學習模型的函式庫。
為了幫助您入門，我建議您查看Google 的安全 AI 框架。
