成功實施人工智慧解決方案特別需要的角色之一是人工智慧工程師。總體而言，人工智慧工程師負責設計、開發和實施解決方案和應用程序，使機器能夠執行通常需要人類智慧的任務。
在本文中，我們將解釋作為人工智慧工程 柬埔寨電話號碼列表 師入門所需了解的所有內容。如果您是願意開始新角色的數據專業人士、人工智慧研究人員，或者只是對人工智慧充滿熱情，那麼本指南適合您。我們將詳細介紹人工智慧工程師的角色、這些高需求專業人士的典型背景和技能，以及當您獲得第一份人工智慧工程師工作後會發生什麼。我們走吧！
人工智慧工程師的角色
對於願意利用人工智慧力量的公司來說，人工智慧工程師發揮著至關重要的作用。他們負責將基於人工智慧的工具和解決方案整合到公司的日常營運中。
為了完成他們的工作，人工智慧工程師需要混合和廣泛的背景，結合不同領域的知識，如人工智慧、機器學習 (ML)、資料科學和軟體工程，以及對機器學習的本質和組織的深刻理解。他們工作的公司。
這就是為什麼，儘管有如此高的技術背景，人工智慧工程通常與領導導向的角色聯繫在一起。這涉及監督複雜且具有挑戰性的專案、與客戶互動以及有效管理和領導團隊。
人工智慧工程與機器學習工程
在談論人工智慧工程時，重要的是不要將其與機器學習工程混為一談。雖然這兩個角色之間存在一些明顯的重疊，但有幾個方面使它們有所不同。
為了更好地理解這些差異，我們首先來看看這兩個密切相關的術語的定義。
人工智慧是電腦科學的一個廣泛領域，專注於創建能夠執行通常需要人類智慧的任務的智慧系統。它包含一系列廣泛的工具和技術，使電腦能夠以自動化的方式智慧地運作。查看我們的完整指南，什麼是人工智慧？了解更多。
機器學習是人工智慧中的一個專門分支，主要旨在設計和微調演算法，隨著時間的推移，這些演算法在與數據互動時變得更加準確和高效。簡而言之，機器學習使電腦能夠分析數據、得出見解並做出明智的決策或預測，而無需對這些任務進行明確編程。為了更了解人工智慧與機器學習的不同之處，我們強烈建議您閱讀我們的比較指南。
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資料來源：數據營
基於這些定義，人工智慧工程和機器學習工程之間的主要區別在於工作範圍。機器學習工程師主要專注於開發和微調模型，並將其擴展到生產層級以作為機器學習產品進行部署。這需要軟體工程和數據科學的知識和技能的結合。您可以在另一篇文章中詳細了解如何成為 ML 工程師。
相較之下，人工智慧工程師可以研究各種技術和任務來開發不同形式的機器智慧。然而，根據公司和職位的不同，機器學習演算法和資料驅動的應用程式可能占主導地位，人工智慧工程師也處理其他類型的人工智慧，例如機器人、自然語言理解或基於規則的專家系統。
如何成為人工智慧工程師：教育途徑
就像新興工作的情況一樣，沒有單一的途徑可以讓你找到第一份人工智慧工程師工作。根據您的背
