大家好，今天小編關(guān)注到一個(gè)比較有意思的話題，就是關(guān)于人工智能開發(fā)工程師的問題，于是小編就整理了4個(gè)相關(guān)介紹人工智能開發(fā)工程師的解答，讓我們一起看看吧。

人工智能工程師證書？

一、HCIE

HCIE即華為認(rèn)證互聯(lián)網(wǎng)專家，是華為認(rèn)證體系中最高級(jí)別的ICT技術(shù)認(rèn)證。

二、CCIE

CCIE是美國(guó)Cisco公司于1993年開始推出的專家級(jí)認(rèn)證考試。

三、RHCA

RHCA即紅帽認(rèn)證架構(gòu)師，是紅帽推出的最新頂級(jí)認(rèn)證。

四、OCM

Oracle Certified Master(OCM) 大師認(rèn)證資質(zhì)是Oracle認(rèn)證的最高級(jí)別。此認(rèn)證是對(duì)技術(shù)、知識(shí)和操作技能的最高級(jí)別的認(rèn)可。

ai工程師待遇？

AI工程師的工資待遇有高有低，也有參差不齊的情況。其工資待遇大小受到多種因素的影響，比如在哪個(gè)城市工作、從事的領(lǐng)域和行業(yè)、工作經(jīng)驗(yàn)、個(gè)人技術(shù)水平、職位等級(jí)等。

在不同的地區(qū)工作，薪資待遇是會(huì)有一定的差異的。在比較熱門的一線城市和發(fā)達(dá)地區(qū)，AI開發(fā)工程師的工資普遍會(huì)比較高。例如在北京、上海等城市，AI開發(fā)工程師的薪資在15K-30K之間，而在南方二三線城市的薪資待遇可能相對(duì)較低。但如果企業(yè)為了招到更好的人才，會(huì)加大薪資的力度，也有可能出現(xiàn)比一線城市還高的薪資待遇。

零基礎(chǔ)成為人工智能工程師？

（一）、有計(jì)劃、分步驟的學(xué)習(xí)

學(xué)習(xí)需要循序漸進(jìn)，不能一口吃個(gè)大胖子。人工智能本身也是一個(gè)不斷在研發(fā)、完善的過程。作為一個(gè)普通小白人員，建議先看看人工智能的基本書籍，在大腦中對(duì)人工智能有一個(gè)大概的概念結(jié)構(gòu)，然后再根據(jù)自己的擅長(zhǎng)去決定走那個(gè)分支，補(bǔ)充哪些知識(shí)。

（二）、多參加人工智能相關(guān)活動(dòng)

要學(xué)好人工智能，除了看各種書籍，還有一個(gè)重要的途徑就是多參加一些人工智能的相關(guān)活動(dòng)，通過現(xiàn)場(chǎng)觀摩、操作，把理性知識(shí)變?yōu)楦行灾R(shí)，理性認(rèn)識(shí)和感性認(rèn)識(shí)相互滲透，加深自己對(duì)所學(xué)知識(shí)的理解。

實(shí)踐是檢驗(yàn)真理的唯一標(biāo)準(zhǔn)。當(dāng)你掌握了基本的技術(shù)理論，同時(shí)通過現(xiàn)場(chǎng)實(shí)操，不斷驗(yàn)證自己的理論，更新自己的技術(shù)，從而更能激發(fā)自己對(duì)人工智能行業(yè)的興趣。

（三）、結(jié)交同行，互相學(xué)習(xí)

人工智能牽涉領(lǐng)域非常廣泛，平時(shí)多結(jié)交同行，相互學(xué)習(xí)，共同探討，開闊眼界，擴(kuò)大自己的知識(shí)面，將有助于快速提升自己的等級(jí)。

（四）、了解行業(yè)動(dòng)態(tài)及論文

了解行業(yè)最新動(dòng)態(tài)和研究成果，比如各位大咖的經(jīng)典論文、博客、讀書筆記、微博微信等媒體資訊，時(shí)刻保持清新的頭腦和正確的方向。

零基礎(chǔ)轉(zhuǎn)行人工智能領(lǐng)域是具有較大困難的，原因在于三方面：

其一是人工智能是典型的交叉學(xué)科，涉及到數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)、哲學(xué)、控制學(xué)、神經(jīng)學(xué)和語(yǔ)言學(xué)等諸多學(xué)科，不僅知識(shí)量比較大，學(xué)習(xí)難度也比較大；

其二是學(xué)習(xí)人工智能需要有一定的實(shí)踐場(chǎng)景，需要有數(shù)據(jù)和算力的支撐；

其三是人工智能學(xué)習(xí)方向諸多，不同的方向需要組織不同的知識(shí)結(jié)構(gòu)，而且由于人工智能技術(shù)體系尚未完善，在沒有專業(yè)人士的指導(dǎo)下，很難深入。

ai工程師需要學(xué)什么？

AI工程師需要學(xué)習(xí)：

監(jiān)督學(xué)習(xí)中需要徹底掌握三個(gè)最基礎(chǔ)的模型，包括線性回歸、對(duì)數(shù)幾率回歸和決策樹。

了解這些模型的數(shù)學(xué)含義，能夠理解這些模型的假設(shè)和解法。寫實(shí)際的代碼或者偽代碼來(lái)描述這些模型的算法，真正達(dá)到對(duì)這些算法的掌握?！癒 均值算法”有必要認(rèn)真學(xué)習(xí)，做到真正的、徹底的理解。

理解假設(shè)檢驗(yàn)容易被 AI 工程師遺忘的內(nèi)容。要熟悉假設(shè)檢驗(yàn)的基本設(shè)定和背后的假設(shè)，清楚這些假設(shè)在什么情況下可以使用，如果假設(shè)被違背了的話，又需要做哪些工作去彌補(bǔ)。

具備最基本的編程能力，對(duì)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和基礎(chǔ)算法有一定的掌握。對(duì)于搭建一個(gè)人工智能系統(tǒng)（比如搜索系統(tǒng)、人臉識(shí)別系統(tǒng)、圖像檢索系統(tǒng)、推薦系統(tǒng)等）有最基本的認(rèn)識(shí)。

到此，以上就是小編對(duì)于人工智能開發(fā)工程師的問題就介紹到這了，希望介紹關(guān)于人工智能開發(fā)工程師的4點(diǎn)解答對(duì)大家有用。