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本篇文章給大家分享的是有關人工智能工程師需要學習的內容有哪些，小編覺得挺實用的，因此分享給大家學習，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲，話不多說，跟著小編一起來看看吧。
1、編程語言
眾所周知，Python是人工智能的首選語言，因此人工智能工程師一定要掌握 Python基礎。比如說Python環境配置、數值運算、字符串操作、數據結構、判斷結構、循環結構以及模塊與包等等基礎語言，而且必須熟練掌握。當然熟練掌握的意思不是看過一遍理論基礎就行，還要懂得實踐和應用。因此，在學習 Python基礎語法的時候就要多敲敲代碼，做做相應的練習。
2、數據科學庫
科學計算庫的學習內容包括Numpy概述、Array數組、數組結構、數組類型、數值運算、排序操作、數組形狀操作、數組生成函數、常用生成函數等等。除此之外，數據科學庫還涉及數據分析處理庫、可視化庫Matplotlib和可視化庫Seaborn。
3、人工智能核心技術
說到人工智能，就不得不提機器學習、深度學習、自然語言處理等核心技術和實現原理。機器學習有各種算法需要學習，比如線性回歸算法、邏輯回歸算法、決策樹貝葉斯算法、KMEANS聚類、DBSCAN聚類。深度學習又涉及最優化與反向傳播、神經網絡、卷積神經網絡、卷積參數、自然語言處理、網絡模型等知識點。還有自然語言處理，也是人工智能工程師必須掌握的知識。
4、數據挖掘
數據挖掘就是從海量數據中“挖掘”隱藏信息。在商業環境中，企業希望讓存放在數據庫中的數據能“說話”，支持決策。所以，數據挖掘人工智能技術的一項重要應用。數據挖掘通常與計算機科學有關，并通過統計、在線分析處理、情報檢索、機器學習、專家系統和模式識別等諸多方法來實現上述目標。
5、圖像處理
為什么人工智能工程師一般都需要學習圖像處理？理由很簡單，圖像處理是AI技術的一個重要落地應用。在許多應用場景中，都有圖像處理的身影。我們談的無人駕駛、AI助手、人臉識別，都有圖像處理的重要應用。因此，對抗生成網絡、風格轉換、圖像補全、超分辨率重構等等都需要學習。
以上就是人工智能工程師需要學習的內容有哪些，小編相信有部分知識點可能是我們日常工作會見到或用到的。希望你能通過這篇文章學到更多知識。更多詳情敬請關注億速云行業資訊頻道。
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