本篇文章给大家分享的是有关人工智能工程师需要学习的内容有哪些，小编觉得挺实用的，因此分享给大家学习，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获，话不多说，跟着小编一起来看看吧。
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1、编程语言
众所周知，Python是人工智能的首选语言，因此人工智能工程师一定要掌握 Python基础。比如说Python环境配置、数值运算、字符串操作、数据结构、判断结构、循环结构以及模块与包等等基础语言，而且必须熟练掌握。当然熟练掌握的意思不是看过一遍理论基础就行，还要懂得实践和应用。因此，在学习 Python基础语法的时候就要多敲敲代码，做做相应的练习。
2、数据科学库
科学计算库的学习内容包括Numpy概述、Array数组、数组结构、数组类型、数值运算、排序操作、数组形状操作、数组生成函数、常用生成函数等等。除此之外，数据科学库还涉及数据分析处理库、可视化库Matplotlib和可视化库Seaborn。
3、人工智能核心技术
说到人工智能，就不得不提机器学习、深度学习、自然语言处理等核心技术和实现原理。机器学习有各种算法需要学习，比如线性回归算法、逻辑回归算法、决策树贝叶斯算法、KMEANS聚类、DBSCAN聚类。深度学习又涉及最优化与反向传播、神经网络、卷积神经网络、卷积参数、自然语言处理、网络模型等知识点。还有自然语言处理，也是人工智能工程师必须掌握的知识。
4、数据挖掘
数据挖掘就是从海量数据中“挖掘”隐藏信息。在商业环境中，企业希望让存放在数据库中的数据能“说话”，支持决策。所以，数据挖掘人工智能技术的一项重要应用。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统和模式识别等诸多方法来实现上述目标。
5、图像处理
为什么人工智能工程师一般都需要学习图像处理？理由很简单，图像处理是AI技术的一个重要落地应用。在许多应用场景中，都有图像处理的身影。我们谈的无人驾驶、AI助手、人脸识别，都有图像处理的重要应用。因此，对抗生成网络、风格转换、图像补全、超分辨率重构等等都需要学习。
以上就是人工智能工程师需要学习的内容有哪些，小编相信有部分知识点可能是我们日常工作会见到或用到的。希望你能通过这篇文章学到更多知识。更多详情敬请关注创新互联行业资讯频道。
