人工智能应用工程师应具备以下几方面技能:
① 编程能力:熟练掌握 Python、Java 等编程语言,以及 TensorFlow、PyTorch 等深度学习框架。② 数学基础:具备扎实的数学知识,包括线性代数、概率论、统计学等,以理解和推导算法模型。
③ 数据处理与分析:能够进行数据收集、清洗、标注和分析,熟练使用 Numpy、Pandas 等数据处理库。
④ 模型开发与调优:熟悉各类人工智能模型,如神经网络、决策树等,掌握模型训练、评估和优化的方法
⑤ 领域知识:了解应用领域的相关知识,如医疗、金融等,以便更好地将人工智能技术与业务场景相结合。
人工智能应用工程师主要负责将人工智能技术应用于实际场景,工作职责包括:
☞需求分析与方案设计:理解业务需求,设计人工智能应用解决方案。
☞数据处理与模型开发:进行数据收集、预处理,开发和优化人工智能模型。
☞系统集成与部署:将模型集成到应用系统中,部署并维护人工智能应用。
☞测试与优化:对应用进行测试,根据结果优化性能,提升用户体验。