AI研发必学的8类技术
<p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;"><span style="color: black;">AI<span style="color: black;">研发</span>需要学习的知识非常丰富，以下是<span style="color: black;">有些</span><span style="color: black;">详细</span>的学习内容，一共<span style="color: black;">触及</span>8类技术：</span></p>
<div style="color: black; text-align: left; margin-bottom: 10px;"><img src="https://p3-sign.toutiaoimg.com/tos-cn-i-qvj2lq49k0/b1cc910828e0416abb2d2aecc2a00410~noop.image?_iz=58558&from=article.pc_detail&lk3s=953192f4&x-expires=1727522041&x-signature=0iV8%2Fk43AEiogVsZJ4YeW0s%2Bn%2B8%3D" style="width: 50%; margin-bottom: 20px;"></div>
<p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;"><span style="color: black;">1. 线性代数和概率论：线性代数和概率论是AI<span style="color: black;">行业</span>中的<span style="color: black;">基本</span>数学知识，<span style="color: black;">包含</span>线性方程组、矩阵乘法、特征值分解、概率分布、贝叶斯公式等。这些知识<span style="color: black;">针对</span>理解<span style="color: black;">设备</span>学习和深度学习算法都是非常重要的。</span></p>
<p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;"><span style="color: black;">2. 编程语言和算法：AI<span style="color: black;">研发</span>需要<span style="color: black;">把握</span>至少一种编程语言，如Python、Java、C++等，并且需要<span style="color: black;">熟练</span>常用的<span style="color: black;">设备</span>学习和深度学习算法，如线性回归、决策树、支持向量机、卷积神经网络、循环神经网络等。</span></p>
<p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;"><span style="color: black;">3. 数据结构和算法：除了<span style="color: black;">设备</span>学习和深度学习算法，AI<span style="color: black;">研发</span>还需要<span style="color: black;">把握</span>常用的数据结构和算法，如数组、链表、栈、队列、排序、搜索等。这些知识在处理大规模数据和优化算法性能时非常重要。</span></p>
<p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;"><span style="color: black;">4. 数据库和数据处理：AI<span style="color: black;">研发</span>需要<span style="color: black;">把握</span>数据库的基本知识，如关系型数据库、NoSQL数据库、SQL语言等，并且需要<span style="color: black;">熟练</span>数据处理的常用工具和技术，如Pandas、Numpy、Scikit-learn、TensorFlow等。</span></p>
<p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;"><span style="color: black;">5. 自然语言处理和计算机视觉：自然语言处理和计算机视觉是AI<span style="color: black;">行业</span>中的两个重要分支，需要<span style="color: black;">把握</span>常用的自然语言处理技术，如文本<span style="color: black;">归类</span>、命名实体识别、情感分析等，以及常用的计算机视觉技术，如图像<span style="color: black;">归类</span>、物体检测、人脸识别等。</span></p>
<p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;"><span style="color: black;">6. 软件工程和项目管理：最后，AI<span style="color: black;">研发</span>还需要<span style="color: black;">把握</span>软件工程和项目管理的基本知识，如代码规范、版本<span style="color: black;">掌控</span>、测试、<span style="color: black;">安排</span>等，以及项目管理的<span style="color: black;">办法</span>和工具，如敏捷<span style="color: black;">研发</span>、Scrum等。</span></p>
<p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;"><span style="color: black;">7. <span style="color: black;">设备</span>学习和深度学习框架：<span style="color: black;">设备</span>学习和深度学习框架<span style="color: black;">能够</span><span style="color: black;">帮忙</span><span style="color: black;">研发</span>者更快地<span style="color: black;">研发</span>和测试算法。<span style="color: black;">日前</span>常用的<span style="color: black;">设备</span>学习和深度学习框架有TensorFlow、PyTorch、Keras、Theano等。学习和<span style="color: black;">把握</span><span style="color: black;">最少</span>一种框架是非常重要的。</span></p>
<p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;"><span style="color: black;">8. 数据科学和统计学：AI<span style="color: black;">研发</span>需要对数据有深刻的理解，需要<span style="color: black;">熟练</span>数据探索、数据可视化、特征工程等数据科学技术，<span style="color: black;">同期</span>需要<span style="color: black;">把握</span>基本的统计学知识，如假设检验、置信区间等。</span></p>
<p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;"><span style="color: black;">9. 人工智能伦理和法律：AI的<span style="color: black;">运用</span>和<span style="color: black;">研发</span><span style="color: black;">触及</span>到伦理和法律问题，<span style="color: black;">例如</span>隐私<span style="color: black;">守护</span>、数据安全、人工智能<span style="color: black;">卑视</span>、责任分配等。<span style="color: black;">研发</span>者需要<span style="color: black;">认识</span><span style="color: black;">关联</span>的伦理和法律问题，并<span style="color: black;">保证</span>自己的应用符合<span style="color: black;">关联</span>的规定和标准。</span></p>
<p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;"><span style="color: black;">总的<span style="color: black;">来讲</span>，AI<span style="color: black;">研发</span>需要<span style="color: black;">把握</span>多个<span style="color: black;">行业</span>的知识和技能，这些知识<span style="color: black;">触及</span>到数学、编程、数据库、自然语言处理、计算机视觉、数据科学、统计学、伦理和法律等。AI<span style="color: black;">研发</span>者需要在这些<span style="color: black;">行业</span>深入学习和实践，并<span style="color: black;">持续</span>更新自己的知识和技能，<span style="color: black;">才可</span>在AI<span style="color: black;">行业</span>中立于不败之地。</span></p>
我完全赞同你的观点，思考很有深度。 你的见解独到，让我受益匪浅，非常感谢。
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