人工智能工程师要学什么
【人工智能工程师要学什么】成为人工智能工程师的主要技能是编程，精通至少一种编程语言，如Python， Java， c++等。机器学习算法：包括监督学习(如线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树等)。人工智能工程师需要有扎实的数学和统计学基础，包括线性代数、微积分、概率论和统计学。
人工智能工程师技能要求
研究
白皮书需要成为你好的朋友。在agent应用领域有太多的研究，很难跟上。例如，近发表了一篇关于提示格式如何影响LLM应用程序的性能的论文。事实是，有了内部的数据和计算资源，你——人工智能工程师——适合研究什么对你有用，什么对你没用，你应该为了你的雇主这么做。
提示项目
虽然听起来很简单，但是有很多技术可以用于设计和格式化。对于系统，还需要处理跨提示依赖关系、共享状态和内存，这些也是通过提示实现的。除此之外，所有内容都需要进行评估，因此您需要结合可测试的数据集，对所做的任何提示进行定制评估。
人工智能工程的系统演变
我对llm(大型语言模型)时代AI系统的进化的看法很简单(有些人可能会发现这是有争议的)。人工智能系统本身并没有太大的变化，真正的变化是我们现在有了llm，它可以让我们解决一些以前无法解决的复杂任务-作为人工智能系统过程中的一个环节。总的来说，llm是一种非常通用的日常应用工具，但在构建AI系统时，它有哪些新的关键功能值得关注?是：规划、内容提取、内容生成和代码生成。就是这样。它强大吗?它当然很强大!尤其是与传统软件和机器学习相结合时。
人工智能工程的发展趋势
更的模型：研究人员正在研究模型压缩、量化和蒸馏等方法，以提高模型在推断过程中的效率，并使其能够在资源有限的设备上运行。
跨领域集成：随着多模态学习的进展，基础模型将能够更好地整合语言、视觉、声音等多个领域的知识，提高复杂应用场景下的性能。
AI伦理和可解释性：随着AI在各行业的普及，如何保证AI模型的透明度和公平性，避免模型偏差成为业界和研究者关注的焦点。
人工智能工程的实现路径
目前，行业内AI工程主要有两种实施路径。一种是AI开发框架，即各种原本提供AI开发服务，并扩展服务的深度学习框架。其优势在于AI框架是AI领域的基础软件，处于连接前前后后的位置，为AI工程服务提供“近岸平台”。以谷歌、Meta等国外科技巨头和华为、百度等国内公司为代表，基于各自的TensorFlow、PyTorch、MindSpore、PaddlePaddle等深度学习框架，提供了一系列与AI工程相关的生态技术和工具。如域套件、模型可视化工具、调试和调优工具、api等。
另一种是AI服务平台型，即过去为企业提供计算能力、算法和数据相关服务的企业(如阿里)，随着客户需求的发展，为AI工程提供专门的能力。
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