2025人工智能工程师怎么考
【2025人工智能工程师怎么考】2025年要获得人工智能工程师证书，你需要经历一系列步骤，包括准备、注册、考试和认证。参加人工智能工程师技术证书考试，应提交相关材料到指定单位培训。系统学习基础：掌握机器学习、深度学习等人工智能领域的基本概念和知识。
人工智能工程师职业前景
未来，虽然企业增速逐渐稳定，但由于人工智能技术的发展需要大量技术人才作为支撑，且人工智能企业整体规模不断扩大，对人工智能人才的需求将继续多层次增长。部分模型结果显示，2018年AI人才招聘需求较2017年增长1.8倍。根据上升趋势预测，后续甚至有望达到2.8倍，人工智能领域的人才竞争将持续很长一段时间。
有从业者提到，2020年，很多互联网公司裁员，逐步削减人工智能的研发成本，甚至大公司对人工智能的需求也有所收紧。因此，现阶段人工智能岗位的竞争将更加激烈。从长远来看，AI人才的就业机会仍然是丰富的，薪资普遍较高，相应职位的选择也很多。
人工智能工程师技能要求
软件开发能力：这是毫无疑问的。您部署的系统必须是可靠的。你需要理解并遵循软件工程和DevOps最佳实践。
基础设施能力：一方面，您需要能够部署您的工作，这是软件开发的一部分。另一方面，您需要了解数据和新的存储系统，例如Vector db。这些都不是新事物，但它们很少被非机器学习工程师使用。
数据工程技能：您可能会惊讶于为您的AI系统理解、清理和处理数据所花费的时间。并非所有内容都与提示有关，而最困难的部分通常是将数据源集成到AI应用程序中。
人工智能工程的发展方向
AI工程的第一个基本能力是平台云原化学。云原生是目前最普遍的方式，它所倡导的开放、弹性、生态的原则可以迅速降低AI平台的实施门槛。同时，云原生所强调的统一部署、标准化、OpenAPI、弹性等要素更适合机器学习平台的复杂环境和快速迭代的需要。机器学习平台支持大规模模型的能力在一定程度上反映了其自身的成熟度，是其对AI业务模式和能力支持的体现。这也是超级大尺度模型成为AI工程第二基本能力的主要因素。在这方面，阿里云、谷歌等都有很多项目，影响很大。
AI工程的核心是构建模型、训练模型、部署模型等。如何将此流程与特定的业务场景相结合，还需要一组工具来完成管理建模、培训和部署的工作。未来，这些模型的开发和服务工具将会标准化。
人工智能工程的科技热点
高性能计算。高性能计算使用强大的处理器集群并行工作，以极高的速度处理大量多维数据集并解决复杂问题。预计在未来5-10年，以“CPU+GPU+QPU”为特征的高性能计算时代将会到来。咨询公司Frost&Sullivan预测，到2028年，中国的超级计算机服务市场将接近900亿元。
人工智能网络和数据安全。在未来5-10年，网络和数据安全技术问题将成为全球的重中之重。在数字经济浪潮下，网络和数据安全作为企业发展的内生需求和保护盾，其市场潜力巨大，据工信部估计，2025年我国单个数据安全行业规模力争超过1500亿元，同比增速预计高达30%。
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