人工智能岗位薪资飙升，如何转型成为AI开发工程师？

　　人工智能或机器学习是一种新兴的技术趋势，这已不是什么秘密。根据Gartner报告，到2022年，人工智能将创造250万个工作岗位，取代它将消除的180万个工作岗位。就业增长已经席卷整个行业，因为过去几年对具有AI技能的人才的需求已经翻了一番。
　　如何成为AI开发工程师
　　1。现在，如果我们从基础开始，首先专业匹配。它可以来自以下领域或主题之一：计算机科学数学信息技术统计数据金融经济学
　　2。下一步是微调技术技能。这里需要注意的重要一点是，要成为一名AI工程师，不仅需要擅长编程，还需要擅长软件开发技术和实践。你需要了解以下主题的理论和实践知识：软件开发生命周期模块化、OOPS、类设计模式统计学和数学机器学习深度学习和神经网络电子、机器人和仪器仪表（非强制性）
　　3。除了技术技能外，在规划如何成为一名成功的AI开发工程师时，还必须具备商业技能。其中一些技能包括：分析性解决问题有效沟通创造性思维行业知识
　　4。现在，这些技能可以通过实践或选择硕士学位来获得。由于AI是当今世界的一个新兴话题，因此最近有很多发现和研究正在进行，它们对你的论文很有用。建议攻读数据科学、机器学习或计算机科学硕士学位。
　　另一种选择是获得机器学习、深度学习或数据科学的行业认证。这将为你的简历增加很多价值，并将帮助深入了解理论和实践中的主题。反过来，这将帮助你获得超越其他竞争对手的优势。所需技能
　　在如何成为人工智能工程师的路线图中，我们看到了一些所需的技术和业务技能。让我们仔细看看这些技能。从技术技能开始：
　　1、技术能力编程语言（RJavaPythonC）
　　一个人需要擅长编程语言，不仅是对类和数据结构有扎实的理解很重要。有时Python是不够的。通常你会遇到需要利用硬件来提高速度的项目，确保熟悉基本算法以及类、内存管理和链接。线性代数微积分统计
　　你需要非常熟悉矩阵、向量和矩阵乘法。如果对导数和积分有所了解，那么你应该一目了然。在开发过程中，统计数据会出现很多。
　　至少确保熟悉高斯分布、均值和标准差。需要对Probability有深刻的理解才能理解诸如：朴素贝叶斯高斯混合模型和隐马尔可夫模型应用数学和算法
　　对算法理论有深刻的理解，知道算法是如何工作的非常重要。你将需要了解梯度下降、凸优化、拉格朗日、二次规划、偏微分方程和求和等主题。机器学习和人工智能比前端开发之类的数学密集得多。语言、音频和视频处理
　　自然语言处理结合了两个主要工作领域，即。语言学和计算机科学，你可能会在某个时候处理文本、音频或视频。因此，有必要对Gensim、NLTK等库以及word2vec、SentimentalAnalysis和Summarization等技术进行良好的控制。神经网络架构
　　对于人类无法直接编码的任务，我们需要机器学习，即复杂到不切实际的任务。迄今为止，神经网络是解决许多问题的最准确方法，例如翻译、语音识别和图像分类，这在AI部门中扮演着非常重要的角色。
　　除了这些技术技能外，还需要某些非技术技能或业务技能才能成为一名成功的AI工程师。商业非技术技能沟通
　　你需要向在该领域几乎没有专业知识的人解释ML和AI概念。可能还需要向电气和机器人技术人员学习。沟通将使这一切变得更加容易。创造性和批判性思维
　　AI工程师必须查看数字、趋势和数据，并根据发现得出新结论。质疑既定的商业惯例并集思广益地讨论人工智能的新方法。思维
　　无论您对AI的兴起感到兴奋还是恐惧，机器人都会以一种或另一种形式存在。将这项新技术与人类独特思维的最强大特征相结合，提供了一个尚未完全探索的潜力世界。快速原型制作
　　尽快迭代想法对于找到可行的想法是必不可少的。在机器学习中，这适用于从选择正确的模型到进行AB测试等项目的所有事情。你需要使用一组技术来使用3D计算机辅助设计快速制作物理零件或组件的比例模型，尤其是在使用3D模型时。行业知识
　　最成功的人工智能项目将是那些解决真正痛点的项目。无论在哪个行业工作，你应该了解该行业的运作方式以及对业务有利的内容。示例：安防行业
　　基于多年视频领域的技术经验积累，我们在人工智能技术视频领域，也不断研发，将AI检测、智能识别技术融合到各个视频应用场景中，如：安防监控、视频中的人脸检测、人流量统计、危险行为（攀高、摔倒、推搡等）检测识别等。典型的示例如EasyCVR视频融合云服务，具有AI人脸识别、车牌识别、语音对讲、云台控制、声光告警、监控视频分析与数据汇总的能力。
　　如果人工智能工程师没有商业头脑和构成成功商业模式的要素的专业知识，那么所有这些技术技能都无法有效地发挥作用。
　　现在，有了这些技能，你肯定可以找到一份人工智能工程师的工作，但是一旦你开始工作，你还需要知道你在日常生活中到底要做什么。所以这里是人工智能工程师的关键角色和职责。