想從AI小白變專家？這份指南告訴你如何蛻變
編譯／黃竣凱
人工智慧（AI）將徹底改變資料管理，讓很多公司可以透過下一代技術，增強整個消費者體驗。 AI解決方案不但可以改變產業、提高效率，還可以解決越來越依賴智慧系統的世界中的難題。而在建構、開發和實施AI解決方案上，AI工程師非常重要，隨著AI在各行業的不斷發展，對熟練AI工程師的需求也正在激增。相信也有很多人都開始AI領域產生興趣，但卻不知道該從何下手，因此以下外媒就為我們提供一份成為AI工程師的指南，讓大家都可以從AI小白變專家。
1、掌握程式語言
熟練程式設計對於AI工程師來說非常重要。 Python 因其多功能性以及龐大的 AI 庫和框架生態系統（例如 TensorFlow、PyTorch 和 scikit-learn）而成為熱門選擇。但學習 Java 和 C++ 等語言在特定的AI應用中也有優勢。
2、深入研究機器學習和深度學習
機器學習和深度學習是AI工程的核心。機器學習涉及使機器能夠從資料中學習模式並做出預測的演算法。深度學習則是機器學習的子項目，它透過神經網路模仿人腦功能並處理影像和語音辨識等複雜任務。大家可以透過 Coursera、Udacity 和 TensorFlow 等平台的線上課程和教程探索 ML 和 DL。
3、自然語言處理（NLP）和電腦視覺
身為AI工程師，大家也會熟悉自然語言處理（NLP）和電腦視覺這兩個領域。 NLP 著重於使機器能夠理解和解釋人類語言，而電腦視覺則涉及機器解釋圖像和視訊中的視覺訊息的能力。
4、學習大數據技術和雲端運算
AI專案通常涉及處理大量資料集和複雜的計算。因此，為了高效處理大量資料，AI工程師也需要熟悉 Apache Hadoop、Spark 和 NoSQL 資料庫等大數據技術。 此外，雲端運算技能對於利用可擴展且經濟高效的資源也非常重要。
5、追求高等教育和專業化
想成為AI工程師，也可以考慮接受AI相關領域的高等教育。無論是機器人、醫療保健人工智慧、金融還是自然語言處理，世界各地的許多大學都提供專門的AI和機器學習碩士和博士課程。讓大家可以選擇符合自己興趣和職業目標的項目。
6、獲得實務經驗
需要注意的是，只靠理論並不能讓你成為一名出色的AI工程師，因此獲得實戰經驗也非常重要。 參與現實世界的AI項目、與AI愛好者合作，或加入AI社群參與開源專案以及參加AI競賽等，都可以讓自己透過解決具有挑戰性的問題，進而學到AI的實戰知識。
參考資料：Analytics Insight
瀏覽 463 次
