ai工程师需要哪些技能？

技巧一:监督学习需要彻底掌握三个基本模型，包括线性回归、逻辑回归和决策树。

技能二:理解这些模型的数学意义，能够理解这些模型的假设和解。写实际代码或者伪代码来描述这些模型的算法，真正掌握这些算法。有必要对“K-means算法”进行认真的研究，以达到真正透彻的理解。

技巧三:了解假设检验容易被AI工程师遗忘的内容。我们要熟悉假设检验的基本设置及其背后的假设，知道这些假设在什么情况下可以使用，如果违反了假设需要做哪些工作来弥补。

技能四:具备最基本的编程能力，对数据结构和基本算法有一定的掌握。对构建一个人工智能系统(如搜索系统、人脸识别系统、图像检索系统、推荐系统等)有基本的了解。).

机器学习算法要真正应用到真实的产品中，必须依赖一个完整的系统链路，这个系统链路包括数据链路的设计，整个系统的架构，甚至前后端的连接。

扩展数据:

AI工程师会做:设计并开始分析信息；擅长一些特定的开发领域，如网络、操作系统、数据库或应用；帮助维护组织的计算机网络和系统；它在软件系统的设计、安装、测试和维护中起着关键作用。

成为一名专业的程序员，能够与Web开发人员和软件工程师合作，将Java或其他编程语言集成到商业应用、软件和网站中；研究软件应用领域，准备软件需求和规格文档；为了做到这点。