10 Must-Have AI Engineering Skills for Career Growth in 2024 (datasciencedojo.com)https://datasciencedojo.com/blog/10-ai-engineering-skills-for-2024/

Fiza Fatima 2024 年 5 月 24 日

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2024 年必备的 10 项人工智能工程技能

        人工智能正在重塑全球的行业，彻底改变了企业运营和服务提供的方式。从医疗保健领域，AI协助诊断和治疗计划，到金融领域，它被用来预测市场趋势和管理风险，AI的影响无处不在且日益增长。

        随着AI技术的发展，它们创造了新的工作角色并要求新技能，特别是在AI工程领域。

        AI工程不仅仅是一个时髦的词汇；它正在成为现代就业市场的重要组成部分。公司越来越多地寻求能够不仅开发AI解决方案，而且确保这些解决方案实用、可持续，并与业务目标保持一致的专业人士。

什么是AI工程？

        AI工程是将数据科学、软件工程和机器学习的原则结合起来，构建和管理强大的AI系统的学科。它不仅包括AI模型的创建，还包括它们在组织现有基础设施中的集成、扩展和管理。

        AI工程师的角色是多方面的。

        他们在不同技术领域的交汇处工作，需要一系列技能来处理数据处理、算法开发、系统设计和实施。AI工程的跨学科特性使其成为企业寻求利用AI来增强运营和竞争优势的关键领域。

AI的最新进展影响工程

        人工智能以迅猛的速度不断进步，为工程领域带来了革命性的变化。这些进展不仅仅是理论上的；它们有实际应用，正在重塑工程师解决问题和设计解决方案的方式。

机器学习算法

        最近在机器学习算法方面的改进显著提高了它们的效率和准确性。工程师现在使用这些算法来预测结果，优化流程，并比以往更快地做出数据驱动的决策。

        例如，在制造业中，预测性维护使用机器学习来预测设备故障，减少停机时间并节省成本。

继续阅读以了解机器学习对需求计划的影响

深度学习

        深度学习是机器学习的一个子集，使用被称为神经网络的结构，这些结构受到人脑的启发。这些网络特别擅长识别模式，这在像土木工程这样的领域中至关重要，因为模式识别可以帮助自动从图像中评估结构损伤。

神经网络

        神经网络的进步带来了更好的模型训练技术和提高的性能，特别是在具有非结构化数据的复杂环境中。在软件工程中，神经网络被用来改进代码生成、错误检测甚至自动化常规编程任务。

AI在机器人技术中的应用

        AI与机器人技术的结合导致了更加自主、灵活和有能力的机器人的创造。在工业工程中，配备AI的机器人可以执行从装配到更复杂的功能，如导航不可预测的仓库环境等各种任务。

自动化

        AI驱动的自动化技术现在更加复杂和易于访问，使工程师能够专注于创新而不是日常任务。AI中的自动化在汽车工程等领域得到了显著的应用，它通过模拟和实时测试数据帮助设计更高效、更安全的车辆。

        生成性AI和LLMs的工作原理

        这些AI的进步不仅使工程更加高效，而且更具创新性，因为它们为解决工程挑战提供了新的工具和方法。AI技术的持续发展预示着未来将产生更大的影响，这使得该领域的专业人士感到非常兴奋。

今天世界中AI工程技能的重要性

        随着人工智能更深入地融入各个行业，对熟练AI工程师的需求激增，凸显了这些专业人士在现代经济中的关键作用。

跨行业的影响

医疗保健

        在医疗保健行业，AI工程正在通过提高诊断准确性、个性化治疗计划和更高效地管理医疗记录来彻底改变患者护理。AI工具帮助预测患者结果，支持远程监测，甚至协助复杂的外科手术程序，提高医疗保健服务的速度和质量。

金融

        在金融领域，AI工程师开发算法，检测欺诈活动，自动化交易系统，并向客户提供个性化的财务建议。这些进步不仅确保了金融交易的安全，还使财务建议民主化，使其更容易被公众获取。

汽车

        汽车行业通过开发自动驾驶汽车和先进的安全功能，从AI工程中受益。这些技术减少了道路上的人为错误，旨在使驾驶更安全、更高效。

经济和社会效益

提高效率

        AI工程通过简化各个行业的运营，降低成本并节省时间。例如，AI可以优化制造业的供应链或改善城市规划中的能源效率，从而实现更可持续的做法和降低运营成本。

新的就业机会

        随着AI技术的发展，它们在技术行业及其它领域创造了新的工作角色。AI工程师不仅需要开发AI系统，还需要确保这些系统是道德的、实用的，并满足特定行业的需要。

传统领域的创新

        AI工程为传统领域如农业或建筑业注入了新的创新水平。例如，AI驱动的农业工具可以分析土壤条件和天气模式，以提供更好的作物管理决策，而建筑业中的AI可以带来更智能的建筑技术，这些技术既环保又经济。

        AI技术的普及凸显了当今世界AI工程技能的重要性。通过为劳动力配备这些技能，行业不仅可以增强其运营能力，还可以推动重大的社会和经济发展。

2024年AI工程师必备的10项技能

1. 机器学习和算法

        机器学习算法是AI工程师的重要工具，构成了许多人工智能系统的支柱。

        这些算法使计算机能够从数据中学习，识别模式，并在最少人为干预的情况下做出决策，它们分为监督学习、无监督学习和强化学习。

        对于AI工程师来说，熟练掌握这些算法至关重要，因为它允许在医疗保健、金融和汽车等不同行业中自动化决策过程。此外，了解如何根据任务和数据类型选择、实施和优化这些算法直接影响AI模型的性能和效率。

        AI工程师必须熟练执行各种任务，例如基于任务和数据类型的算法选择、数据预处理、模型训练和评估、超参数调整以及在生产环境中部署和持续维护模型。

2. 深度学习

        深度学习是基于人工神经网络的机器学习的一个子集，模型直接从文本、图像或声音中学习执行任务。深度学习对AI工程师很重要，因为它是许多先进AI应用背后的关键技术，例如自然语言处理、计算机视觉和音频识别。

        这些应用在开发模拟人类认知或增强各行业能力的系统中至关重要，包括医疗保健中的诊断系统、汽车中的自动驾驶汽车和娱乐中的个性化内容推荐。

探索基于Python的深度学习的潜力

        使用深度学习的AI工程师需要了解神经网络的架构，包括卷积和循环神经网络，以及如何使用大型数据集有效地训练这些模型。

        他们还需要熟练使用TensorFlow或PyTorch等框架，这些框架有助于设计和训练神经网络。此外，了解正则化技术以防止过拟合、优化算法以加快训练速度以及在生产中高效部署训练模型是AI工程师在这一领域的重要技能。

3. 编程语言

        编程语言是AI工程师的基本工具，使他们能够构建和实现人工智能模型和系统。这些语言提供了工程师用来编写算法、处理数据和与硬件和软件环境接口的语法和结构。

Python

Python可能是最重要的AI编程语言，因为它的简单性和可读性，加上TensorFlow、PyTorch和Scikit-learn等强大的库生态系统，这些库对机器学习和深度学习至关重要。Python的多功能性允许AI工程师快速开发原型并轻松扩展。

浏览数据科学中6个流行的Python库

R

        R是另一种重要的语言，特别在统计学和数据分析中受到重视，这使得它对需要密集数据处理的AI应用非常有用。R提供了出色的数据可视化、统计测试和建模包，这些对于分析AI中的复杂数据集至关重要。

Java

        Java提供了高性能、可移植性和易于管理大型系统的优势，这对于构建可扩展的AI应用至关重要。Java也在大数据技术中得到广泛使用，由Apache Hadoop和Spark等强大的基于Java的工具支持，这些工具对AI中的数据加工至关重要。

C++

        C++对AI工程至关重要，因为它的效率和对系统资源的控制。它在开发需要实时执行的AI软件中特别重要，例如机器人技术或游戏。C++允许对硬件和图形过程有更高的控制，使其非常适合延迟是关键因素的应用。

        AI工程师应该对这些语言有深入的了解，以便有效地从事各种AI项目。

4. 数据科学技能

        数据科学技能对AI工程师至关重要，因为它们为开发、调整和部署能够从原始数据中提取有意义见解的智能系统提供了基础。

        这些技能包括从统计分析到数据操作和解释的广泛能力，这些在AI模型开发周期中至关重要。

这里是完整的数据科学工具箱

统计分析和概率

        AI工程师需要在统计学和概率论上有坚实的基础，以正确理解和应用各种算法。这些原则有助于评估模型假设、有效性，并调整参数，这对于基于数据进行预测和决策至关重要。

数据操作和清洗

        甚至在开始设计算法之前，AI工程师必须知道如何预处理数据。这包括处理缺失值、异常值检测和规范化。干净且准备良好的数据对于构建准确有效的模型至关重要，因为数据

质量直接影响预测模型的结果。

大数据技术

        随着数据驱动技术的增长，AI工程师必须精通Hadoop、Spark和NoSQL数据库等大数据平台。这些技术帮助管理超出传统数据库管理能力范围的大量数据，并且对于需要高效处理大型数据集的任务至关重要。

机器学习和预测建模

        数据科学不仅仅是分析数据，还包括进行预测。了解从线性回归到复杂的深度学习网络的机器学习技术是必要的。AI工程师必须能够根据特定数据和业务需求应用这些技术来创建预测模型并进行微调。

数据可视化

        可视化数据和模型结果的能力对于向利益相关者有效传达发现至关重要。像Matplotlib、Seaborn或Tableau这样的工具有助于创建易于理解和视觉上吸引人的复杂数据集和结果的表示。

        总之，数据科学技能使AI工程师能够从数据中提取可操作的见解，这是人工智能应用的基石。

5. 自然语言处理（NLP）

        NLP涉及编程计算机处理和分析大量的自然语言数据。这项技术使机器能够理解和解释人类语言，使它们能够执行翻译文本、响应语音命令和生成类似人类的文本等任务。

        对于AI工程师来说，NLP在创建可以与用户自然交互的系统中至关重要，从文本数据中提取信息，并提供聊天机器人、客户服务自动化和情感分析等服务。熟练掌握NLP使工程师能够弥合人类和机器之间的沟通差距，增强用户体验和可访问性。

深入了解NLP中使用的任务和技术

6. 机器人技术和自动化

        这个领域专注于设计和编程可以自主执行任务的机器人。AI中的自动化涉及应用算法，允许机器在没有人为干预的情况下执行重复性任务。

        参与机器人技术和自动化的AI工程师可以通过提高效率、精度和安全性，彻底改变制造业、物流甚至医疗保健等行业。了解机器人算法、传感器集成和实时决策制定对于开发能够在动态且有时不可预测的环境中运行的系统至关重要。

7. 伦理和AI治理

        伦理和AI治理包括理解AI的道德影响，确保技术负责任地使用，并遵守监管和道德标准。随着AI的日益普及，AI工程师必须确保他们构建的系统是公平、透明的，并且不侵犯隐私或人权。

        这包括部署无偏算法和保护数据隐私。了解伦理和治理对于与用户建立信任以及遵守有关AI的日益增长的全球法规至关重要。

8. AI集成

        AI集成涉及将AI功能嵌入到现有系统和工作流程中，而不会破坏底层流程。

        对于AI工程师来说，能够平稳集成AI意味着他们可以增强现有系统的功能，在不需要大量基础设施变更的情况下带来显著的性能改进。这项技能对于确保AI解决方案提供实际好处并在各个行业中广泛采用至关重要。

9. 云计算和分布式计算

        这涉及使用云平台和分布式系统来部署、管理和扩展AI应用。该技术允许处理分布在多个位置的大量数据和计算任务。

        AI工程师必须熟悉云和分布式计算，以利用必要的计算能力和存储能力来执行大规模AI任务。在AWS、Azure和Google Cloud等云平台上的技能至关重要，用于部署可扩展和可访问的AI解决方案。这些平台还促进了协作、模型训练和部署，使它们在现代AI领域不可或缺。

        这些技能共同装备了AI工程师，不仅要开发创新解决方案，还要确保这些解决方案在道德上合理、有效集成，并能够按规模运行，从而满足行业的广泛和不断发展的需求。

10. 问题解决和创造性思维

        AI工程中的问题解决和创造性思维涉及以创新解决方案和灵活的心态来应对复杂挑战的能力。这套技能是关于找到高效、有效甚至有时非传统的方式来解决技术难题、开发新算法和将现有技术适应新应用。

        对于AI工程师来说，问题解决和创造性思维是不可或缺的，因为他们处于技术的前沿，标准解决方案通常不存在。创造性思维的能力使工程师能够设计出可以克服现有AI系统限制或探索新AI应用领域的独特模型。

了解更多关于数字问题解决工具

        此外，当算法未能按预期执行或将AI集成到复杂系统中时，问题解决技能至关重要，这需要对技术和问题领域有深入的理解。

        这种创造力和问题解决的结合推动了AI的创新，推动了机器能够实现的界限，并为技术进步和应用开辟了新的可能性。

赋能您的AI工程职业

        总之，掌握从机器学习算法和编程语言到伦理和云计算所概述的技能，对于任何有抱负的AI工程师来说都是至关重要的。

        这些能力不仅将增强您开发创新AI解决方案的能力，还将确保您准备好应对将AI集成到各个行业中的道德和实际挑战。拥抱这些技能，以在不断发展的人工智能领域保持竞争力和影响力