人工智慧工程教程
人工智慧工程是一個跨學科領域，專注於人工智慧系統的設計、開發、測試、部署和監控。人工智慧工程使我們能夠為現實世界的問題開發人工智慧解決方案。它在自然語言處理、計算機視覺、醫療保健、機器人技術等領域有著廣泛的應用。
本人工智慧工程教程提供了對人工智慧工程基礎知識和核心概念的良好理解。本教程專為初學者以及有興趣在人工智慧工程領域發展職業的專業人士而設計。它還提供掌握人工智慧工程所需的所有資源，例如機器學習、深度學習、計算機視覺、NLP等。
什麼是 AI？
人工智慧是一種使計算機和機器能夠執行通常由人類執行的任務（模擬）的技術，例如解決問題、決策、推理、學習等。
什麼是人工智慧工程？
人工智慧工程是一個研究領域，專注於開發能夠將 AI 應用於現實世界的智慧系統。它是一個跨學科的工程領域，結合了計算機科學、軟體工程和數學來建立智慧系統。它涉及開發和實施人工智慧解決方案，例如機器學習演算法、自然語言處理系統和計算機視覺系統。
誰是人工智慧工程師？
人工智慧工程師是一種軟體工程師，負責人工智慧軟體的設計、開發、測試和部署。人工智慧工程師使用不同型別的軟體工具和框架來開發和部署人工智慧軟體或系統。
為什麼要學習人工智慧工程？
隨著大型語言模型 (LLM) 的發展，AI 再次受到歡迎，每個行業都願意利用其強大的功能。
AI 具有廣泛的應用，包括醫療保健、自然語言處理、計算機視覺、機器人技術等。隨著公司利用 AI 自動化重複性任務，AI 工程師的機會巨大。
人工智慧工程職位和職業機會
隨著生成式 AI 的進步，各公司都在競相採用 AI 來自動化其重複性任務。這為擁有強大 AI 工程技能的個人創造了巨大的機會。對於任何 AI 工程學習者來說，都有許多 AI 專業化機會。其中一些列在下面 -
- 人工智慧工程師
- 機器學習工程師
- 人工智慧研究科學家
- AI/ML DevOps
- 生成式AI工程師
- 資料科學家
- 人工智慧開發人員
- 人工智慧產品經理
- 計算機視覺工程師
- 人工智慧倫理學家
- 人工智慧演算法開發人員
- 還有更多..
人工智慧工程的程式語言
許多程式語言，如 Python、Java、Scala、C++、R、Lisp等，目前都用於人工智慧工程任務，但Python 是人工智慧最受歡迎的選擇。Python 為人工智慧軟體提供了簡單的原型設計。它功能強大，並提供了許多適合人工智慧工程的功能。
人工智慧工程的工具和框架
工具和框架使 AI 開發變得輕鬆且無障礙。您可以將許多工具和框架應用於您的 AI 專案。一些如下 -
- TensorFlow
- Keras
- PyTorch
- Scikit-learn
- LangChain
- Hugging Face
- OpenNN
- OpenAI
- DL4J
- CNTK
- Apache MXnet
資料科學與人工智慧工程
資料科學和人工智慧工程密不可分，但也存在一些差異。資料科學主要關注資料處理、準備、模型開發等，而人工智慧工程則專注於人工智慧解決方案的軟體開發。人工智慧工程利用資料科學技術為現實世界的問題構建解決方案。
人工智慧工程的應用
人工智慧工程在每個行業都具有廣泛的應用。如今，每家公司都使用 AI 及相關服務來提高生產力。以下是人工智慧工程廣泛應用的一些領域 -
- 自然語言處理 (NLP)
- 計算機視覺
- 醫療保健
- 機器人技術
- 客戶服務
- 金融
- 營銷
誰應該學習人工智慧工程？
本教程專為初學者和專業人士準備，幫助他們瞭解人工智慧工程的基本到高階概念。它涵蓋了掌握人工智慧工程的大部分重要概念。
本教程對旨在在 AI 和資料科學領域發展職業的學生有所幫助。它也有助於希望提升技能的專業人士或試圖將 AI 整合到其業務中的企業家。
學習人工智慧工程的先決條件
在繼續本教程之前，您需要具備以下基本知識 -
- Python 程式語言 - 在本教程中，我們將使用 Python 來實現示例程式。為了充分利用本教程，需要對 Python 的基礎知識有很好的理解。
- 基本統計和數學 - 雖然我們在需要時提供了基本概念，但建議您具備數學和統計學的基本概念。這將有助於您更深入地理解教程。
- 資料處理和視覺化技術 - 資料處理和視覺化是任何人工智慧工程專案的重要組成部分。對這些技術有很好的理解對於輕鬆理解教程至關重要。有許多 Python 庫和工具，如 Pandas、NumPy、Matplotlib 等，可用於資料視覺化和準備。
- AI 工具和框架 - AI 框架並非理解本教程的必要條件，但使用框架將使您能夠在更短的時間內完成任何 AI 專案。
人工智慧工程入門
人工智慧工程入門涉及幾個步驟，有助於建立堅實的基礎。以下是人工智慧工程入門的分步指南 -
- 學習數學、程式設計和資料操作 - 學習數學、統計學基礎知識，任何程式語言，如 Python、R、Java、Scla 等，以及資料操作和視覺化技術。這些是有效學習人工智慧工程的基本構建塊。
- 學習 AI 和 ML 基礎知識 - 接下來是學習人工智慧和機器學習的基本概念。學習機器學習演算法 - 監督學習、無監督學習、強化學習。
- 選擇 AI 工具和框架 - 有許多 AI 工具和框架可以幫助您在高級別開始人工智慧工程之旅。我們建議學習TensorFlow或PyTorch、Keras、Scikit-learn等。
- 學習專門的人工智慧技術 - 有更多專門的人工智慧技術需要您學習才能在高級別學習人工智慧工程。深度學習、NLP 和計算機視覺、生成式 AI 等是一些需要學習的高階技術。
- 使用真實資料開發 AI 應用程式 - 開始著手開發解決一些現實世界問題的專案。
- 職業發展 - 參與 GitHub 等 AI/ML 社群，開發專業作品集，並在 LinkedIn 等專業平臺上積極參與。
人工智慧工程常見問題
關於人工智慧工程有一些常見問題 (FAQ)。本節試圖簡要回答它們。
人工智慧工程是一個專注於構建自主系統的研究領域。它包括規劃、設計、開發、測試、開發和監控人工智慧軟體或系統。
程式語言、數學和統計學基礎知識、資料處理和視覺化、機器學習和 AI 演算法、深度學習、NLP、計算機視覺、AI 部署和 DevOps、AI/ml 工具和框架。
NLP、計算機視覺、機器人技術、醫療保健、金融、營銷等。
以下型別的人工智慧演算法用於人工智慧工程 -
- 監督學習 - 迴歸、分類
- 無監督學習 - 聚類、降維
- 強化學習 - Q 學習
資料質量、模型複雜性、AI 中的偏差、資料隱私和安全是人工智慧工程師面臨的一些挑戰。
通用人工智慧、人工智慧用於良好治理、人工智慧用於社會公益、可解釋的人工智慧等。
我們提供完整的人工智慧工程資源。我們在我們的網站上釋出了所有支援教程。我們還在我們的市場上提供影片教程。