AI工程师入门指南

原文：Ask HN: How to Break into AI Engineering

文章提到了学习AI工程所需的技能和知识的一些资源，包括数学基础、统计学、Python编程、IBM数据科学专业证书、机器学习和深度学习专业课程等。还讨论了数学在软件工程师中的重要性以及AI工程的发展趋势。

要点：

• 要成为AI工程师，需要有扎实的数学基础，尤其是微积分和线性代数。
• 需要掌握统计学的语言和基本概念。
• 学习Python编程语言，掌握PyTorch。
• 推荐学习资源包括IBM Data Science Professional Certificate、Oliver Theobald的《Machine Learning for Absolute Beginners》、Andrew Ng的Coursera课程（包括《Machine Learning Specialization》和《Deep Learning Specialization》）以及fast.ai课程。
• 在选择AI领域的方向时，可以考虑自然语言处理（NLProc）、视觉处理（Vision）、强化学习（RL）等。
• 如果想在大型科技公司找工作，需要准备Leetcode面试、学习系统设计和机器学习系统的设计，还可以参考Chip Huyen的相关书籍。
• 数学在软件工程师中可能变得更加重要，因为AI在软件开发生命周期中的应用越来越广泛。
• AI工程师的角色可以分为专注于模型改进、优化模型性能以及将模型应用于大型应用程序的不同方面。
• 学习数据清洗、数据标注和训练算法的基本过程非常重要，这些内容常常被忽视和低估。
• AI工程师可以选择从数据工程入门，然后再专注于AI领域的特定方向。
• AI工程师不仅需要技术知识，还需要与科学、数学等领域的知识相结合，可以结合自己的专业背景和兴趣选择方向。
• AI工程师的角色可以是数据工程师的一种特殊化，不一定需要成为数学专家，但需要扎实的工程和数据处理能力。
• AI工程师可以选择从事机器学习工程、数据工程和运维方面的工作，也可以选择研究工作，但后者通常需要更高的学历和数学基础。
• 了解数据工程的发展历程可以对AI工程师的角色有所启示，从中可以看到AI工程师可能在软件工程和AI领域之间进行工作。
• AI工程师需要不断学习和尝试，掌握最新的技术和工具，并将其应用于实际项目中。
• 可以借助ChatGPT等工具来获取学习和编码的帮助，但仍需要自己进行实践和验证。
• AI工程师的发展可能因不同的公司和行业而异，需要根据实际情况进行选择和发展。