AI 工程师主要是干什么的_技术

人工智能不仅是对认知工作的自动化，也是一个不断发展的过程。毫不夸张地说，开发基于AI的解决方案似乎很有前景，但事实真的如此吗？

以下为译文：

“如果你想持续多年获得七位数的年薪，在过去只有四个职业选择：CEO，银行家，明星或职业运动员。但现在第五种选择出现了——人工智能专家。”——佚名

想象一个装满球的玻璃杯。玻璃杯代表计算机科学，而球代表各个不同的领域：后端，前端，嵌入式等等。其中有一个球是人工智能，它的特殊之处在于，它里面还包含了其他小球：机器学习，自然语言处理，以及其他各种东西。这些人工智能里面包含的小球每一个单独拿出来看都很强大，都是改变所有领域的机会之所在。

人工智能不仅是对认知工作的自动化，也是一个不断发展的过程。毫不夸张地说，开发基于AI的解决方案似乎很有前景，但事实真的如此吗？我决定把我自己的经验和知识分享给大家，带大家看看人工智能工作流程的幕后是什么样的，以及对AI专家作进一步的了解。

事不宜迟，我们就开门见山吧！

AI工程师的关键职责是什么？

对大众来说，人工智能似乎只存在于科幻作品的边缘地带，但实际上，它已经与我们的生活融为了一体。AI现在能执行某些涉及智能的任务，而在以前这些只能由人类完成。而且，在许多功能方面AI甚至比人类表现更好。AI的主要任务是总结并得出一个合理的结论，而现在的前沿AI技术似乎在这方面做得很好了。

人工智能的一项显著应用就是移动应用程序的语音识别功能。例如， Android手机的导航系统或Google Now能够记录用户的位置，并提供热门景点之间的最佳交通路线，提醒用户有关事件，通知用户路况等等。

互联网上的上下文广告（contextual adverTIsing）也是通过人工智能的程序布局的。这种广告能够根据用户之前访问过哪些站点，对哪些广告做出了积极反应以及在社交网络的个人介绍向用户推送特定的广告。即使是文本编辑器中的常规拼写检查，也得益于人工智能系统。

通常来说，IT世界有五个工作领域：信息的收集，传输，存储，处理和表示。人工智能解决的是其中的两个领域中的问题：信息的处理和存储。AI访问的信息库存储在AI本身中，就像我们生活中发生的事会存储在我们的记忆中一样。人工智能根据这些已有的信息处理接收的新信息，并在此基础上得出合理的结论。

好吧，人工智能是伟大而有前景的技术。但是从事AI工作的都是哪些人呢？运营一个AI驱动的项目又需要他们做什么呢？简单来说， AI专家首先要以正确的格式描述和呈现基本信息。他们通常将信息按特定系统的标准系统化，即形成主题区域的概念模型。然后，为了确保人工智能的进一步工作，他们需要教会机器如何学习或者如何做机器学习例程（rouTIne）。

机器学习是什么？

从某种意义上讲，机器学习是智能系统在运行过程中的自我学习。得益于机器学习，人工智能不仅可以解决开发人员使用特定算法布置的具体任务，而且可以解决条件稍有不同的类似的任务。机器学习是AI下的一个广泛的子分区，使用了数学统计，数值优化方法，概率论，离散分析以及从数据中提取信息等方法。

机器学习如何工作？

训练方案很简单：有一组特定的对象（情况，situaTIons）和一组特定的答案（响应，反应），构成一组正确的“情况-响应”对。情况和响应之间存在关系，但最初在数学层面尚不可知。正确的“情况-响应”对的集合就作为训练样本。基于此样本，找到一种能将特定情况和特定响应联系起来的算法就成为必要的了。

AI专家的必要专业知识都有哪些？

现在让我们回到AI工程师的话题。他们平时都做什么？他们的关键角色和技能是什么？如上所述，AI专家全面参与数据准备的整个过程。因此，总的来说，在处理完所有数据之后，AI专家需要着手对机器学习模型的构建，对现有算法的优化等等。

如果说得更明确一点，那就是对该职业的确切描述并不存在。一切都取决于使用信息技能的特定领域。但是，有些事情是所有AI工程师都会去做的，比如：

• 设计，着手对信息的分析

• 擅长一些特定开发领域，例如网络， *** 作系统，数据库或应用程序

• 帮助维护组织的计算机网络和系统

• 在软件系统的设计，安装，测试和维护中起到关键作用

• 成为一种专门的程序员，可以与Web开发人员和软件工程师合作，来把Java或其他编程语言集成到业务应用程序，软件和网站中