有很多之前沒有接觸過人工智能得同夥都很想知道和節制人工智能，和向這方面有些轉型。那麼若何成為一名高質量的人工智能工程師，在這類狀況下，你需要知道人工智能常識系統。！
人工智能常識系統
1、數學根基
微積分
線性代數
概率統計
信息論
調集論和圖論
博弈論
2、技能根基
計較機事理
法度典型設計措辭
操作系統
漫衍式系統
算法根基
3、機械進修算法
機械進修根基：估計編制、特點工程
線性模型：線性迴歸
邏輯迴歸
決定方案示範型：GBDT
撐持向量機
貝葉斯分類器
神經彙集——深度進修：MLP、CNN、RNN（LSTM）、GAN
聚類算法：K均值算法
4、機械進修分類
監督進修：分類義務、迴歸義務
無監督進修：聚類義務
遷徙進修
強化進修
5、結果範圍
措辭辨認
字符辨認：手寫辨認
機械視覺
天然措辭措置：機械翻譯
天然措辭知道
常識推理
主動節制
遊戲實際和人機對弈：象棋、圍棋、德州撲克、星際爭霸
數據開掘
6、機械進修架構
加快芯片：CPU、GPU、FPGA、ASIC（TPU）
虛擬化：容器（Decker）
漫衍式佈局：Spark
庫和計較框架：TensorFlow、scikt-learn、Caffe、MXNET、Theano、Torch、Microsoft CNTK
7、可視化措置經營
8、雲處事
Amazon ML
Google Cloud ML
Microsoft Azure ML
阿里雲ML
9、數據集和比賽
ImageNet
MSCOCC
Kaggle
阿里天池
10、其他相干技能
常識圖譜
統計措辭模型
專家系統
遺傳算法
博弈算法：納什均衡
以上就是關於“人工智能工程師需要知道的常識系統”的內容分享，假定您對人工智能培訓感興味的話，迎接參與人工智能的改革行業當中
在不久的將來，多智期間必定會完全走入我們的餬口，有興味入即將來前沿家當的同夥，可以保藏多智期間，及時獲得人工智能、大年夜大年夜數據、雲計較和物聯網的入門常識和資訊信息，讓我們一路連袂，引領人工智能的將來
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