如何成为一名人工智能工程师
Posted: Tue Mar 18, 2025 6:09 am
ChatGPT发布一年后，人工智能 (AI) 变得无比流行和无处不在。几乎每个行业和领域都可能因 AI 的实施而经历深刻变革。
正在进行的人工智能革命带来了无限可能。但要兑现其承诺，人工智能需要融入企业和政府的日常运营中。这需要大量工作，这意味着迫切需要具备人工智能技能的专业人员来构建这些产品和应用程序。
成功实施 AI 解决方案特别需要的一个角色是 AI 工程师。总体而言，AI 工程师负责设计、开发和实施解决方案和应用程序，使机器能够执行通常需要人类智能才能完成的任务。
在本文中，我们将解释成为一名 AI 工程师 加拿大赌博数据 需要了解的一切。如果您是想要开始新角色的数据专业人员、AI 研究人员或只是 AI 爱好者，那么本指南适合您。我们将介绍 AI 工程师角色的详细信息、这些高需求专业人员的典型背景和技能，以及您作为 AI 工程师找到第一份工作后会遇到什么情况。我们开始吧！
人工智能工程师的角色
对于愿意利用人工智能力量的公司来说，人工智能工程师起着至关重要的作用。他们负责将基于人工智能的工具和解决方案整合到公司的日常运营中。
为了做好他们的工作，人工智能工程师需要具有混合而广泛的背景，结合人工智能、机器学习（ML）、数据科学和软件工程等各个领域的知识，以及对其所在公司的性质和组织的深入了解。
这就是为什么尽管人工智能工程具有高度技术背景，但它通常与领导导向的角色相关联。这涉及监督复杂且具有挑战性的项目、与客户打交道以及有效地管理和领导团队。
人工智能工程与机器学习工程
谈到 AI 工程时，重要的是不要将其与 ML 工程混淆。虽然这两个角色之间有一些明显的重叠，但有几个方面将它们区分开来。
为了更好地理解差异，让我们首先看看这两个密切相关的术语的定义。
人工智能是计算机科学的一个广泛领域，专注于创建能够执行通常需要人类智能才能完成的任务的智能系统。它涵盖了一系列工具和技术，使计算机能够以智能和自动化的方式运行。查看我们的完整指南“什么是人工智能？”了解更多信息。
机器学习是人工智能的一个专业分支，主要目的是设计和微调算法，使算法随着时间的推移与数据交互而变得更加准确和高效。简而言之，机器学习使计算机能够分析数据、得出见解并做出明智的决策或预测，而所有这些任务都不需要明确的编程。为了更好地了解人工智能与机器学习的不同之处，我们强烈建议您阅读我们的比较指南。
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来源：DataCamp
根据这些定义，AI 工程和 ML 工程之间的主要区别在于工作范围。ML 工程师主要专注于开发和微调模型，以及将其扩展到生产级别以部署为 ML 产品。这需要结合软件工程和数据科学的知识和技能。您可以在另一篇文章中阅读有关如何成为 ML 工程师的更多信息。
相比之下，人工智能工程师可以研究各种技术和任务，以开发不同形式的机器智能。尽管根据公司和职位的不同，机器学习算法和数据驱动的应用程序可能占主导地位，但人工智能工程师也会处理其他类型的人工智能，例如机器人技术、自然语言理解或基于规则的专家系统。
正在进行的人工智能革命带来了无限可能。但要兑现其承诺，人工智能需要融入企业和政府的日常运营中。这需要大量工作，这意味着迫切需要具备人工智能技能的专业人员来构建这些产品和应用程序。
成功实施 AI 解决方案特别需要的一个角色是 AI 工程师。总体而言，AI 工程师负责设计、开发和实施解决方案和应用程序，使机器能够执行通常需要人类智能才能完成的任务。
在本文中，我们将解释成为一名 AI 工程师 加拿大赌博数据 需要了解的一切。如果您是想要开始新角色的数据专业人员、AI 研究人员或只是 AI 爱好者，那么本指南适合您。我们将介绍 AI 工程师角色的详细信息、这些高需求专业人员的典型背景和技能，以及您作为 AI 工程师找到第一份工作后会遇到什么情况。我们开始吧！
人工智能工程师的角色
对于愿意利用人工智能力量的公司来说，人工智能工程师起着至关重要的作用。他们负责将基于人工智能的工具和解决方案整合到公司的日常运营中。
为了做好他们的工作，人工智能工程师需要具有混合而广泛的背景，结合人工智能、机器学习（ML）、数据科学和软件工程等各个领域的知识，以及对其所在公司的性质和组织的深入了解。
这就是为什么尽管人工智能工程具有高度技术背景，但它通常与领导导向的角色相关联。这涉及监督复杂且具有挑战性的项目、与客户打交道以及有效地管理和领导团队。
人工智能工程与机器学习工程
谈到 AI 工程时，重要的是不要将其与 ML 工程混淆。虽然这两个角色之间有一些明显的重叠，但有几个方面将它们区分开来。
为了更好地理解差异，让我们首先看看这两个密切相关的术语的定义。
人工智能是计算机科学的一个广泛领域，专注于创建能够执行通常需要人类智能才能完成的任务的智能系统。它涵盖了一系列工具和技术，使计算机能够以智能和自动化的方式运行。查看我们的完整指南“什么是人工智能？”了解更多信息。
机器学习是人工智能的一个专业分支，主要目的是设计和微调算法，使算法随着时间的推移与数据交互而变得更加准确和高效。简而言之，机器学习使计算机能够分析数据、得出见解并做出明智的决策或预测，而所有这些任务都不需要明确的编程。为了更好地了解人工智能与机器学习的不同之处，我们强烈建议您阅读我们的比较指南。
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来源：DataCamp
根据这些定义，AI 工程和 ML 工程之间的主要区别在于工作范围。ML 工程师主要专注于开发和微调模型，以及将其扩展到生产级别以部署为 ML 产品。这需要结合软件工程和数据科学的知识和技能。您可以在另一篇文章中阅读有关如何成为 ML 工程师的更多信息。
相比之下，人工智能工程师可以研究各种技术和任务，以开发不同形式的机器智能。尽管根据公司和职位的不同，机器学习算法和数据驱动的应用程序可能占主导地位，但人工智能工程师也会处理其他类型的人工智能，例如机器人技术、自然语言理解或基于规则的专家系统。