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软件工程师转行做人工智能是一个不错的选择,但是要根据自身的知识结构进行相应的准备 。对于研发级软件工程师(研发级程序员)来说,转行做人工智能是相对比较容易的,因为研发级工程师往往都有扎实的算法基础 。对于应用级软件工程师(应用级程序员)来说,转行做人工智能需要一个系统的准备(学习)过程 。
人工智能目前的研究方向比较多,比如自然语言处理、机器学习以及计算机视觉都是不错的研究方向,下面就以机器学习为例,说一下作为应用级软件工程师来说,都应该做好哪些准备 。
首先,需要系统的学习一下算法知识 。机器学习的研发是以算法为核心进行展开的,所以要有一个扎实的算法基础 。这个过程需要了解一些比较经典的算法设计过程,逐步培养起解决问题的思路 。这部分的学习内容包括随机算法、堆排序算法、快排、计数排序、贪心算法、核算法、势能法、图算法、多线程算法、数论算法和近似算法等,在学习算法的过程中也会连带着把数据结构一并学习一下,因为算法和数据结构本就不分家 。
其次,了解机器学习的实现步骤 。机器学习的流程包括数据收集、数据整理、算法设计、算法实现、验证算法和应用算法,数据收集是机器学习的第一步,目前可以用于机器学习的公共数据集并不少,对于实验来说已经够用了 。接下来就是了解常见的机器学习算法,目前比较常见的机器学习算法包括NB、k-mean、kNN、SVM、Apriori、EM、PageRank、CART等算法,对于有算法基础的人来说,这些算法的学习并不困难 。
最后,选择一门编程语言来实现这些算法并对其进行验证 。对于软件工程师来说,这个步骤还是相对比较轻松的,目前使用Python做机器学习的算法实现是一个比较常见的做法 。
人工智能是我的主要研究方向之一,目前我也在带相关方向的研究生,我会陆续在头条写一些关于人工智能方面的文章,感兴趣的朋友可以关注我,相信一定会有所收获 。
【软件工程师如何转行做人工智能?】如果有人工智能方面的问题,也可以咨询我,谢谢!
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