如何成为一名AI工程师

step

前端：js，html，找准方向开始累积知识！
计算机/数学专业
python anaconda IDE pycharm/jupyter
熟悉基础语法，了解数据结构
- 刷leetcode，剑指offer
熟悉基础数学知识
机器学习入门概念
- 监督学习 = 分类模型
- 半监督学习
- 无监督学习=聚类模型
之后kaggle搞起，做一个机器学习流程
- 先做分类模型
- 入门题目：titanic
- 下载数据
- 数据清洗
- 算法选择：逻辑回归
- 提交预测结果
低阶分类算法公式推导
- 罗辑回归
- SVM
- 神经网络：BP
- 决策树：CART/C4.5
准备简历：过渡实习/工作
- 观察招聘网要求
明确工作方向，三大应用方向：分类预测，计算机视觉/自然语言处理
- 知乎搜文章，找门路
高阶分类算法推导
- boosting/bagging
- 决策树：xgboost
- 神经网络（图像）：cnn/alexnet
- （nlp）：rnn/lstm（越学越融会贯通
开源框架
- tensorflow
- pytorch
收集面经，整理笔记
高阶算法刷榜kaggle
- ML：titanic
- cv：等等。刚开始的比赛。前几十名
完善简历，进行投递，准备面试
- 了解算法框架，算法推理，任务流程，应用场景