学习人工智能需要掌握到什么程度才能找工作呢

学习人工智能需要掌握到什么程度才能找工作呢？

对于这个疑问，我带你先看看某公司人工智能开发的应聘要求：

个人负责公司的算法开发一年有余，从同事和项目经验要求来说，不是想象中那么严格。

1.掌握基本的高等数学、线性代数（矩阵运算）、求导运算等大学期间的基础数学知识（也是大学必修课）；

2.对机器学习、深度学习有基本的了解，比如激活函数、神经网络、算法等；

3.深入了解和熟悉10个左右算法，比如卷积、softmax、relu等；

4.对深度学习网络有基本的了解，比如分类网络（resnet）；

5.熟悉开源深度学习平台，比如tf，caffe，caffe2等，有实战经验更好；

6.语言方面，主要是python，c/c++，matlab；

1.深入探索和熟悉1-2个开源推理平台，推荐tf和caffe，对其源代码、框架熟悉，能够进行代码修改和二次开发（算法开发技能方面）；

2.有丰富的网络调试和实战经验，有3-4年的人工智能开发经验，对视频& 图像推理网络功能、性能等方面有提升、增强经验，并具备充分的专业知识和业界认知（算法开发经验方面）；

3.博士或博士后，曾在xx期刊发表过人工智能相关文章或有潜高专利，国外xx大学（人工智能领域发现突出）研究所或博士（学术界方面）；

以上两个方面决定你今后是做算法专家还是算法架构专家等方向。

基本如此，人工智能入门没想象中那么难，只要度过并照着书操作过1-2个网络，读读caffe的源码就差不多。但是深入会非常难，尤其受限于学历，因为人工智能的创新，还是重点在学术界的创新，所以就需要更多的专业领域知识和科学研究经验（这对于工作的工程师来说很难提升，没有导师带，跟踪和参与人工智能算法、框架的开源社区是一条道路）。总体来说，入门简单，往高处走很难。

纯手打，累~

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