现在很多人都在进入人工智能领域，但跨专业的基本技能是什么？随着对人工智能人才的需求不断增长，数据科学家和工程师应该专注于基础能力。事实上， 一份报告指出 ，到 2025 年，顶级人工智能工作将需要“在编程语言、机器学习和 NLP 方面打下坚实的基础”
核心基础
数学
扎实的数学背景可以帮助您理解 AI 模型为何有效。线性代数（向量、矩阵）、概率/统计和基本微积分的概念是许多算法的支柱 。例如，矩阵运算是神经网络和 PCA 等技术的基础。您可以用最少的数学知识开始编写 AI 模型，但随着您的进步，获得这些知识变得至关重要
编程（Python 为王）
Python 简单的语法和庞大的生态系统使其成为人工智能和数据科学领域最受欢迎的语言 。学习 Python 基础知识 – 循环、函数、数据结构和类。 Pandas 和 NumPy 等 Python 库为数据作提供了有效的工具。其他语言（如 R、Java 或 JavaScript）在某些情况下可能很有用，但您不需要一开始就掌握所有语言。
数据素养
您必须能够轻松加载和清理真实世界的数据集。 数据清理和预处理是关键步骤：如果没有它们，“分析结果可能会产生误导或不正确”。学习处理缺失值、过滤掉不良记录以及规范化数据。Python 的 Pandas 和 NumPy 库（或其他语言的等效工具）通过提供数据帧和数组作使这些任务变得更加容易。
实用的人工智能和机器学习技能
机器学习基础知识
了解常见的 ML 概念和工作流。了解监督学习（使用标记数据进行训练）和无监督学习（在未标记数据中查找模式）之间的区别。了解如何将数据拆分为训练集和测试集、避免过度拟合以及使用评估指标（准确度、精确度、召回率等）。scikit-learn 库是一个很好的起点：它使用简单的 API 实现了许多算法（分类、回归、聚类和特征选择）.
深度学习框架
深度学习（神经网络） 是机器学习的一个子集，需要专门的工具。最流行的框架是 TensorFlow（通常使用 Keras）和 PyTorch。两者都广泛用于大规模神经网络。正如一项比较所指出的，这些工具在深度学习和大规模人工智能应用方面表现出色。
提示和 API
现代人工智能工作流程通常涉及通过 API（例如 OpenAI 的 GPT-4、Anthropic 的 Claude 或 Hugging Face 模型）使用大型预训练模型，而不是从头开始训练。学习制作有效的提示是一项宝贵的技能。事实上，行业分析表明，提示工程依赖于强大的 AI/ML 基础知识：考生必须了解模型行为和数据科学才能设计出好的提示。
通过尝试 AI 演示（例如聊天机器人或代码生成器）并完善提示来改进输出来进行练习。
支持技能
- SQL 和数据库 ：许多数据集都存在于关系数据库中，因此了解 SQL 来查询结构化数据至关重要。
- 云平台：熟悉云服务（AWS、Azure 或 GCP）对于部署 AI 工作负载和使用云 ML 工具变得越来越重要。
- 版本控制 （Git）：使用 Git 进行代码管理和协作。您应该了解基本的 Git 命令和工作流（克隆存储库、分支、拉取请求）。
- 实验心态：人工智能开发是迭代的。培养测试想法、跟踪实验（超参数、模型版本）和系统分析结果的习惯。
- MLOps/部署：了解在生产环境中提供模型的基础知识（使用容器、REST API 和监视）。即使是简单的模型也需要一个管道才能成为应用程序。
- 领域知识：最后，特定领域（例如金融、医疗保健或计算机视觉/NLP）的专业知识可以使您的人工智能更有效地工作。领域洞察可帮助您提出正确的问题并解释结果。
- 许多人工智能角色以不同的方式结合了这些技能。技术职位强调编程和建模，而分析师角色可能侧重于数据作和见解生成。掌握上述核心和支持技能将为您在 2025 年的人工智能领域取得成功奠定基础。
