AI工具在如今的使用已经非常广泛,它们正在改变我们的生活和工作方式。
大数据计算:AI目前已经可以帮助我们去更快更便捷的去处理更多的数据,帮助我们去提高工作效率。 无人驾驶汽车:AI 导入地图可以帮助我们去开车,目前已知的无人萝卜快跑等品牌。 智能家居设备:小米米家互联,窗帘、空调、风扇、电灯等。 当然远远不止这些,AI还可以用于医疗诊断、金融分析、客户服务等领域,为我们提供更好的服务和体验。
首先我认为需要掌握精通主流编程语言、熟悉数据结构和算法以及掌握机器学习和深度学习框架。
(1)Python:Python是最广泛使用的AI编程语言,因其丰富的库和框架而受到喜欢,比如web开发、网络爬虫、数据计算分析、人工智能、云计算、网络编程、游戏开发等。 (2)Java:被广泛使用于企业级应用开发、Web开发、 游戏开发 、移动应用开发等领域。
(1)数据结构:数据结构是一种数据组织、管理和存储的格式。 (2)算法:排序、搜索、递归等基础算法,以及理解时间复杂度和空间复杂度对于优化AI算法的性能至关重要。
(1)数据处理:数据预处理是一项重要工作,包括数据清洗、转换。 (2)数据分析:使用统计学方法分析数据,发现其中的模式和趋势,这对于训练精确的机器学习模型非常重要。
(1)spark:使用Scala语言进行实现,它是一种面向、函数式编程语言,能够像操作本地集合一样轻松的操作分布式数据集。Spark具有运行速度快、易用性好、通用性强和随处运行等特点。 (2)hadoop:是一个分布式计算平台,用来处理海量数据,它的两大核心组件分别是HDSF文件系统和分布式计算处理框架mapreduce。
(1)实践:增加平时的动手运营能力,实操能力,增加运营培训问题,增加使用能力。 (2)语言训练:培训机器人的语言回答能力 资料搜索能力 。
(1)深度掌握编程语言:掌握各种的编程语言技术如上提到的Python、Java等。 (2)深度学习基础知识:深度学习AI基础和使用,通过相关书籍相关视频去真正的学习AI的使用和开发。
(1)参与项目:理论知识的学习需要通过实践来巩固。参与或主导一些AI项目,如数据分析竞赛、开源项目贡献、或是个人兴趣项目等,可以加深对AI技术的理解,同时积累实战经验。
(2)大模型的训练:了解不同场景的使用,训练调试优化方案,能够根据问题解决大模型的架构。
AI时代的程序员们,需要适应AI时代,胜任AI工作,需要提高的方面远远不止这些,同时也希望各位开发者们程序员们总结经验,善于思考,努力去在这个AI大模型的时代去提升自己,同时笔者作为即将步入职场的程序员希望可以用自己的经验去换取自己想去的岗位。 ———————————————————————————————————————————————————————
🚀 激情驱动的探索者,你好!我是小胡同学,一位沉浸在网络安全奥秘中的学生。
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原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。
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