- AI架构师需要学习哪些AI框架？
- AI架构师需要学习哪些AI框架和机器学习算法，以及对分布式计算、高性能计算的了解程度？
- AI架构师如何深入理解业务需求，确保AI解决方案的有效性，特别是在业务需求快速变化的情况下？
- AI时代架构师需要具备哪些技能来应对业务需求快速迭代、数据量急剧膨胀以及系统复杂性不断提升的挑战？
- AI技术的引入阶段，需要系统性地了解、关注哪些方面的问题？
- AI多平台操作可以用架构实现吗？
- AI 热度高涨，想问下各位架构师从哪些渠道获取信息，看什么书籍和论文？
- AI 模型治理面临难管理、难部署、难监控、难协作等共性难题，在技术架构层面应如何设计来解决这些问题？
- AI 模型从训练到部署？
- AI 架构师应如何识别、避免和纠正模型偏见？
- AI 架构师应如何设计和构建可扩展的 AI 模型，以适应不断增长的需求，如采用分布式训练、模型并行、数据并行等技术？
- AI 架构师如何处理模型的跨领域应用？
- AI 架构师如何处理模型的自然语言处理问题？
- AI 架构师判断当前需求选择合适的神经网络架构？
- AI 时代，数据 / 算法工程师、软件工程师和业务合作时，怎么做好技术沟通和协作？
- AI 在自动化运维领域的应用越来越广泛，应如何设计智能运维架构，实现对整个 IT 基础设施的实时监控、故障预测与自动修复？
- AI系统的稳定性、高效性和可扩展性怎么确保？
- 在处理海量数据时，采用的主要存储和管理策略是什么？
- 您如何看待强化学习在实际项目中的应用场景和局限性？
- 冗余机制问题？
腾讯云开发者
