成为一名人工智能开发人员可能看起来可怕，但正确的方法很容易。以下是一些简单的步骤，可以帮助你奠定坚实的基础，并获得成为一名成功的人工智能开发人员所需的技能。
第 1 步骤：培养编程技能 成为人工智能开发者的第一步是提高你的编程技能。 Python和Java是人工智能领域最常用的语言，所以专注于这些语言。你可以通过获得 Python PCEP 和 Java Certified Foundations Associate Certification 等待认证来展示你的技能。
第 2 步骤：提高高级编程技能 一旦你牢牢掌握了基础知识，通过学习先进的工具和库来提高你的编程技能是非常重要的。在 Java 中，重点关注 Java EE 平台，这个平台是 Web 并发和批处理提供各种组件和 API。在Python中，要注意JSON、模块，如网络和数据库。为了显示您的数据分析技能，请考虑获取它 Python PCED 认证。
第三步:获得数学技能:获得数学技能 理解数学概念对于成为一名优秀的人工智能开发人员至关重要。一些关键领域需要注意，包括线性代数、矩阵分解、向量空间、概率、统计和微积分。使用 ML 当框架和模型时，这些技能将派上用场。
第 4 步：学习 ML 框架、模块和工具 熟悉流行的机器学习框架和工具对于有效地执行人工智能任务至关重要。包括一些常用的框架 Microsoft Azure 机器学习、IBM Watson、TensorFlow、Amazon 机器学习和 PyTorch。为了获得实践经验，使用这些工具进行练习和实验。你可以通过获得 AWS 和 Google ML 展示你的认证 ML 技能。
Python 技能：1. Numpy： 该模块对大量数据的科学计算和处理至关重要。它提供高性能、多维数组对象和操作工具。
2。 Pandas：这是提供数据结构和处理结构化数据的另一个重要的数据分析和操作工具。
3。 Scikit-learn：这是一个流行的机器学习库，提供广泛的监督和非监督学习算法，以及数据预处理、模型评估和选择工具。
4。 TensorFlow：高性能数值计算，特别是大规模机器学习应用，是一个广泛使用的开源软件库。
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5。 Keras：这是一个建筑 TensorFlow 上述流行的深度学习框架为构建和训练深度学习模型提供了友好的界面。
6。 PyTorch：为构建和训练深度学习模型提供灵活性和速度，这是一个开源深度学习框架。
7。 OpenCV：用于图像和视频处理、对象检测和识别等任务的计算机视觉算法和工具库。
8。 NLTK：这是一种自然语言处理（NLP）提供文本处理、标记和标记工具，使其对涉及自然语言的人工智能应用程序非常有用。
9。 SpaCy：这是另一个 NLP 图书馆为自然语言处理任务提供快速高效的工具，如命名实体识别、词性标记和依存分析。
10。 Gensim：这是一个用于构建和训练主题模型和分析大量文本数据的工具，用于主题建模和自然语言处理任务。
11。 Matplotlib： 这是一种常用的方法 Python 图库中的可视化数据。它提供了各种可定制的数据可视化图表。
12。 Seaborn：这是一个建筑 Matplotlib 上述数据可视化库为创建复杂、视觉吸引力强的统计可视化提供了更高层次的界面。
13。 Quandl：这是一家金融数据提供商，提供大量的金融和经济数据，可以集成到人工智能应用程序中。
14。 Flask： 这是一个 Web 开发和部署框架 Web 应用程序工具。它通常用于构建人工智能驱动 Web 应用程序。
15。 Django：这是另一种流行 Web 框架，用于构建 Web 提供数据库管理、用户身份验证等应用程序 Web 开发任务的功能。
16。 PyBrain：这是一个模块化的机器学习库，为构建和训练神经网络提供了广泛的算法和工具。
17。 GPy：用于回归、优化、时间序列建模等任务的高斯过程库。
18。 Theano：这是一个 Python 图书馆为涉及多维数组的数学表达式工具提供优化和评估。
19。 Clementine：这是构建人工智能聊天机器人框架，提供自然语言理解、情感分析和对话管理的工具。
20。 H2O：这是一个可扩展的开源机器学习平台，可用于数据分析、预测建模和深度学习。它为构建和部署机器学习模型提供了一个简单的界面。
Java 技能:1。用于人工智能 Java API (JAISDK)： 该 API 集合专为用 Java 开发人工智能应用程序和设计。它包括软件包，如机器学习、自然语言处理、计算机视觉等。
2。 Apache Spark： Spark 它是一个开源框架，用于分布式数据处理和并行计算。它包括构建 AI 各种应用程序的库和 API。
3。 TensorFlow： TensorFlow 是 Google 开发的开源机器学习框架。它提供了一组丰富的 API 用于构建和训练神经网络模型。
4。 deeplearning4j：这是专为的 Java 和 Scala 为创建和训练深度学习模型提供语言设计的深度学习库 API。
5。 OpenCV： OpenCV 它是一个开源计算机视觉库，用于图像和视频处理 API，包括人脸识别、物体检测等功能。
6。 JavaFX： JavaFX 它是一个用于构建具有现代用户界面的桌面和移动应用程序的平台。它包括用于制作 AI 应用程序创建交互式可视化和图形用户界面 API。
7。 Servlet 和 JSP： 这些都是建筑的基础 Web 基本的应用程序 Java API。它们可以用来开发人工智能驱动的网络应用程序，如聊天机器人或推荐系统。
8。 Java EE：Java企业版为构建企业级应用提供了一套标准化的API，这对商业领域的AI应用可能是必要的。
9。 Spring 框架： Spring 用于构建强大、可扩展、安全的应用程序的开源框架。它包括用于开发 AI 应用程序的 API，以及管理依赖项目和配置的工具。
步骤5：进行案例研究 为了巩固你的理解，展示你的技能，请研究涉及各种机器学习模型的案例。需要注意的 ML 一些模型的例子包括线性和逻辑回归、决策树、随机森林、监督和无监督学习、深度学习和神经网络。
通过遵循这些步骤，不断学习和跟上最新的发展，你可以为人工智能开发人员的成功职业生涯铺平道路。一定要探索 MyExamCloud AI 获取免费文章和课程等资源，了解最新信息 AI 技能和技术。
以上就是成功 AI 开发人员的基本步骤：培训 Python 和 Java 详情请关注图灵教育的其他相关文章！
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