隨著AI技術的第三次興起，我們迎來了人工智能時代。在深度學習，不斷突破和發展的背景下，人工智能已在許多領域得到了不同程度的應用。隨之而來的是人工智能相關人才的短缺。如今，人工智能工程師已成為最受歡迎的職業，因此很多人都想轉行人工智能。那么人工智能工程師要學的基礎課程有什么？Python的基礎知識，數據科學庫，機器學習，深度學習，自然語言處理，數據挖掘和圖像處理都是必不可少的。

　　1、編程語言

眾所周知，Python是人工智能的首選語言，因此人工智能工程師一定要掌握 Python基礎。比如說Python環境配置、數值運算、字符串操作、數據結構、判斷結構、循環結構以及模塊與包等等基礎語言，而且必須熟練掌握。當然熟練掌握的意思不是看過一遍理論基礎就行，還要懂得實踐和應用。因此，在學習 Python基礎語法的時候就要多敲敲代碼，做做相應的練習。

　　2、數據科學庫

科學計算庫的學習內容包括Numpy概述、Array數組、數組結構、數組類型、數值運算、排序操作、數組形狀操作、數組生成函數、常用生成函數等等。除此之外，數據科學庫還涉及數據分析處理庫、可視化庫Matplotlib和可視化庫Seaborn。

　　3、人工智能核心技術

說到人工智能，就不得不提機器學習、深度學習、自然語言處理等核心技術和實現原理。機器學習有各種算法需要學習，比如線性回歸算法、邏輯回歸算法、決策樹貝葉斯算法、KMEANS聚類、DBSCAN聚類。深度學習又涉及最優化與反向傳播、神經網絡、卷積神經網絡、卷積參數、自然語言處理、網絡模型等知識點。還有自然語言處理，也是人工智能工程師必須掌握的知識。

　　4、數據挖掘

數據挖掘就是從海量數據中“挖掘”隱藏信息。在商業環境中，企業希望讓存放在數據庫中的數據能“說話”，支持決策。所以，數據挖掘人工智能技術的一項重要應用。數據挖掘通常與計算機科學有關，并通過統計、在線分析處理、情報檢索、機器學習、專家系統和模式識別等諸多方法來實現上述目標。

　　5、圖像處理

為什么人工智能工程師一般都需要學習圖像處理?理由很簡單，圖像處理是AI技術的一個重要落地應用。在許多應用場景中，都有圖像處理的身影。我們談的無人駕駛、AI助手、人臉識別，都有圖像處理的重要應用。因此，對抗生成網絡、風格轉換、圖像補全、超分辨率重構等等都需要學習。

一般來說，人工智能工程師通常需要學習這一點。如果您能夠掌握上述知識和技術，則可以掌握人工智能算法的原理和算法，并將其應用于實際任務。如需了解更多關于人工智能的知識，請繼續關注中培偉業。