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問：除了掌握深度學習框架，AI 工程師還需要哪些技能？
來自社友的回答
@約翰尼德普：
AI 工程師必須要有極強的編程能力，那除此之外，一名合格的 AI 工程師還需要哪些技能？
首先，毫無疑問的是，AI 工程師要有過硬的數學基礎和技術能力。線性代數、概率與統計、微積分、資訊理論等數理知識是 AI 的基礎，要得心應手地處理這些數學概念需要花費大量的時間去學習。另外，熟練地使用 Python、R 等語言，知道特定的演算法工具包，明白如何在線上部署機器學習模型也是必不可少的能力。
對於在校學生來說，找准方向進入科研領域、繼續深造或者去 AI 公司實習了解主流框架的特點和用法，都是很好的學習機會。對於已經工作的開發者，回學校重新鍍金是個不錯的選擇，如果無法重新回校讀書，那麼應該結合公司業務學習相應的基礎知識，查漏補缺，這樣會更有目的性且耗時更低。
第二，很多公司要求機器學習工程師不僅要有高超的技術能力，了解各個模型和演算法的優缺點，同時還要有一定的業務能力。具體來講，AI 工程師應該明白用機器學習的方法看待商業問題，理解問題的痛點，能夠從數據中獲取必要的信息，然後通過模型產生商業價值，使 AI 技術真正為用戶服務。
總結起來，AI 工程師不僅要有技術，而且會被賦予更多產品、市場甚至是運營的職能，這樣的轉型是挑戰開發者價值觀的。天下沒有免費的午餐，要做出更好的產品和軟體， AI 工程師要付出更多的努力和更多的代價，重新審視自身與技術的關係，技術和產品的關係。
實際上，國內很多科技公司為開發者提供了大量的技術、資金、市場等資源的支持，幫助他們提升技術水平，磨練 AI 產品。
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