2024年AI初学者需要掌握的热门技能有哪些？

人工智能无疑是技术世界的最新进展之一。随着其在从医疗保健到游戏虚拟现实等广泛行业的增长和应用，它也带来了对人工智能专业人员的需求的巨大激增。人工智能领域并不是在公园里散步那么简单，但也不必担心。

2014 年全球人工智能市场价值 63 亿美元。快进十年，预计到 2024 年将达到惊人的 3059 亿美元。这可以归因于许多因素，例如深度学习和算法的突破；结合巨大的计算能力、资源和数据存储，AI不会停止！从中小企业到跨国公司，超过 80% 的企业都在其系统中采用人工智能，对于想要进入该领域的人来说，了解所需的所有基本人工智能技能至关重要。

本文将涵盖2024年在人工智能领域取得成功所需的1 项人工智能技能。让我们开始吧！

数学基础

掌握任何领域都需要掌握一套硬技能和软技能，无论专业是什么。人工智能领域也不例外。

一个人需要掌握的首要硬技能之一是数学。为什么数学是一项必须掌握的人工智能技能？数学与人工智能有什么关系？

人工智能系统主要是为了自动化大多数流程并更好地理解和帮助人类而构建的。人工智能系统构成了模型、工具、框架和逻辑，所有这些都构成了数学主题。线性代数、统计学和微分学等概念都是开启人工智能职业生涯的主要主题。让我们一一探讨。

线性代数

线性代数用于解决机器学习模型中的数据问题和计算。它是人们需要掌握的最重要的数学概念之一。大多数模型和数据集都表示为矩阵。线性代数用于数据预处理、转换和评估。让我们看看一些主要的使用领域。

线性代数的图形表示

数据表示

数据是训练模型至关重要的第一步。但在此之前，数据需要先转换为数组，然后才能输入模型。对这些数组执行计算，以张量或矩阵的形式返回输出。此外，缩放、旋转或投影方面的任何问题都可以显示为矩阵。

矢量嵌入

矢量用于组织数据并包含大小和方向。矢量嵌入涉及利用机器学习和人工智能。在这里，训练特定的工程模型将不同类型的图像或文本转换为向量或矩阵的数字表示。使用向量嵌入可以极大地改进数据分析并获得见解。

降维

当我们想要减少数据集中的特征数量同时保留尽可能多的信息时，可以使用此技术。通过降维，高维数据被变换到低维空间。它降低了模型复杂性并提高了泛化性能。

统计数据

统计是通过分析和呈现原始数据发现看不见的模式所需的另一个数学概念。必须掌握的两个常见统计主题如下。

推论统计

推论统计使用样本对更大的数据进行概括。我们可以做出估计并预测未来的结果。通过利用样本数据，推论统计可以进行推论操作来做出预测。

描述性统计

在描述性统计中，描述的特征和呈现的数据都是纯事实的。使用分布、方差或集中趋势等指标根据已知数据进行预测。

微分学

微分学是从函数中求导数的过程。该导数测量函数速率的变化。在使用深度学习或机器学习算法和模型时，微积分起着至关重要的作用。它们帮助算法从数据中获取见解。简而言之，它们处理数量变化的速率。

微分学还可以用于算法优化和模型函数。它们测量函数在输入变量变化时如何变化。应用后，从数据中学习的算法会得到改进。

那么微积分在人工智能中的作用是什么？

嗯，在人工智能中，我们主要处理成本函数和损失函数。为了找到这些函数，我们需要找到最大值或最小值。为此，需要对所有参数进行更改，这很麻烦，即耗时且昂贵。这就是梯度下降等技术发挥作用的地方。它们用于分析当输入改变时输出如何改变。

事实证明，数学是人工智能技能列表中的基础步骤，有助于处理数据、学习模式和获得见解。

编程基础

在该领域取得成功所需的首要人工智能技能之一就是编程。通过编程，人们可以将人工智能理论和概念应用到应用程序中。例如，它可以作为构建深度学习和机器学习模型并对其进行训练的构建块。另一个例子是帮助清理、分析和操作数据。

一些人可能会认为，人工智能复杂性的提高将使编程技能变得不那么重要。这些系统和算法有其局限性。程序员可以极大地提高这些系统的效率。大多数行业都将人工智能纳入其运营中，对熟练编码员的需求很高。它还将使一个人在这个竞争激烈的就业市场中保持相关性。

使用的编码语言有很多，最常见的是 C、C++、Java 和 Python。让我们仔细看看它们。

Python

Python 是开发人员最流行的编程语言之一。它是一种解释性语言，这意味着它不需要翻译成机器语言指令来运行程序。Python被认为是一种通用的过程语言，可以跨领域和行业使用。

为什么 Python 如此受欢迎？

兼容多种操作系统，具有非常高的灵活性；无需开发复杂的代码。

Python大大减少了执行代码行数，减少了执行所需的时间。

它提供了大量预构建的库，例如用于科学计算的 NumPy 和用于高级计算的 SciPy。

C++

C++ 是一种多功能且功能强大的编程语言，可用于构建高性能人工智能系统。它是程序员中第二受欢迎的选择，特别是在可扩展性和性能至关重要的领域。

它们运行模型的速度比 Python 等解释语言快得多。C++。使用 C++ 的另一个优点是它们能够与其他语言和库交互。

• 作为一种编译语言，C++ 具有高性能，适合构建需要高计算能力的系统。
• C++ 更容易用于性能优化和内存使用。
• 另一个重要的方面是C++可以在不同的平台上运行，使得在不同的环境中部署应用程序变得容易。

C++ 拥有广泛的库和框架，是一种强大而灵活的语言，适合在生产过程中开发深度学习和机器学习。

框架和库

人工智能中的框架和库是指提供构建和运行模型的所有基本组件的预构建包。它们通常包括算法、数据处理工具和预训练模型。这些框架是实现机器学习和深度学习算法的基础。框架消除了手动编码或从头开始编码的需要，这对于企业构建人工智能应用程序来说非常经济高效。那么为什么要使用人工智能框架呢？

• 框架配备了预先实现的算法、优化技术和数据处理实用程序，可帮助开发人员解决特定问题。这有利于应用程序开发流程。
• 正如前面所讨论的，框架非常具有成本效益。由于预制组件的可用性，开发成本得到了极大的抑制。与传统方法相比，公司能够以更高效的方式和更短的时间创建应用程序。

框架大致可以分为

• 开源框架
• 商业框架

让我们深入研究一下它们。

开源框架

根据开源许可发布的框架是开源框架。用户可以将其用于任何目的。它们可以免费使用，通常包含源代码并允许派生作品。在活跃社区的支持下，人们可以找到大量用于故障排除和学习的资源。

商业框架

与开源框架不同，商业框架是由特定品牌开发和许可的。用户使用该软件的功能受到限制，并且可能需要缴纳额外费用。商业框架通常有专门的支持，以防万一遇到任何问题。由于这些框架属于特定公司所有，因此人们可以找到通常以用户为中心的高级功能和优化。

关于框架的类型就足够了。让我们探索您可以添加到人工智能技能列表中的基本框架和库。

PyTorch

PyTorch是Meta于2016年开发的开源库，主要应用于深度学习、计算机视觉、自然语言处理等领域。由于开发人员努力改进其结构，它很容易学习，使其与传统编程非常相似。由于 PyTorch 中的大多数任务都可以自动化，因此可以大幅提高生产力。PyTorch 拥有庞大的社区，为开发人员和研究人员提供了大量支持。GPyTorch、Allen NLP 和 BoTorch 是一些流行的库。

TensorFlow

TensorFlow是Google于2015年开发的开源框架。它支持多种分类和回归算法，用于机器学习和深度学习的高性能数值计算。AirBnB、eBay 和可口可乐等巨头都在使用 TensorFlow。它提供了简化和抽象，使代码保持较小且更高效。TensorFlow 广泛用于图像识别。还有 TensorFlow Lite，可以在移动和边缘设备上部署模型。

MLX

与我们之前讨论的框架非常相似，MLX也是 Apple 开发的开源框架，用于在 Apple 设备上部署机器学习模型。与 PyTorch 和 TensorFlow 等其他框架不同，MLX 提供独特的功能。MLX 专为 Apple M1、M2 和 M3 系列芯片而构建。它利用神经引擎和 SIMD 指令，与在 Apple 硬件上运行的其他框架相比，显着提高了训练和推理速度。结果是：iPhone、iPad 和 Mac 上的体验更流畅、反应更灵敏。MLX 是一个功能强大的软件包，为开发人员提供卓越的性能和灵活性。一个缺点是，作为一个相当新的框架，它可能无法提供 TensorFlow 和 PyTorch 等经验丰富的同类框架的所有功能。

SciKit-learn

SciKit-learn是一个免费的开源 Python 库，用于基于 NumPy、SciPy 和 Matplotlib 构建的机器学习。它提供干净、统一和简化的 API，并配有全面的文档和教程、数据挖掘和机器学习功能。一旦开发人员了解一种模型类型的基本语法，切换到另一种模型或算法就很容易。SciKit-learn 提供了广泛的用户指南，可快速访问从多标签算法到协方差估计等资源。它多种多样，可用于较小的原型到更复杂的深度学习任务。

Keras

Keras是一个开源的高级神经网络 API，可在其他框架上运行。它是 TensorFlow 库的一部分，我们只需几行代码即可定义和训练神经网络模型。Keras 提供简单且一致的 API，减少了运行通用代码的时间。它还需要更少的原型设计时间，这意味着可以在更短的时间内部署模型。Uber、Yelp 和 Netflix 等巨头都使用 Keras。

数据工程

21世纪是大数据时代。数据是推动人工智能背后创新的关键因素。它为企业提供信息，以简化其流程并做出符合其业务目标的明智决策。随着物联网、社交媒体和数字化的爆炸式增长，数据量急剧增加。但面对如此海量的数据，收集、分析和存储是相当具有挑战性的。这就是数据工程发挥作用的地方。它主要用于构建、安装和维护系统和管道，帮助组织有效地收集、清理和处理数据。

尽管我们在前面的一节中介绍了统计，但它在数据工程中也发挥着重要作用。这些基础知识将帮助数据工程师更好地理解项目需求。统计有助于从数据中得出推论。数据工程师可以利用统计指标来衡量数据库中数据的使用情况。对描述性统计有基本的了解是很有好处的，比如根据收集的数据计算百分位数。

现在我们已经了解了什么是数据工程，我们将更深入地了解数据工程在人工智能中的作用。

数据采集

顾名思义，数据收集是从各种来源收集数据以提取有洞察力的信息。我们在哪里可以找到数据？数据可以从各种来源收集，例如在线跟踪、调查、反馈和社交媒体。企业利用数据收集来优化工作质量、做出市场预测、寻找新客户并做出有利可图的决策。数据收集有三种方式。

第一方数据收集

在这种数据收集形式中，数据是直接从客户处获取的。这可以通过网站、社交媒体平台或应用程序进行。第一方数据准确、可靠，无中间人参与。这种形式的数据收集是指客户关系管理数据、订阅、社交媒体数据或客户反馈。

第二方数据收集

第二方数据收集是从值得信赖的合作伙伴收集数据的地方。这可能是品牌之外的企业收集数据。这与第一方数据非常相似，因为数据是通过可靠来源获取的。品牌利用第二方数据来获得更好的洞察并扩大业务规模。

第三方数据收集

在这里，数据是从与业务或客户无关的外部来源收集的。这种形式的数据是从各种来源收集的，然后出售给各种品牌用于营销和销售目的。第三方数据收集提供的受众范围比前两者要广泛得多。但这是有代价的；数据必须可靠，并且不会在遵守隐私法的情况下收集。

数据整合

数据集成的历史可以追溯到 80 年代。主要目的是使用业务规则来抑制关系数据库的差异。那时，数据集成更多地依赖于物理基础设施和有形存储库，这与今天的云技术不同。数据集成涉及将来自不同来源的各种数据类型合并到一个数据集中。这可用于运行应用程序并辅助业务分析。企业可以利用此数据集做出更好的决策、推动销售并提供更好的客户体验。

从金融到物流，几乎每个行业都存在数据集成。让我们探讨一些不同类型的数据集成方法。

手动数据集成

这是数据集成最基本的技术。通过手动数据集成，我们可以完全控制集成和管理。数据工程师可以进行数据清理、重新组织，并手动将其移动到所需的目的地。

统一数据访问集成

在这种形式的集成中，数据会一致地显示以方便使用，同时将数据源保留在其原始位置。它很简单，提供统一的数据视图，提供多个系统或应用程序连接到一个源，并且不需要高存储空间。

基于应用程序的数据集成

在这里，利用软件来定位、获取和格式化数据，然后将其集成到所需的目的地。这包括与各种数据源的预构建连接，以及在必要时能够连接到其他数据源。通过基于应用程序的数据集成，由于自动化，数据传输可以无缝进行并使用更少的资源。它也易于使用，并不总是需要技术专业知识。

通用存储数据集成

随着数据量的增加，公司正在诉诸更常见的存储选项。与统一访问集成非常相似，信息在复制到数据仓库之前会经历数据转换。通过随时访问一个位置的数据，我们可以在需要时运行业务分析工具。这种形式的数据集成提供了更高的数据完整性，并且在数据主机系统上不那么费力。

中间件数据集成

在这里，集成发生在应用层和硬件基础设施之间。中间件数据集成解决方案将数据从各种应用程序传输到数据库。使用中间件，网络系统可以更好地通信，并可以以一致的方式传输企业数据。

机器学习方法和算法

可以根据其处理的数据进行调整和发展的计算机程序是机器学习算法。它们被称为训练数据，本质上是通过输入的数据进行学习的数学数据。机器学习算法是当今使用最广泛的算法之一。它们被集成到几乎所有形式的硬件中，从智能手机到传感器。

机器学习算法可以根据其目的以不同的方式进行分类。我们将深入研究它们中的每一个。

监督学习

在监督学习中，机器通过示例进行学习。他们从之前学习的数据中获得推论，从而使用标记数据获取新数据。该算法识别数据中的模式并做出预测。该算法进行预测并由开发人员进行纠正，直到达到高精度。监督学习包括

分类 – 算法从观测值中进行推论，并确定新观测值属于哪个类别。

回归 – 在回归中，理解各种变量之间的关系，重点放在一个因变量和一系列其他变化变量上，这对于预测和预测很有用。

预测 – 这是根据过去和现在的数据做出未来预测的过程。

无监督学习

在无监督学习中，算法分析数据以获得模式。机器研究可用数据并推断相关性。该算法解释大数据并尝试以结构化方式组织数据。无监督学习包括

• 降维——这种形式的无监督学习减少了为查找所需信息而考虑的变量数量。
• 聚类——这涉及根据某些定义的标准对相似的数据集进行分组。

半监督学习

半监督学习（SSL）是一种机器学习技术，它利用一小部分标记数据和大量未标记数据来训练预测模型。通过这种形式的学习，可以减少手动注释的费用并缩短数据准备时间。半监督学习充当监督学习和无监督学习之间的桥梁并解决它们的问题。SSL 可以解决从分类和回归到关联和聚类等一系列问题。由于存在大量未标记数据并且相对便宜，因此 SSL 可用于大量应用程序而不会影响准确性。

让我们探讨一些常见的机器学习算法。

逻辑回归

逻辑回归是监督学习的一种形式，用于根据先前的观察来预测“是”或“否”的概率。这些预测基于一个或几个现有自变量之间的关系。事实证明，逻辑回归在数据准备活动中至关重要，它可以在提取、转换和加载过程中将数据集放入预定义的容器中以暂存信息。

决策树

决策树是一种监督学习算法，它创建一个流程图来根据数值预测做出决策。与其他监督学习算法不同，我们也可以解决回归和分类问题。通过学习简单的决策规则，可以预测目标变量的类别或值。决策树非常灵活，并且有多种形式可供业务决策应用程序使用。他们使用不需要太多清理或标准化的数据，也不需要花费太多时间来训练新数据。

朴素贝叶斯

朴素贝叶斯是一种概率机器学习算法，用于各种分类问题，例如训练高维数据集的文本分类。它是一种基于贝叶斯定理的强大预测建模算法。使用这种算法构建模型和进行预测要快得多，但开发它们需要很高的专业知识。

随机森林

随机森林是一种著名的机器学习算法，用于分类和回归任务，也使用监督学习方法。即使没有超参数调整，它也能产生很好的结果。由于其简单性和多样性，它是机器学习从业者的首选算法。随机森林是一种分类器，它包含给定数据集不同子集上的多个决策树，并找到平均值以优化该数据集的准确性。

K 最近邻 (KNN)

KNN 是一种简单的算法，它存储所有可用的案例并对新数据进行分类。它是一个监督学习分类器，用于利用邻近度进行预测。尽管它可用于分类和回归任务，但通常它被用作分类算法。它可以处理分类数据和数值数据，使其能够灵活地处理不同类型的数据集以执行分类和回归任务。由于其简单且易于实施，它是开发人员的常见选择。

机器学习算法对于利用人工智能技能并在人工智能领域取得成功的职业生涯非常重要。在本节中，我们介绍了不同类型的机器学习算法和一些常见技术。让我们转向下一个人工智能技能——深度学习。

深度学习

人工智能的最新进展可以归功于深度学习，从 ChatGPT 等大型语言模型到 Tesla 等自动驾驶汽车。

那么深度学习到底是什么？

深度学习是人工智能的一个子领域，它试图通过处理数据来在机器中复制人脑的工作方式。深度学习模型分析文本、图像和其他形式的数据中的复杂模式，产生准确的见解和预测。深度学习算法需要数据来解决问题；在某种程度上，它是机器学习的一个子领域。但与机器学习不同的是，深度学习构成了一种称为神经网络的多层算法结构。

神经网络是试图复制人脑复杂功能的计算模型。神经网络具有多层互连的节点，可以处理数据并从数据中学习。通过分析数据中的层次模式和特征，神经网络可以学习数据的复杂表示。

神经网络的类型

本节将讨论深度学习中常用的架构。

卷积神经网络

卷积神经网络 (CNN) 是专为对象检测、图像分割和对象识别等任务而设计的深度学习算法。它们可以大规模自主提取特征，无需手动特征工程并提高效率。CNN 用途广泛，可应用于计算机视觉和 NLP 等领域。ResNet50 和 VGG-16 等 CNN 模型可以适应少量数据的新任务。

前馈神经网络

FNN，也称为深度网络或多层感知器 (MLP)，是一种基本的神经网络，其中输入在一个方向上进行处理。FNN 是最早实现的也是最成功的学习算法之一。FNN 包含输入层、输出层、隐藏层和神经元权重。输入神经元接收穿过隐藏层并通过输出神经元离开的数据。

循环神经网络

RNN 是最先进的算法，可处理时间序列和自然语言等序列数据。它们维持一种内部状态，捕获有关先前输入的信息，使它们适合语音识别和语言翻译，例如 Siri 或 Alexa。RNN 是语音、文本、音频、视频等序列数据的首选算法。

深度学习包含许多子类型，我们将探讨其中的一些子类型。

计算机视觉

计算机视觉（CV）是近年来蓬勃发展的人工智能领域。这要归功于当今生成的大量数据（每天共享大约 30 亿张图像）。计算机视觉的历史可以追溯到 20 世纪 50 年代。

什么是计算机视觉？

计算机视觉是人工智能的一个子领域，它训练机器和计算机像我们一样解释周围的环境。简单来说，它赋予机器视觉的力量。在现实世界中，这可以采取手机上的面部解锁或 Instagram 上的滤镜的形式。

自然语言处理（NLP）

加速深度学习、自然语言处理或 NLP 的另一个子领域是赋予机器处理和理解人类语言的能力。我们都以某种形式使用过 NLP 技术，例如亚马逊的 Alexa 或三星的 Bixby 等虚拟助手。这项技术通常基于机器学习算法来分析示例并根据统计数据做出推断，这意味着机器接收的数据越多，结果就越准确。

NLP 如何让企业受益？

NLP 系统可以分析和处理来自不同来源（从新闻报道到社交媒体）的大量数据，并提供有价值的见解来评估品牌的表现。通过简化流程，该技术可以使数据分析更加高效和有效。

NLP 技术有不同的形式和规模，包括聊天机器人、自动完成工具、语言翻译等等。学习掌握 NLP 的一些关键方面包括

• 数据清理
• 代币化
• 词嵌入
• 模型开发

拥有强大的 NLP 和计算机视觉基础知识可以为计算机视觉工程师、NLP 工程师、NLP 分析师等高薪职位打开大门。

模型部署

模型部署是将上述所有内容联系在一起的最后一步。这是在有限的环境中促进可访问性及其操作的过程，他们可以在其中做出预测并获得见解。在这里，模型被集成到更大的系统中。这些预测可供公众使用。由于测试和扩展或模型开发和训练之间的差异等不同原因，这可能会带来挑战。但通过正确的模型框架、工具和流程，这些问题是可以克服的。

传统上，模型部署在本地服务器或计算机上，这限制了它们的可访问性和可扩展性。快进到今天，借助 Amazon Web Services 和 Azure 等云计算平台，部署变得更加无缝。他们改进了模型的部署方式、管理资源以及处理扩展和维护复杂性的方式。

让我们看看模型部署的一些核心功能。

可扩展性

模型可扩展性是指模型在不影响性能或准确性的情况下处理大量数据的能力。它涉及

• 根据需求在云平台上扩展或缩减
• 它确保最佳性能并使其更具成本效益
• 提供负载平衡和自动扩展——这对于处理不同的工作负载和确保高可用性至关重要
• 帮助衡量系统是否能够处理不断增加的工作负载以及它的适应性如何

可靠性

这是指模型以最少的错误执行预期任务的情况。可靠性取决于几个因素。

• 冗余是指在出现故障或不可用的情况下对关键资源进行备份。
• 进行监控是为了在部署期间评估系统并解决出现的任何问题。
• 测试验证系统部署前后的正确性。
• 错误处理是系统如何从故障中恢复而不影响功能和质量。

云端部署

下一步是选择特定于我们要求的部署环境，例如成本、安全性和集成功能。云计算在过去十年中取得了长足的进步。在最初几年，云模型部署选项非常有限。

什么是云部署？

它是不同变量的排列，例如分布式框架的所有权和可访问性。它充当虚拟计算环境，我们可以根据要存储的数据量以及基础设施的控制者来选择部署模型。

私有云

这是公司构建、运营和拥有数据中心的地方。跨国公司和大品牌经常采用私有云来实现更好的定制和合规性要求，尽管这需要在软件和人员配置上进行投资。私有云最适合希望良好控制数据和资源并控制成本的公司。它非常适合存储只有授权人员才能访问的机密数据。

公有云

公共云部署涉及托管基础设施和软件共享数据中心的第三方提供商。与私有云不同，可以节省基础设施和人员成本。它们易于使用且更具可扩展性。

混合云

它是一种将私有云与公共云相结合的云类型。它们促进数据的移动和应用程序在两个环境之间的移动。混合平台提供更多

• 灵活性
• 安全
• 部署选项
• 遵守

在数百家云提供商中选择合适的公共云提供商可能是一项艰巨的任务。

监控模型性能

部署模型后，下一步就是监控模型。

为什么要监控模型的性能？

模型通常会随着时间的推移而退化。从部署开始，模型的性能就开始慢慢下降。这样做是为了确保它们按预期且一致地执行。在这里，我们跟踪已部署模型的行为并对其进行分析和推断。接下来，如果模型在生产中需要任何更新，我们需要实时视图来进行评估。这可以通过验证结果来实现。

监控可分为：

• 操作级监控需要确保系统使用的资源健康，否则将采取行动。
• 功能级别监控是我们监控输入层、模型和输出预测的地方。

资源优化

资源优化是模型部署的一个关键方面。当资源有限时，这尤其好。

优化资源的一种方法是调整模型本身。让我们探索一些方法。

简化

优化模型的一种方法可能是采用组件或操作更简单、更少的模型。我们如何做到这一点？通过使用以下功能：

• 具有较小架构的模型
• 层数较少的模型
• 具有更快激活函数的模型

修剪

修剪是删除模型中不需要的、对输出贡献不大的部分的过程。它涉及减少模型中的层数或连接数，使其更小、更快。一些常见的修剪技术是

• 权重修剪
• 神经元修剪

量化

模型量化是另一种使模型更加优化的方法。这涉及减少模型中使用的数值的位宽。与之前的模型优化方法非常相似，量化可以降低模型的内存和存储需求，并提高推理速度。

这总结了走人工智能道路所需的人工智能技术技能。但是等等，还有更多；我说的是软技能。软技能到底是什么？它们为何如此重要？下一节将详细讨论这一点。