AI人工智能必备的技能：

一、懂工具

工欲善其事必先利其器，作为一名AI技术人员，必须树立终身学习的理念，在时刻与不断发展的框架、标准和范式保持同步的同时，还要能活学活用，在不同的任务场景中选用最合适的人工智能工具，以提高工作效率。下面列出业界几款比较流行的AI开发工具。

1、Azure；

2、Caffe；

3、CNTK；

4、Deeplearning4j；

5、Scikit-Learn；

6、Swift AI；

7、TensorFlow。

二、懂编程

从事AI项目开发和科学研究，并不限定使用某种特殊的编程语言，实际上你所熟练掌握的每一种编程语言都可以是人工智能的开发语言。

但是，目前较为高效且最流行的AI编程语言有Python、R语言、Lisp、Prolog和Java。Python目前名列所有AI开发语言中的第一位，号称是最接近人工智能的语言。

Python容易上手，并且提供了很多库，使得AI开发任务更容易。R是用于统计分析和操纵数据的最有效的语言和环境之一。R还有许多可用于机器学习的软件包，使得机器学习算法的实现变得容易，从而解决了与业务相关的问题。

Java易于使用、易于调试、跨平台的优良特性简化了大型项目的开发工作，并且提供了数据的图形表示以及更好的用户交互。

三、懂模型

AI技术人员面临的问题各种各样，用于解决这些问题的人工智能模型也种类繁多，不同的模型算法擅长处理特定类型的问题。

因此，AI技术人员需要清楚地了解每种模型的优点。当前，最流行的AI模型包括回归分析、决策树、随机森林、KNN、贝叶斯网络、人工神经网络、卷积神经网络和循环神经网络等。

四、懂业务

作为人工智能领域的技术人员，不仅要精通AI理论知识、工具模型和编程语言，更要拥有深厚的业务背景和紧紧把握AI发展的脉络和，在掌握扎实专业AI技能的同时具有与各种客户和商务人士深入交流沟通的能力。

这样这样，AI技术人员才能根据实际的业务场景和客户需求开发能够充分发挥AI潜能的软硬件系统和商业服务模式，重构新型AI商业逻辑，并对AI业务流程给出指导性建议。

AI技术人员包括数据分析师、模型算法科学家、数据科学家和机器学习工程师等。数据科学家和机器学习工程师的业务能力有许多重叠，但有明显侧重：数据科学家往往在机器学习、统计学和数学方面拥有更强的理论基础，而机器学习工程师通常拥有更强大的软件工程背景。