2025 年成为人工智能工程师的终极路线图
- Rifx.Online
- Programming , Machine Learning , Data Science
- 25 Nov, 2024
介绍：乘风破浪的人工智能
世界正经历一场人工智能的淘金热，像谷歌、特斯拉和亚马逊这样的公司正在向人工智能投资数十亿美元。对于那些有抱负的人来说，人工智能工程师的角色已成为最有前途的职业之一，融合了尖端技术、解决问题的能力和创造力。如果你准备好迎接这个挑战，这份指南将带您通过逐步的、按周的路线图，帮助您在2025年开启人工智能职业生涯。
这份路线图提供了一个详细、现实的8个月学习计划。那么，让我们深入了解成为人工智能工程师所需的条件，并在这个激动人心的领域中占据一席之地！
在开始之前：人工智能是否适合你？🤔
并不是每个人都适合人工智能工程。这个领域需要在编码和数学方面有坚实的基础。如果这些不是你的强项，没关系——还有很多相关的角色，比如人工智能产品经理、人工智能伦理执行官和人工智能销售代表。但如果你对数字、逻辑和解决问题有天赋，人工智能工程可能是完美的选择。
第0周：进行研究 🕵️♂️
开始进行研究。很容易被华丽的广告或缺乏深度的“专家”课程所吸引。寻找免费的资源和可信赖的讲师。熟悉行业领袖和新兴趋势。
第1–2周：计算机科学基础 🔍
扎实的计算机科学基础至关重要。对于非计算机专业的学生来说，这里将学习 计算机是如何工作的，从 比特和字节 的基础知识到理解网络和编程逻辑。
资源：
- 可汗学院计算机科学 — 涵盖基础知识：比特、字节、网络和编程基础。
第3–4周：Python — 人工智能的语言 🐍
Python是人工智能的通用语言。花两周时间掌握基础知识，包括语法、控制结构和函数。同时，建立一个LinkedIn个人资料并开始与该领域的其他人建立联系。
资源：
- YouTube频道： Corey Schafer的Python教程
- YouTube频道： Code with Harry教程
作业： 制作一个展示您人工智能旅程的基本LinkedIn个人资料。
第5–6周：数据结构 💡
数据结构是任何人工智能程序的基础。理解它们对于编写能够处理大型数据集和复杂计算的高效代码至关重要。
资源：
- 查看上述任意播放列表。
第7-8周：Python深入探讨 🏊
现在您已经掌握了基础知识，深入研究Python。像迭代器、列表推导式、多线程和生成器等概念在处理大数据和构建复杂的AI模型时至关重要。
作业： 完善您的LinkedIn个人资料，并开始与其他AI专业人士互动。
第9–10周：网络与软技能 🌐
网络是你通向未来机会的桥梁。开始在LinkedIn上与AI影响者互动。对帖子进行深思熟虑的评论，分享你的学习经验，并建立可能在未来打开大门的联系。
第11-12周：SQL & 数据库 📊
人工智能在很大程度上依赖于数据，而数据通常存储在关系数据库中。SQL是一种强大的语言，用于管理和查询这些数据。学习SQL基础知识，并尝试构建一些示例数据库。
资源：
- SQLBolt 进行实践练习
第13–14周：使用Numpy和Pandas进行数据处理 📈
Numpy和Pandas是用于数据处理的Python库，使得执行复杂操作变得简单。这些技能将帮助你为AI模型准备数据。
资源：
- YouTube教程 Numpy和Pandas
第15–16周：人工智能的数学与统计 📐
数据科学和人工智能基于数学和统计。关注基本内容：线性代数、概率、微积分和统计。
资源：
- 可汗学院 — 了解数学基础。
第17–18周：探索性数据分析（EDA）🔍
EDA是数据分析的第一步，帮助您识别模式、异常和趋势。在Kaggle上练习真实数据集以掌握基础。
作业： 在Kaggle上选择三个数据集进行EDA。
第19-22周：机器学习 — 人工智能的核心 🤖
是时候深入了解机器学习（ML）了。首先了解基本的机器学习概念，如线性回归、分类、聚类和决策树。机器学习是人工智能的基础。
资源：
第23–24周：MLOps基础 ⚙️
MLOps，即机器学习运维，是将机器学习模型投入生产的过程。熟悉一下 Docker、Kubernetes 和 FastAPI。
资源：
- FastAPI 和 Docker 的 YouTube 教程
作业： 尝试使用 FastAPI 和 Docker 部署一个简单的 Python 模型。
第25–26周：构建您的作品集项目 🎒
进行展示您技能的项目。选择一个回归项目和一个分类项目，并包括部署以使其准备好进入职场。
资源：
- YouTube上的端到端项目教程
第27–28周：深入深度学习 🧠
了解神经网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其他高级概念。深度学习驱动着图像识别、语言模型和生成式人工智能等应用。
资源：
- TensorFlow 或 PyTorch 教程在YouTube上
作业： 构建一个小型深度学习项目。
第29-30周：专业化 — 自然语言处理或计算机视觉
选择一个专业方向：自然语言处理 (NLP) 或 计算机视觉 (CV)。AI 工程师通常在某一领域具有专业知识。
资源：
- NLP 和计算机视觉的 YouTube 播放列表
作业： 在你的专业领域完成一个迷你项目。
第31–32周：掌握LangChain和大型语言模型（LLMs）
LangChain和大型语言模型（LLMs）是人工智能领域的最新进展，需求量很大。LangChain特别适合用于构建对话式AI和其他基于语言模型的应用程序。
资源：
- LangChain 在YouTube上的教程
作业： 为你的简历实现一个基本的LangChain项目。
前行的旅程：终身学习
AI的世界发展迅速，因此持续学习至关重要。参与新项目，与AI社区互动，并不断进行实验。参加Kaggle竞赛，保持在GitHub上的活跃，并不断提升自己的技能。
下载您的路线图 PDF 📄
这是一个 PDF 指南，帮助您每周保持进度，包含检查清单和额外的提示，以保持组织和动力。
结论
这份路线图只是您人工智能职业旅程的开始。随着每一个新项目和技能的获得，您不仅在建立坚实的人工智能基础，还在塑造自己在这个蓬勃发展的领域中的故事。人工智能不仅仅是算法和代码；它是关于解决现实世界的问题、推动创新以及改变我们的生活方式。
将这份路线图作为您的指南，踏上一个充满挑战和回报的旅程。祝您在2025年及以后的成功！
