人工智能技术栈学者指出关键领域

智能制造网讯 —— 人工智能（AI）作为当今世界的风潮技术，其发展与应用深刻影响着各行各业。然而，想要成为人工智能领域的专家或从业者，并非一蹴而就的事情。要想在这片红海中生存下来，首先需要掌握哪些关键技术？以下是学者们普遍认为的人工智能领域必备技能和知识点。

1. 机器学习

监督学习：通过标注数据进行训练，让模型学习识别模式。

无监督学习：不依赖标注数据，可以自我发现数据中的结构。

强化学习：通过与环境交互来改善行为。

2. 深度学习

神经网络设计与优化

包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）等。

自然语言处理(NLP)

包括语音识别、文本分类、情感分析等多个子领域。

数据科学

数据预处理

清洗、特征选择和提取、异常值检测等步骤对模型性能至关重要。

计算机视觉

让计算机能够像人类一样理解图像和视频内容，对于自动驾驶、安全监控等行业尤为关键。

量子计算基础

随着量子计算的崛起，这门课将越来越受到重视，涉及到量子比特操作原理以及编程语言如Q#或Qiskit。

云计算平台管理

包括AWS, Azure, Google Cloud Platform, AliCloud等大型云服务提供商的使用经验和技能，为后续构建自己的AI项目打下坚实基础。

AI伦理与法规遵从性

了解并适应不断变化的人工智能伦理标准，以及如何确保AI系统符合相关法律法规要求，如GDPR.

持续教育与研究能力开发

随着新技术的不断涌现，如边缘计算、大规模分布式系统、高级可解释性模型等，要持续跟进新的趋势，并培养解决实际问题的创新思维能力，是实现终身价值最大化的一个重要途径。