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人工智能工程师主要分为算法和应用两个大方向，目前算法方向需求比较大，薪酬比较高。 本文主要从计算机基础、数学基础、机器学习、深度学习、研究方向做了阐述。 计算机基础1 操作系统 操作系统是和硬件打交道的，学习它对于理解计算机的工作原理帮助非常大。下面推荐一些Linux操作系统方面的书籍：
2 数据结构和算法 熟悉一些常用的数据结构，比如栈、队列、散列表等，对做一些简单的数据处理有比较大的帮助。熟悉了查找、排序等算法有助于把复杂的逻辑简单化。推荐的书籍有：
3 编程语言 c 、python c 被称为编程语言里面最难学的，所以不要想着一下子把C 里面的所有内容理解完，先整体的熟悉它的语法结构，在做东西的过程中不断巩固。其实个人认为学习任何语言刚开始不能太纠结于它的底层实现，把它的语法结构和常用lib/module熟悉了就能做东西，用的同时翻看书籍来查看它的相关底层实现。拿面向对象语言（java/c ）来说，它的语法就是类、变量、函数，基本所有内容都是围绕这几个点展开的。下面也推荐一些书籍：
数学基础《深度学习》作者推荐了数学基础的几个方面：线性代数、概率论和信息论、数值计算、机器学习基本方法。 线性代数、概率统计这些大学我们都有学过，这个可以看下教材，至于其它几个方面，个人不太熟悉，可以根据自己的情况，围绕这几个方面进行学习。 机器学习机器学习范围比较广，不同的领域使用的机器学习算法千差万别，这里推荐几个比较容易上手资料：
工具 Pandas，Matlab、Octave等，Matlab是收费的，Octave和Matlab功能很相似，可以使用Octave。 竞赛平台 Kaggle，如果能在这上面竞赛获得不错的名次，对找工作帮助会比较大。 深度学习深度学习主要围绕神经网络展开，个人推荐的入门是吴恩达深度学习视频教程。
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