人工智能工程师的专业知识涵盖线性代数、概率论与数理统计、计算机原理等方面。而专业技能则包括编程能力、数据处理能力、机器学习和深度学习基础等。
专业知识：
1. 线性代数：线性代数是人工智能领域的核心基础知识之一，它涉及到矩阵运算、特征值和特征向量、线性方程组等方面的内容，这些都是进行算法优化和模型训练的基础。
2. 概率论与数理统计：在人工智能中，特别是在贝叶斯分类器、隐马尔可夫模型等算法中，概率论与数理统计知识是必不可少的。
3. 计算机原理：理解计算机如何执行任务是至关重要的，这包括数据结构（如数组、链表、树）以及算法（如排序、搜索等）的知识。
4. 深度学习：深度学习是当前人工智能领域的热点，它涉及多层感知机、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、生成对抗网络（GAN）等复杂的网络结构和算法。
5. 数学工具：高等数学中的微积分、优化理论、最优化方法等也是人工智能工程师必须掌握的技能，这些数学工具对于模型的理论基础和实际应用都至关重要。
6. 专业框架：例如TensorFlow、PyTorch等深度学习框架，以及SciKit-Learn、Pandas等数据分析和处理工具都是人工智能工程师日常工作中不可或缺的部分。
7. 编程语言：Python、C++等编程语言是实现人工智能算法的重要工具，特别是Python，因其简洁易读且拥有大量强大的库支持，成为AI工程师的首选语言。
8. 项目管理和团队协作：人工智能项目往往需要跨学科合作，因此良好的项目管理能力和团队合作精神也是非常重要的。
专业技能：
1. 编程能力：精通至少一门编程语言，如Python、Java或C++，并熟练运用NumPy、Pandas、Matplotlib等科学计算和数据处理库。
2. 数据处理能力：能够有效地收集、清洗、整理大规模数据集，为后续的分析和建模打下坚实的基础。
3. 机器学习和深度学习基础：掌握监督学习、无监督学习和强化学习的基本原理及应用，熟悉常用的机器学习算法和深度学习架构。
4. 模型调优与评估：具备使用各种技术对模型进行优化和评估的能力，以实现最佳的预测性能和模型稳定性。
5. 软件实践能力：通过实际项目经验，不断磨练解决复杂问题的能力，将理论知识成功转化为解决实际问题的工具和方法。
