想象2025 年没有学位，是否获得一份高薪的人工智能工程师工作？
听起来难以置信？其实不然。
人工智能的世界发展迅速，公司不再只看文凭，他们看重的是技能。
进入科技行业的旧规则正在逐渐消失。
如今，自学成才者、转行者和人工智能爱好者正在证明，实践经验和实际项目比正规教育更重要。
最好的部分是什么？
对人工智能人才的需求正在激增，现在是进入该行业的最佳时机。
但是你从哪里开始呢？
如果你对人工智能很着迷，但又不知道如何进入这个领域，别担心我会帮你的。
本指南将指导你如何成为一名人工智能工程师并在 2025 年获得聘用，即使你没有任何经验或来自完全不同的背景。
一、什么是人工智能及其子集？
人工智能 (AI) 就像是给机器赋予大脑。它是一门创建系统的科学，该系统可以执行需要人类智能才能完成的任务。
想想诸如理解语言、识别图像，甚至下棋之类的事情。
现在，人工智能是一个大框架，在它之下，我们有几个关键领域：
1、机器学习（ML）
想象一下，音乐家通过反复聆听歌曲来学习演奏。他们不需要记住特定的指令，而是随着时间的推移识别模式、节奏和音符。
同样，机器学习用数据训练算法，让它们无需明确编程即可识别模式并做出预测。
深入挖掘的资源：
- Coursera 的 Andrew Ng 机器学习课程：一门分解机器学习概念的适合初学者的课程。
- Google 的机器学习速成课程：提供实践练习和互动课程。
2、深度学习
这就像是 ML 的高级版本。深度学习受到人类大脑结构的启发，使用多层神经网络来分析数据。这就是语音助手和图像识别背后的魔力。
可供探索的资源：
- Coursera 上 Andrew Ng 的深度学习专业化课程：深入研究神经网络的合系列课程。
- fast.ai 的面向程序员的实用深度学习：专注于实际应用的实践课程。
3、自然语言处理（NLP）
有没有想过聊天机器人如何理解和响应您的查询？
这就是 NLP 的实际应用。它使机器能够掌握、解释和生成人类语言。
入门资源：
- 使用 Python 进行自然语言处理（书籍）：使用 Python 进行 NLP 任务的指南。
- 斯坦福的 NLP 课程：提供著名 NLP 课程的幻灯片和材料。
4、计算机视觉
该领域使机器能够解读图像或视频中的视觉信息。这就是你的手机如何识别你的脸，或者自动驾驶汽车如何感知周围环境。
更多学习资源：
- Coursera 的计算机视觉基础知识：计算机视觉基础知识的介绍。
- PyImageSearch 的教程*：有关计算机视觉项目的实用指南和教程。
通过探索这些子集，您将全面了解 AI 及其多样化应用。
二、 什么是AI工程？
1、什么是AI工程？
人工智能工程是构建智能系统的一门手艺。
它是设计、开发和部署能够解决实际问题的人工智能模型的过程。
与专注于基于规则的系统的传统软件工程不同，人工智能工程涉及创建能够学习和适应的系统。
例如，人工智能工程师不必编写一个系统来通过预定义规则识别垃圾邮件，而是开发一个模型，通过分析大量电子邮件数据来学习识别垃圾邮件。
这种方法可以提高灵活性和准确性，尤其是在复杂情况下。
2、 谁是 AI 工程师？
AI 工程师就像现代巫师，将计算机科学、数学和领域专业知识融为一体，打造智能应用程序。
他们设计能够处理信息、从中学习并做出明智决策的算法。
在他们的工具包中，你会发现：
编程技能：精通 Python 或 R 等语言。
数学知识：扎实掌握统计学、线性代数和微积分。
领域专业知识：了解 AI 解决方案将应用的具体领域，无论是医疗保健、金融还是娱乐。
人工智能工程师经常与数据科学家、软件开发人员和业务分析师合作，将人工智能解决方案变为现实。
3、人工智能工程师做什么？他们的职责是什么？
AI 工程师身兼数职。他们的日常任务可能包括：
人工智能工程师做什么？他们的职责是什么？
- 数据收集和预处理： 收集相关数据并清理以确保质量。这可能涉及处理缺失值、规范化数据或将其转换为可用格式。
- 模型开发： 设计和训练机器学习模型。这涉及选择正确的算法、调整参数以及确保模型的性能符合所需标准。
- 集成： 将 AI 模型嵌入现有系统或应用程序中，确保它们与其他软件组件无缝协作。
- 监控和维护： 部署后，AI 模型需要定期监控以确保其继续表现良好。这可能涉及使用新数据重新训练模型或调整模型以应对不可预见的情况。
- 协作： 与其他团队密切合作，以了解需求、交流发现并实施符合业务目标的解决方案。
本质上，人工智能工程师弥合了理论人工智能概念与实际应用之间的差距，将想法转化为有形的产品。
4、为什么要使用 AI 工程？
你可能会想，“我为什么要涉足人工智能工程？”
好吧，以下是几个令人信服的理由：
5、为什么要使用 AI 工程？
- 需求旺盛： 科技行业对人工智能专业人员的需求旺盛。各大公司都渴望利用人工智能来保持竞争力，这导致与人工智能相关的职位数量激增。
- 丰厚薪水： 人工智能工程师是科技界收入最高的人群之一。在美国，人工智能工程师的平均年薪约为 175,000 美元。
- 创新工作： 人工智能工程提供了从事突破性项目的机会，从开发自动驾驶汽车到创建个性化的医疗保健解决方案。
- 面向未来的职业： 随着人工智能的不断发展，对熟练的人工智能工程师的需求只会增长，从而确保稳定而令人兴奋的职业道路。
踏上人工智能工程之旅意味着让自己站在技术创新的前沿。
6、 人工智能工程师和机器学习工程师有什么区别？
乍一看，人工智能工程师和机器学习 (ML) 工程师的角色似乎相同，但有一个细微的区别：
人工智能工程师和机器学习工程师有什么区别？
- AI 工程师： 专注于更广泛的人工智能应用，包括机器学习，也涵盖机器人、专家系统和自然语言处理等领域。
- ML 工程师： 专门从事机器学习，专注于设计和实施允许机器从数据中学习的算法。
简单来说，虽然所有 ML 工程师都在 AI 领域工作，但并非所有 AI 工程师都局限于机器学习。
AI 工程是一个更广泛的领域，机器学习是其中的一个重要子集。
7、 我需要学位才能成为人工智能工程师吗？
我需要学位才能成为人工智能工程师吗？
好消息是：成为 AI 工程师并不一定需要正式学位。 科技行业更看重技能和经验，而非传统资历。
许多专业人士通过自学、在线课程和实践项目转型成为 AI 工程师，而非传统的计算机科学学位。
虽然拥有学位可以提供系统化的学习和交流机会，但这并不是一项严格的要求。
许多公司，包括谷歌和 IBM 等大型科技巨头，都采用了基于技能的招聘方式，优先考虑实践知识而不是正规教育。
如果你是自学成才或来自不同背景，进入人工智能工程领域的关键是：
- 建立强大的投资组合——在 GitHub 等平台上展示您的 AI 项目。
- 获得实践经验——研究现实世界的人工智能问题、为开源项目做出贡献或参加黑客马拉松。
- 获得相关认证——Coursera、Udacity 和 edX 等平台的在线课程和认证可以验证您的专业知识。
- 与 AI 专业人士建立联系——加入 AI 社区，参加聚会，并在 LinkedIn 上与专业人士建立联系。
只要有奉献精神和战略方法，你绝对可以成为一名无需学位的人工智能工程师。
8、人工智能工程师的平均工资是多少？
人工智能工程师的平均工资是多少？
人工智能工程最吸引人的方面之一是其高收入潜力。
截至 2025 年，美国人工智能工程师的平均年薪约为 175,000 美元（aijobs.net）。
但是，薪水可能会因以下因素而有所不同：
- 经验水平：入门级 AI 工程师的起薪通常为每年 90,000 至 120,000 美元左右，而经验丰富的专业人士每年可赚200,000 美元以上。
- 地点： 旧金山、纽约和西雅图等科技中心的人工智能工程师往往能获得更高的薪水。
- 行业： 金融、医疗保健和自主系统领域的人工智能职位的薪酬通常比传统软件开发职位更高。
此外，高级人工智能工程师或在Google DeepMind、OpenAI 或特斯拉等顶级公司担任研究职位的人员可以获得超过****30 万美元的薪水，尤其是加上奖金和股票期权。
如果您正在寻找一份收入丰厚、面向未来的职业，人工智能工程无疑是最好的领域之一。
三、人工智能工程师的类型
人工智能工程师的类型
人工智能工程是一个广阔的领域，根据你的兴趣，你可以专攻不同的领域。以下是一些主要的人工智能工程师类型：
- 机器学习工程师——专注于构建机器学习模型和优化算法。
- 深度学习工程师——专门设计用于图像识别和语音处理等任务的神经网络。
- 计算机视觉工程师——使用处理和分析视觉数据的人工智能模型，例如面部识别或自动驾驶汽车。
- 自然语言处理 (NLP) 工程师——开发理解人类语言的人工智能系统，例如聊天机器人和虚拟助手。
- 人工智能研究科学家——进行人工智能领域的前沿研究，致力于先进的模型和新颖的算法。
- 机器人工程师——为自动化、制造甚至太空探索构建人工智能机器人。
每个角色都需要略有不同的技能，但都属于人工智能工程的广泛范畴。
四、 人工智能工程需要学习的顶级技能
人工智能工程需要学习的顶级技能
要想成为一名成功的 AI 工程师，你需要兼具技术技能和软技能。以下是基本技能的细分：
1.编程语言
编码是 AI 工程的支柱。Python 因其简单性和丰富的生态系统而成为使用最广泛的语言，但您也应该熟悉 R、Java 和 C++。
学习人工智能编程的资源：
- Python 数据科学和机器学习训练营 (Udemy)
- 使用 Python 自动化枯燥工作（免费书籍）
2. 数学与统计学
人工智能依赖于线性代数、概率和微积分等数学概念。这些领域的坚实基础至关重要。
资源：
- 机器学习数学（Coursera）
- 3Blue1Brown 的线性代数 YouTube 系列
3.机器学习与深度学习
必须了解 ML 和深度学习框架，例如 TensorFlow 和 PyTorch。
资源：
- fast.ai 为程序员提供的实用深度学习
- Andrew Ng 的深度学习专业课程（Coursera）
4.数据结构与算法
AI 工程师经常处理大型数据集并优化算法以获得更好的性能。了解如何使用树、图和哈希表等数据结构至关重要。
资源：
- GeeksforGeeks 数据结构和算法指南
- MIT 开放式课程——算法导论
5.云计算与大数据
由于 AI 模型需要强大的计算能力，熟悉AWS、Google Cloud 和 Azure等云平台是一项优势。
资源：
- 谷歌云机器学习培训
- AWS AI 和 ML 认证
6.软技能（批判性思维和沟通能力）
AI 工程师经常需要向非技术团队解释复杂的想法，并与利益相关者合作，以确保 AI 解决方案符合业务需求。
资源：
- 团队合作技巧：团体内有效沟通（Coursera）
- 批判性思维与问题解决（edX）
五、 成为人工智能工程师的分步过程（无需学位！）
现在，让我们逐步分解从零开始成为一名人工智能工程师的过程。
成为人工智能工程师的分步过程（无需学位！）
第一步：学习编程基础知识
从 Python 开始，因为它对初学者友好并且在 AI 中广泛使用。
资源：
- CS50 计算机科学导论（哈佛）
- 人人都能学 Python（Coursera）
第 2 步：掌握人工智能的数学和统计学
重点关注概率、线性代数和微积分等关键主题。
资源：
- 机器学习数学（书籍）
- 可汗学院的概率与统计课程
步骤 3：深入研究机器学习
先从预测股票价格或检测垃圾邮件等小项目开始，然后再转向复杂的机器学习任务。
资源：
- 谷歌的机器学习速成课程
- 使用 Scikit-Learn 和 TensorFlow 进行机器学习实践（书籍）
步骤 4：开展现实世界的 AI 项目
构建项目是学习人工智能的最佳方式。尝试创建聊天机器人、推荐系统或人工智能应用程序。
在哪里可以找到项目：
- Kaggle—一个拥有数据集和 ML 挑战的平台。
- AI Crowd—举办针对现实世界应用的 AI 竞赛。
如何学习大模型 AI ？
由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。
但是具体到个人，只能说是：
“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。
我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。
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第一阶段（10天）：初阶应用
该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。
- 大模型 AI 能干什么？
- 大模型是怎样获得「智能」的？
- 用好 AI 的核心心法
- 大模型应用业务架构
- 大模型应用技术架构
- 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
- 提示工程的意义和核心思想
- Prompt 典型构成
- 指令调优方法论
- 思维链和思维树
- Prompt 攻击和防范
- ....
第二阶段（30天）：高阶应用
该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。
- 为什么要做 RAG
- 搭建一个简单的 ChatPDF
- 检索的基础概念
- 什么是向量表示（Embeddings）
- 向量数据库与向量检索
- 基于向量检索的 RAG
- 搭建 RAG 系统的扩展知识
- 混合检索与 RAG-Fusion 简介
- 向量模型本地部署
- ....
第三阶段（30天）：模型训练
恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。
到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？
- 为什么要做 RAG
- 什么是模型
- 什么是模型训练
- 求解器 & 损失函数简介
- 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
- 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
- Transformer结构简介
- 轻量化微调
- 实验数据集的构建
- ....
第四阶段（20天）：商业闭环
对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。
- 硬件选型
- 带你了解全球大模型
- 使用国产大模型服务
- 搭建 OpenAI 代理
- 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
- 在本地计算机运行大模型
- 大模型的私有化部署
- 基于 vLLM 部署大模型
- 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
- 部署一套开源 LLM 项目
- 内容安全
- 互联网信息服务算法备案
- ...
学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。
如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。
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