Lazy loaded image
终生学习
【Deep research】让AI教你如何成为一名AI工程师
字数 10063阅读时长≈ 26 分钟
2025-4-9
2025-4-10
type
status
date
slug
summary
tags
category
icon
password
💡
一转眼又到了找实习找工作的时候，因为专业和兴趣（主要）问题，所以想从事AI相关的职业。由于非科班出生，为了增强竞争力，遂在网络上大肆搜寻相关资料，但有价值的寥寥无几，不是引流就是要求付费，作为一名已经快吃土的穷逼学生，付费是不可能付费的。那句话怎么说来着——资料真是买不起，白嫖才是性价比！所以，我选择让AI教我如何在2025年快速成为一名AI工程师！
本学习路径由Gemini deep research支持，据说ChatGPT的deep research更强更有力，但20甚至200🔪的价格属实让人望而却步，咱还是支持Google大善人吧！！！
 

I. 引言：2025年人工智能工程师的演进格局

人工智能（AI）正以惊人的速度渗透到各个行业，其重要性日益凸显。在这一变革浪潮中，人工智能工程师扮演着至关重要的角色，他们负责开发和部署各种AI解决方案。展望2025年，对具备专业技能的人工智能工程师的需求将持续增长 1。本报告旨在深入探讨2025年成为一名成功的人工智能工程师所需的关键技能、知识领域以及推荐的学习路径。报告将涵盖从理论基础到实践技能的各个方面，为有志于投身AI领域的专业人士提供全面的指导。值得注意的是，人工智能领域的持续演进要求从业者具备积极主动的学习态度和适应新技术的能力 2。此外，随着AI在医疗、金融、汽车等多个领域的广泛应用，对具备特定领域知识的人工智能工程师的需求也在不断增加 3。

II. 角色解析：人工智能工程师的职责范畴

人工智能工程师的核心职责在于构建和训练机器学习及深度学习模型，管理用于数据摄取、清理和转换的数据管道，并将模型部署到云平台或本地系统中。此外，他们还需要与数据科学家、软件工程师以及其他利益相关者紧密协作 1。与侧重于模型研究和理论探索的数据科学家和机器学习研究员不同，人工智能工程师更专注于将AI解决方案付诸实践，并确保其在实际应用中的高效性和可扩展性 4。他们需要理解整个AI生命周期，从数据准备到模型部署和维护 7。人工智能工程师的实际工作需要扎实的软件工程基础以及深厚的机器学习知识 4。此外，由于他们需要与不同背景的团队成员合作，并向非技术人员解释复杂的AI概念，因此沟通和协作能力也至关重要 1。

III. 决胜2025：人工智能工程师必备技能

要成为一名在2025年能够成功的人工智能工程师，需要掌握一系列关键的技术和非技术技能。

A. 技术能力：

  • 编程语言：
  • Python： 作为AI领域的主导语言，Python因其简洁的语法和丰富的AI及机器学习库（如TensorFlow、Keras和PyTorch）而备受欢迎 2。Python广泛应用于预测分析、自然语言处理和图像识别等任务 11。
  • Java： 在企业级AI系统的部署中，Java仍然占据重要地位，其强大的内存管理和丰富的机器学习库（如Stanford Library NLP和Apache Open NLP）使其适用于聊天机器人开发以及网站推荐系统和欺诈检测等应用 3。
  • R： 主要用于统计分析和图形表示，R语言及其“caret”和“e1071”等包也常用于AI领域的预测建模和机器学习任务 2。
  • C++： 由于能够以较低的计算成本执行高级应用程序，C++适用于机器学习和神经网络计算，其在计算机视觉、机器人和游戏等AI应用中发挥着重要作用 11。
  • SQL： 用于高效地管理和查询大型数据集，是人工智能工程师进行数据操作的关键技能 2。
  • 数据建模与工程： 人工智能工程师需要深入理解数据建模和工程，包括如何获取、清理和转换数据以适应分析需求。熟悉SQL和NoSQL数据库对于查询和管理大型数据集至关重要。同时，掌握Apache Spark、Hadoop、AWS S3和DuckDB等数据处理工具也是必要的 11。
  • 大数据分析： 能够分析大型数据集并提取有意义的见解是人工智能工程师的重要能力。这涉及到使用SparkSQL和云平台等大数据工具来查询和操作这些数据集 11。
  • 机器学习模型： 对监督学习、无监督学习和深度学习算法有深入的理解至关重要 2。人工智能工程师还应掌握模型评估指标，如准确率、精确率、召回率、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）和F1分数 11。
  • AI与ML服务： 熟悉主流云服务提供商（如AWS、Azure和GCP）提供的云端AI和机器学习服务非常重要。这些服务提供了预构建的模型、API和工具，使得在无需大量编码的情况下开发智能应用程序成为可能。低代码/无代码AI平台（如Microsoft Power Platform和Google AutoML）的兴起也进一步降低了AI开发的门槛 11。
  • AI部署与DevOps： 部署AI应用程序需要与DevOps团队协作，以实现平滑的集成和部署。人工智能工程师应熟悉Docker和Kubernetes等容器化工具，以及配置管理和部署编排 4。他们还负责在部署后监控和维护AI系统的性能 4。
  • AI安全： 由于AI应用程序带来了新的安全漏洞，理解并实施强大的数据安全和隐私措施至关重要。人工智能工程师必须确保他们处理的数据的保密性、完整性和可用性，理解GDPR等数据保护法规，并实施安全的AI框架。熟悉加密方法和安全AI模型开发实践，以及应对潜在安全攻击或漏洞的准备也至关重要 11。
  • 高级技能： 深入的数学知识（包括线性代数、微积分和统计学）、神经网络架构的理解、生成式AI和强化学习的掌握也是重要的加分项 11。

B. 关键非技术属性：

  • 沟通与协作能力： 能够有效地向非技术利益相关者解释复杂的AI概念至关重要。由于AI项目通常涉及与数据科学家、数据分析师、软件开发人员和项目经理的合作，因此协作能力也至关重要 2。
  • 适应性与持续学习： AI领域不断发展，因此人工智能工程师必须具备适应性，并致力于持续学习，以跟上最新的工具、技术和进展 2。
  • 批判性思维与问题解决能力： 具备批判性思维和解决复杂问题的能力至关重要。AI项目通常涉及处理大型数据集、开发复杂的算法以及解决各种技术难题 3。
  • 领域知识： 在特定的应用领域拥有专业知识可以提供显著的优势。例如，理解医疗保健行业对于医疗AI项目，或了解金融行业对于金融AI项目，都有助于开发更有效的解决方案 3。
人工智能工程是一个多方面的角色，需要技术和非技术能力的结合才能成功 2。随着AI越来越深入地融入关键应用，确保数据和AI模型的安全与隐私变得至关重要，这要求工程师具备强大的安全意识和实践能力 11。
以下表格总结了人工智能工程师的关键技术和非技术技能：
技能类别
具体技能
相关研究片段
技术技能
编程语言（Python, Java, R, C++, SQL）
2
ㅤ
数据建模与工程（SQL, NoSQL, Spark, Hadoop）
11
ㅤ
大数据分析（SparkSQL, 云平台）
11
ㅤ
机器学习模型（监督、无监督、深度学习）
2
ㅤ
AI与ML服务（AWS, Azure, GCP, 低代码平台）
11
ㅤ
AI部署与DevOps（Docker, Kubernetes, CI/CD）
4
ㅤ
AI安全（数据安全, 隐私, 加密）
11
ㅤ
高级技能（数学, 神经网络, 生成式AI, 强化学习）
11
非技术技能
沟通与协作
2
ㅤ
适应性与持续学习
2
ㅤ
批判性思维与问题解决
3
ㅤ
领域知识
3

IV. 规划你的道路：全面的学习路线图

成为一名人工智能工程师需要一个循序渐进的学习计划。以下路线图提供了一个结构化的方法，帮助初学者逐步掌握必要的技能。
A. 第一阶段：构建基础 (1-3个月):
  • 数学： 从线性代数、微积分、统计学和概率的基础知识入手 2。可利用Khan Academy等资源进行学习 15。
  • 编程： 掌握Python的基础和高级概念 2。学习使用NumPy和pandas等库进行数据操作 2。DataCamp等平台提供了相关的课程 2。
  • 数据结构与操作： 理解核心数据结构以及如何高效地操作数据 2。
B. 第二阶段：深入人工智能与机器学习 (4-6个月):
  • 学习核心AI概念和机器学习算法（监督学习、无监督学习、强化学习） 2。掌握模型构建和训练的基本方法 2。
  • 初步了解深度学习的基础知识，包括神经网络、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN） 2。
  • 熟悉Scikit-learn等机器学习框架的使用 21。
C. 第三阶段：专业化与高级技能提升 (7-9个月):
  • 选择一个专业方向，如自然语言处理（NLP）、计算机视觉或商业AI应用 2。
  • 深入学习主要的深度学习框架：TensorFlow和PyTorch 2。
  • 探索生成式AI模型和强化学习 4。
  • 学习MLOps的基础知识：Docker、Kubernetes和FastAPI 4。
D. 第四阶段：持续学习与保持领先 (10个月及以后):
  • 持续关注AI领域的最新进展、技术和工具 2。
  • 通过参与个人项目来构建作品集 2。
  • 积极参与AI/ML社区的交流 4。
  • 考虑获取相关认证和攻读高级学位 2。
这个路线图遵循循序渐进的学习方法，从基础技能的构建开始，逐步过渡到更高级和专业的领域 1。在整个学习过程中，通过实践项目积累经验至关重要，这不仅能够巩固理论知识，还能向潜在雇主展示实际技能 2。
以下表格概述了学习路线图的四个阶段，包括关键主题和预计时间表：
阶段
时间
关键主题
阶段一：构建基础
1-3个月
数学基础（线性代数、微积分、统计学、概率），Python编程基础与数据操作，数据结构
阶段二：深入人工智能与机器学习
4-6个月
核心AI概念，监督/无监督/强化学习算法，模型构建与训练，深度学习基础，神经网络，CNN，RNN，机器学习框架入门
阶段三：专业化与高级技能
7-9个月
专业方向选择（NLP、计算机视觉等），TensorFlow与PyTorch深入学习，生成式AI，强化学习，MLOps基础
阶段四：持续学习与保持领先
10个月及以后
关注最新进展，参与个人项目，社区交流，考虑认证与深造

V. 人工智能的数学基石：必要的基础

数学是理解和构建人工智能系统的关键。以下是人工智能工程师需要掌握的核心数学领域。

A. 线性代数：数据的语言：

线性代数是处理向量、矩阵、张量和线性变换的数学分支 24。它在AI中用于表示数据、执行模型操作以及进行降维（如主成分分析PCA和奇异值分解SVD） 24。向量用于处理不等式和方程组，在回归、聚类、语音识别和机器翻译等AI任务中发挥作用 27。矩阵理论是研究神经网络的基础，而特征值和特征向量则应用于搜索引擎排名等算法 27。学习资源包括Strang的线性代数视频、3Blue1Brown的系列视频以及Coursera上的相关课程 6。

B. 微积分：优化学习：

微积分对于理解模型的训练过程至关重要，特别是导数、梯度以及梯度下降等优化技术 2。它应用于训练神经网络（反向传播）和模型调优 4。学习资源包括Khan Academy和Coursera上的微积分课程 30。

C. 概率与统计：不确定性推理：

概率与统计学对于理解数据模式、分布、回归和可能性至关重要 2。它们应用于模型评估、决策制定和处理不确定性 26。Coursera等平台提供了学习概率与统计学的课程 39。
虽然入门级职位可能不需要深入的数学专业知识，但对这些核心数学概念的扎实理解对于掌握AI算法的底层机制和职业发展至关重要 2。AI的跨学科性质意味着，即使数学不是个人的强项，只要在编码、数据可视化或沟通等其他领域表现出色，仍然可以在AI领域找到有价值的职位 42。
以下表格总结了关键的数学领域及其在人工智能工程中的相关性以及推荐的学习资源：
数学领域
在人工智能工程中的相关性
推荐学习资源
线性代数
数据表示、模型操作、降维
Strang线性代数视频，3Blue1Brown线性代数系列，Coursera线性代数课程
微积分
模型优化（梯度下降、反向传播），模型调优
Khan Academy微积分，Coursera微积分课程
概率与统计
模型评估、不确定性推理、数据分析
Coursera概率与统计课程

VI. Python：人工智能开发的通用语言

Python已成为人工智能开发领域事实上的标准语言。其丰富的库和框架为AI工程师提供了强大的工具。
A. 人工智能工程师必备的Python技能：
  • 基本语法、数据类型、控制结构、函数 2。
  • 数据结构：列表、字典、集合、元组 2。
  • 使用NumPy和pandas进行数据操作 2。
  • 面向对象编程（OOP）概念 45。
  • 使用API 6。
  • 异常和错误处理 44。
  • 使用Git进行版本控制 4。
B. 关键Python库和框架：
  • NumPy用于数值计算 2。
  • Pandas用于数据分析和操作 2。
  • Scikit-learn用于机器学习算法 3。
  • TensorFlow和Keras用于深度学习 2。
  • PyTorch用于深度学习 2。
  • 用于NLP的库（如NLTK、spaCy、Hugging Face Transformers） 4。
  • 用于计算机视觉的库（如OpenCV） 1。
  • 用于MLOps的库（如Docker、Kubernetes、MLflow、LangChain） 4。
C. 顶级Python人工智能学习资源：
  • DataCamp、Coursera、edX、Udemy等平台上的在线课程 2。
  • Codecademy等互动平台 3。
  • YouTube教程（如Corey Schafer） 51。
  • 书籍（如《Think Python》、《Fluent Python》） 50。
  • 官方Python文档 51。
  • AI驱动的学习工具（如ChatGPT、Claude.AI） 51。
Python拥有庞大的、专门为AI和机器学习设计的库和框架生态系统，这使其成为AI工程师的首选语言 2。TensorFlow、PyTorch、scikit-learn等强大工具以及用于数据操作和可视化的库的存在，极大地加速了开发过程，并使工程师能够高效地处理复杂的AI任务。此外，大量免费和付费的Python AI学习资源使得不同编程经验水平的个人都能轻松入门 2。
以下表格列出了人工智能工程的关键Python库、其主要用途以及官方文档或热门学习资源的链接：
Python库
主要用途
学习资源
NumPy
数值计算
NumPy官方文档，DataCamp NumPy教程
Pandas
数据分析和操作
Pandas官方文档，DataCamp Pandas教程
Scikit-learn
机器学习算法
Scikit-learn官方文档，Coursera机器学习课程
TensorFlow
深度学习
TensorFlow官方文档，Coursera TensorFlow专业证书
Keras
深度学习（TensorFlow高级API）
Keras官方文档，DataCamp Keras教程
PyTorch
深度学习
PyTorch官方文档，PyTorch教程
Hugging Face Transformers
自然语言处理，预训练模型
Hugging Face Transformers文档，Hugging Face课程
LangChain
构建LLM应用
LangChain文档，LangChain教程
LlamaIndex
LLM数据索引和查询
LlamaIndex文档，LlamaIndex教程
OpenCV
计算机视觉
OpenCV官方文档，OpenCV教程
MLflow
MLOps，模型跟踪
MLflow官方文档
Docker
容器化
Docker官方文档，Docker教程
Kubernetes
容器编排
Kubernetes官方文档，Kubernetes教程

VII. 解锁智能：机器学习与深度学习的核心概念

深入理解机器学习和深度学习的核心概念对于人工智能工程师至关重要。

A. 机器学习基础：算法与范式：

机器学习涉及多种算法和学习范式。监督学习使用标记数据进行训练，常见的算法包括线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机（SVM）、朴素贝叶斯和随机森林 16。无监督学习则在没有标记数据的情况下发现数据中的模式，常用的算法有K-均值聚类和主成分分析（PCA） 16。强化学习通过智能体与环境的交互来学习最优策略，关键概念包括Q学习和深度Q学习 16。此外，数据预处理、特征工程、模型评估、过拟合与欠拟合、偏差-方差权衡、超参数调优、交叉验证、集成方法和正则化等都是关键概念 76。

B. 深度学习要点：神经网络与架构：

深度学习是机器学习的一个子领域，它使用具有多层的神经网络来学习复杂模式 19。神经网络由相互连接的神经元组成，排列成输入层、隐藏层和输出层，连接之间具有权重和激活函数 19。深度神经网络（DNN）具有多个隐藏层，能够学习数据的分层表示 19。卷积神经网络（CNN）专门用于处理图像数据，在计算机视觉任务中表现出色 20。循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）适用于处理序列数据，常用于自然语言处理 20。Transformer网络在NLP和序列任务中取得了突破性进展 20。生成对抗网络（GAN）用于生成合成数据 17。自编码器则用于无监督学习和降维 78。
在深入研究深度学习的复杂性之前，对机器学习的基本原理和算法有一个扎实的理解至关重要 2。机器学习提供了许多深度学习方法的基础概念和技术。对这些基础知识的牢固掌握将有助于更深入地理解更高级的主题。深度学习已成为现代AI的关键组成部分，在各个领域都取得了突破，因此需要有抱负的AI工程师重点关注 1。
以下表格总结了主要的机器学习类型及其常见的算法和典型应用：
机器学习类型
常见算法
典型应用
监督学习
线性回归，逻辑回归，决策树，支持向量机，朴素贝叶斯，随机森林
垃圾邮件检测，图像分类，房价预测
无监督学习
K-均值聚类，层次聚类，主成分分析
客户细分，异常检测，数据降维
强化学习
Q学习，深度Q学习，策略梯度
游戏AI，机器人控制，自动驾驶

VIII. 选择你的武器：探索主要的深度学习框架

TensorFlow和PyTorch是目前最流行的两个深度学习框架，它们各自具有独特的优势。

A. TensorFlow：驱动可扩展的AI解决方案：

TensorFlow由Google开发，是一个开源的机器学习平台 11。其主要特点包括灵活性、强大的控制能力、广泛的工具支持（如TensorBoard和TFX）、高性能和庞大的社区支持 83。TensorFlow广泛应用于图像识别、自然语言处理、语音/声音识别、文本摘要、时间序列预测和机器人等领域 83。学习TensorFlow的资源包括官方网站以及Coursera和Udacity上的相关课程 84。

B. PyTorch：研究与灵活性的选择：

PyTorch由Meta AI开发，是一个基于Torch库的开源机器学习库 4。其主要特点包括对Python友好、易于学习和调试、动态计算图、GPU加速、庞大的社区以及在研究领域的强大影响力 102。PyTorch广泛应用于计算机视觉、自然语言处理、强化学习、图像生成、风格迁移和时间序列预测等领域 104。学习PyTorch的资源包括官方网站以及Coursera和Zero To Mastery上的相关课程 101。

C. 比较分析与选择指南：

TensorFlow通常被认为更适合于需要高可扩展性和生产环境部署的场景，而PyTorch则因其灵活性和易用性而在研究领域更受欢迎 1。了解这两个框架的行业采用率和发展趋势也很重要 12。在选择框架时，应考虑具体的项目需求和团队的专业知识 1。
TensorFlow和PyTorch都是功能强大的深度学习框架，各有千秋，选择哪个框架通常取决于具体的应用场景以及用户的背景和偏好 1。虽然TensorFlow因其可扩展性和企业级支持而传统上更受生产部署的青睐，但PyTorch因其灵活性和易用性而在研究领域获得了显著的关注。理解这些细微差别对于做出明智的决策至关重要。对于AI工程师来说，精通至少一个这样的主要框架是必不可少的，而熟悉两者则可以在就业市场上提供显著的优势 4。招聘信息经常指定TensorFlow或PyTorch作为必备技能。掌握一个框架可以提供坚实的基础，而了解另一个框架则可以扩大职业机会并提高适应性。
以下表格比较了TensorFlow和PyTorch的关键特性：
特性
TensorFlow
PyTorch
易用性
相对复杂，学习曲线陡峭
更直观，Pythonic，易于学习和调试
灵活性
高度灵活，但静态图可能限制某些研究场景
非常灵活，动态计算图，更适合研究和快速原型开发
可扩展性
擅长大规模部署和生产环境
也支持分布式训练，但在大规模生产部署方面可能需要更多配置
生产就绪
成熟的生产部署工具和生态系统
也在迅速发展生产部署能力，社区支持良好
社区支持
庞大且活跃的社区，拥有广泛的文档和资源
社区也在快速增长，尤其在研究领域
行业采用
广泛应用于工业界，尤其在大型企业
在研究领域占据主导地位，工业界采用率也在迅速增长

IX. 人工智能工程师的工具箱：关键技术与平台

人工智能工程师需要掌握广泛的技术和平台，以有效地构建、部署和管理AI应用。

A. 框架与库：

这包括Python的各种关键库，如NumPy、pandas和scikit-learn 2，以及深度学习框架TensorFlow、PyTorch和Keras 2。自然语言处理方面，Hugging Face Transformers、LangChain和LlamaIndex等库非常重要 4。计算机视觉方面，OpenCV是一个常用的库 1。此外，MLOps工具如MLflow和DVC也至关重要 4。

B. 云计算平台：

主流的云平台如AWS（SageMaker、Vertex AI）、Azure AI和Google Cloud Platform（Vertex AI、AutoML）为AI工程师提供了可扩展的计算资源、预构建的服务和管理AI生命周期的工具 1。

C. 开发与部署工具：

常用的集成开发环境（IDE）包括Jupyter Notebook、VS Code和PyCharm 4。容器化技术（Docker）和容器编排工具（Kubernetes）对于部署AI应用至关重要 4。API开发工具如FastAPI、Flask和Streamlit用于构建AI服务的接口 4。版本控制工具Git用于代码管理 4。此外，AI编码助手如GitHub Copilot、Amazon CodeWhisperer和Gemini可以提高开发效率 13。
人工智能工程师的工具箱非常广泛，包括各种专门的库、框架和平台，这些工具服务于AI开发生命周期的不同方面 4。掌握这些不同的工具对于有效地构建、部署和管理AI应用程序至关重要。熟悉这些技术使工程师能够利用现有的解决方案并加速他们的开发过程。云计算平台在AI工程中扮演着越来越重要的角色，它们为训练和部署复杂的AI模型提供了可扩展的基础设施、预构建的服务和工具，这使得云平台对于大多数AI工程项目来说都是不可或缺的 1。
以下表格列出了人工智能工程师必备的工具和技术，按功能类别（例如，框架、云平台、开发工具、部署工具）进行分类，并附有简要说明和主要功能：
功能类别
工具/技术
主要功能
框架与库
TensorFlow
可扩展的深度学习框架，适用于生产部署
ㅤ
PyTorch
灵活且研究友好的深度学习框架
ㅤ
Keras
易于使用的高级神经网络API
ㅤ
Scikit-learn
传统的机器学习算法库
ㅤ
NumPy
用于数值计算的Python库
ㅤ
Pandas
用于数据分析和操作的Python库
ㅤ
Hugging Face Transformers
用于NLP任务的预训练模型和工具
ㅤ
LangChain
用于构建LLM驱动应用的框架
ㅤ
LlamaIndex
用于LLM的数据连接和索引
ㅤ
OpenCV
用于计算机视觉任务的库
ㅤ
MLflow
用于跟踪机器学习实验和模型
ㅤ
DVC
用于数据版本控制
云计算平台
AWS (SageMaker, Vertex AI)
提供全面的AI/ML服务和基础设施
ㅤ
Azure AI
集成到Microsoft生态系统的AI服务
ㅤ
Google Cloud Platform (Vertex AI, AutoML)
提供易于使用的AI/ML工具和服务
开发工具
Jupyter Notebook
用于交互式数据科学和机器学习的Web应用程序
ㅤ
VS Code
流行的代码编辑器，具有丰富的AI和Python扩展
ㅤ
PyCharm
专为Python开发的IDE
部署工具
Docker
用于创建和管理容器化应用程序的平台
ㅤ
Kubernetes
用于自动化容器部署、扩展和管理的系统
ㅤ
FastAPI
用于构建API的现代、高性能Web框架
ㅤ
Flask
轻量级的Python Web应用框架
ㅤ
Streamlit
用于快速创建机器学习和数据科学项目的交互式Web应用
AI助手
GitHub Copilot
AI驱动的代码补全和建议工具
ㅤ
Amazon CodeWhisperer
AWS提供的AI驱动的代码建议工具
ㅤ
Gemini
Google提供的AI助手，包括代码辅助功能

X. 助力成长：顶级在线资源与学习平台

对于有志成为人工智能工程师的人来说，互联网上提供了丰富的学习资源。

A. 全面的在线课程与专业证书：

Coursera、edX、DataCamp、Udemy、DeepLearning.AI、Fast.ai、Microsoft Learn、Google Cloud Training、Stanford Online、Harvard Online和Zero To Mastery等平台提供了各种级别的AI和机器学习课程与专业证书 2。

B. 宝贵的教程与文档：

Python、TensorFlow、PyTorch和其他关键库的官方文档是重要的学习资源 51。Medium、Towards Data Science和KDnuggets等平台上的博客文章也提供了丰富的见解和教程 7。YouTube频道如3Blue1Brown和Corey Schafer也提供了高质量的教学内容 6。

C. 实践项目与技能构建平台：

Kaggle提供了竞赛和数据集，供学习者实践技能 4。GitHub是开源项目和协作的重要平台 4。ProjectPro提供了可重用的项目模板 92。Toptal、Upwork和Arc.dev等平台可以帮助寻找AI工程师的项目机会 134。Forecast和Taskade等AI项目管理软件可以提高工作效率 137。Builder.ai则提供了快速构建应用程序的平台 138。
互联网提供了大量高质量的AI工程学习资源，以满足不同的学习偏好和专业水平 2。有抱负的AI工程师可以利用广泛的学习材料，从结构化课程到个人教程，有效地建立他们的知识和技能。参与项目平台并为开源项目做出贡献可以提供宝贵的实践经验，并帮助建立强大的作品集，这对于AI领域的职业发展至关重要 2。雇主高度重视实践经验。构建项目作品集展示了将理论知识转化为实际解决方案的能力，从而显着提高了就业能力。
以下表格列出了顶级在线学习平台，重点介绍了它们的主要产品（例如，课程、专业、项目、认证）和目标受众（初学者、中级、高级）：
在线学习平台
主要产品
目标受众
Coursera
课程、专业证书、学位
初学者到高级
edX
课程、专业证书、微硕士、学位
初学者到高级
DataCamp
课程、技能路径、职业路径、项目
初学者到高级，侧重于数据科学
Udemy
课程
初学者到高级
DeepLearning.AI
课程、专业证书
初学者到高级，侧重于深度学习
Fast.ai
课程
具有编程经验的学习者，侧重于实践深度学习
Microsoft Learn
学习路径、模块、认证
初学者到中级，侧重于Microsoft技术
Google Cloud Training
课程、学习路径、认证
初学者到高级，侧重于Google Cloud AI/ML
Stanford Online
课程、专业课程、研究生证书
中级到高级
Harvard Online
课程、专业课程
初学者到高级
Zero To Mastery
课程、训练营
初学者到高级

XI. 结论：驾驭2025年成为人工智能工程师的旅程

成为一名人工智能工程师的道路充满机遇，但也需要持续的努力和学习。本报告详细阐述了2025年人工智能工程师所需的关键技能、推荐的学习路线图以及重要的工具和资源。总结来说，扎实的数学基础、精通Python编程以及对机器学习和深度学习核心概念的深刻理解是成功的关键。此外，熟悉主流的深度学习框架（如TensorFlow和PyTorch）和云计算平台也至关重要。
然而，技术能力仅仅是人工智能工程师成功的基石。在这个快速发展的领域，持续学习和适应新技术的能力同样重要。积极参与社区交流，进行实践项目，构建个人作品集，将有助于巩固理论知识并提升实战技能。
对于那些渴望在2025年成为人工智能工程师的人来说，现在正是行动的最佳时机。通过系统地学习和实践，并结合利用丰富的在线资源，每个人都有机会在这个激动人心的领域取得成功。记住，人工智能的未来掌握在那些不断学习和创新的人手中。

引用的著作

  1. 6-Month AI Engineer Roadmap - OpenCV, 访问时间为 四月 9, 2025， https://opencv.org/blog/ai-engineer-roadmap/
  1. How to Learn AI From Scratch in 2025: A Complete Guide From the Experts - DataCamp, 访问时间为 四月 9, 2025， https://www.datacamp.com/blog/how-to-learn-ai
  1. 8 Important AI Skills to Build in 2025 - Skillsoft, 访问时间为 四月 9, 2025， https://www.skillsoft.com/blog/essential-ai-skills-everyone-should-have
  1. AI Roadmap 2025? : r/deeplearning - Reddit, 访问时间为 四月 9, 2025， https://www.reddit.com/r/deeplearning/comments/1hbm04i/ai_roadmap_2025/
  1. How to Become an $300K AI Engineer in 2025 (complete roadmap) - YouTube, 访问时间为 四月 9, 2025， https://www.youtube.com/watch?v=ELGjEHefi4w
  1. Roadmap to Becoming an AI Engineer in 8 to 12 Months (From Scratch). - Reddit, 访问时间为 四月 9, 2025， https://www.reddit.com/r/learnmachinelearning/comments/1g6d4cz/roadmap_to_becoming_an_ai_engineer_in_8_to_12/
  1. The ML Engineer: 7 Essential Skills to Master in 2025 | by Piyush Kashyap | Medium, 访问时间为 四月 9, 2025， https://medium.com/@piyushkashyap045/the-ml-engineer-7-essential-skills-to-master-in-2025-25135d48640f
  1. How to be AI Engineer in 2024? : r/learnmachinelearning - Reddit, 访问时间为 四月 9, 2025， https://www.reddit.com/r/learnmachinelearning/comments/1c2w1h7/how_to_be_ai_engineer_in_2024/
  1. [D] What makes a good machine learning engineer? : r/MachineLearning - Reddit, 访问时间为 四月 9, 2025， https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/1blzf0i/d_what_makes_a_good_machine_learning_engineer/
  1. 11 Essential Skills for a Job in Artificial Intelligence | Hopkins EP Online, 访问时间为 四月 9, 2025， https://ep.jhu.edu/news/11-essential-skills-for-a-job-in-artificial-intelligence/
  1. The 14 Essential AI Engineer Skills You Need to Know in 2025 ..., 访问时间为 四月 9, 2025， https://www.datacamp.com/blog/essential-ai-engineer-skills
  1. AI Engineer Job Outlook 2025: Trends, Salaries, and Skills – 365 ..., 访问时间为 四月 9, 2025， https://365datascience.com/career-advice/career-guides/ai-engineer-job-outlook-2025/
  1. AI Skills Every Developer Needs in 2025 - Ironhack, 访问时间为 四月 9, 2025， https://www.ironhack.com/us/blog/ai-skills-every-developer-needs-in-2024
  1. How to Become an AI Engineer - Simplilearn.com, 访问时间为 四月 9, 2025， https://www.simplilearn.com/tutorials/artificial-intelligence-tutorial/how-to-become-an-ai-engineer
  1. Your Ultimate Roadmap to Becoming an AI Engineer in 2025 | by Piyush Kashyap | Medium, 访问时间为 四月 9, 2025， https://medium.com/@piyushkashyap045/your-ultimate-roadmap-to-becoming-an-ai-engineer-in-2025-3642b60b4fe4
  1. What Is Machine Learning? Key Concepts and Real-World Uses, 访问时间为 四月 9, 2025， https://ischool.syracuse.edu/what-is-machine-learning/
  1. What is Machine Learning? 18 Crucial Concepts in AI, ML, and LLMs, 访问时间为 四月 9, 2025， https://www.netguru.com/blog/what-is-machine-learning
  1. What is a Machine Learning Engineer? The Ultimate Guide, 访问时间为 四月 9, 2025， https://www.run.ai/guides/machine-learning-engineering
  1. What is Deep Learning? A Tutorial for Beginners - DataCamp, 访问时间为 四月 9, 2025， https://www.datacamp.com/tutorial/tutorial-deep-learning-tutorial
  1. What Is Deep Learning? | IBM, 访问时间为 四月 9, 2025， https://www.ibm.com/think/topics/deep-learning
  1. AI and Data Scientist Roadmap, 访问时间为 四月 9, 2025， https://roadmap.sh/ai-data-scientist
  1. What libraries should I become proficient in as a machine learning engineer? - Reddit, 访问时间为 四月 9, 2025， https://www.reddit.com/r/learnmachinelearning/comments/18x6eu9/what_libraries_should_i_become_proficient_in_as_a/
  1. How to Become an AI Engineer, 访问时间为 四月 9, 2025， https://educatingengineers.com/careers/how-to-become-ai-engineer/
  1. Linear Algebra for AI: Part 1 — Introduction to Linear Algebra in Machine Learning - Medium, 访问时间为 四月 9, 2025， https://medium.com/@ebimsv/mastering-linear-algebra-part-1-introduction-to-linear-algebra-in-machine-learning-fafcae1a5879
  1. Linear Algebra in AI - Infosys BPM, 访问时间为 四月 9, 2025， https://www.infosysbpm.com/offerings/business-transformation-services/insights/documents/linear-algebra-in-ai.pdf
  1. What Math Do I Need to Know for AI?: 5 Types to Know | Coursera, 访问时间为 四月 9, 2025， https://www.coursera.org/articles/what-math-do-i-need-to-know-for-ai
  1. Math for AI: A Guide | Built In, 访问时间为 四月 9, 2025， https://builtin.com/articles/math-for-ai
  1. Basics of Linear Algebra for AI and ML [with code]: Part 1 - YouTube, 访问时间为 四月 9, 2025， https://www.youtube.com/watch?v=N1Pvj4CZT1M
  1. What Linear Algebra Topics are essential for ML & Neural Networks? - Reddit, 访问时间为 四月 9, 2025， https://www.reddit.com/r/learnmachinelearning/comments/1e3xq8w/what_linear_algebra_topics_are_essential_for_ml/
  1. Math Basics required for AI & Machine Learning - YouTube, 访问时间为 四月 9, 2025， https://m.youtube.com/shorts/uZt95OZ4WUU
  1. Linear Algebra for Machine Learning and Data Science - Coursera, 访问时间为 四月 9, 2025， https://www.coursera.org/learn/machine-learning-linear-algebra
  1. How much maths is actually required in Machine learning? : r/learnmachinelearning - Reddit, 访问时间为 四月 9, 2025， https://www.reddit.com/r/learnmachinelearning/comments/1bjlrpg/how_much_maths_is_actually_required_in_machine/
  1. The Missing Introduction to Calculus for AI | by Eric Elliott | effortless-programming - Medium, 访问时间为 四月 9, 2025， https://medium.com/effortless-programming/the-missing-introduction-to-calculus-for-ai-3d5e8df6efa3
  1. Calculus for Machine Learning and Data Science - Coursera, 访问时间为 四月 9, 2025， https://www.coursera.org/learn/machine-learning-calculus
  1. Math for Machine Learning - Calculus - YouTube, 访问时间为 四月 9, 2025， https://www.youtube.com/watch?v=MDL384gsAk0
  1. The Matrix Calculus You Need For Deep Learning - explained.ai, 访问时间为 四月 9, 2025， https://explained.ai/matrix-calculus/
  1. Probability, Statistics and AI - EITC, 访问时间为 四月 9, 2025， http://www.eitc.org/research-opportunities/new-media-and-new-digital-economy/ai-machine-learning-deep-learning-and-neural-networks/mathematics-for-ai-ml-and-data-science/probability-statistics-and-ai
  1. Mastering the Basics Part 12: Understanding of Statistics and Probability for Data and AI | by Vaishali Lambe - The Curious Mind | Medium, 访问时间为 四月 9, 2025， https://medium.com/@curiousmind1786/mastering-the-basics-part-12-understanding-of-statistics-and-probability-for-data-and-ai-31472eaff9bc
  1. Probability & Statistics for Machine Learning & Data Science - Coursera, 访问时间为 四月 9, 2025， https://www.coursera.org/learn/machine-learning-probability-and-statistics
  1. 2.6. Probability and Statistics — Dive into Deep Learning 1.0.3 documentation, 访问时间为 四月 9, 2025， https://d2l.ai/chapter_preliminaries/probability.html
  1. The Mathematical Approach to Artificial Intelligence | by Temi Babs - DataDrivenInvestor, 访问时间为 四月 9, 2025， https://medium.datadriveninvestor.com/the-mathematical-approach-to-artificial-intelligence-d00f330a6e73
  1. Can I Work in AI if Math Isn't my Strong Suit? - AI Degree Guide, 访问时间为 四月 9, 2025， https://aidegreeguide.com/blog/can-i-work-in-ai-if-math-isnt-my-strong-suit/
  1. AI Python for Beginners - DeepLearning.AI, 访问时间为 四月 9, 2025， https://www.deeplearning.ai/short-courses/ai-python-for-beginners/
  1. Python for Data Science, AI & Development - Coursera, 访问时间为 四月 9, 2025， https://www.coursera.org/learn/python-for-applied-data-science-ai
  1. Python Skills You Need to Work with AI – Dataquest, 访问时间为 四月 9, 2025， https://www.dataquest.io/blog/python-skills-you-need-to-work-with-ai/
  1. panaversity/learn-modern-ai-python - GitHub, 访问时间为 四月 9, 2025， https://github.com/panaversity/learn-modern-ai-python
  1. Artificial Intelligence Engineer Skills in 2025 (Top + Most Underrated Skills) - Teal, 访问时间为 四月 9, 2025， https://www.tealhq.com/skills/artificial-intelligence-engineer
  1. 11 Python Libraries Every AI Engineer Should Know - KDnuggets, 访问时间为 四月 9, 2025， https://www.kdnuggets.com/11-python-libraries-every-ai-engineer-should-know
  1. How to Become an AI Engineer in 2025: Key Steps and Skills - NetCom Learning, 访问时间为 四月 9, 2025， https://www.netcomlearning.com/blog/how-to-become-an-ai-engineer
  1. My 2025 AI Engineer Roadmap List - DEV Community, 访问时间为 四月 9, 2025， https://dev.to/cypriantinasheaarons/my-2024-ai-engineer-roadmap-list-1i8n
  1. 9 Best Free Resources to Learn Python in 2025 - Rivery, 访问时间为 四月 9, 2025， https://rivery.io/blog/free-resources-learn-python/
  1. Top AI-Driven Platforms to Learn Python in 2024 - SkillReactor Blog, 访问时间为 四月 9, 2025， https://www.skillreactor.io/blog/top-ai-driven-platforms-to-learn-python-in-2024/
  1. Top AI Resources for Learning: Courses and Online Platforms - AI-Pro.org, 访问时间为 四月 9, 2025， https://ai-pro.org/learn-ai/articles/the-top-ai-resources-for-learning-courses-and-online-platforms/
  1. CS50's Introduction to Artificial Intelligence with Python | Harvard University, 访问时间为 四月 9, 2025， https://pll.harvard.edu/course/cs50s-introduction-artificial-intelligence-python
  1. How can I learn Python or AI programming - Feedback - OpenAI Developer Community, 访问时间为 四月 9, 2025， https://community.openai.com/t/how-can-i-learn-python-or-ai-programming/773379
  1. Good resources to learn ML/Deep Learning in Python : r/learnpython - Reddit, 访问时间为 四月 9, 2025， https://www.reddit.com/r/learnpython/comments/163pblq/good_resources_to_learn_mldeep_learning_in_python/
  1. Learn artificial intelligence | edX, 访问时间为 四月 9, 2025， https://www.edx.org/learn/artificial-intelligence
  1. Best AI Courses & Certificates [2025] | Coursera Learn Online, 访问时间为 四月 9, 2025， https://www.coursera.org/courses?query=artificial%20intelligence
  1. IBM AI Engineering Professional Certificate - Coursera, 访问时间为 四月 9, 2025， https://www.coursera.org/professional-certificates/ai-engineer
  1. Training for AI engineers | Microsoft Learn, 访问时间为 四月 9, 2025， https://learn.microsoft.com/en-us/training/career-paths/ai-engineer
  1. Top Artificial Intelligence (AI) Courses Online - Updated [April 2025] - Udemy, 访问时间为 四月 9, 2025， https://www.udemy.com/topic/artificial-intelligence/
  1. AI for Engineers and Technical Professionals | Stanford Online, 访问时间为 四月 9, 2025， https://online.stanford.edu/artificial-intelligence/AI-for-engineers
  1. Artificial Intelligence Courses | Harvard University - Professional and Lifelong Learning, 访问时间为 四月 9, 2025， https://pll.harvard.edu/subject/artificial-intelligence
  1. Key Concepts in Machine Learning | Michigan Online, 访问时间为 四月 9, 2025， https://online.umich.edu/collections/artificial-intelligence/short/key-concepts-in-machine-learning-/
  1. 10 Machine Learning Algorithms to Know in 2025 - Coursera, 访问时间为 四月 9, 2025， https://www.coursera.org/articles/machine-learning-algorithms
  1. Top 10 Machine Learning Algorithms to Know | Built In, 访问时间为 四月 9, 2025， https://builtin.com/data-science/tour-top-10-algorithms-machine-learning-newbies
  1. 10 Top Machine Learning Algorithms & Their Use-Cases - DataCamp, 访问时间为 四月 9, 2025， https://www.datacamp.com/blog/top-machine-learning-use-cases-and-algorithms
  1. Top 10 Machine Learning Algorithms for Beginners - Turing, 访问时间为 四月 9, 2025， https://www.turing.com/blog/top-10-machine-learning-algorithms-for-beginners/
  1. Top 10 Machine Learning Algorithms Engineers in 2024 - Interview Kickstart, 访问时间为 四月 9, 2025， https://interviewkickstart.com/blogs/articles/top-10-machine-learning-algorithms
  1. The Machine Learning Algorithms List: Types and Use Cases - Simplilearn.com, 访问时间为 四月 9, 2025， https://www.simplilearn.com/10-algorithms-machine-learning-engineers-need-to-know-article
  1. Top 10 Machine Learning Algorithms You Must Know - Analytics Vidhya, 访问时间为 四月 9, 2025， https://www.analyticsvidhya.com/blog/2017/09/common-machine-learning-algorithms/
  1. Core Concepts of AI - DEV Community, 访问时间为 四月 9, 2025， https://dev.to/mohbohlahji/core-concepts-of-ai-g03
  1. Differences Between AI vs. Machine Learning vs. Deep Learning - Simplilearn.com, 访问时间为 四月 9, 2025， https://www.simplilearn.com/tutorials/artificial-intelligence-tutorial/ai-vs-machine-learning-vs-deep-learning
  1. Understanding the Core Concepts and Applications of AI, Machine Learning, Deep Learning, Reinforcement Learning, and Generative AI | by Jeyadev Needhi | Medium, 访问时间为 四月 9, 2025， https://medium.com/@jeyadev_needhi/understanding-the-core-concepts-and-applications-of-ai-machine-learning-deep-learning-17c65ccd974a
  1. What Are the Different Types of AI Models? | Mendix, 访问时间为 四月 9, 2025， https://www.mendix.com/blog/what-are-the-different-types-of-ai-models/
  1. Core concepts of Machine Learning | by Aamir Kalimi - Medium, 访问时间为 四月 9, 2025， https://medium.com/@codekalimi/core-concepts-of-machine-learning-e089d97d45e4
  1. Deep Learning vs. Machine Learning: A Beginner's Guide - Coursera, 访问时间为 四月 9, 2025， https://www.coursera.org/articles/ai-vs-deep-learning-vs-machine-learning-beginners-guide
  1. Top 10 Deep Learning Algorithms You Should Know in 2025 - Simplilearn.com, 访问时间为 四月 9, 2025， https://www.simplilearn.com/tutorials/deep-learning-tutorial/deep-learning-algorithm
  1. Choosing the Right Deep Learning Model: A Comprehensive Guide | Artificial Intelligence, 访问时间为 四月 9, 2025， https://www.artiba.org/blog/choosing-the-right-deep-learning-model-a-comprehensive-guide
  1. Top 10 Deep Learning Algorithms in Machine Learning [2025] - ProjectPro, 访问时间为 四月 9, 2025， https://www.projectpro.io/article/deep-learning-algorithms/443
  1. What Are Deep Learning Models? Types, Uses, and More - Coursera, 访问时间为 四月 9, 2025， https://www.coursera.org/articles/deep-learning-models
  1. What is Deep Learning? Models, Applications, and Examples - Caltech, 访问时间为 四月 9, 2025， https://pg-p.ctme.caltech.edu/blog/ai-ml/what-is-deep-learning
  1. TensorFlow Tutorial: What is TensorFlow, and How Do AI/ML Professionals Use It?, 访问时间为 四月 9, 2025， https://pg-p.ctme.caltech.edu/blog/ai-ml/what-is-tensorflow
  1. TensorFlow, 访问时间为 四月 9, 2025， https://www.tensorflow.org/
  1. What is Tensorflow? Deep Learning Libraries and Program Elements Explained, 访问时间为 四月 9, 2025， https://www.simplilearn.com/tutorials/deep-learning-tutorial/what-is-tensorflow
  1. AI Frameworks for Software Engineers: TensorFlow (Part 1) - DZone, 访问时间为 四月 9, 2025， https://dzone.com/articles/ai-frameworks-for-software-engineers-part-1
  1. celerdata.com, 访问时间为 四月 9, 2025， https://celerdata.com/glossary/tensorflow-explained-features-and-applications#:~:text=You%20can%20use%20TensorFlow%20for,datasets%20and%20complex%20models%20efficiently.
  1. What should a ML engineer care about when building AI models with Tensorflow and Keras? | by Jerel Velarde | Medium, 访问时间为 四月 9, 2025， https://medium.com/@jereljohnvelarde/what-should-a-ml-engineer-care-about-when-building-ai-models-with-tensorflow-and-keras-3dc1c80ac0f4
  1. What Is TensorFlow? Definition, use cases, and more - Coursera, 访问时间为 四月 9, 2025， https://www.coursera.org/articles/what-is-tensorflow
  1. TensorFlow Explained: Features and Applications - CelerData, 访问时间为 四月 9, 2025， https://celerdata.com/glossary/tensorflow-explained-features-and-applications
  1. What can TensorFlow really do? Some business applications, 访问时间为 四月 9, 2025， https://www.oursky.com/blogs/what-can-tensorflow-really-do-some-business-applications
  1. 25 TensorFlow Projects Ideas for Beginners to Practice in 2025, 访问时间为 四月 9, 2025， https://www.projectpro.io/article/tensorflow-projects-ideas-for-beginners/455
  1. What is TensorFlow and What are its Real World Applications - Girikon, 访问时间为 四月 9, 2025， https://www.girikon.com/blog/tensorflow-and-its-real-world-applications/
  1. Case Studies and Mentions | TensorFlow, 访问时间为 四月 9, 2025， https://www.tensorflow.org/about/case-studies
  1. Top 5 Use Cases of TensorFlow - 101 Blockchains, 访问时间为 四月 9, 2025， https://101blockchains.com/top-tensorflow-use-cases/
  1. Practical Applications of TensorFlow in Data Science | by Harshita Aswani | Medium, 访问时间为 四月 9, 2025， https://medium.com/@Harshita.Aswani/practical-applications-of-tensorflow-in-data-science-b9362b651644
  1. Machine learning education | TensorFlow, 访问时间为 四月 9, 2025， https://www.tensorflow.org/resources/learn-ml
  1. DeepLearning.AI TensorFlow Developer Professional Certificate - Coursera, 访问时间为 四月 9, 2025， https://www.coursera.org/professional-certificates/tensorflow-in-practice
  1. [N] Introduction to TensorFlow for Artificial Intelligence, Machine Learning, and Deep Learning : r/MachineLearning - Reddit, 访问时间为 四月 9, 2025， https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/ayap05/n_introduction_to_tensorflow_for_artificial/
  1. Receive the TensorFlow Developer Certificate, 访问时间为 四月 9, 2025， https://www.tensorflow.org/certificate
  1. Introduction to Deep Learning in PyTorch Course - DataCamp, 访问时间为 四月 9, 2025， https://www.datacamp.com/courses/introduction-to-deep-learning-with-pytorch
  1. Lightning in 15 minutes — PyTorch Lightning 2.5.1 documentation, 访问时间为 四月 9, 2025， https://lightning.ai/docs/pytorch/stable/starter/introduction.html
  1. What is PyTorch? | Data Science | NVIDIA Glossary, 访问时间为 四月 9, 2025， https://www.nvidia.com/en-us/glossary/pytorch/
  1. Python and PyTorch for AI Engineers - Niklas Heidloff, 访问时间为 四月 9, 2025， https://heidloff.net/article/python-pytorch/
  1. PyTorch - Wikipedia, 访问时间为 四月 9, 2025， https://en.wikipedia.org/wiki/PyTorch
  1. What is PyTorch used for (practical use cases) - E2E Networks, 访问时间为 四月 9, 2025， https://www.e2enetworks.com/blog/what-is-pytorch-used-for-practical-use-cases
  1. What is PyTorch? | Applications, Advantages & Diadvantages of PyTorch - EDUCBA, 访问时间为 四月 9, 2025， https://www.educba.com/what-is-pytorch/
  1. Introduction to PyTorch, its Benefits and Applications - Girikon, 访问时间为 四月 9, 2025， https://www.girikon.com/blog/introduction-to-pytorch-its-benefits-and-applications/
  1. Mastering PyTorch: 10 Commands Every AI Engineer/Researcher Should Know - Medium, 访问时间为 四月 9, 2025， https://medium.com/@omer389/mastering-pytorch-10-commands-every-ai-engineer-researcher-should-know-40d9722e5fa0
  1. Learn PyTorch. Become a Deep Learning Engineer. Get Hired. | Zero To Mastery, 访问时间为 四月 9, 2025， https://zerotomastery.io/courses/learn-pytorch/
  1. Introduction to Neural Networks and PyTorch - Coursera, 访问时间为 四月 9, 2025， https://www.coursera.org/learn/deep-neural-networks-with-pytorch
  1. How PyTorch powers AI training and inference - Engineering at Meta - Facebook, 访问时间为 四月 9, 2025， https://engineering.fb.com/2024/08/23/ml-applications/pytorch-ai-training-inference/
  1. The Incredible PyTorch: a curated list of tutorials, papers, projects, communities and more relating to PyTorch. - GitHub, 访问时间为 四月 9, 2025， https://github.com/ritchieng/the-incredible-pytorch
  1. Learning PyTorch with Examples, 访问时间为 四月 9, 2025， https://pytorch.org/tutorials/beginner/pytorch_with_examples.html
  1. Practical Applications of PyTorch in Data Science | by Harshita Aswani | Medium, 访问时间为 四月 9, 2025， https://medium.com/@Harshita.Aswani/practical-applications-of-pytorch-in-data-science-c2737decbf93
  1. Community Stories | PyTorch, 访问时间为 四月 9, 2025， https://pytorch.org/community-stories
  1. PyTorch Grows as the Dominant Open Source Framework for AI and ..., 访问时间为 四月 9, 2025， https://pytorch.org/blog/2024-year-in-review/
  1. smartdev.com, 访问时间为 四月 9, 2025， https://smartdev.com/ai-tech-stacks-the-blueprint-for-2025/
  1. The Best Tech Stacks for AI-Powered Applications in 2025 - DEV ..., 访问时间为 四月 9, 2025， https://dev.to/elliot_brenya/the-best-tech-stacks-for-ai-powered-applications-in-2025-efe
  1. The Tech Stack for Building AI Apps in 2025 - DEV Community, 访问时间为 四月 9, 2025， https://dev.to/copilotkit/the-tech-stack-for-building-ai-apps-in-2025-12l9
  1. Machine Learning & AI Courses | Google Cloud Training, 访问时间为 四月 9, 2025， https://cloud.google.com/learn/training/machinelearning-ai
  1. AI Tools for Developers in 2025: Analysis, Predictions, & Projections, 访问时间为 四月 9, 2025， https://www.growthaccelerationpartners.com/blog/ai-tools-for-developers-in-2025-analysis-predictions-projections
  1. Best AI for Coding in 2025: 25 Developer Tools to Use (or Avoid) - Pragmatic Coders, 访问时间为 四月 9, 2025， https://www.pragmaticcoders.com/resources/ai-developer-tools
  1. AI Agent Tech Stack Guide 2025 | LLMs & Development Tools - Rapid Innovation, 访问时间为 四月 9, 2025， https://www.rapidinnovation.io/post/the-ultimate-ai-agent-tech-stack-llms-data-development-tools
  1. My AI Tech Stack – March 2025 - Jeff Brines, 访问时间为 四月 9, 2025， https://jeffbrines.com/2025/03/08/my-ai-tech-stack-march-2025/
  1. What is your AI agent tech stack in 2025? : r/LLMDevs - Reddit, 访问时间为 四月 9, 2025， https://www.reddit.com/r/LLMDevs/comments/1isf8q1/what_is_your_ai_agent_tech_stack_in_2025/
  1. A Developer's Roadmap to Getting Started with AI in 2025 | by Madhukar Kumar - Medium, 访问时间为 四月 9, 2025， https://medium.com/madhukarkumar/a-developers-roadmap-to-getting-started-with-ai-in-2025-f3f000ef6770
  1. AI Tools Every Developer Should Know in 2025 - YouTube, 访问时间为 四月 9, 2025， https://www.youtube.com/watch?v=BoDJ0A1AVPg
  1. What is the best route of becoming an AI Engineer? - Career Village, 访问时间为 四月 9, 2025， https://www.careervillage.org/questions/844346/what-is-the-best-route-of-becoming-an-ai-engineer
  1. I scraped and ranked AI courses, here are the best I found : r/learnmachinelearning - Reddit, 访问时间为 四月 9, 2025， https://www.reddit.com/r/learnmachinelearning/comments/1d0bksx/i_scraped_and_ranked_ai_courses_here_are_the_best/
  1. Simply Put, A.I is Probability and Statistics | by Sam Bobo | Medium, 访问时间为 四月 9, 2025， https://medium.com/@sam.r.bobo/simply-put-its-probability-and-statistics-ea955e3c4ba8
  1. 17 Python Libraries Every AI Engineer Should Know - YouTube, 访问时间为 四月 9, 2025， https://www.youtube.com/watch?v=p4G0coRey9w
  1. AI-Powered Engineering | Altair, 访问时间为 四月 9, 2025， https://altair.com/ai-powered-engineering
  1. Top 8 Sites to Hire AI Developers - Limeup, 访问时间为 四月 9, 2025， https://limeup.io/blog/hire-ai-developers/
  1. 17 Best Platforms To Hire Skilled AI Developers In 2025 - Genius, 访问时间为 四月 9, 2025， https://joingenius.com/recruiting/hire-ai-developer/
  1. Find & Hire AI engineers: 15 Best Sites [2025], 访问时间为 四月 9, 2025， https://www.developersforhire.com/ai
  1. The 10 Best AI Project Management Tools in 2025 - Forecast App, 访问时间为 四月 9, 2025， https://www.forecast.app/blog/10-best-ai-project-management-software
  1. Builder.ai® - Composable Software Development Platform, 访问时间为 四月 9, 2025， https://www.builder.ai/
  1. Industry leading AI courses and certificates for software engineers? - Reddit, 访问时间为 四月 9, 2025， https://www.reddit.com/r/learnmachinelearning/comments/1ervntx/industry_leading_ai_courses_and_certificates_for/
  1. What practical AI projects have you actually built? : r/ArtificialInteligence - Reddit, 访问时间为 四月 9, 2025， https://www.reddit.com/r/ArtificialInteligence/comments/1epvi0n/what_practical_ai_projects_have_you_actually_built/
上一篇
国内 Docker 镜像加速地址最新可用清单（持续更新中）
下一篇
深入剖析GPT-4o：下一代AI图像生成的王者还是仍需打磨的璞玉？
评论
Loading...
目录