AI算法工程师核心技能总结

        编程能力、算法知识、数学基础、工具框架的使用经验，还有项目经验之类的。       

        首先，编程能力。通常招聘信息里都会提到需要熟练掌握Python，因为Python在AI领域应用广泛。可能还需要其他语言，比如C++或Java，不过Python应该是主要的。另外，数据结构和算法也是基础，比如排序、搜索、动态规划这些，面试的时候经常考算法题，所以这部分很重要。

        接下来是机器学习和深度学习的理论基础。机器学习方面，像监督学习、无监督学习、强化学习这些概念，常见的算法比如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、SVM、聚类算法等等。深度学习的话，神经网络的基础，比如CNN、RNN、LSTM、Transformer这些模型的结构和原理。可能还要了解一些最新的模型，比如BERT、GPT之类的。优化算法比如梯度下降、Adam，正则化方法如Dropout、BatchNorm也是需要的。

        然后是数学基础。线性代数里的矩阵运算、特征值分解；概率统计里的概率分布、贝叶斯定理、假设检验；微积分里的梯度、导数、积分，这些在理解算法的时候都会用到。数学不好可能难以深入理解模型背后的原理。

        工具和框架方面，PyTorch和TensorFlow是必须掌握的深度学习框架。数据处理可能需要用到NumPy、Pandas，可视化可能会用Matplotlib、Seaborn。大数据处理工具比如Hadoop、Spark可能有些公司会要求，不过可能不是所有岗位都需要。分布式训练框架如Horovod，模型部署相关的Docker、Kubernetes，这些可能属于加分项。

        项目经验方面，实际解决过问题，比如图像识别、自然语言处理、推荐系统之类的项目。数据处理和特征工程的能力也很