一般來說都是培訓(xùn)五個(gè)月左右，有編程的基礎(chǔ)內(nèi)容然后是Python語言的學(xué)習(xí)，還有爬蟲啊數(shù)據(jù)分析這些，相對來說Python語言還是比較簡單的，五個(gè)月左右的培訓(xùn)達(dá)到就業(yè)的程度是基本沒有問題的，當(dāng)然如果你是渾水摸魚打魚曬網(wǎng)的話，那肯定是不行的。一般培訓(xùn)中，會分階段進(jìn)行，而且還有項(xiàng)目實(shí)訓(xùn)，還是挺好的，學(xué)起來循序漸進(jìn)，技術(shù)還是可以速成的。

階段一：Python開發(fā)基礎(chǔ)Python全棧開發(fā)與人工智能之Python開發(fā)基礎(chǔ)知識學(xué)習(xí)內(nèi)容包括：Python基礎(chǔ)語法、數(shù)據(jù)類型、字符編碼、文件操作、函數(shù)、裝飾器、迭代器、內(nèi)置方法、常用模塊等。階段二：Python高級編程和數(shù)據(jù)庫開發(fā)Python全棧開發(fā)與人工智能之Python高級編程和數(shù)據(jù)庫開發(fā)知識學(xué)習(xí)內(nèi)容包括：面向?qū)ο箝_發(fā)、Socket網(wǎng)絡(luò)編程、線程、進(jìn)程、隊(duì)列、IO多路模型、Mysql數(shù)據(jù)庫開發(fā)等。階段三：前端開發(fā)Python全棧開發(fā)與人工智能之前端開發(fā)知識學(xué)習(xí)內(nèi)容包括：Html、CSS、JavaScript開發(fā)、Jquery&bootstrap開發(fā)、前端框架VUE開發(fā)等。階段四：WEB框架開發(fā)Python全棧開發(fā)與人工智能之WEB框架開發(fā)學(xué)習(xí)內(nèi)容包括：Django框架基礎(chǔ)、Django框架進(jìn)階、BBS+Blog實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目開發(fā)、緩存和隊(duì)列中間件、Flask框架學(xué)習(xí)、Tornado框架學(xué)習(xí)、Restful API等。階段五：爬蟲開發(fā)Python全棧開發(fā)與人工智能之爬蟲開發(fā)學(xué)習(xí)內(nèi)容包括：爬蟲開發(fā)實(shí)戰(zhàn)。階段六：全棧項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)Python全棧開發(fā)與人工智能之全棧項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)學(xué)習(xí)內(nèi)容包括：企業(yè)應(yīng)用工具學(xué)習(xí)、CRM客戶關(guān)系管理系統(tǒng)開發(fā)、路飛學(xué)城在線教育平臺開發(fā)等。階段七：算法&設(shè)計(jì)模式階段八：數(shù)據(jù)分析Python全棧開發(fā)與人工智能之?dāng)?shù)據(jù)分析學(xué)習(xí)內(nèi)容包括：金融量化分析。階段九：機(jī)器學(xué)習(xí)、圖像識別、NLP自然語言處理Python全棧開發(fā)與人工智能之人工智能學(xué)習(xí)內(nèi)容包括：機(jī)器學(xué)習(xí)、圖形識別、人工智能玩具開發(fā)等。階段十：Linux系統(tǒng)&百萬級并發(fā)架構(gòu)解決方案階段十一：高并發(fā)語言GO開發(fā)Python全棧開發(fā)與人工智能之高并發(fā)語言GO開發(fā)學(xué)習(xí)內(nèi)容包括：GO語言基礎(chǔ)、數(shù)據(jù)類型與文件IO操作、函數(shù)和面向?qū)ο蟆⒉l(fā)編程等。

現(xiàn)階段人工智能是一個(gè)十分火熱的事物，火熱到什么地步呢？火熱到很多高校都開始設(shè)立人工智能方面的專業(yè)和課程，并且加大力度培養(yǎng)人工智能人才，那么人工智能人才需要具備什么樣的知識架構(gòu)呢？人工智能人才需要學(xué)習(xí)什么知識呢？下面我們就給大家介紹一下這個(gè)內(nèi)容。首先，人工智能的學(xué)習(xí)需要高水平的人工智能人才，而對人工智能人才的要求就是需要數(shù)學(xué)基礎(chǔ)好、計(jì)算/軟件程序功底扎實(shí)、人工智能專業(yè)知識全面。首先，無論是在抽象建模還是模型算法分析設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)，都需要依賴良好的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，因?yàn)槿斯ぶ悄芩鎸Φ膯栴}千變?nèi)f化，這導(dǎo)致了其所涉及的數(shù)學(xué)工具種類多樣。事實(shí)上，人工智能的核心領(lǐng)域，即機(jī)器學(xué)習(xí)是計(jì)算機(jī)科學(xué)中對數(shù)學(xué)基礎(chǔ)要求最高的分支之一。所以人工智能對人才的有很多的要求。其次就是復(fù)雜現(xiàn)實(shí)任務(wù)通?？梢詮亩喾N角度進(jìn)行抽象，而不同的抽象將導(dǎo)致巨大的差異。這就需要注意很多的問題，比如抽象出的問題是否可計(jì)算？從程序代碼的角度是否易實(shí)現(xiàn)？從計(jì)算平臺的角度是否便于高效處理？等等。要想回答一下這個(gè)問題就需要在算法分析、程序設(shè)計(jì)、計(jì)算系統(tǒng)方面具備扎實(shí)的基礎(chǔ)。事實(shí)上，對一些現(xiàn)代大型人工智能程序而言，甚至連高維數(shù)組的存儲順序都需做到優(yōu)化，這如果沒有扎實(shí)的計(jì)算、軟件程序功底顯然是不行的。最后，在我們解決現(xiàn)實(shí)的人工智能應(yīng)用任務(wù)時(shí)，往往同時(shí)涉及多種人工智能專業(yè)知識，需有效進(jìn)行融合發(fā)揮。因此，高水平的、能解決企業(yè)關(guān)鍵技術(shù)難題的人工智能人才，必須具備全面的人工智能專業(yè)知識。這些知識能夠方便我們理解人工智能并能夠朝著更好的方向發(fā)展。所以說，如果數(shù)學(xué)不好的同學(xué)那么就需要考慮考慮數(shù)據(jù)自己究竟是否適合這個(gè)專業(yè)。在最后需要提醒大家的是，學(xué)習(xí)人工智能還是需要學(xué)習(xí)計(jì)算機(jī)、自動化、電子、軟件等內(nèi)容。人工智能所解決的問題都是充滿不確定性的復(fù)雜問題，這就需要很高的處理事務(wù)的能力，如果我們不擅長處理事情，并且不適應(yīng)隨時(shí)隨地出現(xiàn)的不確定性工作，那也不適合這個(gè)行業(yè)，就不建議大家學(xué)習(xí)這個(gè)專業(yè)，希望這篇文章能夠給大家?guī)韰⒖純r(jià)值。

1.良好的數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)。人工智能工程師所面對的問題千變?nèi)f化，無論是在抽象建模還是模型算法分析設(shè)計(jì)階段，都需要以數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)能力作為基礎(chǔ)。而且人工智能最重要的領(lǐng)域--機(jī)器學(xué)習(xí)又是計(jì)算機(jī)科學(xué)中對數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)要求最高的分支之一，所以一名優(yōu)秀的人工智能工程師首先必須有出色的數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)能力。2.編程語言。人工智能需要有種編程語言的能力，如 Python、C++、Java等。人工智能是一門綜合性很強(qiáng)的學(xué)科，需要各個(gè)領(lǐng)域的算法作為支撐，而算法是需要編程來實(shí)現(xiàn)的。3.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。人工智能包括“人工”和“智能”兩個(gè)方面。雖然說目前有很多根本不懂人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人也在從事 人工智能行業(yè)，但從人工智能的本質(zhì)以及整體的發(fā)展來說，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將是人工智能產(chǎn)品的核心技術(shù)。關(guān)于人工智能工程師需要具備哪些知識，青藤小編就和您分享到這里了。如果你對大數(shù)據(jù)工程有濃厚的興趣，希望這篇文章能夠?qū)δ阌兴鶐椭?。如果您還想了解更多數(shù)據(jù)分析師、大數(shù)據(jù)工程師的技巧及素材等內(nèi)容，可以點(diǎn)擊本站的其他文章進(jìn)行學(xué)習(xí)。