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有兴趣成为一名人工智能工程师吗？本指南将为您提供有关如何开始利用人工智能的力量并成为 AI 工程师的更多信息。包括四个基于 AI 的项目，您可以作为初学者构建这些项目，以开始您作为 AI 工程师的旅程。了解技术堆栈对 AI 工程师来说至关重要，因为它提供了构建、部署和维护 AI 解决方案的基础工具。
堆栈通常包括编程语言、数据操作库、机器学习框架和云服务。掌握这些技术使工程师能够构建强大、可扩展且高效的系统。此外，精通技术堆栈可以与项目中的数据科学家、DevOps 工程师和其他利益相关者进行无缝协作。
什么是人工智能工程师？
人工智能工程师是软件工程学科中的一个专业角色，专注于开发和维护人工智能和机器学习系统。他们通常与数据科学家合作，将 AI 模型从研究阶段引入生产阶段，确保模型可扩展、可维护并与业务目标保持一致。他们的职责范围从数据收集和预处理到模型部署和监控。
在实践中学习
人工智能工程的实用方法通常涉及问题优先的方法，重点是在深入研究数据和算法之前了解手头的业务或科学问题。这需要与领域专家和利益相关者进行强有力的合作。工程过程通常遵循数据收集、数据预处理、模型构建、验证和部署等阶段，同时遵循软件开发和数据治理的最佳实践。
AI 工程师的技能
主要技能包括熟练掌握 Python 或 Java 等编程语言、熟悉 TensorFlow 或 PyTorch 等机器学习框架，以及了解 AWS 或 Azure 等云计算平台。其他重要技能包括数据工程、特征工程和理解 DevOps 实践，例如持续集成和部署 （CI/CD）。
4 个 AI 工程师初学者友好项目
OpenAI API 允许工程师访问预训练模型，如 GPT-3，以执行各种自然语言处理任务。Python 通常是与此 API 交互的首选语言，因为它具有广泛的库和易用性。将 OpenAI API 集成到项目中可以大大减少从头开始构建语言模型所需的开发时间。
1. 构建一个简单的 AI 聊天机器人
创建一个简单的聊天机器人可以通过各种方法实现，但一种常见的方法是使用通过 OpenAI 的 GPT-3 等 API 访问的预训练语言模型。只需几行 Python 代码即可构建基本的聊天机器人，向 API 发送提示并接收生成的文本作为响应，然后可以解析并呈现给用户。
2. 将 AI 提示链接在一起以实现更复杂的流程
链接提示是指向语言模型 API 发送一系列问题或命令以执行多步骤任务的做法。例如，您可以先要求模型起草一封电子邮件，然后使用命令来总结草稿内容。这允许在自动执行任务时更灵活地使用语言模型。
3. 使用 OpenAI Whisper API 转录音频
OpenAI 的 Whisper 是一种自动语音识别 （ASR） API，可以将口语转换为书面文本。它在转录服务、语音助手等应用中特别有用。借助 API，AI 工程师可以为其应用程序添加一层语音交互。
4. 使用 OpenAI DallE API 创建 AI 图像
DALL-E 是 OpenAI 的另一个 API，它从文本描述中生成富有创意且连贯的图像。这项技术在设计、广告和内容创作等领域开辟了一系列可能性。通过集成 DALL-E API，AI 工程师可以使应用程序能够根据用户输入或其他数据生成自定义图像。
成为AI工程师的道路
人工智能工程是软件开发中的一个专业领域，专注于创建和维护人工智能和机器学习系统。掌握技术堆栈对于成功至关重要，因为它包括构建、部署和监控 AI 解决方案所需的工具。这个角色的实用方法通常从了解手头的问题开始，然后是数据收集、模型构建和部署。
AI 工程师需要多样化的技能，包括编程、数据工程以及熟悉机器学习框架和云服务。OpenAI 的几个 API，例如 GPT-3、Whisper 和 DALL-E，为从自然语言处理到语音识别和图像生成等任务提供了强大的功能。这些 API 可以集成到项目中，以加快开发速度并引入聊天机器人、自动化任务序列等高级功能。
人工智能工程师的角色在弥合数据科学研究和实际应用之间的差距方面发挥着关键作用。通过了解技术和实践方面，AI 工程师可以为构建强大、可扩展和有影响力的 AI 系统做出贡献。
