一名合格的人工智能工程師，須要及早了解的知識體系

人工智能知識體系 一、數學基礎 微積分 線性代數 機率統計 信息論 集合論和圖論 博弈論 二、技術基礎 計算機原理 程序設計語言 操做系統 分佈式系統 算法基礎 三、機器學習算法 機器學習基礎：估計方法、特徵工程 線性模型：線性迴歸 邏輯迴歸 決策樹模型：GBDT 支持向量機 貝葉斯分類器 神經網絡——深度學習：MLP、CNN、RNN（LSTM）、GAN 聚類算法：K均值算法 四、機器學習分類 監

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