AI工程师成长路径：技能树与学习规划

以下是AI工程师的成长路径规划，结合技术能力、业务场景和职业发展需求，整合多个权威学习路径，分为技能树和学习规划两部分： 一、AI工程师核心技能树 . 技术技能 数学基础 线性代数（矩阵运算、特征值分解） 概率统计（贝叶斯理论、假设检验） 优化理论（梯度下降、凸优化） 编程语言与工具 核心语言：Python（Pandas/Numpy）、C++/Java（高性能计算） 深度学习框架：PyTorch/TensorFlow 工程化工具：Git、Docker、Kubernetes 算法与模型 传统机器学习：决策树、SVM、集成学习 深度学习：CNN/RNN/Transformer、强化学习 前沿技术：大模型微调（SFT/RWKD）、RAG架构 工程能力 模型部署：TensorRT/ONNX、服务化（REST API/gRPC） 系统设计：分布式训练（Ray/DLFW）、MLOps流程优化 . 业务技能 问题解决 需求拆解：从业务痛点到技术指标（如准确率、延迟） 场景适配：医疗影像分析 vs 金融风控的差异化方案 沟通协作 跨团队协作：与产品经理定义需求边界，与数据科学家对齐数据规范 技术落地：用业务语言解释技术方案（如用A/B测试结果说服管理层） 行业知识 垂直领域：金融（反欺诈模型）、自动驾驶（感知-决策闭环） 合规要求：医疗AI的伦理审查、金融模型的可解释性 二、分阶段学习规划 . 入门阶段（-2025年） 核心目标：掌握基础理论与工具链 学习内容： 数学：《线性代数及其应用》+ 概率论实践（Kaggle数据集） 编程：Python进阶（装饰器/生成器）+ PyTorch快速上手 项目：MNIST手写识别、房价预测（Scikit-learn） . 进阶阶段（-2025年） 核心目标：构建端到端解决方案能力 学习内容： 深度学习：Transformer原理+实战（Hugging Face模型库） 工程化：Docker容器化部署、AWS SageMaker使用 项目：电商推荐系统（FM/DeepFM）、多模态分类（CLIP） . 高级阶段（2025年以上） 核心目标：系统优化与前沿探索 学习内容： 系统设计：模型压缩（知识蒸馏/量化）、分布式训练优化 前沿技术：大模型私有化部署（LLM Op）、AutoML框架 项目：工业级CV流水线（YOLOv优化）、自研NLP工具链 三、学习资源推荐 开源项目：AI Engineer Guide（涵盖从零到专家路线） 实战平台：DeepSeek（全栈开发课程）、近屿智能（AIGC专项训练） 论文精读：ICLR/NeurIPS顶会论文（重点阅读方法论章节） 关键成长建议 持续学习：关注技术演进（如MoE架构、RLHF进展） 领域深耕：选择-个垂直行业（如医疗AI/自动驾驶）建立壁垒 工程思维：从“算法效果优先”转向“端到端性能优化” 通过以上路径，可逐步从技术执行者成长为具备系统设计能力的AI专家。具体实施时需结合个人兴趣与行业趋势动态调整。