二：編程基礎。當然，如果是做純算法研究員，工程能力的要求不會太高，但也需要能寫源代碼；而對於做算法引擎開發或是應用開發的工程師來說，代碼實現的能力高低就直接決定了工作產出的質量與效率了。所以，想做AI工程師的妳需要熟練掌握至少壹種編程語言，並掌握配套的工具、常用庫等。（相關推薦：《Python教程》）
三：機器學習基礎。由於本輪人工智能的熱潮來源於深度學習相關技術與應用的優異表現，所以招聘最熱的崗位無疑是機器學習算法工程師。因此，機器/深度學習的經典算法、常見的神經網絡模型、模型調參和訓練技巧就需要盡可能多和深入地掌握了。
四：專業領域知識基礎。人工智能主要應用領域可大致分為圖像、語音和NLP（自然語言處理）。無論是其中哪個領域，都有海量的專業知識需要去掌握，比如如果妳想從事智能駕駛行業的機器視覺方面的工作，那麽妳就需要掌握圖像相關的知識；而如果妳想做壹款智能音箱的算法開發，妳就需要掌握語音和NLP相關的知識。
五：具體行業的深度認知。任何應用場景都有自己獨特的數據結構，而壹個能夠落地的AI應用自然離不開對於業務本身的深入理解。算法工程師們需要清晰地把握壹個AI系統由哪些模塊組成，相互關系是什麽，都用到哪些技術，解決什麽問題，才可能針對具體的問題展開實驗研究，從而進行優化。1、[endif]教學質量是否優秀，是否有專業的AI人工智能研發團隊，是否可以獨立研發教學課程;
2、[endif]是否有科學完善的課程體系，技術是否緊跟前沿腳步;
3、[endif]是否有嚴格的管理制度，嚴謹的教學制度，是否不斷探索促進學習的方式方法。
4、[endif]課程是否是最新的人工智能項目。
另外，我還想提醒大家的是：
AI涉及到的數學特別多。很多數學問題，之所以讓人頭大，其實並不是真的有多難，而是符號系統比較復雜，運算繁復，或者運算所表達的物理意義多樣。