一名合格的人工智能工程师，需要及早了解的知识体系

人工智能知识体系 1、数学基础 微积分 线性代数 概率统计 信息论 集合论和图论 博弈论 2、技术基础 计算机原理 程序设计语言 操作系统 分布式系统 算法基础 3、机器学习算法 机器学习基础：估计方法、特征工程 线性模型：线性回归 逻辑回归 决策树模型：GBDT 支持向量机 贝叶斯分类器 神经网络——深度学习：MLP、CNN、RNN（LSTM）、GAN 聚类算法：K均值算法 4、机器学习分类 监

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