AI工程师需要学习和掌握的技能包括：
监督学习基础模型
彻底掌握三个最基础的模型：线性回归、对数几率回归和决策树。理解这些模型的数学含义、假设和解法，并能编写代码或伪代码来描述这些模型的算法。
K均值算法
认真学习并彻底理解K均值算法，掌握其原理和应用。
假设检验
熟悉假设检验的基本设定和背后的假设，了解在什么情况下可以使用这些假设，以及如果假设被违背了需要采取的措施。
编程能力
具备基本的编程能力，熟悉数据结构和基础算法。
人工智能系统搭建
对搭建一个人工智能系统（如搜索系统、人脸识别系统、图像检索系统、推荐系统等）有基本的认识。
数学和统计学
深入理解数学和统计学基础，包括线性代数、概率论和统计学等，以便更好地理解和应用机器学习算法。
机器学习和深度学习
掌握机器学习和深度学习的基本原理和常用算法，包括监督学习、无监督学习、强化学习等。
自然语言处理和计算机视觉
研究并开发自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）技术和算法，应用于智能客服、智能家居、自动驾驶等领域。
技术架构和设计模式
积累一套稳定的基础程序库和架构，了解常用的设计模式，如串口协议编解码、日志系统、滤波算法等。
工程实践
通过实际项目，了解不同行业的应用需求，将人工智能技术与实际应用场景相结合，设计出符合需求的应用产品。
工具和环境
熟悉常用的AI开发工具和平台，如TensorFlow、PyTorch等，能够使用这些工具进行模型训练和部署。
算法优化和调试
不断优化和改进人工智能算法，提高算法的准确性和效率，通过实验和测试来评估算法的性能，并提出改进方案。
技术支持和维护
为人工智能应用提供技术支持，包括技术咨询、故障排查、维护和升级等，能够快速定位和解决问题。
建议AI工程师在学习和实践过程中，注重理论与实践相结合，通过实际项目来巩固和提升自己的技能。同时，保持对新技术的关注和学习，以适应不断变化的人工智能领域。
