以下是 25 項最重要的 AI 技能及其子部分的列表：
機器學習 （ML）：熟練掌握用於訓練和部署模型的 ML 演算法和技術。
深度學習：深度神經網路和框架（如 TensorFlow 和 PyTorch）方面的專業知識。
自然語言處理 （NLP）：了解語言模型和文字分析，以完成情感分析和語言生成等任務。
計算機視覺：了解影象識別和物體檢測等應用的影象和分析技術。
強化學習：掌握強化學習演算法，以便在動態環境中進行自主決策。
資料科學：用於 AI 模型開發的資料預處理、特徵工程和資料視覺化技能。
統計學：解釋 AI 模型結果和驗證假設的強大統計基礎。
大資料技術：熟悉 Hadoop 和 Spark 等用於處理大型資料集的工具。
雲計算：Master、華為、AWS、Azure、Google Cloud等雲平台，用於可擴充套件的AI部署。
自然語言生成 （NLG）：使用人工智慧生成類似人類的文字內容的能力。
語音識別：基於語音的 AI 應用和技術方面的專業知識。
時間序列分析：使用時間相關資料進行**和異常檢測的技能。
推薦系統：了解個性化推薦演算法。
AI 模型優化：提高 AI 模型效能、效率和資源利用率的技術。
人工智慧倫理：了解人工智慧中的倫理考慮，包括減少偏見和公平。
Python：熟練掌握 Python，這是 AI 開發的主要語言。
R：熟悉用於統計分析的 R 程式語言。
J**A C++：熟練掌握這些語言，用於機械人和遊戲開發等領域的人工智慧應用。
SQL 和 NoSQL：用於儲存和檢索 AI 相關資料的資料庫管理技能。
資料整理：能夠清理、預處理和轉換資料以進行 AI 建模。
資料視覺化：熟練使用 Mattplotlib、Seaborn 或 Tableau 等工具進行資料探索。
Docker 和 Kubernetes：了解 AI 模型部署的容器化和編排。
CI CD：了解 AI 系統的持續整合和持續部署管道。
模型部署：將 AI 模型部署到生產環境中的技能。
溝通、協作和解決問題：強大的軟技能，可以有效地傳達 AI 發現、與跨職能團隊合作以及解決複雜的 AI 挑戰。