上周（11月21日、22日），天学网人工智能学院在北京化工大学、北京工业大学连续举行了两场“走进AI算法工程师”经验分享沙龙，活动现场，三位来自北京凌声芯语音科技的工程师学长分别与同学们分享了自己的从业经历、求职面试经验、日常工作等，并就大家最关注的“AI工程师需要具备的知识技能”和“通过何种路径学习AI”两个问题进行了 答疑。
北工大沙龙现场
北化工沙龙现场来自计算机、通信工程、软件工程、自动化、电子信息等专业的本科生、研究生，因为共同对人工智能感兴趣而坐在一起。两场分享沙龙现场互动都十分热烈，持续了两小时，同学们仍意犹未尽。
下面是小编针对两场分享沙龙被提问次数较多的几个问题总结的问答汇编~
NO1、AI算法工程师（语音、CV、NLP）日常工作都在干什么？
总体来说就是数据处理——建模——调参——优化。最开始要进行一些洗数据的工作，接下来比如你要做一个图像识别或者NLP的机器学习，leader会告诉你别人是怎么做的，应该怎么做，我们当前需要一个什么需求，当你拿到需求要先有一个自己的想法，没有想法要去看看别人是怎么做的。在做的过程中最常碰到的就是代码和效果上的问题，尤其是效果上的问题基本上都很糟，做完之后去分析为什么会出现这些问题，是模型出了问题？还是数据少了？最后会进行模型优化，组内进行讨论评估……
NO2、AI工程师必须具备哪些知识技能？
首先要具备一定的数学基础，但不需要非常艰深的数学知识，只要掌握线性代数、概率论、统计和微积分这几块知识，日后学起算法会轻松很多。其次是代码工程能力，代码实现的能力高低直接决定了工作产出的质量与效率，需要你熟练掌握至少一种编程语言（最好是python或C++），并掌握配套的工具、常用库等，熟练使用机器学习框架。另外，你需要掌握机器学习和深度学习的理论知识，理解算法，读他人代码时能够区分出是否是优质代码，如果不优质要如何优化……
NO3、在校期间最好通过什么途径学习AI相关知识技能？
对于时间充足、学习环境配置好且自觉性强的同学来说，可以选择自学。大学数学和计算机基础理论知识可以通过书籍和视频课程学习，然后看吴恩达、斯坦福公开课等学习机器学习、深度学习相关知识。最后可以从kaggle上找一些开源项目做，最好还能在GitHub上找一些大神的代码做demo。而对于时间不充裕、专业不对口、自学进度慢且有实际工作需求的同学来说，可以选择优质的AI教育机构，有人帮你把知识、项目、demo代码都准备好了，还有导师和同伴可以和你一起做讨论，遇到工程问题，有教练及时给予你指导，自然比自己啃书和乱敲代码会快上很多。
分享沙龙上，两位学长还对同学们提出的“应聘面试有什么技巧？”“在算法工作中工程性实践和调参改模型这种理论方面的占比各有多少？”“AI算法工程师就业情况如何？”等问题进行了实际经验分享。同学们纷纷表示：听完学长们的分享对算法工程师的就业前景、日常工作以及求职面试等方面有了更清晰的认识。
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