AI工程師是什麼？

1. Prompt Engineering

AI工程師需精通如何設計和優化提示（Prompts），並理解不同的模型如何對提示作出反應，並能根據應用需求調整這些提示以獲得最佳結果。這是指引AI模型生成特定輸出的一個重要技術。

2. 集成和部署AI模型

AI工程師使用現成的API將AI功能快速整合到現有系統中，無需從頭開發複雜的AI模型。部署模型後，持續監控其表現，並根據反饋進行必要的調整和優化。

3. 提供方案與協作

為客戶設計AI驅動的解決方案，並對客戶團隊提供有關AI技術和應用的培訓和指導。了解跨部門與客戶的業務需求和挑戰，並確保從概念到實施的過程中達到共同預期的目標。

轉職AI工程師需要哪些技能？

1. 機器學習與深度學習基礎

   – 基本原理：了解機器學習的各類算法，包括監督學習、非監督學習和強化學習，以及它們的應用場景。

   – 關鍵技術：深入深度學習，掌握如何使用神經網絡解決複雜問題，包括前向傳播和反向傳播算法。

2. 數據處理與分析

   – 數據清洗和處理：學習如何處理和整理不完整、錯誤或不一致的數據，使其適用於模型訓練。

   – 數據可視化：利用各種工具（如Matplotlib、Seaborn等）來視覺化數據，幫助分析數據特徵和模式。

3. Prompt Engineering

   – 提示詞設計：學習如何創建有效的提示詞，這些提示詞能夠引導生成式AI模型產生高質量的輸出。

4. Chaining

   – 模型串聯：探討如何將多個AI模型或任務連結起來處理更複雜的問題，例如，將自然語言處理模型與推薦系統模型結合。

5. Embeddings 和 Vector Database

   – 嵌入向量創建和應用：學習如何生成和利用嵌入向量來提高數據的表達能力和查詢效率。

   – 向量數據庫：了解如何使用向量數據庫來存儲和檢索嵌入向量，以加快AI應用的響應速度。

6. Retrieval-Augmented Generation (RAG)

   – 檢索增強生成：瞭解如何使用現有資料庫增強生成模型的回答能力，提高回答的準確性和相關性。

7. Agent設計與應用

   – 智能代理：學習如何設計和部署能夠自動化執行複雜任務和流程的智能代理。

8. 模型微調 (Fine-Tuning)

   – 預訓練模型的適應：學習如何對現有的預訓練模型進行微調，使其更好地適應特定的應用需求和數據特徵。

AI夢工廠會透過這些技術的學習和實踐，協助全端工程師有效地轉職為AI工程師，並在這一領域中發揮其技術優勢和創新能力。