（一）基础编程与数据处理能力
编程语言精通：
Python 作为 AI 领域的首选语言，其简洁的语法和丰富的库为开发提供了极大便利。
掌握 Python 的面向对象编程、函数式编程特性，能熟练运用数据结构如列表、字典、集合等处理数据。
同时，了解 C++ 在高性能计算和部分深度学习框架底层实现中的应用，有助于优化关键代码性能。
例如在模型推理阶段，C++ 结合 TensorRT 等推理引擎可显著提升速度。


数据处理与分析：
NumPy 和 Pandas 是数据处理的核心库。
NumPy 提供高效的多维数组操作，能快速进行数学运算，是底层数据处理的基础。
Pandas 则擅长数据清洗、转换、分析与可视化，可处理表格数据，进行数据合并、透视表制作等操作。
如在构建金融领域大模型应用时，利用 Pandas 清洗海量交易数据，为后续模型训练做准备。


数据库操作：
熟悉关系型数据库如 MySQL、PostgreSQL，掌握 SQL 查询语言进行数据存储、检索和管理。
在企业级大模型应用中，常需从数据库中获取结构化数据用于模型训练或为应用提供数据支持。
同时，了解非关系型数据库 MongoDB 在处理非结构化数据（如文本、图像元数据）方面的优势，
以及 Redis 作为缓存数据库，加速数据读取，提升应用响应速度。



（二）机器学习与深度学习基础
传统机器学习算法：
理解监督学习算法如决策树、随机森林、支持向量机（SVM）、K 近邻（KNN）等的原理与应用场景。
掌握无监督学习算法如 K 均值聚类（K-Means）、主成分分析（PCA）进行数据降维与聚类分析。
以电商客户分类为例，可用 K-Means 将客户按消费行为聚类，辅助营销策略制定。
在实际项目中，需熟练使用 Scikit-learn 库实现这些算法，进行模型训练、评估与调优。


深度学习框架运用：
主流深度学习框架 PyTorch 和 TensorFlow 必须熟练掌握。
PyTorch 以其动态计算图特性，在研究和快速原型开发中备受青睐，便于灵活构建和调试模型。
TensorFlow 则更适合大规模生产环境，具有良好的分布式训练支持。
需深入理解神经网络结构，如多层感知机（MLP）、卷积神经网络（CNN）用于图像识别任务，
循环神经网络（RNN）及其变体长短期记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）处理序列数据，
如自然语言处理中的文本序列。
能够运用框架搭建、训练和优化这些神经网络模型。


（三）自然语言处理（NLP）专项技能
文本预处理与表示：
熟练掌握文本清洗技术，去除噪声、停用词，进行文本标准化。
分词技术如基于规则、统计的分词方法，以及常用分词工具（如结巴分词）的使用。
理解词向量表示方法，从早期的 Word2Vec 到基于深度学习的 BERT、GPT 等预训练模型的词向量，
掌握如何将文本转化为计算机可理解的向量形式，用于后续 NLP 任务。

NLP 任务实现：
实现情感分析、文本分类、文本摘要、问答系统、机器翻译等典型 NLP 任务。
利用预训练语言模型（如 BERT、GPT、T5 等）进行微调，以适应特定领域任务。
例如，在智能客服系统中，基于 BERT 微调实现用户问题意图分类，快速准确匹配答案。
掌握 HuggingFace Transformers 框架，该框架集成众多预训练模型，
提供便捷的模型调用、微调与部署接口，大大加速 NLP 应用开发。


（四）计算机视觉（CV）能力储备
图像处理基础：
了解图像的基本属性，掌握图像增强技术，如对比度调整、亮度变换、直方图均衡化，以提升图像质量。
熟悉图像滤波方法，如高斯滤波去除噪声、Sobel 算子进行边缘检测等。
OpenCV 和 Pillow 是常用的图像处理库，能够运用它们实现各种图像处理操作。


视觉任务与模型：
掌握图像分类、目标检测（如 YOLO 系列、SSD）、图像分割（如 UNet）等视觉任务的原理与实现。
基于卷积神经网络构建图像识别模型，如经典的 AlexNet、VGG、ResNet 等。
以工业检测为例，运用目标检测算法识别产品缺陷。
能够利用预训练的视觉模型进行迁移学习，在少量数据下快速构建有效的视觉应用。




（五）大模型应用开发框架与技术
LangChain 与 LlamaIndex 等框架：
LangChain 是强大的大模型应用开发框架，
理解其核心组件如语言模型接口、提示管理、内存机制、工具调用等，
能快速搭建大模型驱动的应用，如智能文档问答系统。
LlamaIndex 专注于构建知识图谱和语义检索，可利用它为大模型添加私有知识库，增强模型对特定领域知识的理解与应用能力。
熟悉这些框架的使用，能极大提升大模型应用开发效率与质量。

检索增强生成（RAG）技术：
掌握 RAG 技术原理，理解如何将检索系统与生成模型相结合。
在构建企业知识问答系统时，通过向量数据库（如 Chroma、Pinecone）存储和检索文档，
将检索到的相关信息作为上下文输入大模型，生成更准确、有依据的回答，有效避免模型 “幻觉” 问题，提升应用可靠性。


（六）模型部署与优化
模型部署方式：
学习将训练好的模型部署为 API 或 Web 服务，常用框架有 Flask、FastAPI。
Flask 轻量级且易于上手，适合快速搭建小型模型服务；
FastAPI 基于 Python 的类型提示，在性能和开发效率上表现出色，适用于生产环境。
掌握 TorchServe，它是专门为 PyTorch 模型部署设计的工具，能方便地管理模型生命周期。
同时，了解如何在 Docker 容器中打包模型应用，实现环境隔离与可移植性，便于在不同服务器或云平台上部署。


模型优化策略：
掌握模型压缩技术，如剪枝去除模型中冗余连接，量化将模型参数从高精度转换为低精度，以减少模型存储空间与计算量。
利用 ONNX（开放式神经网络交换格式）进行模型格式转换与优化，便于在不同框架和硬件平台上运行。
对于深度学习模型，使用 TensorRT 进行推理加速，
尤其是在 GPU 环境下，可显著提升模型推理速度，满足实时性要求较高的应用场景，如自动驾驶中的目标检测模型部署。



（七）前端与后端开发技能
前端开发：
熟悉 HTML5、CSS3 构建网页结构与样式，利用 JavaScript/ES6 + 实现交互逻辑。
掌握主流前端框架如 React、Vue 或 Angular，能够开发用户界面展示 AI 模型结果，
如数据可视化图表展示模型分析结果、交互式界面供用户输入与获取模型反馈。
使用 ECharts、D3.js 等可视化库将复杂数据以直观图形呈现，提升用户体验。

后端开发：
精通至少一门后端语言，如 Python 的 Django、Flask 框架，Java 的 Spring Boot 框架，Node.js 的 Express 框架等。
能够实现 AI 模型调用接口，处理用户请求，进行用户管理、数据存储与业务逻辑编写。
连接并操作 MySQL、PostgreSQL 等关系型数据库，以及 MongoDB、Redis 等非关系型数据库，为前端应用提供数据支持与服务。


（八）DevOps 与运维能力
CI/CD 自动化流程：
使用工具如 GitHub Actions、Jenkins 搭建持续集成（CI）和持续交付（CD）流水线。
在代码提交后自动进行代码检查、测试、构建和部署，确保代码质量与快速迭代。
通过自动化流程，减少人为错误，提高开发效率与软件交付速度。


容器编排与云服务：
掌握容器编排工具 Kubernetes（K8s），管理多个 Docker 容器，实现容器的自动部署、扩展与管理。
了解主流云服务平台如 AWS、阿里云、GCP，能够在云端部署 AI 模型与应用，
利用云平台的弹性计算资源（如 GPU 实例）进行模型训练与推理，同时享受云平台提供的存储、网络等服务，
保障应用的稳定运行与可扩展性。