做一個ai程序員需要什麼

⑴ 作為一個好的程序員，都需要具備哪些基本的

你好，小U來為您解答這個問題，眾所周知，程序員是從事程序開發、維護的專業人員。
作一個真正合格的程序員，需要具備：
1：團隊精神和協作能力
團隊精神和協作能力是作為一個程序員應具備的最基本的素質。
2：文檔習慣
文檔是一個軟體系統的生命力。作為代碼程序員，必須將30％的工作時間寫用於技術文檔。沒有文檔的程序員勢必會被淘汰。
3：規范化的代碼編寫習慣
知名軟體公司的代碼的變數命名、注釋格式，甚至嵌套中行縮進的長度和函數間的空行數字都有明確規定，良好的編寫習慣，不但有助於代碼的移植和糾錯，也有助於不同技術人員之間的協作。
4：需求理解能力
程序員要能正確理解任務單中描述的需求。
5：模塊化思維能力
作為一個優秀的程序員，其思想不能在局限當前的工作任務裡面，要想想看自己寫的模塊是否可以脫離當前系統存在，通過簡單的封裝在其他系統中或其他模塊中直接使用。
6：測試習慣
測試是軟體工程質量保證的重要環節，但是測試不僅僅是測試工程師的工作，而是每個程序員的一種基本職責。程序員要認識測試不僅是正常的程序調試，而要是要進行有目的有針對性的異常調用測試，這一點要結合需求理解能力。
7：學習和總結的能力
程序員是很容易被淘汰的職業，所以要善於學習總結。

⑵ 想成為一位程序員需要學會什麼

• 程序員對從業的要求比較高，一是技能要求，二是軟實力要求。首先掌握一門編程語言，基礎語法必須熟練。從變數、循環、數組、指針、類等，都需要深入理解。這些知識雖然簡單，但是理解原理也要花費時間。我平時面試別人時，發現很多人雖然知道概念，深入描述時顯得很不專業。

• 掌握高級特性，除了基本語法以外，語言的高級特性，是你區別其他菜鳥的關鍵。比如：泛型編程、設計模式、編程技巧等，都是需要進一步掌握的，雖然部分知識很少用到，但是確實解決關鍵問題的利器。

• 學習使用第三方庫，會讓你的編程如魚得水。比如Boost、Qt等大型庫，可以讓你開發出企業級的代碼。當然也有許多小巧精緻的庫，在解決某些問題上讓你如魚得水。所以學會使用第三方庫，讓你可以復用前輩們的優秀代碼。

• 了解專業知識，除了語言方面，了解計算機相關的知識，也是重中之重。無論是：數據結構、操作系統、計算機網路、計算機組成原理等。

  
  

⑶ 要做程序員需要學會什麼

其實簡單來說，程序員的工作就是使用編程語言，根據需求寫出一個程序。
但是，在這個過程中，涉及如下幾個方面：

使用的編程語言 程序員需要選擇一門或者多門語言來編程，不同的語言適合編寫不同的程序，目前主流編程語言包括，Java、JavaScript、Python、C++、php以及其他小語種等等，每種編程語言適合開發的程序有所不同。目前從程序應用分來，主要可以分為三類a 企業應用，主要用於解決企業業務。各種企業管理後台系統，銀行系統，公安系統，圖書管理系統等等。
b 互聯網應用，面向互聯網用戶，為互聯網用戶提供各類服務。比如現在的京東淘寶各類電商系統等。
c 移動應用，各類在移動端使用的APP，有面向互聯網用戶的APP，也有面向企業內部的APP。
目前相對而言，在移動應用和互聯網應用方面，資本投入比較熱的風口，程序員的薪資較高。企業應用，發展了很多年，相對平穩。

2. 明白需求，實現需求
需求就是編寫程序的要求。一個程序要編寫成什麼樣子，具備哪些功能，都是由需求來具體說明。程序員要需要能看懂需求文檔，並且能准確地使用編程語言，根據需求中的要求來編寫成程序。企業開發的項目，往往會由該程序的架構師提供一個程序框架，程序員在該框架的規范下進行編程，實現需求的功能，以確保程序的規范、可讀，以及可維護性。

3. 日常工作寫程序
一個軟體開發一般流程是產品經理根據用戶需求做一個項目出來，然後UI設計師做一些圖片設計，前端開發編寫頁面，後台開發編寫核心編程，然後介入一些大數據和人工智慧，通過測試之類上線實施，後期還有運維進行相關維護。
程序員一般大多指的是前端和後台寫代碼程序的開發人員，除了編寫代碼，可能還需要通過介面和其它系統對接，實現系統間的數據交換。像單體測試，是程序員對自己寫好的程序單元進行測試，檢測這個程序單元數據輸入和數據輸出是否符合預期等等。測試出來的問題，需要修改正確，然後再測試，直至沒有問題。和同事共同開發的時候也需要聯合測試，以及用戶測試過後如果存在BUG繼續進行修改。

⑷ 程序員需要學些什麼

程序員的崗位需求很多，例如大型網路公司、軟體開發公司等等都需要程序員。

程序員需要學習：

1、掌握數據及其轉換、數據的機內表示、算術和邏輯運算，以及相關的應用數學基礎知識；

2、理解計算機的組成以及各主要部件的性能指標；

3、掌握操作系統、程序設計語言的基礎知識；

4、熟練掌握計算機常用辦公軟體的基本操作方法；

5、熟練掌握基本數據結構和常用演算法；

6、熟練掌握C程序設計語言，以及C++、Java、Visual Basic中的一種程序設計語言；

7、熟悉資料庫、網路和多媒體的基礎知識；

8、掌握軟體工程的基礎知識，了解軟體過程基本知識、軟體開發項目管理的常識；

9、了解常用信息技術標准、安全性，以及有關法律、法規的基本知識；

10、了解信息化、計算機應用的基礎知識；

11、正確閱讀和理解計算機領域的簡單英文資料。

程序員必備技能：

1、熟練開發工具

做為一名程序員至少熟練掌握兩到三種開發工具的使用，這是程序員的立身之本，其中C/C++和JAVA是重點推薦的開發工具，C/C++以其高效率和高度的靈活性成為開發工具中的利器，很多系統級的軟體還是用C/C++編寫。

而JAVA的跨平台和與WEB很好的結合是JAVA的優勢所在，而JAVA即其相關的技術集JAVAOne很可能會成為未來的主流開發工具之一。

其次，能掌握一種簡便的可視化開發工具，如VB，PowerBuilder，Delphi，CBuilder，則更好，這些開發工具減小了開發難度，並能夠強化程序員對象模型的概念。

另外，需要掌握基本的腳本語言，如shell，perl等，至少能讀懂這些腳本代碼。

2、熟知資料庫

作為程序員，他們自然有自己的理由：很多應用程序都是以資料庫的數據為中心，而資料庫的產品也有不少，其中關系型資料庫仍是主流形式，所以程序員至少熟練掌握一兩種資料庫，對關系型資料庫的關鍵元素要非常清楚，要熟練掌握SQL的基本語法。

雖然很多資料庫產品提供了可視化的資料庫管理工具，但SQL是基礎，是通用的資料庫操作方法。如果沒有機會接觸商業資料庫系統，可以使用免費的資料庫產品是一個不錯的選擇，如mySQL，Postgres等。

3、了解操作系統

當前主流的操作系統是Windows，Linux/Unix，熟練地使用這些操作系統是必須的，但只有這些還遠遠不夠。

要想成為一個真正的編程高手，需要深入了解操作系統，了解它的內存管理機制、進程/線程調度、信號、內核對象、系統調用、協議棧實現等。

Linux作為開發源碼的操作系統，是一個很好的學習平台，Linux幾乎具備了所有現代操作系統的特徵。雖然Windows系統的內核實現機制的資料較少，但通過互聯網還是能獲取不少資料。懂得網路協議TCP/IP。

在互聯網如此普及的今天，如果您還沒有對互聯網的支撐協議TCP/IP協議棧有很好的掌握，就需要迅速補上這一課，網路技術已改變了軟體運行的模式。

從最早的客戶/伺服器結構，到今天的WEBServices，再到未來的網格計算，這一切都離不開以TCP/IP協議棧為基礎的網路協議支持，深入掌握TCP/IP協議是非常必要的。

至少，需要了解ISO七層協議模型，IP/UDP/TCP/HTTP等常用協議的原理和三次握手機制。

4、明白DCOM/CORBA/XML/WEBServices存在的意義

隨著技術的發展，軟體與網路的無縫結合是必然趨勢，軟體系統的位置無關性是未來計算模式的重要特徵之一，DCOM/CORBA是當前兩大主流的分布計算的中間平台，DCOM是微軟COM（組件對象模型）的擴展，而CORBA是OMG支持的規范。

XML/WebServices重要性不言而喻，XML以其結構化的表示方法和超強的表達能力被喻為互聯網上的「世界語」，是分布式計算的基石之一。

5、不要將軟體工程與CMM分開

大型軟體系統的開發中，工程化的開發控製取代個人英雄主義，成為軟體系統成功的保證，一個編程高手並不一定是一個優秀的程序員。

一個優秀的程序員是將出色的編程能力和開發技巧同嚴格的軟體工程思想有機結合，編程只是軟體生命周期中的其中一環，優秀的程序員應該掌握軟體開發各個階段的基本技能。

如市場分析，可行性分析，需求分析，結構設計，詳細設計，軟體測試等。

6、需求理解能力

程序員要能正確理解任務單中描述的需求。在這里要明確一點，程序員不僅僅要注意到軟體的功能需求，還應注意軟體的性能需求。

要能正確評估自己的模塊對整個項目中的影響及潛在的威脅，如果有著兩到三年項目經驗的熟練程序員對這一點沒有體會的話，只能說明他或許是認真工作過，但是沒有用心工作。

7、模塊化思維能力

作為一個優秀的程序員，他的思想不能局限在當前的工作任務裡面，要想想看自己寫的模塊是否可以脫離當前系統存在，通過簡單的封裝在其他系統中或其他模塊中直接使用。

這樣做可以使代碼能重復利用，減少重復的勞動，也能使系統結構越趨合理。模塊化思維能力的提高是一個程序員的技術水平提高的一項重要指標。

就業方向：

1、網路開發

現在網路已經成為世界通訊的一座橋梁，好像Javascript、PHP、Ruby這幾類開發語言大部分是用作網路開發方面。

2、企業軟體開發

JAVA、C#、VB這幾類開發語言都實現了面向對象開發的目標，更多時候用於企業系統的開發。

3、系統軟體

C語言、C++、Object-C這些軟體更多是用在系統軟體開發，嵌入式開發的方面。

當然，這分類不是絕對，像JAVA、C#、VB很多時候也用於動態網站的開發。在很開發項目都會使用集成開發的方式，同一個項目裡面使用多種開發語言，各展所長，同步開發。

但所以在剛入門的時候，建議先為自己選擇一種合適的開發工具，「專注地投入學習，全力一擊」。

(4)做一個ai程序員需要什麼擴展閱讀：

會編程、會計算機語言就能加入互聯網發展大潮中，享受數字經濟發展的紅利，一時間社會上的程序員培訓機構都變得格外火爆。

但是現在，專家的數據分析結果告訴你：若想跟上數字經濟發展的步伐，光會編程可不行，這個行業現在緊缺高端的、綜合型人才。

11月22日下午，清華大學經管學院互聯網發展與治理研究中心與領英聯合發布《中國經濟的數字化轉型：人才與就業》，揭示我國數字人才現狀與趨勢。

報告顯示我國數字經濟發展面臨人才短缺的挑戰，但這種短缺主要體現在擁有中高級專業技能數字人才的比例不高，擁有人工智慧、智能製造等前沿技術的人才更是少之又少。

與美國、英國、加拿大等國家相比，中國的數字人才儲備尚有很大差距。

此外，報告根據對人才需求的數據分析，結果顯示我國數字人才的技能需求不再強調單一編程技能，更加看重技術、管理和領導力等綜合技能。

2015年，我國從事信息傳輸、軟體和信息技術服務相關工作的人數約350萬，但其中中高端人才，特別是前沿技術的數字人才並不多。根據領英中國智庫的研究，在人工智慧領域，美國的從業者數量在85萬人以上，印度15萬，英國14萬，中國只有5萬多人。

報告負責人、清華大學經濟管理學院副院長陳煜波教授表示，我國目前在大數據與人工智慧領域人才缺口明顯。

他解釋說，目前中國85%以上的數字人才分布在產品研發類，而深度分析、先進製造、數字營銷等職能的人才加起來只有不到5%，存在較大缺口，新興技術人才和創新型人才培養方面存在滯後和不足。

這份研究報告的基礎數據來自領英在中國的3600萬個人用戶，這些用戶畢業於1.5萬多所國內外院校，分布在36.4萬家企業，擁有超過2.3萬項技能。

陳煜波研究團隊從中篩選了72萬數字人才，多維度提取用戶畫像並跟蹤其職業軌跡，以此預測不同地區的人才流向、僱傭率、受僱主歡迎的技能等人才趨勢層面的信息。

陳煜波說，根據數據分析結果，整體來看，雖然編程技能和數據分析技能需求占據主導，然而隨著數字產業走向成熟，企業除了強調編程技能，也逐步更加看重人才的技術、管理和領導力等綜合技能。

近年間，項目管理、產品運營等「技術+管理」類技能的需求呈現出明顯的上升趨勢，懂技術、懂管理的人才被認為是「一將難求」。

領英中國代理總裁曾志恆也提醒，如果你有興趣向數字職能轉型，不能僅僅專注於自己的技術能力，溝通和領導力等軟性技能將成為你脫穎而出的關鍵。

陳煜波希望這些研究結果能為教育行業和政府部門提供借鑒。他說，教育行業可根據職位的供需趨勢更好地規劃人才培養的方向，政府也可更好地了解人才流動方向、技術缺口等，以此制定有針對性的引才策略。

程序員崗位職責：

1、對項目經理負責，負責軟體項目的詳細設計、編碼和內部測試的組織實施，對小型軟體項目兼任系統分析工作，完成分配項目的實施和技術支持工作。

2、協助項目經理和相關人員同客戶進行溝通，保持良好的客戶關系。

3、參與需求調研、項目可行性分析、技術可行性分析和需求分析。

4、熟悉並熟練掌握交付軟體部開發的軟體項目的相關軟體技術。

5、負責向項目經理及時反饋軟體開發中的情況，並根據實際情況提出改進建議。

6、參與軟體開發和維護過程中重大技術問題的解決，參與軟體首次安裝調試、數據割接、用戶培訓和項目推廣。

7、負責相關技術文檔的擬訂。

8、負責對業務領域內的技術發展動態進行分析研究。

相關書籍：

很多程序員響應，他們在推薦時也寫下自己的評語。 以前就有國內網友介紹這個程序員書單，不過都是推薦數 Top 9的書。

其實除了前9本之外，推薦數前30左右的書籍都算經典，筆者整理編譯這個問答貼，同時摘譯部分推薦人的評語。

下面就按照各本書的推薦數排列。

1、《代碼大全》 史蒂夫·邁克康奈爾

2、《程序員修煉之道》

3、《計算機程序的構造和解釋》

4、《演算法導論》

5、《重構：改善既有代碼的設計》

6、《設計模式》

7、《人月神話》

8、《計算機程序設計藝術》

9、《編譯原理》（龍書）

10、《活著》

⑸ 游戲AI程序員要學什麼

匯眾益智學游戲開發，學DX D3D 引擎。匯眾益智中關村付海峰 游戲公司項目總監。程序很厲害，項目經驗豐富。你可以去試試。

⑹ 人工智慧需要什麼基礎

門檻一、數學基礎
我們應該了解過，無論對於大數據還是對於人工智慧而言，其實核心就是數據，通過整理數據、分析數據來實現的，所以數學成為了人工智慧入門的必修課程!
數學技術知識可以分為三大學科來學習：
1、線性代數，非常重要，模型計算全靠它~一定要復習扎實，如果平常不用可能忘的比較多;
2、高數+概率，這倆只要掌握基礎就行了，比如積分和求導、各種分布、參數估計等等。
提到概率與數理統計的重要性，因為cs229中幾乎所有演算法的推演都是從參數估計及其在概率模型中的意義起手的，參數的更新規則具有概率上的可解釋性。對於演算法的設計和改進工作，概統是核心課程，沒有之一。當拿到現成的演算法時，僅需要概率基礎知識就能看懂，然後需要比較多的線代知識才能讓模型高效的跑起來。
3、統計學相關基礎
回歸分析(線性回歸、L1/L2正則、PCA/LDA降維)
聚類分析(K-Means)
分布(正態分布、t分布、密度函數)
指標(協方差、ROC曲線、AUC、變異系數、F1-Score)
顯著性檢驗(t檢驗、z檢驗、卡方檢驗)
A/B測試
門檻二、英語水平
我這里說的英語，不是說的是英語四六級，我們都知道計算機起源於國外，很多有價值的文獻都是來自國外，所以想要在人工智慧方向有所成就，還是要讀一些外文文獻的，所以要達到能夠讀懂外文文獻的英語水平。
門檻三、編程技術
首先作為一個普通程序員，C++ / Java / Python 這樣的語言技能棧應該是必不可少的，其中 Python 需要重點關注爬蟲、數值計算、數據可視化方面的應用。

⑺ 想做人工智慧程序需要學什麼

人工智慧入門需要掌握的知識有：自然語言處理、機器學習、計算機視覺、知識表示、自動推理和機器人學。雖然這些領域的側重點各有不同，但是都需要一個重要的基礎，那就是數學和計算機基礎。

⑻ ai必要的技術基礎是什麼

I開發專業人員必須掌握數學中的概率知識，這也是機器學習的基礎所在。傳統軟體開發人員經常使用在線庫，這意味著他們不需要親自進行數學計算。但AI開發人員則需要有能力編寫並理解復雜的演算法，以便不斷從數據當中找出洞察見解與基本模式。——Blair Thomas，eMerchantBroker

2. 首先要建立堅實的知識基礎

在開始接觸AI之前，大家首先應當建立起堅實的知識基礎。其中最重要的，自然是掌握編程基礎知識（Python是機器學習場景下的最佳編程語言之一）以及數學（包括線性代數、統計學與微積分），同時磨練自己的抽象思維能力。雖然大家不需要專業的學位來掌握AI與ML，但無限的激情絕對是一項必要前提。）Rahul Varshneya，ResumeSeed

3. 熟練掌握Python

AI技術正在快速發展，那些能夠洞悉AI奧秘的人們將在人才競爭中領先於對手。Python是這一領域中的首選編程語言，它易於理解及編寫，提供大量庫選項並具備龐大的用戶社區。另外，Python還支持TensorFlow、PyTorch以及Keras等高人氣機器學習與深度學習實現框架。——Susan ERebner，Cyleron

4. 在互聯網上搜索免費資源與在線課程

如果大家有意了解更多與AI技術相關的信息，請先從最簡單的切入點著手：谷歌搜索。這里有大量免費資源、文章以及在線課程，幫助各位快速對接正持續發展的AI開發世界。這些免費資源為新晉程序員們提供了一種簡單且風險極低的AI參與方式，您可以先通過體驗判斷自己是否真的打算投身於其中。——David Chen, Sharebert

5. 掌握強大的抽象思維能力

抽象思維或者說深層推理能力，是指機器理解事物之間隱含關系的能力。這種能力要比單純的學習邏輯、統計學或者數學議程更加「模糊」。但只有掌握了關系推理，大家才能在明確與直接的規則之外，更好地理解AI開發中的細微差別與復雜性元素。——Shu Saito，Godai

6. 利用AI演算法嘗試構建簡單成果

邁向AI學習的成功關鍵之一，在於首先建立起對AI系統工作原理的明確理解與強烈直覺。培養這種直覺的一種有效方式，就是先從簡單的項目入手。例如，您可以選擇一個自己感興趣的項目並為其挑選合適的簡單AI演算法，而後從零開始構建這一演算法。雖然可能存在著陡峭的學習曲線，但您將在這一過程中學到很多，並逐步獲得長期收益。——Sean Hinton，SkyHive

7. 了解人類洞察力如何與計算機編程相對接

為了成長為更強大的AI開發者，大家必須在統計學與數據科學方面建立起堅實的基礎。為了編寫出有效的AI語言表達，大家必須了解基本數學原理並有能力解釋現有數據中的含義。您需要將計算機編程與人類洞察力對接起來，才能在AI開發當中取得成功。Jared Weitz，United Capital Source

8. 學習如何收集正確的數據

AI非常適合一次性處理大量數據。因此在考慮創建AI軟體時，大家應當首先解決數據點方面的問題（例如選定客戶服務及營銷系統作為數據來源），而後以此為基礎建立一款能夠快速完成繁重數據處理任務的軟體。——Syed Balkhi，WPBeginner

9. 加入在線社區

Kaggle是一個專門面向數據科學家與機器學習人士的在線社區。該平台允許用戶查找並發布數據集，在基於Web的數據科學環境當中構建模型，並與其他機器學習工程師順暢溝通等等。大家可以藉此機會從其他從業者身上學習經驗，甚至可以參加比賽以提高自己的技術水平。——Stephanie Wells，Formidable Forms

10. 熟悉不同的AI類型

人工智慧當中包含一系列不同領域，大家應當全面研究，免得在投入大量時間與精力之後才發現不適合自己。對不同AI類型進行探索，一步步穩扎穩打地學習，同時避免因學習內容過多而產生倦怠情緒

⑼ 要做程序員需要具備哪些基礎才能開始學習程序員課程的

程序設計語言C
數據結構
這兩個最基礎的，一般是基礎中的基礎
然後是操作系統、組成原理、 這兩個也是計算機基礎，對於做硬體的必須學習
做軟體的話需最好學學離散數學