要成为一名AI工程师，需要系统学习以下核心知识和技能：

一、数学基础

线性代数

- 向量、矩阵、线性变换、张量计算等，是处理多维数据和神经网络的核心工具。

- 例如：矩阵乘法在神经网络前向传播中的应用。

概率论与统计学

- 概率分布、假设检验、回归分析等，用于构建概率模型和进行统计推断。

- 例如：用极大似然估计优化模型参数。

微积分

- 导数、积分、梯度下降等，是优化算法（如神经网络训练）的基础。

- 例如：通过梯度下降最小化损失函数。

二、编程与计算机科学基础

编程语言

- 掌握Python（推荐），并了解C++、Java等语言，用于算法实现和系统开发。

- 例如：使用Python的NumPy进行张量运算。

数据结构与算法

- 掌握数组、链表、排序（快速排序、归并排序）、搜索（二分查找）等经典算法，以及复杂度分析。

- 例如：实现卷积神经网络（CNN）的卷积层。

计算机体系结构

- 了解CPU、GPU等硬件协同工作原理，以及并行计算优化方法。

三、AI专业知识

机器学习基础

- 监督学习（分类、回归）、无监督学习（聚类、降维）、强化学习等算法。

- 例如：使用SVM进行文本分类。

深度学习框架

- 掌握TensorFlow、PyTorch等框架，用于构建和训练神经网络模型。

- 例如：使用Keras构建卷积神经网络（CNN）。

自然语言处理（NLP）

- 词法分析、句法分析、语义理解等，用于处理文本数据（如机器翻译、情感分析）。

- 例如：使用BERT进行文本建模。

计算机视觉

- 图像处理、特征提取、目标检测等，用于处理图像和视频数据（如人脸识别、自动驾驶）。

四、工具链与实践

开发工具

- 掌握Jupyter Notebook进行交互式开发，使用Git进行版本控制。

数据处理技术

- 数据清洗、归一化、特征工程，以及使用Pandas、NumPy进行高效数据处理。

项目实战

- 通过图像分类、文本生成等实际项目，应用所学知识，提升问题解决能力。

五、持续学习与创新

关注AI领域前沿技术（如生成式AI、强化学习），通过阅读论文、参加竞赛（如Kaggle）保持知识更新。

培养创新思维，学会批判性分析AI生成内容，避免“AI幻觉”。

通过系统学习上述内容，并结合实践项目，可以逐步掌握AI系统的开发能力。