穿G2000的恶魔
人工智能知识体系1、数学基础微积分线性代数概率统计信息论集合论和图论博弈论2、技术基础计算机原理程序设计语言操作系统分布式系统算法基础3、机器学习算法机器学习基础：估计方法、特征工程线性模型：线性回归逻辑回归决策树模型：GBDT支持向量机贝叶斯分类器神经网络——深度学习：MLP、CNN、RNN（LSTM）、GAN聚类算法：K均值算法4、机器学习分类监督学习：分类任务、回归任务无监督学习：聚类任务迁移学习强化学习5、问题领域语言识别字符识别：手写识别机器视觉自然语言处理：机器翻译自然语言理解知识推理自动控制游戏理论和人机对弈：象棋、围棋、德州扑克、星际争霸数据挖掘6、机器学习架构加速芯片：CPU、GPU、FPGA、ASIC（TPU）虚拟化：容器（Decker）分布式结构：Spark库和计算框架：TensorFlow、scikt-learn、Caffe、MXNET、Theano、Torch、MicrosoftCNTK7、可视化解决方案8、云服务AmazonMLGoogleCloudMLMicrosoftAzureML阿里云ML9、数据集和竞赛ImageNetMSCOCCKaggle阿里天池10、其他相关技术知识图谱统计语言模型专家系统遗传算法博弈算法：纳什均衡
吃货跟谁吃
智能网联汽车主要是涉及到电子信息技术相关的研究，这里也细分成很多研究方向，这里主要是包括三个部分：汽车和设施关键技术、信息交互关键技术和基础支撑技术，下面将这三大类技术展开说说：一、汽车和设施关键技术这里又分为小大类研究方向，主要是在汽车自动驾驶和无人驾驶方面的一些感知和决策技术，包括环境感知技术、智能决策技术和控制执行技术三个方向。1.环境感知技术其中环境感知技术主要是研究汽车对于行驶环境的感知，包括雷达探测技术、机器视觉技术、车辆姿态感知技术、乘员状态感知技术等。2.智能决策技术智能决策技术主要是对环境感知方面采集的数据进行处理，然后决策如何操作汽车，这里包括行为预测技术、态势分析技术、任务决策技术、轨迹规划技术、行为决策技术。3.制执行技术聚焦于对车辆控制方面的研究，包括关键执行机构、车辆纵向横向和垂直运动控制技术、车间协同控制技术等。二、信息交互关键技术这里主要研究智能汽车信息传递、处理和相关安全方面的内容。分为四方面的技术，包括专用通信与网络技术、大数据、平台技术、信息安全。1.专用通信与网络技术汽车专用的通信技术，包括短程通信技术、无线射频通信技术、LTE-V通信技术、移动自组织网络技术等。2.大数据智能汽车中会不断的产生大量的数据，有汽车行驶的性能数据，有信息传递的数据等，包括非关系型数据库技术、车辆数据关联分析与挖掘技术等。3.平台技术包括信息服务平台和安全及节能决策平台。4.信息安全顾名思义就是盐焗汽车信息的安全。包括车载终端信息安全技术、手持终端信息安全技术、路测终端汽车安全技术等。这一块的研究在未来也是重中之重，因为汽车的安全涉及到整个交通系统的安全和城市的安全。三、基础支撑技术这一块包括的内容就比较多了，包括导航与地图技术、基础设施的建设、车载硬件平台、车载软件平台、人因工程、整车安全架构还要各个城市的相关法律和标准。
优质工程师考试问答知识库
