一、零基础成为人工智能工程师
1、零基础转行人工智能领域是具有较大困难的，原因在于三方面：
2、其一是人工智能是典型的交叉学科，涉及到数学、计算机、哲学、控制学、神经学和语言学等诸多学科，不仅知识量比较大，学习难度也比较大；
3、其二是学习人工智能需要有一定的实践场景，需要有数据和算力的支撑；
4、其三是人工智能学习方向诸多，不同的方向需要组织不同的知识结构，而且由于人工智能技术体系尚未完善，在没有专业人士的指导下，很难深入。
二、aigc工程师是什么
1、GC工程师是指人工智能与大数据技术领域的专业工程师。他们负责开发和实施人工智能和大数据解决方案，包括机器学习、深度学习、自然语言处理等技术。
2、他们需要具备扎实的计算机科学和数学基础，熟悉各种编程语言和数据处理工具，能够分析和处理大规模数据，并利用人工智能算法进行模型训练和优化。AIGC工程师在各个行业中都有广泛的应用，如金融、医疗、交通等，他们的工作对于提高效率、优化决策和创新产品具有重要意义。
三、人工智能人员需要具备哪些职业素养
1.良好的数学和统计学基础。人工智能工程师所面对的问题千变万化，无论是在抽象建模还是模型算法分析设计阶段，都需要以数学和统计学能力作为基础。而且人工智能最重要的领域--机器学习又是计算机科学中对数学和统计学要求最高的分支之一，所以一名优秀的人工智能工程师首先必须有出色的数学和统计学能力。
2.编程语言。人工智能需要有种编程语言的能力，如Python、C++、Java等。人工智能是一门综合性很强的学科，需要各个领域的算法作为支撑，而算法是需要编程来实现的。
3.人工神经网络。人工智能包括“人工”和“智能”两个方面。虽然说目前有很多根本不懂人工神经网络的人也在从事人工智能行业，但从人工智能的本质以及整体的发展来说，人工神经网络将是人工智能产品的核心技术。
四、人工智能运维工程师是什么
1、是指负责管理和支持人工智能系统的专业人员。
2、这些系统包括机器学习、深度学习、自然语言处理等各种类型的人工智能应用程序和模型。他们需要与开发人员和数据科学家合作,确保系统高效稳定地运行,并积极监控和处理错误。
3、管理和监控人工智能系统，确保其高效稳定地运行；
4、识别和解决系统故障，并在必要时修复或升级软件和硬件组件；
5、通过监控系统性能和瓶颈来优化系统性能；
6、编写和维护文档以记录系统配置、故障排除和解决方案；
7、与开发人员和数据科学家沟通，确保系统满足业务需求。
五、研究人工智能的科学家是什么职业
1、研究人工智能的科学家通常是计算机科学家或机器学习专家。他们在人工智能领域进行深入研究，开发新的算法和模型，以提高机器的智能水平。
2、他们可能在大学、研究机构或科技公司工作，参与项目和实验，分析数据并提出解决方案。
3、他们需要具备扎实的数学和编程技能，熟悉机器学习、数据挖掘和自然语言处理等领域的理论和实践。
4、他们的工作对于推动人工智能技术的发展和应用具有重要意义。