做一个ai程序员需要什么

⑴ 作为一个好的程序员，都需要具备哪些基本的

你好，小U来为您解答这个问题，众所周知，程序员是从事程序开发、维护的专业人员。
作一个真正合格的程序员，需要具备：
1：团队精神和协作能力
团队精神和协作能力是作为一个程序员应具备的最基本的素质。
2：文档习惯
文档是一个软件系统的生命力。作为代码程序员，必须将30％的工作时间写用于技术文档。没有文档的程序员势必会被淘汰。
3：规范化的代码编写习惯
知名软件公司的代码的变量命名、注释格式，甚至嵌套中行缩进的长度和函数间的空行数字都有明确规定，良好的编写习惯，不但有助于代码的移植和纠错，也有助于不同技术人员之间的协作。
4：需求理解能力
程序员要能正确理解任务单中描述的需求。
5：模块化思维能力
作为一个优秀的程序员，其思想不能在局限当前的工作任务里面，要想想看自己写的模块是否可以脱离当前系统存在，通过简单的封装在其他系统中或其他模块中直接使用。
6：测试习惯
测试是软件工程质量保证的重要环节，但是测试不仅仅是测试工程师的工作，而是每个程序员的一种基本职责。程序员要认识测试不仅是正常的程序调试，而要是要进行有目的有针对性的异常调用测试，这一点要结合需求理解能力。
7：学习和总结的能力
程序员是很容易被淘汰的职业，所以要善于学习总结。

⑵ 想成为一位程序员需要学会什么

• 程序员对从业的要求比较高，一是技能要求，二是软实力要求。首先掌握一门编程语言，基础语法必须熟练。从变量、循环、数组、指针、类等，都需要深入理解。这些知识虽然简单，但是理解原理也要花费时间。我平时面试别人时，发现很多人虽然知道概念，深入描述时显得很不专业。

• 掌握高级特性，除了基本语法以外，语言的高级特性，是你区别其他菜鸟的关键。比如：泛型编程、设计模式、编程技巧等，都是需要进一步掌握的，虽然部分知识很少用到，但是确实解决关键问题的利器。

• 学习使用第三方库，会让你的编程如鱼得水。比如Boost、Qt等大型库，可以让你开发出企业级的代码。当然也有许多小巧精致的库，在解决某些问题上让你如鱼得水。所以学会使用第三方库，让你可以复用前辈们的优秀代码。

• 了解专业知识，除了语言方面，了解计算机相关的知识，也是重中之重。无论是：数据结构、操作系统、计算机网络、计算机组成原理等。

  
  

⑶ 要做程序员需要学会什么

其实简单来说，程序员的工作就是使用编程语言，根据需求写出一个程序。
但是，在这个过程中，涉及如下几个方面：

使用的编程语言 程序员需要选择一门或者多门语言来编程，不同的语言适合编写不同的程序，目前主流编程语言包括，Java、JavaScript、Python、C++、php以及其他小语种等等，每种编程语言适合开发的程序有所不同。目前从程序应用分来，主要可以分为三类a 企业应用，主要用于解决企业业务。各种企业管理后台系统，银行系统，公安系统，图书管理系统等等。
b 互联网应用，面向互联网用户，为互联网用户提供各类服务。比如现在的京东淘宝各类电商系统等。
c 移动应用，各类在移动端使用的APP，有面向互联网用户的APP，也有面向企业内部的APP。
目前相对而言，在移动应用和互联网应用方面，资本投入比较热的风口，程序员的薪资较高。企业应用，发展了很多年，相对平稳。

2. 明白需求，实现需求
需求就是编写程序的要求。一个程序要编写成什么样子，具备哪些功能，都是由需求来具体说明。程序员要需要能看懂需求文档，并且能准确地使用编程语言，根据需求中的要求来编写成程序。企业开发的项目，往往会由该程序的架构师提供一个程序框架，程序员在该框架的规范下进行编程，实现需求的功能，以确保程序的规范、可读，以及可维护性。

3. 日常工作写程序
一个软件开发一般流程是产品经理根据用户需求做一个项目出来，然后UI设计师做一些图片设计，前端开发编写页面，后台开发编写核心编程，然后介入一些大数据和人工智能，通过测试之类上线实施，后期还有运维进行相关维护。
程序员一般大多指的是前端和后台写代码程序的开发人员，除了编写代码，可能还需要通过接口和其它系统对接，实现系统间的数据交换。像单体测试，是程序员对自己写好的程序单元进行测试，检测这个程序单元数据输入和数据输出是否符合预期等等。测试出来的问题，需要修改正确，然后再测试，直至没有问题。和同事共同开发的时候也需要联合测试，以及用户测试过后如果存在BUG继续进行修改。

⑷ 程序员需要学些什么

程序员的岗位需求很多，例如大型网络公司、软件开发公司等等都需要程序员。

程序员需要学习：

1、掌握数据及其转换、数据的机内表示、算术和逻辑运算，以及相关的应用数学基础知识；

2、理解计算机的组成以及各主要部件的性能指标；

3、掌握操作系统、程序设计语言的基础知识；

4、熟练掌握计算机常用办公软件的基本操作方法；

5、熟练掌握基本数据结构和常用算法；

6、熟练掌握C程序设计语言，以及C++、Java、Visual Basic中的一种程序设计语言；

7、熟悉数据库、网络和多媒体的基础知识；

8、掌握软件工程的基础知识，了解软件过程基本知识、软件开发项目管理的常识；

9、了解常用信息技术标准、安全性，以及有关法律、法规的基本知识；

10、了解信息化、计算机应用的基础知识；

11、正确阅读和理解计算机领域的简单英文资料。

程序员必备技能：

1、熟练开发工具

做为一名程序员至少熟练掌握两到三种开发工具的使用，这是程序员的立身之本，其中C/C++和JAVA是重点推荐的开发工具，C/C++以其高效率和高度的灵活性成为开发工具中的利器，很多系统级的软件还是用C/C++编写。

而JAVA的跨平台和与WEB很好的结合是JAVA的优势所在，而JAVA即其相关的技术集JAVAOne很可能会成为未来的主流开发工具之一。

其次，能掌握一种简便的可视化开发工具，如VB，PowerBuilder，Delphi，CBuilder，则更好，这些开发工具减小了开发难度，并能够强化程序员对象模型的概念。

另外，需要掌握基本的脚本语言，如shell，perl等，至少能读懂这些脚本代码。

2、熟知数据库

作为程序员，他们自然有自己的理由：很多应用程序都是以数据库的数据为中心，而数据库的产品也有不少，其中关系型数据库仍是主流形式，所以程序员至少熟练掌握一两种数据库，对关系型数据库的关键元素要非常清楚，要熟练掌握SQL的基本语法。

虽然很多数据库产品提供了可视化的数据库管理工具，但SQL是基础，是通用的数据库操作方法。如果没有机会接触商业数据库系统，可以使用免费的数据库产品是一个不错的选择，如mySQL，Postgres等。

3、了解操作系统

当前主流的操作系统是Windows，Linux/Unix，熟练地使用这些操作系统是必须的，但只有这些还远远不够。

要想成为一个真正的编程高手，需要深入了解操作系统，了解它的内存管理机制、进程/线程调度、信号、内核对象、系统调用、协议栈实现等。

Linux作为开发源码的操作系统，是一个很好的学习平台，Linux几乎具备了所有现代操作系统的特征。虽然Windows系统的内核实现机制的资料较少，但通过互联网还是能获取不少资料。懂得网络协议TCP/IP。

在互联网如此普及的今天，如果您还没有对互联网的支撑协议TCP/IP协议栈有很好的掌握，就需要迅速补上这一课，网络技术已改变了软件运行的模式。

从最早的客户/服务器结构，到今天的WEBServices，再到未来的网格计算，这一切都离不开以TCP/IP协议栈为基础的网络协议支持，深入掌握TCP/IP协议是非常必要的。

至少，需要了解ISO七层协议模型，IP/UDP/TCP/HTTP等常用协议的原理和三次握手机制。

4、明白DCOM/CORBA/XML/WEBServices存在的意义

随着技术的发展，软件与网络的无缝结合是必然趋势，软件系统的位置无关性是未来计算模式的重要特征之一，DCOM/CORBA是当前两大主流的分布计算的中间平台，DCOM是微软COM（组件对象模型）的扩展，而CORBA是OMG支持的规范。

XML/WebServices重要性不言而喻，XML以其结构化的表示方法和超强的表达能力被喻为互联网上的“世界语”，是分布式计算的基石之一。

5、不要将软件工程与CMM分开

大型软件系统的开发中，工程化的开发控制取代个人英雄主义，成为软件系统成功的保证，一个编程高手并不一定是一个优秀的程序员。

一个优秀的程序员是将出色的编程能力和开发技巧同严格的软件工程思想有机结合，编程只是软件生命周期中的其中一环，优秀的程序员应该掌握软件开发各个阶段的基本技能。

如市场分析，可行性分析，需求分析，结构设计，详细设计，软件测试等。

6、需求理解能力

程序员要能正确理解任务单中描述的需求。在这里要明确一点，程序员不仅仅要注意到软件的功能需求，还应注意软件的性能需求。

要能正确评估自己的模块对整个项目中的影响及潜在的威胁，如果有着两到三年项目经验的熟练程序员对这一点没有体会的话，只能说明他或许是认真工作过，但是没有用心工作。

7、模块化思维能力

作为一个优秀的程序员，他的思想不能局限在当前的工作任务里面，要想想看自己写的模块是否可以脱离当前系统存在，通过简单的封装在其他系统中或其他模块中直接使用。

这样做可以使代码能重复利用，减少重复的劳动，也能使系统结构越趋合理。模块化思维能力的提高是一个程序员的技术水平提高的一项重要指标。

就业方向：

1、网络开发

现在网络已经成为世界通讯的一座桥梁，好像Javascript、PHP、Ruby这几类开发语言大部分是用作网络开发方面。

2、企业软件开发

JAVA、C#、VB这几类开发语言都实现了面向对象开发的目标，更多时候用于企业系统的开发。

3、系统软件

C语言、C++、Object-C这些软件更多是用在系统软件开发，嵌入式开发的方面。

当然，这分类不是绝对，像JAVA、C#、VB很多时候也用于动态网站的开发。在很开发项目都会使用集成开发的方式，同一个项目里面使用多种开发语言，各展所长，同步开发。

但所以在刚入门的时候，建议先为自己选择一种合适的开发工具，“专注地投入学习，全力一击”。

(4)做一个ai程序员需要什么扩展阅读：

会编程、会计算机语言就能加入互联网发展大潮中，享受数字经济发展的红利，一时间社会上的程序员培训机构都变得格外火爆。

但是现在，专家的数据分析结果告诉你：若想跟上数字经济发展的步伐，光会编程可不行，这个行业现在紧缺高端的、综合型人才。

11月22日下午，清华大学经管学院互联网发展与治理研究中心与领英联合发布《中国经济的数字化转型：人才与就业》，揭示我国数字人才现状与趋势。

报告显示我国数字经济发展面临人才短缺的挑战，但这种短缺主要体现在拥有中高级专业技能数字人才的比例不高，拥有人工智能、智能制造等前沿技术的人才更是少之又少。

与美国、英国、加拿大等国家相比，中国的数字人才储备尚有很大差距。

此外，报告根据对人才需求的数据分析，结果显示我国数字人才的技能需求不再强调单一编程技能，更加看重技术、管理和领导力等综合技能。

2015年，我国从事信息传输、软件和信息技术服务相关工作的人数约350万，但其中中高端人才，特别是前沿技术的数字人才并不多。根据领英中国智库的研究，在人工智能领域，美国的从业者数量在85万人以上，印度15万，英国14万，中国只有5万多人。

报告负责人、清华大学经济管理学院副院长陈煜波教授表示，我国目前在大数据与人工智能领域人才缺口明显。

他解释说，目前中国85%以上的数字人才分布在产品研发类，而深度分析、先进制造、数字营销等职能的人才加起来只有不到5%，存在较大缺口，新兴技术人才和创新型人才培养方面存在滞后和不足。

这份研究报告的基础数据来自领英在中国的3600万个人用户，这些用户毕业于1.5万多所国内外院校，分布在36.4万家企业，拥有超过2.3万项技能。

陈煜波研究团队从中筛选了72万数字人才，多维度提取用户画像并跟踪其职业轨迹，以此预测不同地区的人才流向、雇佣率、受雇主欢迎的技能等人才趋势层面的信息。

陈煜波说，根据数据分析结果，整体来看，虽然编程技能和数据分析技能需求占据主导，然而随着数字产业走向成熟，企业除了强调编程技能，也逐步更加看重人才的技术、管理和领导力等综合技能。

近年间，项目管理、产品运营等“技术+管理”类技能的需求呈现出明显的上升趋势，懂技术、懂管理的人才被认为是“一将难求”。

领英中国代理总裁曾志恒也提醒，如果你有兴趣向数字职能转型，不能仅仅专注于自己的技术能力，沟通和领导力等软性技能将成为你脱颖而出的关键。

陈煜波希望这些研究结果能为教育行业和政府部门提供借鉴。他说，教育行业可根据职位的供需趋势更好地规划人才培养的方向，政府也可更好地了解人才流动方向、技术缺口等，以此制定有针对性的引才策略。

程序员岗位职责：

1、对项目经理负责，负责软件项目的详细设计、编码和内部测试的组织实施，对小型软件项目兼任系统分析工作，完成分配项目的实施和技术支持工作。

2、协助项目经理和相关人员同客户进行沟通，保持良好的客户关系。

3、参与需求调研、项目可行性分析、技术可行性分析和需求分析。

4、熟悉并熟练掌握交付软件部开发的软件项目的相关软件技术。

5、负责向项目经理及时反馈软件开发中的情况，并根据实际情况提出改进建议。

6、参与软件开发和维护过程中重大技术问题的解决，参与软件首次安装调试、数据割接、用户培训和项目推广。

7、负责相关技术文档的拟订。

8、负责对业务领域内的技术发展动态进行分析研究。

相关书籍：

很多程序员响应，他们在推荐时也写下自己的评语。 以前就有国内网友介绍这个程序员书单，不过都是推荐数 Top 9的书。

其实除了前9本之外，推荐数前30左右的书籍都算经典，笔者整理编译这个问答贴，同时摘译部分推荐人的评语。

下面就按照各本书的推荐数排列。

1、《代码大全》 史蒂夫·迈克康奈尔

2、《程序员修炼之道》

3、《计算机程序的构造和解释》

4、《算法导论》

5、《重构：改善既有代码的设计》

6、《设计模式》

7、《人月神话》

8、《计算机程序设计艺术》

9、《编译原理》（龙书）

10、《活着》

⑸ 游戏AI程序员要学什么

汇众益智学游戏开发，学DX D3D 引擎。汇众益智中关村付海峰 游戏公司项目总监。程序很厉害，项目经验丰富。你可以去试试。

⑹ 人工智能需要什么基础

门槛一、数学基础
我们应该了解过，无论对于大数据还是对于人工智能而言，其实核心就是数据，通过整理数据、分析数据来实现的，所以数学成为了人工智能入门的必修课程!
数学技术知识可以分为三大学科来学习：
1、线性代数，非常重要，模型计算全靠它~一定要复习扎实，如果平常不用可能忘的比较多;
2、高数+概率，这俩只要掌握基础就行了，比如积分和求导、各种分布、参数估计等等。
提到概率与数理统计的重要性，因为cs229中几乎所有算法的推演都是从参数估计及其在概率模型中的意义起手的，参数的更新规则具有概率上的可解释性。对于算法的设计和改进工作，概统是核心课程，没有之一。当拿到现成的算法时，仅需要概率基础知识就能看懂，然后需要比较多的线代知识才能让模型高效的跑起来。
3、统计学相关基础
回归分析(线性回归、L1/L2正则、PCA/LDA降维)
聚类分析(K-Means)
分布(正态分布、t分布、密度函数)
指标(协方差、ROC曲线、AUC、变异系数、F1-Score)
显着性检验(t检验、z检验、卡方检验)
A/B测试
门槛二、英语水平
我这里说的英语，不是说的是英语四六级，我们都知道计算机起源于国外，很多有价值的文献都是来自国外，所以想要在人工智能方向有所成就，还是要读一些外文文献的，所以要达到能够读懂外文文献的英语水平。
门槛三、编程技术
首先作为一个普通程序员，C++ / Java / Python 这样的语言技能栈应该是必不可少的，其中 Python 需要重点关注爬虫、数值计算、数据可视化方面的应用。

⑺ 想做人工智能程序需要学什么

人工智能入门需要掌握的知识有：自然语言处理、机器学习、计算机视觉、知识表示、自动推理和机器人学。虽然这些领域的侧重点各有不同，但是都需要一个重要的基础，那就是数学和计算机基础。

⑻ ai必要的技术基础是什么

I开发专业人员必须掌握数学中的概率知识，这也是机器学习的基础所在。传统软件开发人员经常使用在线库，这意味着他们不需要亲自进行数学计算。但AI开发人员则需要有能力编写并理解复杂的算法，以便不断从数据当中找出洞察见解与基本模式。——Blair Thomas，eMerchantBroker

2. 首先要建立坚实的知识基础

在开始接触AI之前，大家首先应当建立起坚实的知识基础。其中最重要的，自然是掌握编程基础知识（Python是机器学习场景下的最佳编程语言之一）以及数学（包括线性代数、统计学与微积分），同时磨练自己的抽象思维能力。虽然大家不需要专业的学位来掌握AI与ML，但无限的激情绝对是一项必要前提。）Rahul Varshneya，ResumeSeed

3. 熟练掌握Python

AI技术正在快速发展，那些能够洞悉AI奥秘的人们将在人才竞争中领先于对手。Python是这一领域中的首选编程语言，它易于理解及编写，提供大量库选项并具备庞大的用户社区。另外，Python还支持TensorFlow、PyTorch以及Keras等高人气机器学习与深度学习实现框架。——Susan ERebner，Cyleron

4. 在互联网上搜索免费资源与在线课程

如果大家有意了解更多与AI技术相关的信息，请先从最简单的切入点着手：谷歌搜索。这里有大量免费资源、文章以及在线课程，帮助各位快速对接正持续发展的AI开发世界。这些免费资源为新晋程序员们提供了一种简单且风险极低的AI参与方式，您可以先通过体验判断自己是否真的打算投身于其中。——David Chen, Sharebert

5. 掌握强大的抽象思维能力

抽象思维或者说深层推理能力，是指机器理解事物之间隐含关系的能力。这种能力要比单纯的学习逻辑、统计学或者数学议程更加“模糊”。但只有掌握了关系推理，大家才能在明确与直接的规则之外，更好地理解AI开发中的细微差别与复杂性元素。——Shu Saito，Godai

6. 利用AI算法尝试构建简单成果

迈向AI学习的成功关键之一，在于首先建立起对AI系统工作原理的明确理解与强烈直觉。培养这种直觉的一种有效方式，就是先从简单的项目入手。例如，您可以选择一个自己感兴趣的项目并为其挑选合适的简单AI算法，而后从零开始构建这一算法。虽然可能存在着陡峭的学习曲线，但您将在这一过程中学到很多，并逐步获得长期收益。——Sean Hinton，SkyHive

7. 了解人类洞察力如何与计算机编程相对接

为了成长为更强大的AI开发者，大家必须在统计学与数据科学方面建立起坚实的基础。为了编写出有效的AI语言表达，大家必须了解基本数学原理并有能力解释现有数据中的含义。您需要将计算机编程与人类洞察力对接起来，才能在AI开发当中取得成功。Jared Weitz，United Capital Source

8. 学习如何收集正确的数据

AI非常适合一次性处理大量数据。因此在考虑创建AI软件时，大家应当首先解决数据点方面的问题（例如选定客户服务及营销系统作为数据来源），而后以此为基础建立一款能够快速完成繁重数据处理任务的软件。——Syed Balkhi，WPBeginner

9. 加入在线社区

Kaggle是一个专门面向数据科学家与机器学习人士的在线社区。该平台允许用户查找并发布数据集，在基于Web的数据科学环境当中构建模型，并与其他机器学习工程师顺畅沟通等等。大家可以借此机会从其他从业者身上学习经验，甚至可以参加比赛以提高自己的技术水平。——Stephanie Wells，Formidable Forms

10. 熟悉不同的AI类型

人工智能当中包含一系列不同领域，大家应当全面研究，免得在投入大量时间与精力之后才发现不适合自己。对不同AI类型进行探索，一步步稳扎稳打地学习，同时避免因学习内容过多而产生倦怠情绪

⑼ 要做程序员需要具备哪些基础才能开始学习程序员课程的

程序设计语言C
数据结构
这两个最基础的，一般是基础中的基础
然后是操作系统、组成原理、 这两个也是计算机基础，对于做硬件的必须学习
做软件的话需最好学学离散数学