大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于ups招聘面试的问题，于是小编就整理了1个相关介绍ups招聘面试的解答，让我们一起看看吧。
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软件工程师转行做人工智能是一个不错的选择，但是要根据自身的知识结构进行相应的准备。对于研发级软件工程师（研发级程序员）来说，转行做人工智能是相对比较容易的，因为研发级工程师往往都有扎实的算法基础。对于应用级软件工程师（应用级程序员）来说，转行做人工智能需要一个系统的准备（学习）过程。
人工智能目前的研究方向比较多，比如自然语言处理、机器学习以及计算机视觉都是不错的研究方向，下面就以机器学习为例，说一下作为应用级软件工程师来说，都应该做好哪些准备。
首先，需要系统的学习一下算法知识。机器学习的研发是以算法为核心进行展开的，所以要有一个扎实的算法基础。这个过程需要了解一些比较经典的算法设计过程，逐步培养起解决问题的思路。这部分的学习内容包括随机算法、堆排序算法、快排、计数排序、贪心算法、核算法、势能法、图算法、多线程算法、数论算法和近似算法等，在学习算法的过程中也会连带着把数据结构一并学习一下，因为算法和数据结构本就不分家。
其次，了解机器学习的实现步骤。机器学习的流程包括数据收集、数据整理、算法设计、算法实现、验证算法和应用算法，数据收集是机器学习的第一步，目前可以用于机器学习的公共数据集并不少，对于实验来说已经够用了。接下来就是了解常见的机器学习算法，目前比较常见的机器学习算法包括NB、k-mean、kNN、SVM、Apriori、EM、PageRank、CART等算法，对于有算法基础的人来说，这些算法的学习并不困难。
最后，选择一门编程语言来实现这些算法并对其进行验证。对于软件工程师来说，这个步骤还是相对比较轻松的，目前使用Python做机器学习的算法实现是一个比较常见的做法。
人工智能是我的主要研究方向之一，目前我也在带相关方向的研究生，我会陆续在头条写一些关于人工智能方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有人工智能方面的问题，也可以咨询我，谢谢！
作为技术出身的数据产品经理，我接触过很多泛AI岗位的朋友，比如 大数据工程师，算法工程师，建模工程师等，也有一些针对AI细分领域的岗位，比如NLP工程师，图像识别工程师，语音识别科学家等。其中不乏一些从软件工程师转岗过来的，和大家分享一下我的看法。
就AI相关研发岗来看，大数据工程师相对其他岗位是软件工程师更容易转的岗位，只是大数据工程师对技能要求更综合。其他岗位（比如算法工程师，建模工程师，分析师，深度学习工程师等）对统计学背景和算法能力要求很高，转岗时间比较长。
以大数据工程师为例，看看软件工程师们应该如何做准备。
1. 熟练使用多种开发语言
包括Java，Python，SQL，Scale，Shell等
2. 熟练使用Hadoop生态体系的技术
包括但不限于离线数据处理的hive，hbase 实时数据计算得Spark，Stome等，以及大数据生态链上的其他技术，包括分布式通道kafka，分布式搜索缓存es，内存缓存redis，nosql数据库mongo，图数据库neo4j等等。
3. 有过大数据开发经验
谢谢邀请！
首先人工智能肯定是未来的一个方向，无论是否想转行，都有必要去了解人工智能技术。
其次我认为学习人工智能主要有四种境界，你需要确定自己需要达到哪种境界，才好确定你的努力方向和策略。
科学家境界
科学家境界是很少很少一部分人能达到的境界，主要是那些从事人工智能研究的科学家，他们能原创出很多的算法和理论，解决一些最前沿的难题。比如深度学习的鼻祖Hinton,生成对抗网络发明人 Ian goodfellow,Xgboost发明人陈天奇等等。
转人工智能，首先需要了解人工智能是什么，它涉及哪些知识领域？
人工智能，顾名思义，它是研究如何用机器模拟人类思维方式，从事类人活动的一门的科学，也是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新兴技术。它涉及计算机科学、机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理、决策系统和专家系统等知识领域。除了涵盖自然科学，甚至还涵盖了哲学和心理学等社会科学，是真正的知识大融合，所以要从事该领域的研究和生产是一项极富挑战性的工作。
1、计算机科学领域
（1）编程语言：需要深入学习Python、Go等适用于复杂科学计算的、提供更多成熟算法处理模块的编程语言。
（2）矩阵运算和算法模拟：深入学习MATLAB。
（3）根据自己的研究或工作方向学习业界成熟的开发框架或开源库：例如图像识别（OpenCV等）、语言识别（Python语音识别库，百度、科大讯飞、捷通华声等语音识别库）、神经网络（DistBelief等）、机器学习（Google开发的TensorFlow等）。
（4）大数据处理、分布式计算、云计算：因为人工智能无法逾越的一个过程，就是对海量数据进行短时间的处理和决策，所以先得从现有比较成熟的技术入手学习和研究。
（5）其它。
2、算法
到此，以上就是小编对于ups招聘面试的问题就介绍到这了，希望介绍关于ups招聘面试的1点解答对大家有用。
