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1，開發(fā)和優(yōu)化人工智能模型：根據(jù)具體需求設(shè)計并實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)算法或深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，進(jìn)行模型訓(xùn)練和調(diào)優(yōu)，以提高模型準(zhǔn)確性和性能；
2，數(shù)據(jù)處理和特征工程：在使用機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)模型前，人工智能工程師需要進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理和特征工程。特征選擇、特征構(gòu)造等，提高模型效果和泛化能力。
3，部署和維護(hù)人工智能系統(tǒng)：將模型嵌入到實(shí)際應(yīng)用中，并進(jìn)行后續(xù)的維護(hù)和更新。
4，解決實(shí)際問題：了解業(yè)務(wù)需求，并能夠?qū)⑷斯ぶ悄芗夹g(shù)應(yīng)用到實(shí)際問題中，需要與多部門協(xié)調(diào)工作，共同解決實(shí)際問題。
5，跟蹤和研究最新的人工智能技術(shù)：持續(xù)學(xué)習(xí)和研究最新人工智能技術(shù)，保持技術(shù)競爭力和創(chuàng)新能力。