要成为一名优秀的AI工程师，需要具备一定的技能和知识储备。以下是成为AI工程师所需的技能要求和学习路径：

1. 数学基础： AI工程师需要扎实的数学基础，包括线性代数、概率论与数理统计、微积分等。这些知识能够帮助理解AI算法的原理和数学推导过程。
2. 编程能力： 熟练掌握至少一种编程语言（如Python、C++或Java）是成为AI工程师的基本要求。Python是AI领域最常用的编程语言，因为它有着丰富的库和易于理解的语法。
3. 数据处理与分析： AI工程师需要具备数据处理和分析能力，掌握数据预处理、特征工程、数据可视化等技能。熟悉数据处理工具（如Pandas、NumPy）和数据可视化库（如Matplotlib、Seaborn）会大大提高工作效率。
4. 机器学习知识： 熟悉各种机器学习算法（如线性回归、支持向量机、决策树等）及其应用场景是AI工程师的核心技能。了解监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等学习范式，并熟练使用机器学习框架（如Scikit-learn）进行建模。
5. 深度学习知识： 掌握深度学习基本概念，如前向传播、反向传播、损失函数、优化器等。熟悉各类神经网络结构（如卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络等），并能够使用深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）进行模型搭建和训练。
6. 自然语言处理和计算机视觉： 对于从事自然语言处理或计算机视觉领域的AI工程师，需要了解相关的基本概念、技术和算法。例如，自然语言处理中的词嵌入、语法分析、语义理解等；计算机视觉中的特征提取、图像分类、目标检测等。
7. 软技能： 优秀的AI工程师需要具备良好的沟通能力、团队协作精神和解决问题的能力。同时，具备一定的业务理解能力和创新思维也是非常重要的。

学习路径：

1. 学习基础知识： 学习计算机科学、数学等基础知识。可以选择线上课程、书籍或者大学课程进行学习。加强编程技能，尤其是Python语言。
2. 机器学习与深度学习： 学习机器学习和深度学习的基本概念、原理和算法。可以选择专门的在线课程（如Coursera、Udacity等平台上的课程）或参考经典书籍（如《深度学习》、《机器学习》等）。
3. 实践项目经验： 通过参加竞赛（如Kaggle）、实习或者独立开发项目来积累实践经验。实践中遇到的问题和挑战会帮助你更好地理解所学知识，并提高解决实际问题的能力。
4. 选择专业领域： 根据兴趣和发展方向，选择一个AI的专业领域（如计算机视觉、自然语言处理、强化学习等），深入学习相关的理论和技术。
5. 持续学习与进阶： AI领域在不断发展，保持学习的热情和动力至关重要。关注学术论文、参加技术会议、加入社区和技术论坛等，了解最新的技术动态和研究成果。
6. 建立个人品牌： 通过撰写技术博客、分享项目经验、在GitHub上发布代码等方式，展示个人技能和成果。这将有助于建立个人品牌，提高在行业内的知名度。
7. 扩展网络资源： 积极参加行业活动、加入相关社群，与业内同行建立联系。扩展自己的人际网络资源，有助于寻找更多的机会和资源。

通过以上学习路径，不断积累知识和实践经验，你将逐渐成为一名优秀的AI工程师。