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人工智能就业方向及前景有什么?点赞

浏览次数 时间 2021-08-23

今天我给大家介绍的是人工智能就业方向及前景,关于这个新兴产业想必大家都比较感兴趣。今天就带来人工智能就业方向有哪些,想了解更多的话,赶紧关注我后续的咨询。

人工智能

(英语:Artificial Intelligence,缩写为AI)亦称智械、机器智能,指由人制造出来的机器所表现出来的智能。通常人工智能是指通过普通计算机程序来呈现人类智能的技术。该词也指出研究这样的智能系统是否能够实现,以及如何实现。人工智能于一般教材中的定义领域是“智能主体(intelligent agent)的研究与设计”,智能主体指一个可以观察周遭环境并作出行动以达致目标的系统。约翰·麦卡锡于1955年的定义是“制造智能机器的科学与工程”。安德里亚斯·卡普兰(Andreas Kaplan)和迈克尔·海恩莱因(Michael Haenlein)将人工智能定义为“系统正确解释外部数据,从这些数据中学习,并利用这些知识通过灵活适应实现特定目标和任务的能力”。人工智能的研究是高度技术性和专业的,各分支领域都是深入且各不相通的,因而涉及范围极广。

AI的核心问题包括建构能够跟人类似甚至超卓的推理、知识、规划、学习、交流、感知、移物、使用工具和操控机械的能力等。当前有大量的工具应用了人工智能,其中包括搜索和数学优化、逻辑推演。而基于仿生学、认知心理学,以及基于概率论和经济学的算法等等也在逐步探索当中。 思维来源于大脑,而思维控制行为,行为需要意志去实现,而思维又是对所有数据采集的整理,相当于数据库。

2017年12月,人工智能入选“2017年度中国媒体十大流行语”。

人工智能前景怎么样

人工智能就业方向

1、数据分析

数据科学家是近年来数据专家里分析类的新类别,主要是通过数据挖掘进行分析来了解复杂的行为、趋势和推论,发掘隐藏的一些见解,帮助企业做出更明智的业务决策,数据分析师一出手!市场导向全在手!数据分析方向还可以分得更细,数据存储和管理、数据清理、数据挖掘、数据可视化。

2、AI机器学习工程师

大多数情况下,机器学习工程师都是与数据分析工程师合作来同步他们的工作。因此,对于机器学习工程师的需求也会出现类似于数据科学家需求增长的趋势。数据科学家在统计和分析方面具有更强的技能,而机器学习工程师则应该具备计算机科学方面的专业知识,他们通常需要更强大的编码能力。

3、数据标签专业人员

随着数据收集几乎在每个垂直领域实现普及,数据标签专业人员的需求也将在未来呈现激增之势。事实上,在 AI 时代,数据标签可能会成为蓝领工作。意思就是,假设你想训练一台机器来识别飞机,你有 100 万张照片,其中有一些照片里边有飞机,有一些没有飞机。那你需要有人先来教会计算机哪些图像有飞机,哪些又没有飞机,给他们贴上识别标签。

4、AI硬件专家

AI 领域内另外一种日益增长的蓝领工作是负责创建 AI 硬件(如 GPU 芯片)的工业操作工作。大科技公司目前已经采取了措施,来建立自己的专业芯片,国内的芯片研发之路也在进行当中。

5、数据保护专家

由于有价值的数据、机器学习模型和代码不断增加,未来也会出现对于数据保护的需求,因此也就会产生对于数据库保护 IT 专家的需求。

人工智能就业怎么样

人工智能就业前景

一、六十多年前的达特茅斯会议,提出了“Artifitial Intelligence”的课题,目的是让逐渐成熟的计算机能够代替人类解决一些感知、认知乃至决策的问题。这样一个课题是如此令人神往,也迅速吸引了大量学者的眼球,相关的研究也如火如荼地开展了起来。

二、初,学者们解决人工智能问题的思路,是以人为师,通过专家编制规则的方法,教机器下棋、认字乃至语音识别。在今天看来,这样的方法是完全南辕北辙的——人类的视听器官虽然很发达,却并没有能力总结提炼其中的规律。于是,人工智能的美好憧憬中迎来了残酷的现实,学者们发现解决问题是如此遥远,围观群众也一度认为人工智能的学者都是骗子。

三、既然靠人指导不行,那就要祭出“实事求是”的法宝,从数据里统计规律。在这样数据+统计的方法论下,诸如人脸识别、手写识别等一些较为简单的问题取得了重大进展,而在当时困难的问题——大词表连续语音识别上,统计方法也是史无前例地造就了实验室中“基本可用”的系统。到此时,我们感觉找到了解决人工智能问题的基本思路。是为第二起。

四、数据+统计模型的方法盛行以后,也很快遇到了瓶颈:数据量的提升并不总能带来识别率的提高。当然,我们很早就知道“深度模型”比“浅层模型”学习数据的能力强,无奈这种模型的计算代价极高,只能望洋兴叹。拿语音识别为例,在“基本可用”到“实用”之间的鸿沟,十几年都没有跨过去,于是大家又转向悲观,觉得人工智能还只是个梦。是为第二落。

五、第二落以来,继续坚持在“深度神经网络”这条战线上的学者很少,因为做这个是拿不到funding的。其中有一位老前辈Jeffrey Hinton,和他的学生Alex一起,发现用GPU算神经网络,能大幅提高速度,于是这种模型居然可能实用了。一旦实用,深度模型可以疯狂吸收数据的优势就发挥出来了,于是在语音识别、图像识别等领域带来了飞跃式的进展。是为第三起。

人工智能的发展

以上就是我为大家带来的关于人工智能就业方向及前景的相关知识,这篇文章我是用福昕PDF编辑器个人版来编辑的,这个PDF编辑器在我们日常办公和学习是非常好用的,可以增加我们的办公效率,经常使用pdf文档的人可以下载这个编辑器来进行使用。


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