学习人工智能有哪些就业方向?
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发布时间：2022-04-22 23:48
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时间：2022-04-19 00:08
一、机器学习
机器学习(MachineLearning)是一门涉及统计学、系统辨识、*近理论、神经网络、优化理论、计算机科学、脑科学等诸多领域的交叉学科，研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能，是人工智能技术的核心。基于数据的机器学习是现代智能技术中的重要方法之一，研究从观测数据(样本)出发寻找规律，利用这些规律对未来数据或无法观测的数据进行预测。根据学习模式、学习方法以及算法的不同，机器学习存在不同的分类方法。
根据学习模式将机器学习分类为监督学习、无监督学习和强化学习等。
根据学习方法可以将机器学习分为传统机器学习和深度学习。
二、知识图谱
知识图谱本质上是结构化的语义知识库，是一种由节点和边组成的图数据结构，以符号形式描述物理世界中的概念及其相互关系，其基本组成单位是“实体—关系—实体”三元组，以及实体及其相关“属性—值”对。不同实体之间通过关系相互联结，构成网状的知识结构。在知识图谱中，每个节点表示现实世界的“实体”，每条边为实体与实体之间的“关系”。通俗地讲，知识图谱就是把所有不同种类的信息连接在一起而得到的一个关系网络，提供了从“关系”的角度去分析问题的能力。
知识图谱可用于反欺诈、不一致性验证、组团欺诈等公共安全保障领域，需要用到异常分析、静态分析、动态分析等数据挖掘方法。特别地，知识图谱在搜索引擎、可视化展示和精准营销方面有很大的优势，已成为业界的热门工具。但是，知识图谱的发展还有很大的挑战，如数据的噪声问题，即数据本身有错误或者数据存在冗余。随着知识图谱应用的不断深入，还有一系列关键技术需要突破。
三、自然语言处理
自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向，研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法，涉及的领域较多，主要包括机器翻译、机器阅读理解和问答系统等。
机器翻译
机器翻译技术是指利用计算机技术实现从一种自然语言到另外一种自然语言的翻译过程。基于统计的机器翻译方法突破了之前基于规则和实例翻译方法的局限性，翻译性能取得巨大提升。基于深度神经网络的机器翻译在日常口语等一些场景的成功应用已经显现出了巨大的潜力。随着上下文的语境表征和知识逻辑推理能力的发展，自然语言知识图谱不断扩充，机器翻译将会在多轮对话翻译及篇章翻译等领域取得更大进展。
语义理解
语义理解技术是指利用计算机技术实现对文本篇章的理解，并且回答与篇章相关问题的过程。语义理解更注重于对上下文的理解以及对答案精准程度的把控。随着MCTest数据集的发布，语义理解受到更多关注，取得了快速发展，相关数据集和对应的神经网络模型层出不穷。语义理解技术将在智能客服、产品自动问答等相关领域发挥重要作用，进一步提高问答与对话系统的精度。
问答系统
问答系统分为开放领域的对话系统和特定领域的问答系统。问答系统技术是指让计算机像人类一样用自然语言与人交流的技术。人们可以向问答系统提交用自然语言表达的问题，系统会返回关联性较高的答案。尽管问答系统目前已经有了不少应用产品出现，但大多是在实际信息服务系统和智能手机助手等领域中的应用，在问答系统鲁棒性方面仍然存在着问题和挑战。
自然语言处理面临四大挑战：
一是在词法、句法、语义、语用和语音等不同层面存在不确定性;
二是新的词汇、术语、语义和语法导致未知语言现象的不可预测性;
三是数据资源的不充分使其难以覆盖复杂的语言现象;
四是语义知识的模糊性和错综复杂的关联性难以用简单的数学模型描述，语义计算需要参数庞大的非线性计算
四、人机交互
人机交互主要研究人和计算机之间的信息交换，主要包括人到计算机和计算机到人的两部分信息交换，是人工智能领域的重要的外围技术。人机交互是与认知心理学、人机工程学、多媒体技术、虚拟现实技术等密切相关的综合学科。传统的人与计算机之间的信息交换主要依靠交互设备进行，主要包括键盘、鼠标、操纵杆、数据服装、眼动*、位置*、数据手套、压力笔等输入设备，以及打印机、绘图仪、显示器、头盔式显示器、音箱等输出设备。人机交互技术除了传统的基本交互和图形交互外，还包括语音交互、情感交互、体感交互及脑机交互等技术。
五、计算机视觉
计算机视觉是使用计算机模仿人类视觉系统的科学，让计算机拥有类似人类提取、处理、理解和分析图像以及图像序列的能力。自动驾驶、机器人、智能医疗等领域均需要通过计算机视觉技术从视觉信号中提取并处理信息。近来随着深度学习的发展，预处理、特征提取与算法处理渐渐融合，形成端到端的人工智能算法技术。根据解决的问题，计算机视觉可分为计算成像学、图像理解、三维视觉、动态视觉和视频编解码五大类。
目前，计算机视觉技术发展迅速，已具备初步的产业规模。未来计算机视觉技术的发展主要面临以下挑战：
一是如何在不同的应用领域和其他技术更好的结合，计算机视觉在解决某些问题时可以广泛利用大数据，已经逐渐成熟并且可以超过人类，而在某些问题上却无法达到很高的精度;
二是如何降低计算机视觉算法的开发时间和人力成本，目前计算机视觉算法需要大量的数据与人工标注，需要较长的研发周期以达到应用领域所要求的精度与耗时;
三是如何加快新型算法的设计开发，随着新的成像硬件与人工智能芯片的出现，针对不同芯片与数据采集设备的计算机视觉算法的设计与开发也是挑战之一。
六、生物特征识别
生物特征识别技术是指通过个体生理特征或行为特征对个体身份进行识别认证的技术。从应用流程看，生物特征识别通常分为注册和识别两个阶段。注册阶段通过传感器对人体的生物表征信息进行采集，如利用图像传感器对指纹和人脸等光学信息、麦克风对说话声等声学信息进行采集，利用数据预处理以及特征提取技术对采集的数据进行处理，得到相应的特征进行存储。
识别过程采用与注册过程一致的信息采集方式对待识别人进行信息采集、数据预处理和特征提取，然后将提取的特征与存储的特征进行比对分析，完成识别。从应用任务看，生物特征识别一般分为辨认与确认两种任务，辨认是指从存储库中确定待识别人身份的过程，是一对多的问题;确认是指将待识别人信息与存储库中特定单人信息进行比对，确定身份的过程，是一对一的问题。
生物特征识别技术涉及的内容十分广泛，包括指纹、掌纹、人脸、虹膜、指静脉、声纹、步态等多种生物特征，其识别过程涉及到图像处理、计算机视觉、语音识别、机器学习等多项技术。目前生物特征识别作为重要的智能化身份认证技术，在金融、公共安全、教育、交通等领域得到广泛的应用。
七、VR/AR
虚拟现实(VR)/增强现实(AR)是以计算机为核心的新型视听技术。结合相关科学技术，在一定范围内生成与真实环境在视觉、听觉、触感等方面高度近似的数字化环境。用户借助必要的装备与数字化环境中的对象进行交互，相互影响，获得近似真实环境的感受和体验，通过显示设备、跟踪定位设备、触力觉交互设备、数据获取设备、专用芯片等实现。
虚拟现实/增强现实从技术特征角度，按照不同处理阶段，可以分为获取与建模技术、分析与利用技术、交换与分发技术、展示与交互技术以及技术标准与评价体系五个方面。获取与建模技术研究如何把物理世界或者人类的创意进行数字化和模型化，难点是三维物理世界的数字化和模型化技术;分析与利用技术重点研究对数字内容进行分析、理解、搜索和知识化方法，其难点是在于内容的语义表示和分析;交换与分发技术主要强调各种网络环境下大规模的数字化内容流通、转换、集成和面向不同终端用户的个性化服务等，其核心是开放的内容交换和版权管理技术;展示与交换技术重点研究符合人类习惯数字内容的各种显示技术及交互方法，以期提高人对复杂信息的认知能力，其难点在于建立自然和谐的人机交互环境;标准与评价体系重点研究虚拟现实/增强现实基础资源、内容编目、信源编码等的规范标准以及相应的评估技术。
目前虚拟现实/增强现实面临的挑战主要体现在智能获取、普适设备、自由交互和感知融合四个方面。在硬件平台与装置、核心芯片与器件、软件平台与工具、相关标准与规范等方面存在一系列科学技术问题。总体来说虚拟现实/增强现实呈现虚拟现实系统智能化、虚实环境对象无缝融合、自然交互全方位与舒适化的发展趋势
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时间：2022-04-19 01:26
人工智能专业就业方向
1什么是人工智能专业
人工智能，即AI（ArTIficial Intelligence），是一门包含计算机、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等综合学科。人工智能是从计算机应用系统角度出发，研究如何制造出人造的智能机器或智能系统，来模拟人类智能活动的能力，以及延生人类智能科学。
AI需要非常广泛的知识面和训练，学AI的学生要做好思想准备的是，你们不仅需要CS的雄厚的基础知识，还需要了解一些认知心理学、语言学、哲学和工程学的知识才能在未来的发展更顺利。除此之外，还需要掌握一些技能和工具，例如统计学、神经科学、控制、优化和运筹学。所以AI的申请者不是以单纯地成为IT人为目的的，而是要拥有丰富的知识量和技能的，未来多是冲着做researcher而去的。
2就业方向
科学研究
工程开发
计算机方向
软件工程
应用数学
电气自动化
通信
机械制造
3就业前景
对于人工智能岗位需求公司规模分布中，大公司招人多，规模在2000人以上的大公司人工智能人才需求占比28%，500人以上的公司占比高达42%，且整体呈现出公司越大薪酬越高的现象。
人工智能目前是一个快速增长的领域，人才需求量大，相比于其他技术岗位，竞争度偏低，薪资相对较高，因此，现在是进入人工智能领域的大好时机。研究还表明，掌握三种以上技能的人才对企业的吸引力更大，且趋势越来越明显，因此，IT技术人员在掌握一门技术的同时，需要适当掌握更多的技能
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时间：2022-04-19 03:00
人工智能的人才培养以研究生教育为主，一方面人工智能的研发具有较大的难度，另一方面人工智能领域的研发需要更多的研究资源，人才培养周期也相对比较长。由于当前人工智能依然处在行业发展的初期，所以学习人工智能专业要想有一个较好的就业出口，可以考虑读一下研究生。
人工智能，现在已被国家列入发展规划，国家提出了人工智能三步走的发展战略，现工智能已经有了国家战略的背景支持。因此，在今后的发展当中，肯定是会越来越火热。根据领英发布的全球人工智能人才分布显示，中国目前的人工智能人才缺口超过五万人。人才是极度的供不应求。从科研院所到商业巨头和企业，各行各业都在开发引进人工智能，导致人工智能领域的缺口非常大。而且它作为以计算机技术为基础的高端技术，工资是绝对不会低的，不仅不会低，是非常高的。
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时间：2022-04-19 04:52
人工智能可以说是一门高尖端学科，属于社会科学和自然科学的交叉，涉及了数学、心理学、神经生理学、信息论、计算机科学、哲学和认知科学、不定性论以及控制论。研究范畴包括自然语言处理、机器学习、神经网络、模式识别、智能搜索等。应用领域包括机器翻译、语言和图像理解、自动程序设计、专家系统等。
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
今年，人工智能、移动终端、云计算、大数据等相关专业应届生备受企业关注，同学们都是被几家企业同时抢着要。数据显示，我国人工智能相关人才缺口超过500万，“坑多萝卜少”的现状让企业展开了校园人才争夺战。国家提出了人工智能三步走的发展战略，现在人工智能已经上升到战略层面。在今年的*会议中，总理在*工作报告中再提“人工智能”。
我们都知道，被列入国家发展规划后，国家会颁发很多*去促进这一计划的实现，所以越早进入人工智能领域就越有发展潜能。
这是一个属于人工智能的时代。当前，人工智能是一颗闪耀的“明星”，已经成为国际竞争的新焦点，世界多国都在加紧人工智能发展布局，以至于提到了战略高度的地位。西安高新技师学院学生毕业后可从事的具体岗位有：数据挖掘工程师、下位机算法工程师、售前技术支持（商业智能方向）、行业研究员（股市）、科技公司的电气工程师、C/C++算法开发工程师等。
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时间：2022-04-19 07:00
就业方向主要有：科研机构(机器人研究所等)、软硬件开发人员、高校讲师等。 在国内的话就业前景是比较好的，国内产业升级，IT行业的转型工业和机器人以及可穿戴设备的研发将来都是强烈的热点。
2.人工智能专业就业前景。
1.智能化是未来的重要趋势之一。 随着互联网的发展，大数据、云计算和物联网等相关技术会陆续普及应用，在这个大背景下，智能化必然是发展趋势之一...
2.产业互联网的发展必然会带动人工智能的发展。 互联网当前正在从消费互联网向产业互联网发展，产业互联网将综合应用物联网、大数据和人工智能等相关的工作..
第三：人工智能技术将成为职场人的必备技能之一。随着智能体逐渐走进生产环境，未来职场人在工作过程中将会频繁的与大量的智能体进行交流和合作，这对于职场人提出了新的要求，就是需要掌握人工智能的相关技术。从这个角度来看，未来掌握人工智能技术将成为一个必然的趋势，相关技能的教育市场也会迎来巨大的发展机会。
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时间：2022-04-19 09:24
人工智能英文缩写为AI。它是研究、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的技术科学。
人工智能就业方向
1、搜索方向：搜索是人工智能的重要应用领域，目前初步实现的人工智能产品例如小度小度、小爱同学、天猫精灵等，都是建立在智能搜索和语音搜索的基础之上的。此外图片搜索已经基本实现，精准度可以达到90%以上，例如百度识图、作业帮搜题等。视频搜索也是搜索领域进一步研究的方向。
2、计算机视觉和模式识别方向：这个方向是从技术层面划定的方向，其应用领域包括：智能办公、智能交通、智慧城市等等。技术的表现层有指纹识别(常见如智能办公中的打卡、*系统中的案件处理)、人脸识别(常见如各种互联网工具认证、规模化人员管理)、虹膜识别(常见如影视剧中密码锁)、车牌识别(交通系统中的违章判定以及电子化处理)等等。
3、医学图像处理：医疗设备和医疗器械很多都会涉及到图像处理和成像技术，诸如西门子、飞利浦等企业都会有专门的人工智能研发部门。
4、无人驾驶领域：无人驾驶是近些年国内比较热点的话题，也是人工智能重点应用领域之一，某些汽车品牌已经在无人驾驶领域得到了应用并且真正获得上路资格，但是由于目前的人工智能技术并无法支撑真正的无人驾驶，因此在无人驾驶车辆出现事故后，无人驾驶的应用目前再次回归实验室。
5、智慧生活和智慧城市等：阿里集团已经与杭州签订智慧城市的合作协议。包括交通、商业、生活的诸多领域将会出现人工智能的影子。此外智慧生活包括智能家居等领域也已经逐步推广应用于人们的日常生活中。
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时间：2022-04-19 12:06
科学研究、工程开发计算机方向、软件工程、应用数学电气自动化、通信、机械制造。
人工智能的人才培养以研究生教育为主，一方面人工智能的研发具有较大的难度，另一方面人工智能领域的研发需要更多的研究资源，人才培养周期也相对比较长。由于当前人工智能依然处在行业发展的初期，所以学习人工智能专业要想有一个较好的就业出口，可以考虑读一下研究生。
2人工智能专业就业前景
高考报考人工智能专业，大学毕业后的就业前景应该是非常不错的。
可以说，这一两年是人工智能专业开始朝专门化发展的前两年，这是一个属于人工智能的时代。世界许多国家都在加紧人工智能方面的研究，可以说是未来的世界，谁掌握了人工智能，谁就掌握了未来。
人工智能，现在已被国家列入发展规划，国家提出了人工智能三步走的发展战略，现工智能已经有了国家战略的背景支持。因此，在今后的发展当中，肯定是会越来越火热。
根据领英发布的全球人工智能人才分布显示，中国目前的人工智能人才缺口超过五万人。人才是极度的供不应求。
从科研院所到商业巨头和企业，各行各业都在开发引进人工智能，导致人工智能领域的缺口非常大。而且它作为以计算机技术为基础的高端技术，工资是绝对不会低的，不仅不会低，是非常高的。
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时间：2022-04-19 15:04
长期以来，人工智能领域的人才培养一直以研究生教育为主，一方面人工智能领域的学习对于基础知识的要求比较高，另一方面人工智能相关方向的学习对于教育资源的要求也比较高，这是导致人工智能领域人才培养难度大的重要原因。由于研究生培养能力有限，所以在人工智能成为科技领域热点的同时，人才短缺的现象就比较突出了，这也是一部分高校（重点高校）在本科阶段设立人工智能专业的重要原因。
虽然人工智能专业当前的就业前景比较广阔，而且人工智能领域的发展空间也非常大，但是近两年的岗位释放量并不算大，尤其是算法岗位，甚至出现了一定程度的萎缩（数量和待遇均有不同程度的萎缩），这与当前人工智能产品落地应用困难有较为直接的关系。在2019年的秋招中，也有不少人工智能方向的研究生选择了大数据相关岗位，这是之前很少出现的情况。
虽然当前人工智能领域的人才招聘没有前几年那么多，但是从人工智能行业发展的基本面来看，这种情况应该是一种阶段性波动，未来人工智能领域的人才需求依然会出现一个长期的增长态势。
最后，如果计划选择人工智能专业，最好读一下研究生。
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时间：2022-04-19 18:18
人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、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技术科学。
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，可以产出一种新的可以和人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究主要有机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
自从人工智能诞生以来，理论和技术越来越成熟，应用领域在不断的扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以把人的意识、思维的信息过程的模拟。虽然人工智能不是人的智能，但可以像人那样思考、最终可能超过人的智能。
优点：
1、在生产方面，效率更高且成本低廉的机器及人工智能实体代替了人的各种能力，人类的劳动力将大大被解放。
2、人类环境问题将会得到一定的改善，较少的资源可以满足更大的需求。
3、人工智能可以提高人类认识世界、适应世界的能力。
缺点：
1、人工智能代替了人类做各种各样的事情，人类失业率会明显的增高，人类就会处于无依靠可生存的状态。
2、人工智能如果不能合理利用，可能被坏人利用在犯罪上，那么人类将会陷入恐慌。
3、如果我们无法很好控制和利用人工智能，我们反而会被人工智能所控制与利用，那么人类将走向灭亡，世界也将变得慌乱。
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时间：2022-04-19 21:50
“人工智能可以说是一门高尖端学科,属于社会科学和自然科学的交叉,涉及了数学、心理学、神经生理学、信息论、计算机科学、哲学和认知科学、不定性论以及控制论。研究范畴包括自然语言处理、机器学习、神经网络、模式识别、智能搜索等。就业方向为: 科学研究 工程开发 计算机方向 软件工程 应用数学 ...”
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时间：2022-04-20 01:38
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时间：2022-04-20 05:42
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时间：2022-04-20 10:04
人工智能专业就业方向
1什么是人工智能专业
人工智能，即AI（ArTIficial Intelligence），是一门包含计算机、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等综合学科。人工智能是从计算机应用系统角度出发，研究如何制造出人造的智能机器或智能系统，来模拟人类智能活动的能力，以及延生人类智能科学。
AI需要非常广泛的知识面和训练，学AI的学生要做好思想准备的是，你们不仅需要CS的雄厚的基础知识，还需要了解一些认知心理学、语言学、哲学和工程学的知识才能在未来的发展更顺利。除此之外，还需要掌握一些技能和工具，例如统计学、神经科学、控制、优化和运筹学。所以AI的申请者不是以单纯地成为IT人为目的的，而是要拥有丰富的知识量和技能的，未来多是冲着做researcher而去的。
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时间：2022-04-20 14:42
首先你需要数学基础：高等数学，线性代数，概率论数理统计和随机过程，离散数学，数值分析；
其次需要算法的积累：人工神经网络，支持向量机，遗传算法等等算法；
当然还有各个领域需要的算法，比如你要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM；
算法很多需要时间的积累。
然后，需要掌握至少一门编程语言，毕竟算法的实现还是要编程的；如果深入到硬件，一些电类基础课必不可少；
人工智能一般要到研究生才会去学，本科也就是蜻蜓点水看看而已，毕竟需要的基础课过于庞大。
刚才提到的这些学科的每一门都是博大精深的，但同时很多事物都是相通的，你学了很多知识有了一定的基础的时候再看相关知识就会触类旁通，很容易。在这中间关键是要有自己的思考，不能人云亦云。毕竟，人工智能是一个正在发展并具有无穷挑战和乐趣的学科。
人工智能的首选语言是Python，因此大家一定要学好Python语言。人工智能学习的重点是机器学习：
1、斯坦福大学公开课 ：机器学习课程
2、数据分析竞赛kaggle
3、Deep learning-author Joshua Bengio
机器学习书单python实战编程
1、Python for Data Analysis
2、SciPy and NumPy
3、Machine Learning for Hackers
4、Machine Learning in Action
就业方向主要有：科研机构(机器人研究所等)、软硬件开发人员、高校讲师等。在国内的话就业前景是比较好的，国内产业升级，IT行业的转型工业和机器人和智能机器人以及可穿戴设备的研发将来都是强烈的热点。
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时间：2022-04-20 19:36
