今天给大家介绍一下人工智能的就业方向和前景。 大家一定对这个新兴行业比较感兴趣。 今天给大家介绍一下人工智能的就业方向。 如果您想了解更多，请关注我的后续咨询。

　　人工智能

　　（英文：Artificial Intelligence，缩写为AI），又称全知、机器智能，是指人类制造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呈现人类智能的技术。 该术语还指出了此类智能系统的研究是否可以实现以及如何实现。 一般教科书中对人工智能的定义领域是“智能体的研究和设计”。 智能代理是指能够观察周围环境并采取行动以实现目标的人。 一个实现目标的系统。 约翰·麦卡锡 (John McCarthy) 于 1955 年将其定义为“制造智能机器的科学与工程”。 安德烈亚斯·卡普兰（Andreas Kaplan）和迈克尔·哈恩莱因（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”。 人工智能的研究技术性和专业性很强，各个分支领域深度各异。 是相互联系的，因此涵盖的范围非常广泛。

　　人工智能的核心问题包括构建类似于甚至优于人类的推理、知识、计划、学习、沟通、感知、移动、使用工具和操纵机器的能力。 目前有大量使用人工智能的工具，包括搜索和数学优化、逻辑推演。 基于仿生学、认知心理学以及概率论和经济学的算法也正在逐步探索。 思维来自大脑，思维控制行为，行为需要意志来实现。 而思维就是所有数据集合的整理，相当于一个数据库。

　　 2017年12月，人工智能入选“2017中国媒体十大流行词”之一。

　　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中出现的一个新的分析类别。 它主要通过数据挖掘来分析复杂的行为、趋势和推论，发现一些隐藏的见解，帮助企业做出更明智的业务决策。 数据分析师一击！ 市场导向尽在掌握！ 数据分析的方向又可以分为数据存储与管理、数据清洗、数据挖掘、数据可视化。

　　 2.AI机器学习工程师

　　在大多数情况下，机器学习工程师与数据分析工程师合作以同步他们的工作。 因此，对机器学习工程师的需求也会呈现出与数据科学家需求增长类似的趋势。 数据科学家拥有更多的统计和分析技能。 技能强，而机器学习工程师应该具备计算机科学方面的专业知识，并且通常需要更强的编码技能。

　　 3. 数据标注专业人员

　　随着数据收集在几乎每个垂直领域变得无处不在，未来对数据标签专业人员的需求将会爆炸式增长。 事实上，在人工智能时代，数据标注可能会成为一项蓝领工作。 意思是，假设你想训练A机器识别飞机，你有100万张照片，其中一些有飞机，一些没有飞机。 那么就需要有人教计算机哪些图像有飞机，哪些图像没有飞机，并给它们贴上识别标签。

　　 4､AI硬件专家

　　 AI领域另一个不断增长的蓝领工作是负责创建AI硬件（例如GPU芯片）的工业运营工作。 大科技公司已经采取措施打造自己的专业芯片，国产芯片研发也在路上。 进行中。

　　 5､数据保护专家

　　由于有价值的数据、机器学习模型和代码的数量不断增加，未来也会出现数据保护的需求，从而产生对数据库保护IT专家的需求。

　　人工智能就业前景

　　 1、60多年前的达特茅斯会议上，提出了“人工智能”这一主题，目的是让成熟​​的计算机能够代替人类解决一些感知、认知甚至决策的问题。 这样一个课题如此令人兴奋和着迷，很快就引起了大批学者的关注，相关研究也如火如荼地进行。

　　 2、一开始学者们解决人工智能问题的思路是通过专家编写规则的方法来教机器下棋、识别文字甚至语音识别。 从今天的角度来看，这样的方法是完全截然相反的——人类的视听器官虽然非常发达，但却没有能力总结和提炼规律。 于是，人工智能的美好愿景迎来了残酷的现实。 学者们发现解决问题是如此遥远，围观者一度认为人工智能学者们都是骗子。

　　 3、既然光靠人的指导还不够，就要借助“实事求是”的法宝，从数据中算出规律。 在这样的数据+统计的方法论下，一些相对简单的问题如人脸识别、手写识别等都取得了很好的成果。 进步，而在当时的难题——大词汇量的连续语音识别上，统计方法也史无前例地在实验室创造了一个“基本可用”的系统。 这时候我们感觉找到了解决人工智能问题的基本思路。这是第二次了。

　　 4、数据+统计模型方法流行后，很快就遇到了瓶颈：数据量的增加并不总是带来识别率的提高。 当然，我们早就知道“深层模型”比“浅层模型”要好。 学习数据的能力虽强，但这个模型的计算成本却极高，只能叹息。 以语音识别为例，“基本可用”和“实用”之间的差距十几年都没有跨越，因此大家再次转向悲观，认为人工智能仍然只是一个梦想。 这是第二次秋天。

　　 5、第二次秋天以来，继续坚持“深度神经网络”战线的学者很少，因为他们无法获得这样做的资助。 其中，一位老人Jeffrey Hinton和他的学生Alex一起发现，使用GPU来计算神经网络可以大大提高速度，所以这个模型实际上可能是实用的。 一旦实用化，深度模型可以疯狂吸纳数据的优势就会发挥出来，从而带来语音识别、图像识别等领域的飞跃。 进步。 这是第三种情况。

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