人工智能的前景怎么样?

随着和人工智能领域的不断深入发展,自然语言处理、机器学习等方向成为求职的大热门,也自然而然成为目前最炙手可热的岗位。虽然算法工程师一直被频频提及,但是许多人对这个岗位的了解还知之甚少。那么算法工程师究竟是做什么的?发展前景怎么样呢?下面我们来一起解开这个高薪技术岗位的神秘面纱吧!

1、算法工程师的就业前景:

如今,人工智能领域进入新的发展阶段,可以预见在不久之后AI技术将掀起一轮新的技术改革热潮。提到人工智能,我们就不得不提人工智能领域最炙手可热的岗位——算法工程师。随着AI技术的快速发展,促使企业在人工智能领域的探索热情日益高涨,因此优秀的算法工程师可以说是各大企业公司争抢的稀缺资源。一方面是由于高校形成体系化的人才输出相对滞后。另一方面,人工智能领域的知识、技术门槛较高,跨界难度大。所以短期来看,这个岗位的人才缺口将被继续放大。总的来说,算法工程师在就业市场上完全处于主动的地位。

2、算法工程师的能力要求:

算法工程师的工作内容主要是利用算法处理事物,不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。算法工程师根据研究领域来分,主要有音频/视频算法处理、图像技术方面的二维信息算法处理和通信物理层、雷达信号处理、生物医学信号处理等领域的一维信息算法处理。一般来讲,算法工程师主要根据业务进行细分,常见的有广告算法工程师、推荐算法工程师、图像算法工程师等等。因此对于从业者的能力要求比较高,在人工智能领域需要对机器学习、数据挖掘、统计学方向拥有扎实的理论基础。另外,如果是在工业界的话,编程能力是非常重要的。因为从事算法的人通常来说会有一些算法上的优化,工程上的改进,数据分析之类的工作。因此算法工程师需要熟练掌握计算机相关知识,熟练使用仿真工具MATLAB等,至少会一门编程语言。

3、算法工程师的薪资待遇:

作为热门领域和人才供不应求的算法工程师,开出的薪资依旧让人羡慕眼红。根据各大招聘平台的统计,像北上广深这样的一线城市,平均薪资基本在20K出头。而在二三线城市,算法工程师的平均薪资大概也在10K左右。由于算法工程师对于知识结构的要求比较丰富,同时算法工程师岗位主要以研发为主,需要从业者具备一定的创新能力,所以要想从事算法工程师岗位往往需要读一下研究生,目前不少大型科技企业对于算法工程师的相关岗位也有一定的学历要求。人工智能科班出身的博士,50万年薪仅仅是起步价,优秀的开到80万、100万都不一定能抢到。

4、算法工程师的发展规划:

 关于算法工程师的发展规划,主要就是需要不断的学习。毕竟人工智能领域的技术迭代更新很快,做不到持续的学习就很容易止步不前。同时大家在工作中,还要注意一点,即坚持使用一个开发平台,框架或语言。举个例子:如果你是做Android 开发方向的,企业并不会重点关注你拥有多少其它方向的开发经验,只会关注你没有足够的 Android 应用开发经验。因此,转换平台会对你的简历产生巨大的负面影响。另外,算法工程师在进行工作选择的时候不要被自己原先所属的细分领域太过限制。例如算法方向,可以分为排序、推荐、NLP、图像识别和用户行为研究等,攻坚某一领域是一条发展路径,但横跨不是一个领域也是一条发展路径。

讲到这里,相信大家对于算法工程师也有了一定的认识了。这个岗位的职业发展前景是不限量的,但是要发展到更高的位置,就看大家自身如何把握机会,不断跳出舒适区去承担新的业务和需求,在技术的道路上不断学习探索。

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核心提示:不管你是待业还是失业,在这个被互联网围绕的时代里,选择python人工智能前景好吗,就多了一项技能,还怕找不到工作?,还怕不好找工作?小编就来告诉你这个专业的优势到底体现在哪里:人工智能那么火,Python就业好

不管你是待业还是失业,在这个被互联网围绕的时代里,选择python人工智能前景好吗,就多了一项技能,还怕找不到工作?,还怕不好找工作?小编就来告诉你这个专业的优势到底体现在哪里:人工智能那么火,Python就业好不好?,学人工智能好找工作吗 Python就业前景怎么样??。

1.人工智能那么火,Python就业好不好?

人工智能那么火,Python就业好不好?随着互联网的高速发展以及*政策支持,我国人工智能市场进一步扩张,企业对于Python人才的需求猛增。很多人想要把握住人工智能的时代风口,不过Python就业好不好呢?小编从三个方面给大家解答。从市场需求分析Python就业前景Python具有简单、易学、免费、开源、可移植、可扩展、可嵌入、面向对象等优点。作为一种通用语言,Python几乎可以用在任何领域和场合,角色几乎是无限的,而这也决定其不可限量的发展前景。从就业方向分析Python就业前景曾经有一项调查数据显示,75%的受访者将Python视为他们的主要开发语言,其他25%受访者则将其视为辅助开发语言。将Python作为主要开发语言的开发者数量逐年递增,这表明Python正在成为越来越多开发者的开发语言选择。学习Python你可以胜任很多的岗位,如Python全栈开发工程师、Python开发工程师、自动化开发工程师、Linux运维工程师、Python爬虫开发工程师、金融自动化交易、前端开发工程师、大数据分析和数据挖掘等等。从就业薪资分析Python就业前景从市场整体需求来看,Python在招聘市场上的流行程度呈逐步上升趋势。数据显示,*40%的Python工程师薪资在20K-30K区间,其中0-2年工资达15060元,应届毕业生工资在9210左右,3-5年工资在24K以上。Python就业好不好,分析市场需求、就业方向以及就业薪资相信你已经找到了答案。人工智能是互联网发展的必然趋势,现在学习正是好时机。

2.学人工智能好找工作吗 Python就业前景怎么样

  学人工智能好找工作吗?Python就业前景怎么样?人工智能前景很好,*正在产业升级,工业机器人和人工智能方面都会是热点,而且正好是学习的好时机。但是,也有一个问题大家要注意:  学习的难度比较高,要求你有创新的思维能力,高数中的微积分、数列等等必须得非常好,软件编程(基础的应用最广泛的语言:C/C++)必须好,微电子(数字电路、低频高频模拟电路、最主要的是嵌入式的编程能力)得学得好,还要有一定的机械设计能力(空间思维能力也重要)。  只有这样,你才是人工智能行业的人才,你也是*未来5年以后急需的人工智能领域的人才。一门深入地钻研下去,你就是这个领域的专家甚至大师。但是,如果你没有这些喜好和特长,或者没能学好这些学科,现在做别的选择还来得及。  人工智能的持续火热,无疑吸引了大量资本和企业布局,而作为承载人工智能运行的芯片,无疑成为*蓝海,一场为占领产业制高点的战争已经打响。因此,人工智能发展前景不可限量。  因此人工智能学习的就业前景非常好,人工智能正在一步步的渗透并改变我们的生活方式。李彦宏就曾经在互联网大会上做出了掷地有声的结论:下一个时代是人工智能时代!  近年来,人工智能技术在各行各业中的应用越来越普及,相关专业技术人才也是供不应求,各大公司或是创业公司不惜重金招募AI人才。人工智能主要使用语言是python,因为python的开发效率非常高,而且类库丰富,特别适合人工智能。目前我国人工智能人才缺口特别大,人工智能人才需求量远远大于供应量,竟然出现月薪四万都找不到合适的人才。  因此,大家一定要抓紧时间学习人工智能。如果真的想好了要入行,可以选择专业的学习方式。

就拿大数据说话,优势一目了然,从事IT行业,打开IT行业的新大门,找到适合自己的培训机构,进行专业和系统的学习。

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据传说,一门新技术的产生与成熟,会经历下面一条叫做“Gartner曲线”的过山车式发展轨迹,如下图所示。不过,人工智能的发展轨迹,却比这个要销魂地多,到目前可以说是三起三落,当然,这个第三落还没有到来,也未必一定会到来。

我进入这个行业已经有十多年了:博士期间,我做的是语音是别的研究,毕业开始又到MSRA接着干这个。虽然我们的两任院长——李开复老师和洪小文老师都是语音研究出身,却丝毫不能改变当年这一项目在全院最鸡肋的地位。因为在当年,各种各样的人工智能应用能真刀真枪上阵的并不多。更别提要是向互联网界提起自己是做“人工智能”的,那简直就像在两会会场上上偷看了毛片那样无地自容。实际上,那个时期,正是人工智能发展的第二落。

以史为鉴,可以知兴衰。为了探讨人工智能的发展前景,我们简单回顾一下人工智能前面发展的三起两落。

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。是为第一起。

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。是为第一落。

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,而在当时最困难的问题——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。

当然,工业界的看到的这第三起,比我们上面轻描淡写提到的内容要波澜壮阔得多。不过,不要太在意,因为各路大佬不论过去是做黑产、卖假货还搞劫持的,都摇身一变成了人工智能的忠实拥趸和业界先驱——虽然他们的数学也就是初中肄业水平。去年,当我听到某此类上市公司老板歇斯底里地在财报中喊出要投入数千万美元搞人工智能时,不由心生感慨:修脚的可以挂妙手回春的锦旗,但千万别说自己是做精准医疗的!

虽然人工智能的第三起确实有了质的发展,但考虑到这些沉渣泛起的为人工智能从业者,我觉得第三落还是会来到,只不过并非对行业本身的怀疑,而是自我净化罢了。

而人工智能的行业发展趋势,由于大规模数据+大规模算力的基本方法论已经成熟,今后的发展路径是十分清楚的:在那些数据储备充分、商业价值清晰的场景,人工智能会迅猛发展,投身于这样的行业中期发展会非常好;而医疗、教育这类领域,由于电子化数据的整理与积累尚需时日,可以需要一个较为漫长的发展过程。

至于人工智能非常核心的问题,也就是关于“认知”的问题,我认为到目前为止还没有任何方法论上的突破,也更谈不上解决,不过扯到这个话题就太大了,我们找其他机会再聊。

对“认知”有兴趣的,可以戳这里看看科大讯飞总裁 的解读:

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