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人工智能专业介绍_人工智能就业前景分析

人工智能专业介绍_人工智能就业前景分析
人工智能专业介绍_人工智能就业前景分析

人工智能专业介绍_人工智能就业前

景分析

人工智能是一门包含计算机、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等综合学科。2020年十大热搜专业之一就是人工智能专业,下面给大家带来人工智能专业介绍及就业前景分析,希望对大家有所帮助。

人工智能专业介绍

人工智能是一门包含计算机、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。

人工智能属于什么专业

人工智能属于自然科学和社会科学的交叉性学科,它与计算机科学、信息学、数学、神经生理学、认知科学、心理学等众多学科有极强的关联性。目前,人工智能在计算机领域内得到了广泛的重视,并在机器人,经济政治决策,控制系统,仿真系统等方面得到应用。

因此,从这些个解读考虑,在本科阶段可以选择与计算机、数学相关的专业,如计算机科学与技术、软件工程、通信工程、应用数学、统计数学等专业,以及近年来高校新设立的智能科学与技术、数据科学与大数据技术等专业。此外,也还可以考虑自动化、机械类专业,有些高校在此类专业基础上延伸至人工智能方向。

人工智能专业就业前景如何

人工智能人才目前处于明显短缺状态,这种状况还存在扩大的趋势。当前社会技术环境下,需要兼顾扎实的专业技术和复合型背景的人才。在互联网企业中,人工智能的薪酬排在第三位,其中薪酬最高的是声音识别方向的从业者。有猎头透露,去年人工智能领域硕士应届生的年薪是30万元左右,博士生年薪50万元,今年博士生涨到80万元完全有可能。

想要从事相关的工作,计算机科学、数学、统计学、光电物理、自动化、电子科学类等本科专业学生,更容易与人工智能领域产生交集。

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。

人工智能专业介绍_人工智能就业前景分析

2020年人工智能行业问题及趋势分析

2020年人工智能行业市场问题及趋势分析 2020年

目录 1.人工智能行业存在的问题 (5) 1.1适应人工智能特征的政策、标准体系尚不健全 (5) 1.2基础技术积累不足 (5) 1.3资本布局多样性不足 (6) 1.4技术创新的商业应用模式不明朗 (6) 1.5人工智能发展陷入了拿来主义怪圈 (7) 2.人工智能行业概况及现状 (9) 2.1人工智能历史沿革 (9) 2.2扶持政策持续加码出台细分方向有“钱景” (9) 2.3人工智能市场规模将超700亿 (9) 2.4人工智能加速发展 (10) 2.5人工智能应用分类 (12) 2.6交通行业应用现状 (12) 2.7安防行业应用现状 (13) 2.8医疗行业应用现状 (13) 2.9教育行业应用现状 (14) 2.10物流行业应用现状 (14) 3.人工智能行业发展趋势分析 (16) 3.1发展人工智能,芯片先行 (16) 3.2人工智能上升为国家战略 (16) 3.3人工智能芯片“云+端” 高速发展 (18)

4.人工智能行业市场竞争格局 (19) 4.1中科曙光:高性能计算+芯片共造人工智能 (19) 4.2四维图新:地图领军企业切入无人驾驶 (19) 4.3科大讯飞:人工智能领军企业 (20) 4.4华宇软件:人工智能助力司法信息化领导者更进一步 (21) 4.5海康威视:安防领域人工智能龙头 (21) 4.6东华软件:人工智能+行业应用大有可为 (22) 5.人工智能行业政策及环境分析 (22) 5.1国家加强政策支持力度 (22) 5.2地方政府扶持政策不断落地 (24) 6.人工智能行业发展前景 (26) 6.1万物互联的背景下,AI 芯片的应用拥有广阔的想象空间 26 6.2智能硬件抢占C 端入口,数据端入口打通,为算法奠定基 础26 6.3机器人按照应用领域的不同分为工业机器人、服务机器人、 特种机器人 (27) 6.4多层次特征提取提升计算机视觉识别效果 (28) 6.5语音逐渐成为人机交互的新范式,产品及商业模式成为盈 利的关键 (29) 6.6技术进步与市场需求推动语音识别快速发展 (29) 6.7语音识别效果不断提升,国内语音识别与合成研究领先国

人工智能行业研究分析报告

概要 人工智能是信息时代的尖端技术。从人类建立起需要指导操纵才能运行的计算机,到计算机拥有能够自己去学习的能力,这一飞跃对各行各业都产生了巨大的阻碍。尽管现在此刻可能是下一个 AI 冬季(图8)到来之前的「给予承诺又让人失望」的周期,但这些投资和新技术至少会给我们带来有形的机器学习生产力的经济利益。

与此同时,人工智能、机器人和无人驾驶汽车差不多成为了流行文化甚至是政治话语的前沿。而且我们在过去一年的研究使我们相信这不是一个错误的开始,而是一个拐点。正如我们将在本报告中探讨的那样,那个变化的缘故有显而易见的(更快更强的计算资源和爆炸式增长的数据库),也有细致入微(深度学习,专有硬件和开源的崛起)的。 那个 AI 拐点(AI inflection)中更令人兴奋的一个方面是「现实世界」的使用案例比比皆是。尽管深度学习使计算机视觉和自然语言处理等技术有了显著的提高,比如苹果公司的Siri,亚马逊的 Alexa 和 Google 的图像识不,然而 AI 不仅仅是「科技技术」(tech for tech),也确实是大数据集与足够强大的技术相结合的情况下,价值正在被慢慢创建,竞争优势也变得越来越明显。 例如,在医疗保健中,图像识不技术能够提高癌症诊断的准确性。在农业中,农民和种子生产商能够利用深度学习技术来提高作物产量。在制药业中,深度学习能够用于改善药物的研发。在能源方面,勘探效率正在提高,设备可用性正在不断增强。在金融服务方面,通过开发新的数据集,实现更快的分析,从而降低成本,提高回报。AI 现在还处于发觉其可被利用场景的早期时期,这些必要的技术会通过基于云的服务实现大众化、平等化,我们相信随之而来的创新浪潮将在每个行业中制造新的赢家和 输家。

人工智能的主要内容和方法

人工智能的主要内容和方法 人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)是50年代兴起的一门新兴边缘学科,二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一(空间技术、能源技术、人工智能),也被认为是二十一世纪三大尖端技术之一(基因工程、纳米科学、人工智能)。广义的讲,人工智能是关于人造物的智能行为,而智能行为包括知觉、推理、学习、交流和在复杂环境中的行为。人工智能的一个长期目标是发明出可以像人类一样或能更好地完成以上行为的机器;另一个目标是理解这种智能行为是否存在于机器、人类或其他动物中。目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机, 人工智能的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。除了计算机科学以外, 人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。 一、AI的主要内容 人工智能研究的主要内容包括:知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。 知识表示是人工智能的基本问题之一,推理和搜索都与表示方法密切相关。常用的知识表示方法有:逻辑表示法、产生式表示法、语义网络表示法和框架表示法等。 常识,自然为人们所关注,已提出多种方法,如非单调推理、定性推理就是从不同角度来表达常识和处理常识的。

问题求解中的自动推理是知识的使用过程,由于有多种知识表示方法,相应地有多种推理方法。推理过程一般可分为演绎推理和非演绎推理。谓词逻辑是演绎推理的基础。结构化表示下的继承性能推理是非演绎性的。由于知识处理的需要,近几年来提出了多种非演绎的推理方法,如连接机制推理、类比推理、基于示例的推理、反绎推理和受限推理等。 搜索是人工智能的一种问题求解方法,搜索策略决定着问题求解的一个推理步骤中知识被使用的优先关系。可分为无信息导引的盲目搜索和利用经验知识导引的启发式搜索。启发式知识常由启发式函数来表示,启发式知识利用得越充分,求解问题的搜索空间就越小。典型的启发式搜索方法有A*、AO*算法等。近几年搜索方法研究开始注意那些具有百万节点的超大规模的搜索问题。 机器学习是人工智能的另一重要课题。机器学习是指在一定的知识表示意义下获取新知识的过程,按照学习机制的不同,主要有归纳学习、分析学习、连接机制学习和遗传学习等。 知识处理系统主要由知识库和推理机组成。知识库存储系统所需要的知识,当知识量较大而又有多种表示方法时,知识的合理组织与管理是重要的。推理机在问题求解时,规定使用知识的基本方法和策略,推理过程中为记录结果或通信需设数据库或采用黑板机制。如果在知识库中存储的是某一领域(如医疗诊断)的专家知识,则这样的知识系统称为专家系统。为适应复杂问题的求解需要,单一的专家系统向多主体的分布式人工智能系统发展,这时知识共享、主体间的协作、矛盾的出现和处理将是研究的关键问题。 二、AI的研究方法

未来就业前景最好的十大专业是哪些专业

未来就业前景最好的十大专业是哪些专业 就业前景好的专业有人工智能专业、大数据相关专业、民航学专业、遥感科学与技术专业、物联网工程专业等等,具体介绍如下:1.建筑类专业就业前景依然乐观 虽然近期房地产业面临系列压力,但在人才市场上,与房地产相关的专业,包括建筑、设计、策划、销售等人才需求仍然较旺。 随着国家和各地对基础设施投资力度的加大,建筑类和房地产专业毕业生就业前景依然乐观。 尤其是近两年来,路桥建设等相关专业开始升温,这使路桥规划人员变得畅销起来。用人单位表示,这主要与制造业升级换代及目前城市基础设施建设力度加大有关。制造业升级换代急需补充新鲜血液,基础设施建设力度加大则急需专业人才。 2.医学类专业特殊领域潜力无限 随着医疗体制改革的不断深化,将会有更多的私立医院,这使医学类专业的学生更为抢手。而且,由于人们工作、生活的压力不断增大,患病率也在增加,现有的医疗系统不能完全满足社会的

需要,这就形成了医疗行业的卖方市场。所以,医学类专业人才将会越来越吃香。据有关部门分析,将来从事老人医学的人才将走俏,保健医师、家庭护士也将成为热门人才。另外,专门为个人服务的护理人员的需求量也将增大。 3.艺术类专业需求层次不断提升 传统的美术、音乐、表演等专业已经渐渐显露出就业面狭窄等问题。 传统艺术正与计算机技术、工业、建筑、管理等学科不断交叉,衍生出许多新的专业,这些专业也相应地成了近年来的热门。目前,广告设计、工业设计、建筑设计、环境艺术设计、公关策划、动漫制作、游戏策划、游戏设计等专业人才紧缺。 艺术专业正朝多学科综合的方向发展,实用艺术的应用范围越来越广。不懂物理和建筑,就无法搞建筑、装潢设计;不懂计算机就做不出数字化影音作品。文化课严重缺失的“跛脚”毕业生就业压力必然不小。 4.纯文、理专业掌握技能助就业

未来科技五年人工智能行业产业发展趋势分析最新竟争力资料

未来科技五年人工智能行业产业发展趋势分析最新竟争力

未来科技五年人工智能行业产业发展趋势分析 最新竟争力 人工智能产业是智能产业发展的核心,是其他智能科技产品发展的基础,国内外的高科技公司以及风险投资机构纷纷布局人工智能产业链。以下对人工智能行业发展趋势分析。 中国和美国目前是全球人工智能产业发展的领导者,仅在2015年,两国在学术期刊上发表的AI相关论文接近1万篇,而英国、印度、德国和日本加起来才大约相当于中美的半数。2017-2022年中国人工智能项目行业市场深度调研及投资战略研究分析报告表明,中国有着全球最多的数据量,拥有巨大应用市场,正在围绕AI构建完善的产业生态链。我们有理由相信,AI将成为企业跨部门业务发展的“颠覆者”,渐趋成熟的AI技术正逐步向“AI+”进行转变。我国将在AI关键技术领域获得重大突破,推动关键场景应用逐步走向成熟。 趋势一政策体系加速完善 一直以来,我国高度重视人工智能技术创新和产业发展,当前随着全球人工智能产业的快速成长,一些主要发达国家纷纷出台人工智能相关战略文件,力争在新的科技浪潮中抢占制高、规避风险。美国、英国等相继出台了《国家人工智能研究和发展战略计划》等报告,不断完善人工智能顶层设计。我国也围绕《中国制造2025》和“互联网+”行动计划出台了一系列支持人工智能技术创新和产业发展的政策文件,如2016年5月由国家发改委、工信部等多部委联合发布的《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》等。在国务院发布的《“十三五”国家战略性新兴产业发展规划》中,也提到要培育人工智能产业

生态,促进人工智能在经济社会重点领域推广应用。今年,我国人工智能产业发展的政策支撑力度有望进一步加强。一方面,借鉴美国、英国等的人工智能国家战略,预计我国也将发布聚焦于人工智能的国家战略文件,对未来人工智能技术和产业发展制定顶层设计。另一方面,科技部、国家发改委、工信部等相关部门也将有望发布人工智能相关的政策文件,从技术研发、产业培育等角度做出具体的部署,实施一批大型项目。此外,围绕标准、安全等特定议题,相关的政策研究与制定也将有望取得积极进展。 趋势二产业规模快速增长 自2006年深度学习算法提出以来,语音和视觉识别准确率得到大幅提升,人工智能进入到了第三次高峰期。当前,在技术突破和应用需求的双重驱动下,人工智能技术已走出实验室,加速向产业各个领域渗透,产业化水平大幅提升,人工智能产业发展正处在黄金期。根据初步测算,2016年,全球人工智能市场规模约为1680亿元,我国人工智能市场规模约为98亿元。今年,随着我国软件与互联网技术向各行各业的持续深入以及云计算、大数据、物联网等相关产业的不断进步,人工智能产业市场规模将持续扩大,预计人工智能及其相关产业发展增速将超过40%。从细分行业来看,语音服务相关技术和模型将趋于成熟,围绕智能语音的行业应用将不断加速,市场逐渐打开,成为人工智能产业发展的主要方向。图像处理等计算机视觉技术将随着训练数据的快速累积实现大的突破,而面向各个行业领域的专业化智能服务则将创造出新的市场空间,有望造就新的行业领军者。 趋势三关键技术取得突破

人工智能系 工业机器人专业就业岗位介绍及前景

工业机器人系统操作员岗位介绍及前景 人工智能系张宇琪 工业机器人的出现对制造业来说是一次重要的变革,用机械的力量来处理大量的繁琐的、公式化的人力工作,不仅可以节省人工费,还可以进一步提高工作的效率。有人说工业机器人专业没什么技术含量,也没什么合适的工作岗位。这话现在已经被打脸了,工业机器人系统操作员这一职位已经横空出世,工业机器人专业的学子即将成为就业市场的天之骄子! ●那什么是工业机器人系统操作员呢? 工业机器人系统操作员是指使用示教器、操作面板等人机交互设备及相关机械工具对工业机器人、工业机器人工作站或系统进行调试、装配、编程、工艺参数更改、工装夹具更换及其他辅助作业的人员。 ●工业机器人系统操作员的主要工作任务是什么? 1、使用示教器、操作面板等人机交互设备进行生产过程的参数设定与修改、菜单功能的选择与配置、程序的选择与切换; 2、进行工业机器人系统工装夹具等装置的检查、确认、更换与

复位; 3、按照工艺指导文件等相关文件的要求完成作业准备; 4、按照装配图、电气图、工艺文件等相关文件的要求,使用工具、仪器等进行工业机器人工作站或系统装配; 5、使用示教器、计算机、组态软件等相关软硬件工具对工业机器人、可编程逻辑控制器、人机交互界面、电机等设备和视觉、位置等传感器进行程序编制、单元功能调试和生产联调; 6、观察工业机器人工作站或系统的状态变化并做相应操作,遇到异常情况执行急停操作等; 7、填写设备装调、操作等记录。 近几年随着智能制造的快速发展,作为智能制造业半壁江山的工业机器人步入一个高速发展的阶段。有数据显示,2018年我国工业机器人市场规模约为62.3亿美元,在庞大的市场规模下工业机器人技术人才却面临用工荒,工业机器人领域出现了“一将难求”的情况。 工业机器人系统操作员就业前景好吗? 岗位需求大。随着工业机器人销量的不断突破,实况应用下,工业机器人维护人才的缺口较为突出,而机器人工程师的就业薪资也是

2019-2023年中国人工智能行业预测分析

2019-2023年中国人工智能行业预测分析 2019-2023年中国人工智能行业影响因素分析 一、有利因素 (一)政策支持 2017年3月5日,国务院总理李克强发表2017年政府工作报告,指出要加快培育壮大包括人工智能在内的新兴产业,“人工智能”首次被写入了全国政府工作报告,这意味着人工智能已上升为国家战略。 2017年7月20日,国务院出台《新一代人工智能发展规划》,提出了面向2030年我国新一代人工智能发展的指导思想、战略目标、重点任务和保障措施。《规划》提出坚持科技引领、系统布局、市场主导、开源开放的基本原则和三步走的战略目标,部署构筑我国人工智能发展的先发优势,加快建设创新型国家和世界科技强国。 2017年12月13日,工信部印发了《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018-2020年)》,明确了人工智能2018-2020年在推动战略性新兴产业总体突破、推进供给侧结构性改革、振兴实体经济、建设制造强国和网络强国方面的重大作用和具体目标。 2018年1月,《人工智能标准化白皮书(2018版)》发布,《白皮书》从支撑人工智能产业整体发展的角度出发,研究制定了能够适应和引导人工智能产业发展的标准体系,进而提出近期急需研制的基础和关键标准项目。 2018年3月5日,国务院总理李克强在十三届全国人大一次会议作政府工作报告时表示,要加强新一代人工智能研发应用,在医疗、养老、教育、文化、体育等多领域推进“互联网+”,这是继2017年之后,“人工智能”再次被写入政府工作报告。 (二)科技新基建将带动人工智能基础设施建设 “科技新基建”即信息产业领域的新型基础设施建设,被列入18年底中央经济会议报告中基础设施建设部分,成为扩大内需,发挥投资关键作用的重要内容。 基础设施建设通常是国家发挥投资杠杆作用,拉动内需的主要方式,而2019年是历史上头一次,以5G、人工智能、工业互联网、物联网为代表的新型基础设施建设,也就是我们总结的“科技新基建”首次被定性为基建的重要内容,排列顺序甚至在城际交通、物流、市政基础设施等传统基建类项目之前,充分表明我国未来基建投资的侧重点将更加向科技产业领域倾斜,财政资金配套将更加到位。科技新基建将带动5G、人工智能、工业互联网、物联网等信息基础设施建设。 (三)人工智能是目前全球最受互联网业界和市场关注的新技术及应用 近年来,技术革新已经逐渐替代人口红利成为中国互联网经济发展的最主要推动力之一。人工智能是目前全球最受互联网业界和市场关注的新技术及应用。全球主要互联网企业均在向人工智能方向转型,并大幅增加相关科研、技术和产业应用布局方面的投入。展望未来几年,人工智能将会为互联网行业带来两个重要趋势: 第一,人机交互界面转向语音化。继键盘鼠标、触摸屏之后,语音交互正在成为新的人机交互方式。对于互联网企业来说,掌握了新的接口才更容易掌握新的流量入口,更容易通过此入口向用户推广服务。智能音箱的兴起就与这一发展趋势密切相关。全球主要互联网、硬件及家电企业将继续通过技术升级、应用拓展和市场推广等多重手段努力争夺这个新流量入口的市场份额。 第二,人工智能拓展互联网服务场景。人工智能在后台全面支持互联网业务的发展;我们看到互联网的各个场景都开始受益于人工智能。预计未来几年里,在传统互联网应用场景(例如搜索、新闻和电商等服务)中,人工智能技术将更多地被运用,并有效地提高服务效率和

(人工智能)关于图像识别与人工智能的就业情况

(人工智能)关于图像识别与人工智能的就业情况

关于图像识别和人工智能的就业情况(2008-10-0216:06:10) 最近遇到壹些朋友问我考研方向,我告诉他们叫图像识别和人工智能。主要是图形图像处理这个领域。他们又问这个方向将来主要从事什么职业,进入什么样的公司?呀!这个我仍真没怎么关注,所以就上网查了查,来了解壹下。下面是转载的壹篇文章: 就我见来,个人觉得图像处理的就业仍是不错的。首先能够把图像见成二维、三维或者更高维的信号,从这个意义上来说,图像处理是整个信号处理里面就业形势最好的,因为你不仅要掌握(壹维)信号处理的基本知识,也要掌握图像处理(二维或者高维信号处理)的知识。其次,图像处理是计算机视觉和视频处理的基础,掌握好了图像处理的基本知识,就业时就能够向这些方向发展。目前的模式识别,大部分也均是图像模式识别。于实际应用场合,采集的信息很多均是图像信息,比如指纹、条码、人脸、虹膜、车辆等等。说到应用场合,千万不能忘了医学图像这壹块,如果有医学图像处理的背景,去壹些医疗器械公司或者医疗软件公司也是不错的选择。图像处理对编程的要求比较高,如果编程很厉害,当然就业也多了壹个选择方向,且不壹定要局限于图像方向。 下面谈谈我所知道的壹些公司信息,不全,仅仅是我所了解到的或者我所感兴趣的,实际远远不止这么多。 搜索方向 基于内容的图像或视频搜索是很多搜索公司研究的热点。要想进入这个领域,必须有很强的编程能力,很好的图像处理和模式识别的背景。要求高待遇自然就不错,目前这方面的代表公司有微软、google、yahoo和百度,个个鼎鼎大名。

医学图像方向 目前于医疗器械方向主要是几个大企业于竞争,来头均不小,其中包括Simens、GE、飞利浦和柯达,主要生产CT和MRI等医疗器材。由于医疗器械的主要功能是成像,必然涉及到对图像的处理,做图像处理的很有机会进入这些公司。它们于国内均设有研发中心,simens的于上海和深圳,GE和柯达均于上海,飞利浦的于沈阳。由于医疗市场是壹个没有完全开发的市场,而壹套医疗设备的价格是非常昂贵的,所以于这些地方的待遇均仍能够,前景也见好。国内也有壹些这样的企业比如深圳安科和迈瑞 计算机视觉和模式识别方向 我没去调研过有哪些公司于做,但肯定不少,比如指纹识别、人脸识别、虹膜识别。仍有壹个很大的方向是车牌识别,这个我倒是知道有壹个公司高德威智能交通似乎做的很不错的样子。目前视频监控是壹个热点问题,做跟踪和识别的能够于这个方向找到壹席之地。 上海法视特位于上海张江高科技园区,于视觉和识别方面做的不错。北京的我也知道俩个公司:大恒和凌云,均是以图像作为研发的主体。 视频方向 壹般的高校或者研究所侧重于标准的制定和修改以及技术创新方面,而公司则侧重于编码解码的硬件实现方面。壹般这些公司要求是熟悉或者精通MPEG、H.264或者AVS,选择了这个方向,只要做的仍不错,基本就不愁饭碗。由于这不是我所感兴趣的方向,所以这方面的公司的信息我没有收集,但平常于各个bbs或者各种招聘网站经常见到。 我所知道的俩个公司:诺基亚和pixelworks

人工智能企业现状分析报告

人工智能企业现状分析报告 目录 第一节人工智能企业现状分析 (2) 一、人工智能企业现状发展阶段 (2) 二、人工智能企业现状发展概况 (2) 三、人工智能企业现状商业模式分析 (3) 第二节人工智能企业发展现状 (4) 一、人工智能企业现状分析 (4) 二、人工智能企业发展分析 (4) 第三节人工智能企业分析报告 (4) 第一节人工智能企业现状分析 一、人工智能企业现状发展阶段 近些年来,我国人工智能领域有取得了飞速发展。英飞拓人工智能企业是一家创新型、信息化、集成化的整体安防制造商,致力于为全球英飞拓人工智能安防提供最高端、最安全、最值得信赖的解决方案。科大讯飞语音识别技术已经处于国际领先地位,其语音识别和理解的准确率均达到了世界第一,自2006年首次参加国际权威的Blizzard Challenge大赛以来,一直保持冠军地位。百度推出了度秘和自动驾驶汽车。腾讯推出了机器人记者Dreamwriter和图像识别产品腾讯优图。阿里巴巴推出了人工智能平台DTPAI和机器人客服平台。清华大学研发成功的人脸识别系统以及智能问答技术都已经获得了应用。中科院自动化所研发成功了“寒武纪”芯片并建成了类脑智能研究平台。华为也推出了MoKA人工智能系统。

人工智能作为一种通用目的技术(GPT),是当前科技创新和推动产业升级转型的焦点。人工智能的发展及其在各个领域的应用,将会显著改变几乎所有行业原来发展的路径,不断催生新的业态和新的商业模式,形成新的发展空间,同时也为我国促进科技创新、提升国家竞争优势甚至赶超发达国家带来了新的机遇。 二、人工智能企业现状发展概况 人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)是研究人类智能活动的规律,构造具有一定智能的人工系统,研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作,也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。人工智能是计算机学科的一个分支,既被称为20世纪世界三大尖端科技之一,也被认为是21世纪三大尖端技术之一。 近年来,我国人工智能产业获得快速发展。我国市场的工业机器人销量猛增我国智能语音交互、指纹识别、人脸识别、虹膜识别等产业规模迅速扩大。同时,我国已经拥有国家重点实验室等设施齐全的研发机构和优秀的人工智能研发队伍,研发产出数量和质量也有了很大提升。很多企业也积极布局,如百度的百度大脑计划、科大讯飞超脑计划、京东智能聊天机器人等。 目前我国自主知识产权的文字识别、语音识别、中文信息处理、智能监控、生物特征识别、工业机器人、服务机器人、无人驾驶汽车等智能科技成果已进入广泛的实际应用。也正基于此,我国出台了大量支持人工智能发展的政策。2015年7月1日,国务院印发《关于积极推进"互联网+"行动的指导意见》,将"互联网+人工智能"列为11项重点行动之一;而时至11月,《机器人产业"十三五"发展规划》草案已基本制定完成。另外“中国制造2025”重点领域技术路线图构建了中国机器人产业发展蓝图的同时扩大了人工智能的关注度。

人工智能专业的就业前景

人工智能展业的就业前景 首先,人工智能是什么?人工智能,简写为AI,也称智械、机器智能,指由人制造出来的机器所表现出来的智能。 人工智能的定义可以分为两部分,即“人工”和“智能”。 “人工”比较好理解,争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的,或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步,等等。但总的来说,“人工系统”就是通常意义下的人工系统。 什么是“智能”?这个问题就多了。这涉及到其它诸如意识、自我、思维等等问题。人类了解的智能是人本身的智能,这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限,对构成人的智能的必要元素也了解有限,所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。因此人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究。其它关于动物或其它人造系统的智能也普遍被认为是人工智能相关的研究课题。 人工智能专业是中国高校人计划设立的专业,旨在培养中国人工智能产业的应用型人才,推动人工智能一级学科建设。 那么,人工智能专业都要学哪些课程呢? 人工智能专业学的主要课程有智能科学与技术、自动控制原理,传感器,单片机,微机原理,模式识别,人工智能导论,计算机视觉,数字图像处理,MATLAB ,机器人,点机控制,数字视频技术等等,分为软硬两个方向? 人工智能专业就业前景如何?人工智能专业与相关技术目前还不是一级学科,但现在越来越多的高校开设了人工智能学院,培养专业人才。有关专家表示,我国高校人工智能学院将呈“井喷”式发展。 中国人工智能的发展很迅猛,中国政府也高度重视人工智能领域的发展。预计到2020年,中国人工智能产业规模将超过1500亿元,带动相关产业规模超过1万亿元。2017年全球新兴人工智能项目中,中国占据51%,数量上已经超越美国。但全球人工智能人才储备,中国却只有5%左右,人工智能的人才缺口超过500万。 全球共有超过360所具有人工智能研究方向的高校,其中美国拥有近170所,中国仅30多所。虽然一些中国高校开设了相关课程,但总体上缺乏人工智

大数据和人工智能在国内就业前景分析

伴随着大数据时代的到来,人工智能技术的火热,很多人开始了对大数据、人工智能技术的研究。 2018 年1 月教育部印发的《普通gao中课程方案和语文等学科课程标准》新加入了数据结构、人工智能、开源硬件设计等AI 相关的课程。这意味着职场新人和准备找工作的同学们,为了在今后十年内不被淘汰,你们要补课了,从初中开始。 但时光一去不复返,对于已经升入大学,但还没有接触到大数据、人工智能技术的小伙伴又该怎么办呢?面对诱人的就业前景,正在向你招手的大好机遇,怎么能不心动?怎么能不想踏入这两大行业? 据数据统计分析,大数据人工智能尖端人才远远不能满足需求。行业风口的人工智能,在中国人才缺口将超过500 万人,而中国人工智能人才数量目前只 有5 万(数据来自工信部教育考试中心)。 并且目前岗位溢价相当严重,2017 年人工智能在互联网岗位薪酬中位列第三,月薪20.1k,如果按照普遍的16 月薪酬计算,那么人工智能在2017 年一年的薪酬就是2.01*16=32.16 万。那么再来看一组2018 的薪酬数据:

所以如果你对自己的专业/工作不满意,现在正是进入人工智能ling域学习就业/转业的绝佳时机。 在面对众多的数学知识和编程知识里,自学会让大家耗费大量的时间金钱。因此,课工场成都基地大数据培训教育学院2018 重磅推出大数据人工智能课程,采用“T”字形的思维,以大数据的深度为主,以机器学习、云计算等作为宽度,相辅相成。成就无数大学生进入大数据人工智能ling域的梦想。 此外课工场成都基地大数据课程定期组织与一线名企的工程师进行面对面的就企业当下的项目讨论与研发,进而验证所学技术的正确方向。从宏观上讲述了大数据的特点,商业应用,发展和职业前景。然后对主流数据技术和生态圈进行了介绍,了解其他和大数据技术之间关系,然后对不同类型的大数据的分析和处理系统,解决方案和行业案例进行剖析和讲解。 以北京的中关村、西二旗等IT 公司密集的公司为技术背景,数据来源于一 线互联网公司的源数据,有一定的商业价值,并严格把控实际项目的前瞻性,如:Spark 的版本迭代,机器学习中的算法革新。学员实战项目贯穿整个教学环节,潜移默化的培养学生放眼全局,排查技术难点,既能独立思考,又能组织团队开发。 希望能帮到大家。

人工智能专业学什么课程

人工智能专业学什么课程 人工智能已成为国家重要战略,也是我国供给侧改革的创新引擎。2020年十大热搜专业之一是人工智能,下面给大家带来人工智能专业的相关内容,一起来了解吧! 人工智能需要学习的基础课程 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;总之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;如果深入到硬件的话,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。 人工智能专业的主要领域是:机器学习人工智能导论(搜索法等) 图像识别生物演化论自然语言处理语义网博弈论等。

需要的前置课程主要有,信号处理,线性代数,微积分,还有编程(最好有数据结构基础)。 自学人工智能需要学的专业知识 人工智能是一个综合学科,如楼上所说。而其本身又分为多个方面如神经网络、机器识别、机器视觉、机器人等。一个人想自学所有人工智能方面并不是很容易的一件事。对于你想知道人工智能在编程方面需要多深的要求。怎么说好呢无论C++还是汇编他都是一门语言主要会灵活运用。大多机器人仿真都用的混合编程模式,也就是运用多种编程软件及语言组合使用。之所以这样是为了弥补语言间的不足。prolog在逻辑演绎方面比突出。C++在硬件接口及windos衔接方面比较突出,MATLAB在数学模型计算方面比较突出。如果单学人工智能算法的话prolog足以,如果想开发机器仿真程序的话VC++ MATLAB应该多学习点。对于你想买什么书学习。我只能对我看过的书给你介绍一下,你再自己酌量一下。 人工智能算法方面:《人工智能及其应用》第三版、人工智能与知识工程。这两本感觉买一本就可以了~第一本感觉能简单并且全面点。这类书其实很多可是。大多内容都是重复的所以买一到两本即可。

人工智能历史、核心技术和应用

人工智能历史、核心技术和应用 一、概述 2011年以来,开发与人工智能相关的产品和技术并商业化的公司已获得超过总计20亿美元的风险投资,还有数十亿美元的投资收购人工智能初创公司。巨额投资、计算机导致失业等问题也开始浮现,计算机比人更加聪明并有可能威胁到人类生存这类论断被媒体四处引用并引发广泛关注。 IBM承诺拨出10亿美元来使他们的认知计算平台Watson商业化。谷歌在最近几年里的投资主要集中在人工智能领域,比如收购了8个机器人公司和1个机器学习公司。Facebook聘用了人工智能学界泰斗Yann LeCun 来创建人工智能实验室。牛津大学研究人员的报告,美国约47%的工作因为机器认知技术自动化而变得岌岌可危。 纽约时报畅销书《The Second Machine Age》论断,数字科技和人工智能带来巨大积极改变的时代已经到来,但是随之而来的也有引发大量失业等负面效应。 硅谷创业家Elon Musk 则通过不断投资的方式来保持对人工智能的关注。他甚至认为人工智能的危险性超过核武器。著名理论物理学家Stephen Hawking认为,如果成功创造出人工智能则意味着人类历史的终结,“除非我们知道如何规避风险。”

二、人工智能与认知科技 揭秘人工智能的首要步骤就是定义专业术语,勾勒历史,同时描述基础性的核心技术。 1、人工智能的定义 人工智能领域苦于存在多种概念和定义,有的太过有的则不够。作为该领域创始人之一的Nils Nilsson先生写到:“人工智能缺乏通用的定义。”一本如今已经修订三版的权威性人工智能教科书给出了八项定义,但书中并没有透露其作者究竟倾向于哪种定义。实用的定义为——人工智能是对计算机系统如何能够履行那些只有 依靠人类智慧才能完成的任务的理论研究。例如,视觉感知、语音识别、在不确定条件下做出决策、学习、还有语言翻译等。 比起研究人类如何进行思维活动,从人类能够完成的任务角度对人工智能进行定义,而非人类如何思考,在当今时代能够让我们绕开神经机制层面对智慧进行确切定义从而直接探讨它的实际应用。随着计算机为解决新任务挑战而升级换代并推而广之,人们对那些所谓需要依靠人类智慧才能解决的任务的定义门槛也越来越高。所以,人工智能的定义随着时间而演变,这一现象称之为“人工智能效应”,概括起来就是“人工智能就是要实现所有目前还无法不借助人类智慧才能实现的任务的集合。” 2、人工智能的历史

未来人工智能行业分析调研报告

2019年人工智能行业分 析调研报告 2019年11月

目录 1.人工智能行业概况及市场分析 (5) 1.1人工智能市场规模分析 (5) 1.2人工智能行业结构分析 (5) 1.3人工智能行业PEST分析 (6) 1.4人工智能行业特征分析 (7) 1.5人工智能行业国内外对比分析 (8) 2.人工智能行业存在的问题分析 (10) 2.1政策体系不健全 (10) 2.2基础工作薄弱 (10) 2.3地方认识不足,激励作用有限 (10) 2.4产业结构调整进展缓慢 (10) 2.5技术相对落后 (11) 2.6隐私安全问题 (11) 2.7与用户的互动需不断增强 (12) 2.8管理效率低 (13) 2.9盈利点单一 (13) 2.10过于依赖政府,缺乏主观能动性 (14) 2.11法律风险 (14) 2.12供给不足,产业化程度较低 (14) 2.13人才问题 (15) 2.14产品质量问题 (15)

3.人工智能行业政策环境 (16) 3.1行业政策体系趋于完善 (16) 3.2一级市场火热,国内专利不断攀升 (16) 3.3“十三五”期间人工智能建设取得显著业绩 (17) 4.人工智能产业发展前景 (18) 4.1中国人工智能行业市场驱动因素分析 (18) 4.2中国人工智能行业市场规模前景预测 (18) 4.3人工智能进入大面积推广应用阶段 (18) 4.4政策将会持续利好行业发展 (19) 4.5细分化产品将会最具优势 (19) 4.6人工智能产业与互联网等产业融合发展机遇 (20) 4.7人工智能人才培养市场大、国际合作前景广阔 (21) 4.8巨头合纵连横,行业集中趋势将更加显著 (22) 4.9建设上升空间较大,需不断注入活力 (22) 4.10行业发展需突破创新瓶颈 (22) 5.人工智能行业发展趋势 (24) 5.1宏观机制升级 (24) 5.2服务模式多元化 (24) 5.3新的价格战将不可避免 (24) 5.4社会化特征增强 (24) 5.5信息化实施力度加大 (25) 5.6生态化建设进一步开放 (25)

生活中的人工智能——人工智能的现状及未来

生活中的人工智能 ----人工智能发展现状及未来摘要:人工智能一词于1956年提出,经过半个多世纪的发展,已经渗透到各个领域。本文将对人工智能的发展作简要的介绍和分析,重点介绍近年来人工智能在各个领域的应用,以期我们对人工智能有更深入的了解。 关键词:人工智能、应用、发展 随着计算机技术的飞速发展,人工智能也取得了极大的发展,并且开始应用到我们生活中的方方面面。伴随着研究的深入,也许我们正要进入一个人工智能时代。 1.人工智能的兴起和早期发展 人工智能的发展历程大致可以分为下面五个阶段。 第一阶段: 20世纪50年代,人工智能的兴起和冷落。人工智能概念在1956年首次提出后,相继出现了一批显著的成果,如机器定理证明、跳棋程序、通用问题s求解程序、LISP表处理语言等。但是由于消解法推理能力有限以及机器翻译等的失败,使人工智能走入了低谷。这一阶段的特点是重视问题求解的方法,而忽视了知识的重要性。 第二阶段: 60年代末到70年代,专家系统出现,使人工智能研究出现新高潮。DENDRAL化学质谱分析系统、MYCIN疾病诊断和治疗系统、PROSPECTIOR 探矿系统、Hearsay-II语音理解系统等专家系统的研究和开发,将人工智能引向了实用化。并且,1969年成立了国际人工智能联合会议( International Joint Conferences on Artificial Intelligence即IJCAI)。 第三阶段: 80年代,随着第五代计算机的研制,人工智能得到了飞速的发展。日本在1982年开始了“第五代计算机研制计划”,即“知识信息处理计算机系统KIPS”,其目的是使逻辑推理达到数值运算那么快。虽然此计划最终失败,但它的开展形成了一股研究人工智能的热潮。 第四阶段: 80年代末,神经网络飞速发展,。1987年,美国召开第一次神经网络国际会议,宣告了这一新学科的诞生。此后,各国在神经网络方面的投资逐渐增加,神经网络迅速发展起来。 第五阶段: 90年代,人工智能出现新的研究高潮。由于网络技术特别是国际互连网技术的发展,人工智能开始由单个智能主体研究转向基于网络环境下的分布式人工智能研究。不仅研究基于同一目标的分布式问题求解,而且研究多个智能主体的多目标问题求解,将人工智能更面向实用。另外,由于Hopfield多层神经网络模型的提出,使人工神经网络研究与应用出现了欣欣向荣的景象 2.近年来人工智能的应用 随着人工智能的发展,人工智能已经渗透到了生活中的每个方面。 2.1“人机大战” 在人工智能的发展史上,出现了很多堪称经典的“人机大战”。 1985年,当时的国际象棋世界冠军“棋王”卡斯帕罗夫在德国汉堡举行了一场人机车轮大战。他在5个小时内,以32∶0的完美比分击败了所有电脑公司祭出的硬件和象棋软件程序。然而11年之后情况发生了变化,1996年“棋王”在与“深蓝”的比赛中第一次输了一盘;1997年,升级版的“湛蓝”在决定胜负的第六个回合中,只用了22步棋便迫使卡斯帕罗夫投子认输——这是“棋王”职业生

人工智能就业前景堪忧吗AI好不好就业

人工智能就业前景堪忧吗AI好不好就业 人工智能前景很好,但是学习的难度比较高,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,软件编程必须好,微电子得学得好,还要有一定的机械设计能力,只有学好了才有好的就业前景。 第一: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。人工智能相关技术将首先在互联网行业开始应用,然后陆续普及到其他行业。所以,从大的发展前景来看,人工智能相关领域的发展前景还是非常广阔的。 第二: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技术来赋能广大传统行业,人工智能作为重要的技术之一,必然会在产业互联网发展的过程中释放出大量的就业岗位。 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。 1、驾驶类专业 无人驾驶虽说还未普及,但随着人工智能技术的逐步成熟,相信未来会更多的应用到相关交通运输工具中,司机的需求量将不断减少。那么,有相当一部分驾驶专业的毕业生将更难就业,这些专业驾驶类的技术岗位主要集中在高职院校。 2、机械操作类专业 具有高度重复性的工厂作业,是人工智能最容易取代的工作。当下,国家较为先进的生产制造型企业,机器人已经开始逐步取代工人在工厂作业,它们效率高、出错率少、学习能力强,很轻易就胜任工人的工作。 对于学习机械操作类专业的同学而言,显然将来的发展方向不应是如何在生产线上作出成果,而是如何运用好机器人提高生产作业效率,毕竟将来生产线可能就算机器人的天下了。 3、行政类专业 在当下的职场中,实际上人工客服向来就是“低质量”的代表。对于行政类专业毕业生而言,如果你的求职意向是客服人员,那么很遗憾,将来很快要被人工智能代替了。目前,已经有不少行业的客服工作部分由机器来代替。

人工智能简介及发展趋势

计算机科学与技术概论结业作业 人工智能技术简介及发展趋势 院系:信息科学与技术学院计算机科学与技术系 姓名:尹颜朋 学号:2011508009

前言 人工智能(Artificial Intelligence), 英文缩写为 AI, 是一门综合了计算机科学、生理学、哲学的交叉学科。人工智能的研究课题涵盖面很广,从机器视觉到专家系统,包括了许多不同的领域。这其中共同的基本特点是让机器学会“思考” 。为了区分机器是否会“思考”(thinking),有必要给出“智能”(intelligence)的定义。究竟“会思考”到什么程度才叫智能?比方说,解决复杂的问题,还是能够进行概括和发现关联? 还有什么是“知觉”(perception),什么是“理解”(comprehension)等等?对学习过程、语言和感官知觉的研究为科学家构建智能机器提供了帮助。现在,人工智能专家们面临的最大挑战之一是如何构造一个系统,可以模仿由上百亿个神经元组成的人脑的行为, 去思考宇宙中最复杂的问题。或许衡量机器智能程度的最好的标准是英国计算机科学家阿伦·图灵的试验。他认为,如果一台计算机能骗过人,使人相信它是人而不是机器,那么它就应当被称作有智能。 人工智能从诞生发展到今天经历了一条漫长的路,许多科研人员为此而不懈努力。人工智能的开始可以追溯到电子学出现以前。象布尔和其他一些哲学家和数学家建立的理论原则后来成为人工智能逻辑学的基础。而人工智能真正引起研究者的兴趣则是1943年计算机发明以后的事。技术的发展最终使得人们可以仿真人类的智能行为,至少看起来不太遥远。接下来的四十年里,尽管碰到许多阻碍,人工智能仍然从最初只有十几个研究者成长到现在数以千计的工程师和专家在研究;从一开始只有一些下棋的小程序到现在的用于疾病诊断的专家系统,人工智能的发展有目共睹。 人工智能始终处于计算机发展的最前沿。高级计算机语言、计算机界面及文字处理器的存在或多或少都得归功于人工智能的研究。人工智能研究带来的理论和洞察力指引了计算技术发展的未来方向。现有的人工智能产品相对于即将到来的人工智能应用可以说微不足道,但是它们预示着人工智能的未来。对人工智能更高层次的需求已经并会继续影响我们的工作、学习和生活。 第一章人工智能的产生 人工智能, 英文单词 artilect,来源于雨果·德·加里斯的著作 . “人工智能”一词最初是在1956 年Dartmouth学会上提出的。从那以后,研究者们发展了 众多理论和原理,人工智能的概念也随之扩展。人工智能是一门极富挑战性的科学,从事这项工作的人必须懂得计算机知识,心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学,它由不同的领域组成,如机器学习,计算机视觉等等,总的说来,人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。例如繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的,现在计算机不但能完成这种计算, 而且能够比人脑做得更快、更准确,因之当代人已不再把这种计算看作是“需要人类智能才能完成的复杂任务”, 可见复杂工作的定义是随着时代的发具有人工智能的机器人展和技术的进步而变化的, 人工智能这门科学的具体目标也自然随着 时代的变化而发展。它一方面不断获得新的进展,一方面又转向更有意义、更加困难的目标。目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机, 人工智能的发展历史是和计算机科学技术的发展史联系在一起的。除了计算机科学以外, 人

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