人工智能产生原因?人工智能有什么工作?
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1.AI架构师
AI架构师是未来最热门的工作之一。随着所有行业的企业都在推动先进的人工智能系统，熟练的AI架构师需要试验关键任务解决方案，并制定可行、可靠且经济高效的AI计划。
信息管理、用户体验、分析、安全性和基础架构等关键业务垂直领域都需要强大的AI架构来生成有形的业务解决方案。因此，合格的人工智能架构师将受到高度追捧，并且预期年薪很容易超过10万美元。
2.机器学习工程师
受到采用AI和ML的企业的高度追捧，机器学习工程师的平均年薪为114,856美元，其中优秀的工程师年薪高达20万美元。
每个智能企业都需要软件工程师来开发代码，并匹配一个数据科学家来收集、分析并从数据滚动的海洋中获取需要的内容。重要的是这两者协同工作以产生最佳的AI应用程序，但实际上，这两个角色很难相互理解。机器学习工程师需要成为这两个看起来疏远的两部分中间的桥梁。
3.数据科学家
数据是新的货币，数据科学家是其新的财务主管。这些人员收集、分析并理解极其庞大和复杂的数据集，从而为企业制定战略规划提供可操作的见解。
数据科学家的需求非常大，今天绝对每个企业都需要一位数据科学家。难怪数据科学家的平均年薪为120,931美元，而高级管理人员的收入远不止于此。如果您希望从程序员或软件开发人员的角色升级，那么，成为数据科学家是下一个重要的步骤。
4.商业智能(BI)开发人员
开发强大的人工智能应用程序在很大程度上取决于分析复杂数据和绘制图片，以显示业务发展方向。如果广告系列产生积极的结果或需要工作，商业智能就会显示出来。成为一名优秀的BI分析师需要非常敏锐的技术和分析技能，以及在建模、设计和维护复杂的基于云的数据平台方面的优势。
5.AI伦理学家
在现代数字领域中发现相关性的另一项非常重要的工作是AI伦理学家。人工智能渗透日常生活的规模之大，以及收集和交换的敏感信息之多，迫切需要划定一些伦理界限。AI伦理学家将是高薪人士，具有高级学位和成功记录的研究科学家和人工智能专业人员有望成为AI世界道德规范的守护者。2年前 0条评论 -
人工智能是现在比较前沿的专业，学习人工智能能从事的工作主要有以下几种：
1、算法工程师。进行人工智能相关前沿算法的研究，包括机器学习、知识应用、智能决策等技术的应用。以机器学习的过程为例，涉及到数据收集、数据整理、算法设计、算法训练、算法验证、算法应用等步骤，所以算法是机器学习开发的重点。
2、程序开发工程师。一方面程序开发工程师需要完成算法实现，另一方面程序开发工程师需要完成项目的落地，需要完成各个功能模块的整合。
3、人工智能运维工程师。大数据与AI产品相关运营、运维产品研发；相关组件的运维工具系统的开发与建设；提供大数据与AI云产品客户支持。
4、智能机器人研发工程师。研发方向主要从事机器人控制系统开发，高精度器件的设计研发等。工业机器人系统集成方向主要做工作站设计，电气设计，器件选型，机器人调试，编程，维护等。
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1.人工智能，可以从事以下的工作。
2.计算机视觉岗位这也是人工智能领域非常火热的就业方向之一。
拍照的时候，相机可以自动地将人脸的画面进行识别和检测;P图的时候，可以针对人脸进行相应的美化处理(眼睛变大、涂腮红)等等。
当冷冰冰的机器能够感知到具体的影像，并且对此进行识别时，人工智能相当于为机器安上了一双眼睛，这种“神奇”的技术手段在岗位需求中自然会占有先机。
2.数据服务，大数据时代，人们在网络上获取信息变得更加丰富多元。但是因为数据量过大，人们搜索的结果可能不够准确。有人工智能进行干预，大数据的推算会更加符合搜索者的心意，搜索的结果也会更加准确。
数据服务还包括数据商为网络提供更加海量的数据支持，也为先进的人工智能算法提供了搭建模型的基础。
数据服务的就业前景十分广阔，也是人工智能毕业生比较青睐的就业方向之一。
3.智能教育，线上教育蓬勃发展，人们学习的方式变得更加多元。除了线下具体的实物教育之外，智能教育将教育的方式推向了一个新的高度。
智能教育通过在教育方式上加入人工智能的手段让人们获得知识的方式更加便捷。
4.学生在网络搜题的时候变得更加简单，甚至还可以获得相关知识点的推送。而且人工智还能帮助老师批改作业，不仅确保了准确率，同时也极大地降低了老师的工作量。
6.随着人工智能的逐步发展，智能教育将会变得更加先进，比如说为每个学生制定有针对性的学习方案，更加能够实现真正意义上的因材施教。
7.机器学习，机器学习是一种较为复杂的就业方向，其目的是让机器在大量的数据训练后学习如何更好地完成任务。这也是人工智能中最复杂、最核心的内容。
8.机器学习所要求的技术人才水平更高。目前，全世界的人工智能水平仍然处于弱智能阶段，想要帮助机器建立人脑的神经网络确实存在一定的难度。
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学人工智能以后从事算法工程师，算法工程师是一个比较高端的职位。算法工程师的主要研究方向是视频算法工程师、图像处理算法工程师、音频算法工程师通信基带算法工程师信号算法工程师。
图像识别工程师，图像识别，是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象的技术，是应用深度学习算法的一种实践应用。
现阶段图像识别技术一般分为人脸识别与商品识别，人脸识别主要运用在安全检查、身份核验与移动支付中；商品识别主要运用在商品流通过程中，特别是无人货架、智能零售柜等无人零售领域。
人工智能发展前景
人工智能发展进入新阶段。经过60多年的演进，特别是在移动互联网、大数据、超级计算、传感网、脑科学等新理论新技术以及经济社会发展强烈需求的共同驱动下，人工智能加速发展，呈现出深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放、自主操控等新特征。
大数据驱动知识学习、跨媒体协同处理、人机协同增强智能、群体集成智能、自主智能系统成为人工智能的发展重点，受脑科学研究成果启发的类脑智能蓄势待发，芯片化硬件化平台化趋势更加明显，人工智能发展进入新阶段。
当前，新一代人工智能相关学科发展、理论建模、技术创新、软硬件升级等整体推进，正在引发链式突破，推动经济社会各领域从数字化、网络化向智能化加速跃升。
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学人工智能以后从事：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。
人工智能专业就业前景
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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0和1是现代一切数字设备的基础 只有外界的模拟信号（比如空气 温度 图像等连续变化的物理量）转换成数字量（0和1）才能被电脑等数字设备识别 执行 所以说只要突破了0和1就能出现非常复杂的机器 包括人工智能10年前 0条评论
