人工智能是一个非常广泛的领域。当前人工智能涵盖很多大的学科,我把它们归纳为六个:
(1)
计算机视觉(暂且把
模式识别,图像处理等问题归入其中)、
(2)自然语言理解与交流(暂且把语音识别、合成归入其中,包括对话)、
(3)认知与推理(包含各种物理和社会常识)、
(4)机器人学(机械、控制、设计、运动规划、任务规划等)、
(5)
博弈与伦理(多代理人agents的交互、对抗与合作,机器人与社会融合等议题)。
(6)
机器学习(各种统计的建模、分析工具和计算的方法)
人工智能大数据就是参与构建各种数据分析模型,跟综和分析运营数据,发现潜在的缺陷与机会,为运营和业务决策提供数据支撑,并推进落地。
现在的人工智能已经呈指数级增长。比如,
自动驾驶汽车的时速达数百万英里,IBM Watson在诊断病人的情况上比医生更好,AlphaGo击败了世界冠军。这其中,人工智能扮演着关键的角色。
随着人工智能的进一步发展,人们也提出了更高的要求。希望它们可以解决更加复杂的问题。而解决问题的核心就是
深度学习。
几年前,我们对人工智能的认知还停留在电影里那些强人工智能的场景之中,至于人工智能究竟能在现实生活中扮演怎样的角色,我们却没有具体的概念和清晰的认知。如今,人工智能项目落地已经屡见不鲜,各种人工智能应用出现在我们的生活中。其中,五大领域人工智能落地应用成熟,成果初现,
第一,广告
广告利润非常高,通过更好的人工智能技术,UGC、直播、
增强现实等一些技术和产业规模的成型之后,出现了一些新的渠道方面,广告的传播、广告的制作、广告服务等环节的增量,实质上核心是有新的广告形态出现,每个人都可以给自己想去代言的产品打广告。在直播的场景里面,同时也可以优化整个广告传播效率。
第二,物联网
这是一个万亿级以上的市场,场景非常多,尽管需求不同,但是在技术上的共性是一样的:
下一步在手机的镜头模组、手机的产业链里面有新的内容可以做,从人脸的解锁、智能拍照等新产品的出现。VIP的识别,识别你是不是他的VIP会员;身份的认证,是不是你本人;客流分析,通过大量人群的数据统计和分析去更好地优化线下卖东西。
第三,安防领域
现在安防领域的人脸识别正在从单点摄像头识别,转向一个摄像头集群的总体识别,这是技术目前正在进展的一步,还有很多技术的工序需要完成才能够真正做到产品上的成熟、
用户体验上的成熟。在这个过程中,需要CPU的超算等相关产品投入,对应在
智慧城市、交通、政务等方面,才会带动起新的市场。总体来说,现在在技术环节已经可以实现在这个领域提供更安全、更高效的城市管理手段和抓人的手段。
第四,底层技术的成熟带动的是
新零售的出现
一些门禁的换代,智慧园区、智慧楼宇、智慧医院、智慧学校等场景都可以找到相应的市场增量,对应地在这里面从事线下场景集成的公司都有比较潜在的新市场价值增量。
第五APP以及手机
因为出现了智能拍照技术,已经可以去做一些新的人机交互手段,一些新的领域不管是从移动互联网公司角度,还是从直播、在线教育、
手机游戏等行业都有一批新产品可以做,代表着在行业上会有一些新的增量过去的一年是人工智能技术发展突飞猛进的一年,虽然人工智能技术已经上升到一个新的高度,但是在强人工智能和弱人工智能之间,还需要一段十分漫长的过渡期。目前来看,人工智能仍处于感知智能,在大规模的应用、产业化应用的阶段,人脸识别、语音识别可以在手机、安防系统上进行大规模成熟应用的阶段。相信,随着人工智能技术的成熟应用,未来将会有更多的人工智能应用场景出现,给我们的生活和工作带来更多惊喜和便利。
在不久的将来,多智时代一定会彻底走入我们的生活,有兴趣入行未来前沿产业的朋友,可以收藏多智时代,及时获取人工智能、大数据、云计算和物联网的前沿资讯和基础知识,让我们一起携手,引领人工智能的未来,大数据工程师的职责就是参与构建各种数据分析模型,跟综和分析运营数据,发现潜在的缺陷与机会,为运营和业务决策提供数据支撑,并推进落地。
人工智能学习体系:
1、Java语言基础
2、Linux基础
3、Hadoop生态体系
4、Spark生态体系
5、Storm实时开发
6、Python语言基础
7、数学与概率统计
8、机器学习--模型机理
9、机器学习—模型训
10、
数据清洗与可视化
R语言11、SQL
12、工业级实战项目
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