人工智能是干啥

文章摘要：人工智能是干啥

随着AI技术的第三次崛起，我们迎来了人工智能的时代，如今人工智能工程师已然成为了人人追捧的香饽饽。那么人工智能 […]

随着AI技术的第三次崛起，我们迎来了人工智能的时代，如今人工智能工程师已然成为了人人追捧的香饽饽。那么人工智能都做什么呢?现在就来看看吧。

人工智能能做什么

人工智能(ArtificialIntelligence)，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

人工智能在计算机领域内，得到了愈加广泛的重视。并在机器人，经济政治决策，控制系统，仿真系统中得到应用。

人工智能的应用领域非常广，人工智能作为一种计算机科学的一个分支。从事人工智能研究的人还很少。国家对人工智能专业人才的渴求度也很大，应用领域也分布的广主要是：

1、人工智能机器人

现在市面上的人工智能机器人已经屡见不鲜，早教机器人，扫地机器人，还有服务机器人，这些机器人都会简单的语音转换与服务能了。完成一些简单的程序服务人们的日常生活，解决生活上的难题很困扰!这样的例子大多都是儿童早教机器人上：早教机器人可以通过语音点播故事与儿歌。

2、AI人脸检测技术

AI人脸检测基础的原理是机器人的视觉原理。通过对人脸的检测增强对人们信息的保护进行人脸的检测来进行安全验证，例如在很多安全级别较高的区域，金融机构，机关办公大楼，运动馆等的门禁上都有人脸扫描。

3、无人驾驶

无人驾驶技术也是人工智能的一大分支，无人驾驶室智能汽车的一种。通过5G网络和车内的计算系统的智能驾驶仪器来实现无人驾驶的目的。

4、扫地机器人

扫地机器人依靠的是机身的自动化可以移动技术，与及陈赫的真空吸管相配合实现对室内环境的清洁。

人工智能就业方向

人工智能技术仍然处于发展阶段，虽然在某些领域已经得到初步的应用，但是整体行业来看人工智能主要就业方向在于科研机构、高校讲师、互联网企业软硬件开发人员三个主要的方向。科研机构主要对人工智能技术进一步的探究，为真正的人工智能实现储备技术力量。高校讲师以及培训机构讲师主要是为人工智能的应用储备人才力量，为人工智能的普及应用提供强有力的人才支撑。相对于前面两个就业方向而言，互联网企业软硬件开发是目前人工智能学习者的主要就业方向。具体就业的技术应用领域有以下这些：

1、搜索方向：搜索是人工智能的重要应用领域，目前初步实现的人工智能产品例如小度小度、小爱同学、天猫精灵等，都是建立在智能搜索和语音搜索的基础之上的。此外图片搜索已经基本实现，准确度可以达到90%以上，例如百度识图、作业帮搜题等。视频搜索也是搜索领域进一步研究的方向。

2、计算机视觉和模式识别方向：这个方向是从技术层面划定的方向，其应用领域包括：智能办公、智能交通、智慧城市等等。技术的表现层有指纹识别(常见如智能办公中的打卡、公安系统中的案件处理)、人脸识别(常见如各种互联网工具认证、规模化人员管理)、虹膜识别(常见如影视剧中密码锁)、车牌识别(交通系统中的违章判定以及电子化处理)等等。

3、医学图像处理：医疗设备和医疗器械很多都会涉及到图像处理和成像技术，诸如西门子、飞利浦等企业都会有专门的人工智能研发部门。

4、无人驾驶领域：无人驾驶是近些年国内比较热点的话题，也是人工智能重点应用领域之一，某些汽车品牌已经在无人驾驶领域得到了应用并且真正获得上路资格，但是由于目前的人工智能技术并无法支撑真正的无人驾驶，因此在无人驾驶车辆出现事故后，无人驾驶的应用目前再次回归实验室。

5、智慧生活和智慧城市等：阿里集团已经与杭州签订智慧城市的合作协议。包括交通、商业、生活的诸多领域将会出现人工智能的影子。此外智慧生活包括智能家居等领域也已经逐步推广应用于人们的日常生活中。

人工智能工程师需要学什么

1、编程语言

众所周知，Python是人工智能的优选语言，因此人工智能工程师一定要掌握Python基础。比如说Python环境配置、数值运算、字符串操作、数据结构、判断结构、循环结构以及模块与包等等基础语言，而且必须熟练掌握。当然熟练掌握的意思不是看过一遍理论基础就行，还要懂得实践和应用。因此，在学习Python基础语法的时候就要多敲敲代码，做做相应的练习。

2、数据科学库

科学计算库的学习内容包括Numpy概述、Array数组、数组结构、数组类型、数值运算、排序操作、数组形状操作、数组生成函数、常用生成函数等等。除此之外，数据科学库还涉及数据分析处理库、可视化库Matplotlib和可视化库Seaborn。

3、人工智能核心技术

说到人工智能，就不得不提机器学习、深度学习、自然语言处理等核心技术和实现原理。机器学习有各种算法需要学习，比如线性回归算法、逻辑回归算法、决策树贝叶斯算法、KMEANS聚类、DBSCAN聚类。深度学习又涉及比较优化与反向传播、神经网络、卷积神经网络、卷积参数、自然语言处理、网络模型等知识点。还有自然语言处理，也是人工智能工程师必须掌握的知识。

4、数据挖掘

数据挖掘就是从海量数据中“挖掘”隐藏信息。在商业环境中，企业希望让存放在数据库中的数据能“说话”，支持决策。所以，数据挖掘人工智能技术的一项重要应用。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、老师系统和模式识别等诸多方法来实现上述目标。

5、图像处理

为什么人工智能工程师一般都需要学习图像处理?理由很简单，图像处理是AI技术的一个重要落地应用。在许多应用场景中，都有图像处理的身影。我们谈的无人驾驶、AI助手、人脸识别，都有图像处理的重要应用。因此，对抗生成网络、风格转换、图像补全、超分辨率重构等等都需要学习。