人工智能领域选题?人工智能领域
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2024-06-10
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软件工程师转行做人工智能是一个不错的选择,但是要根据自身的知识结构进行相应的准备。对于研发级软件工程师(研发级程序员)来说,转行做人工智能是相对比较容易的,因为研发级工程师往往都有扎实的算法基础。对于应用级软件工程师(应用级程序员)来说,转行做人工智能需要一个系统的准备(学习)过程。
人工智能目前的研究方向比较多,比如自然语言处理、机器学习以及计算机视觉都是不错的研究方向,下面就以机器学习为例,说一下作为应用级软件工程师来说,都应该做好哪些准备。
首先,需要系统的学习一下算法知识。机器学习的研发是以算法为核心进行展开的,所以要有一个扎实的算法基础。这个过程需要了解一些比较经典的算法设计过程,逐步培养起解决问题的思路。这部分的学习内容包括随机算法、堆排序算法、快排、计数排序、贪心算法、核算法、势能法、图算法、多线程算法、数论算法和近似算法等,在学习算法的过程中也会连带着把数据结构一并学习一下,因为算法和数据结构本就不分家。
其次,了解机器学习的实现步骤。机器学习的流程包括数据收集、数据整理、算法设计、算法实现、验证算法和应用算法,数据收集是机器学习的第一步,目前可以用于机器学习的公共数据集并不少,对于实验来说已经够用了。接下来就是了解常见的机器学习算法,目前比较常见的机器学习算法包括NB、k-mean、kNN、SVM、Apriori、EM、PageRank、CART等算法,对于有算法基础的人来说,这些算法的学习并不困难。
最后,选择一门编程语言来实现这些算法并对其进行验证。对于软件工程师来说,这个步骤还是相对比较轻松的,目前使用Python做机器学习的算法实现是一个比较常见的做法。
人工智能是我的主要研究方向之一,目前我也在带相关方向的研究生,我会陆续在头条写一些关于人工智能方面的文章,感兴趣的朋友可以关注我,相信一定会有所收获。
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▲人工智能artificialintelligence英文缩写AI,早在六十年的1956年夏天人工智能学科就诞生了。现如今科技发展,使人工智能应用与人类生活的方方面面,随着科技水平提高会不断完善壮大。简单理解人工智能就是人不愿意做的事情由智能机器人代替。
人工智能的发展是以软硬件为基础,经历了漫长的发展历程。上世纪三四十年代,以维纳、弗雷治、罗素等为代表发展起来的。
人工智能的时代到来宣布了以前的“勤劳致富”的时代结束,能够操控人工智能才是赚钱的核心。勤劳只能够养家不能够致富,将来不再是勤劳致富,而是智能致富。你能不能操控智能机器,能不能玩转电脑才是赚钱的基础。
当今,人工智能技术无论是在核心技术,还是典型应用上都已出现爆发式的进展。随着平台、算法、交互方式的不断更新和突破,人工智能技术的发展将主要以“AI+X”(为某一具体产业或行业赋能)的形态呈现。将来会在教育、医疗、金融、出行、物流等领域发挥巨大作用。
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短期内应该取代不了,即便长期来讲AI智能机器人也是由人来开发和管控的,除非未来机器人可以开发机器人和管控机器人,那就真是机器人世界了。
而目前无论是电话机器人,还是线上机器人客服,目前在大中型企业的客服领域,尤其是一些互联网公司、银行保险、企业集团等,确实已经部署了这类机器人,当然也有一些纯营销公司也部署了这样的机器人,但一些厂家的机器人实际还只是较傻瓜式的FAQ的简单对话,并实现不了多轮对话场景、自主学习、深度学习、大数据分析等功能应用,算不上真正的AI智能机器人,但也确实有些AI智能机器人的能力比较强,通过深度学习、大数据分析等,以应对客户不同的问题,能将近可以节约70%-80%的人工....
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