人工智能领域选题?人工智能领域
15
2024-06-10
埃斯顿是人工智能排行榜第一的公司,已经在A股市场上市,主营业务是生产工业机器人,并提供智能制造软硬件解决方案,并打造高端智能机械装备及其核心控制和功能部件的研发、生产和销售。
科沃斯也在国内A股上市,妥妥的10倍牛股,科沃斯主要生产家庭服务机器人,并对其进行设计、制造和销售,在国内的销量非常不错。
新松机器人是一家机器人自动化技术研发商,是一家研发公司,在国内名气一般。
拓斯达主营业务的是提供工业自动化整体解决方案及相关设备,生产工业机器人(包括直角坐标机器人和多关节机器人)及自动化应用系统、注塑机配套设备及自动供料系统、智能能源及环境管理系统。
1、自动化是一个大口径专业,虽然没有T行业毕业就有高工资,但可以说是进可攻退可守,进可结合PLC做工业过程控制,可以学数控UG编程
2、有程序基础也可以去工业机器人领域,也可以深耕有限元做机械结构优化。退可继续做机械结构设计,机加工工艺等。
3、人工智能覆盖率更广一些,就业相对就会好一点,当前人工智能专业是一个比较热门的专业,随着人工智能领域的快速发展,人工智能专业人才的需求量也相对比较大,在工业互联网和产业结构升级的联合推动下,未来人工智能领域会汇集大量的行业资源和社会资源,人工智能相关岗位的岗位附加值也会比较高。
1、人工智能工作分三个跟区分的层次,
2、第一层是做算法模型的,这类工作需要对前沿学术技术十分精通,对数学要求极高,工资很高但难度很大。一般月薪30k以上,腾讯甚至可以开到年薪80万+。
3、第二层是做第一层工作所需的工程,一般来说就是数据处理,模型调试,这类工作不需要太多创新,但是工作量很大,有时候工作也很枯燥,这种工作也需要一定数学基础编程基础,市场需求量也不小,薪资一般每月20k+
4、第三层工作就是做原始的数据采集和标注,这部分工作不需要什么技术含量,只要按要求完成动作就可以了。刚入行薪资一般月薪10k+。
5、算法相关人才在市场上呈现出严重的供需不平衡的状态,一个人同时被四五家一线互联网企业或是明星独角兽争夺是常态,而各家给到猎头的需求更是只要是算法类人才,哪怕是刚刚毕业不满一年也可以推荐,这意味着哪怕是初级算法工程师,通过猎头获取的人才每个人的招聘费用也在5万元左右,而显然各家HR都认为这笔钱花得划算,从侧面也说明算法人才的抢手程度。
6、在各类招聘企业当中,第一梯队的是Google、Microsoft、Facebook等世界知名企业的Global及本土研究院的招聘,这类企业在口碑、薪酬和技术等多个方面都是首屈一指;
7、第二梯队就是BAT三家,靠着巨大的体量和资金支持在市面上横扫各类人才;
8、而其他几类公司的实力也不容小觑:以TMD三家为代表的一线互联网企业都给出了更高的薪酬与BAT竞争,其中今日头条以日新月异的发展速度和高出市场30%的薪酬包为筹码具有很强的竞争力。
AI,也就是人工智能,并不仅仅包括机器学习。曾经,符号与逻辑被认为是人工智能实现的关键,而如今则是基于统计的机器学习占据了主导地位。最近火热的深度学习正是机器学习中的一个子项。目前可以说,学习AI主要的是学习机器学习。但是,人工智能并不等同于机器学习,这点在进入这个领域时一定要认识清楚。关于AI领域的发展历史介绍推荐看《机器学习简介》。下面一个问题是:AI的门好跨么?其实很不好跨。我们以机器学习为例。在学习过程中,你会面对大量复杂的公式,在实际项目中会面对数据的缺乏,以及艰辛的调参等。如果仅仅是因为觉得这个方向未来会“火”的话,那么这些困难会容易让人放弃。学习方法学习方法的设定简单说就是回答以下几个问题:我要学的是什么?我怎样学习?我如何去学习?这三个问题概括说就是:学习目标,学习方针与学习计划。学习目标比较清楚,就是踏入AI领域这个门。这个目标不大,因此实现起来也较为容易。“过大的目标时就是为了你日后放弃它时找到了足够的理由”。学习方针可以总结为“兴趣为先,践学结合”。简单说就是先培养兴趣,然后学习中把实践穿插进来,螺旋式提高。这种方式学习效果好,而且不容易让人放弃。有了学习方针以后,就可以制定学习计划,也称为学习路线。下面就是学习路线的介绍。学习路线这个学习路线是这样设计的:首先了解这个领域,建立起全面的视野,培养起充足的兴趣,然后开始学习机器学习的基础,这里选择一门由浅入深的课程来学习,课程最好有足够的实验能够进行实战。基础打下后,对机器学习已经有了充足的了解,可以用机器学习来解决一个实际的问题。这时还是可以把机器学习方法当作一个黑盒子来处理的。实战经验积累以后,可以考虑继续进行学习。这时候有两个选择,深度学习或者继续机器学习。深度学习是目前最火热的机器学习方向,其中一些方法已经跟传统的机器学习不太一样,因此可以单独学习。除了深度学习以外,机器学习还包括统计学习,集成学习等实用方法。如果条件足够,可以同时学习两者,一些规律对两者是共通的。学习完后,你已经具备了较强的知识储备,可以进入较难的实战。这时候有两个选择,工业界的可以选择看开源项目,以改代码为目的来读代码;学术界的可以看特定领域的论文,为解决问题而想发论文。无论哪者,都需要知识过硬,以及较强的编码能力,因此很能考察和锻炼水平。经过这个阶段以后,可以说是踏入AI领域的门了。“师傅领进门,修行在个人”。之后的路就要自己走了。
1、世界人工智能专业排名第一的是清华大学,其次是卡内基梅隆大学和悉尼科技大学。
2、请注意,这个排名可能已经过时,请您核实最新和最准确的信息。