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人工智能行业需要哪些专业人员
人工智能领域的研究跨度较广，包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。其中，现阶段需求量最大的3个领域分别是语音识别、图像识别和自然语言处理。
这些工作的共同点是都需要大量数据和深度学习功能。因此，算法策略和数据分析称得上是人工智能的两大核心岗位。
算法工程师主要有视频算法工程师、图像算法工程师和音频算法工程师。“如果把AI看作学生，算法工程师就是老师。”旷视科技市场部负责人谢忆楠说。算法工程师的任务是制定一套合理的算法逻辑，让AI快速、准确地习得某个指令。这个职位需求的基本技能是编程，因此需要很强的逻辑思维能力。
人工智能深度学习的基础是大量的数据输入，数据分析师要做的不仅是获取海量数据，还要从数据中找出规律，给出解决方案。可以说，“算法工程师给的是学习方法，数据分析师负责提供教材。”数据分析的另一个岗位是数据标注。大规模的数据里难免会出现“污染”数据，但AI不能自己判断输入数据的正误。“如果输入1000张照片并告诉AI这是猫，但其中混入了一张狗的照片，那么AI会强制认为这是猫。”谢忆楠说，这时候就需要数据标记将错误信息剔除。
除了这两类核心的研发岗位，AI行业还需要大量应用型人才。AI是一门技术，最终落实成产品才能具备商业价值。解决方案是未来比较有潜力的岗位。因为未来AI会和许多行业结合，如何把AI核心技术和行业需求绑定是一个很大的考验。因此，制定解决方案的不仅要了解AI技术本身，还要了解哪些行业对AI有需求。
ai人才是什么专业
AI工程师（ArtificialIntelligenceEngineer）通常是应用计算机科学、人工智能、机器学习等技术来构建和开发智能化的业务和产品，他们需要对人工智能算法和原理有深刻的理解、熟练掌握AI开发框架和语言等技术。
同时，他们也需要具备相应的数学、统计学、数据处理等方面的知识，以及编程、算法调优、数据建模等技能。
通常，AI工程师需要完成从原型设计到部署实现，在整个项目周期中使用各种技术和工具来解决真正的业务问题，是当今热门的一个专业领域。
人工智能时代对人才的要求大学生
人工智能时代对大学生要求:
1、专才+创造力
无论是上述三类需求来源的哪一种，浮于行业表面的人，都会被AI替代。只有具备深度的专业能力和创造力，才能有立足之地。
2、需要极强的多领域理解力+沟通合作能力
比如服务机器人行业，会是人工智能+互联网+机器人硬件等多领域的交集，同时能懂这三方面的人是可遇不可求的。所以，在实际工作中，一定会需要和其他背景的牛人共同协作。这时，一方面需要多领域的知识储备（这背后需要的是快速学习能力）；另一方面，沟通合作能力尤其重要。
深兰科技人工智能培训怎么样
上课、导师、环境还都是很好哒，课程体系很完整，都是从基础一起到项目很全面，知识点又紧凑的，去年疫情一直没有去线下课，这种又回归线下的感觉挺不错的
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