從學科的角度來看,人工智慧是一個典型的交叉學科,涉及到哲學、數學、計算機、控制學、神經學、經濟學和語言學等學科,所以人工智慧不僅知識量大,而且難度高。
從大的技術組成體系來看,人工智慧技術涉及到物聯網、雲端計算、大資料、邊緣計算等內容,其中物聯網是目前智慧體一個重要的落地應用場景,物聯網場景的搭建能夠全面促進智慧體的落地應用,目前車聯網被看成是智慧體全面落地應用的一個重要突破口,所以目前諸多科技公司都在佈局相關領域(尤其是自動駕駛)。
人工智慧的發展需要資料、算力和演算法三大支撐因素,雲端計算提供了算力支撐(同時也是落地場景之一),而大資料則提供了資料的來源,隨著大資料和雲端計算的發展,人工智慧的發展也會在很大程度上得到促進。
從研究方向上來看,目前人工智慧領域的研究方向包括機器學習、自然語言處理、知識表示、自動推理、計算機視覺和機器人學,目前除了機器學習(深度學習)之外,自然語言處理和計算機視覺方向也比較熱。
當前雖然部分高校在本科階段開設了人工智慧專業,但是人工智慧領域的人才培養還是以研究生教育為主,所以如果想往人工智慧方向發展,可以考慮讀一下研究生。
最後,近兩年演算法崗位的就業情況並不理想,崗位數量相對較少,研究生可以考慮從大資料相關崗位開始做起。
我從事網際網路行業多年,目前也在帶計算機專業的研究生,主要的研究方向集中在大資料和人工智慧領域,我會陸續寫一些關於網際網路技術方面的文章,感興趣的朋友可以關注我,相信一定會有所收穫。
從學科的角度來看,人工智慧是一個典型的交叉學科,涉及到哲學、數學、計算機、控制學、神經學、經濟學和語言學等學科,所以人工智慧不僅知識量大,而且難度高。
從大的技術組成體系來看,人工智慧技術涉及到物聯網、雲端計算、大資料、邊緣計算等內容,其中物聯網是目前智慧體一個重要的落地應用場景,物聯網場景的搭建能夠全面促進智慧體的落地應用,目前車聯網被看成是智慧體全面落地應用的一個重要突破口,所以目前諸多科技公司都在佈局相關領域(尤其是自動駕駛)。
人工智慧的發展需要資料、算力和演算法三大支撐因素,雲端計算提供了算力支撐(同時也是落地場景之一),而大資料則提供了資料的來源,隨著大資料和雲端計算的發展,人工智慧的發展也會在很大程度上得到促進。
從研究方向上來看,目前人工智慧領域的研究方向包括機器學習、自然語言處理、知識表示、自動推理、計算機視覺和機器人學,目前除了機器學習(深度學習)之外,自然語言處理和計算機視覺方向也比較熱。
當前雖然部分高校在本科階段開設了人工智慧專業,但是人工智慧領域的人才培養還是以研究生教育為主,所以如果想往人工智慧方向發展,可以考慮讀一下研究生。
最後,近兩年演算法崗位的就業情況並不理想,崗位數量相對較少,研究生可以考慮從大資料相關崗位開始做起。
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