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“人工智能” 这个词，我们日常生活中，在各种不同的生活场景里可能已经都听过无数次了，但“人工智能”似乎总有一层神秘的外纱。很多同学也非常好奇：人工智能方向就业市场环境如何？是否依旧高薪？发展前景如何？是否值得投身其中？我们就来深度剖析一下有关人工智能就业的内容。
人工智能的核心技术
人工智能的核心技术主要包含：深度学习、计算机视觉、自然语言处理和数据挖掘等。
深度学习
机器学习是实现人工智能的一种重要方法。机器学习就是使用算法分析数据，从中学习并自动归纳总结成模型，最后使用模型做出推断或预测。深度学习的基础是大数据，实现的路径是云计算。只要有充足的数据、足够快的算力，得出的结果就会更加准确。
应用领域：
人脸识别可以说是当前深度学习最为成熟的应用。人脸识别，是基于人的脸部特征信息，进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集，含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸来对检测到的人脸，进行脸部识别的一系列相关技术。
计算机视觉
计算机视觉Computer Vision（CV）是指计算机从图像中识别出物体、场景和活动的能力。比如，一些技术能够从图像中检测到物体的边缘及纹理，分类技术可被用作确定识别到的特征是否能够代表系统已知的一类物体。
应用领域：
计算机视觉有着广泛的细分应用，其中包括，医疗成像分析被用来提高疾病的预测、诊断和治疗；人脸识别被支付宝或者网上一些自助服务用来自动识别照片里的人物。同时在安防及监控领域，也有很多的应用。
自然语言处理
自然语言处理Natural Language Processing（NLP）是计算机科学、人工智能、语言学关注计算机和人类（自然）语言之间的相互作用的领域。
应用领域：
自然语言处理有着十分广泛的应用场景，包括：搜索关键词联想、机器翻译、社交媒体监控、聊天机器人、智能语音助理、语法检查程序、电子邮件过滤等。
数据挖掘
数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。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、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。
应用领域：
数据挖掘最主要的就是在统计上的应用了，基于用户的行为、属性（用户浏览网站产生的数据），通过算法分析和处理，主动发现用户当前或潜在需求，并主动推送信息给用户的信息网络。例如电商网站的智能推荐。
人工智能的应用
无轮To B还是To C的很多领域，都出现了AI的融合发展，因此各个行业利用AI实施转型的愿望都很强烈，加上政府政策的支持以及各方面配套技术的日益完善，人工智能技术的商业应用已经成熟。在人工智能的推动下，不同行业之间的边界会变得模糊，产生更多水平型企业（Horizontal Organization），以用户和用户数据为中心，借助人工智能将横向业务单元或伙伴企业连接起来，跨界激活不同领域的业务元或企业，形成生态系统，最终，为用户提供个性化服务，创造商业价值。
同时随着时代的发展，人工智能领域高端人才也是不可或缺的，想要借助时代的力量创造属于自己的一片天地，必须对自己高标准严要求，掌握更深度的技能技术，才有机会进入核心领域市场。
就业市场分析显示，最受欢迎的关键技能包括大数据、机器学习和神经网络，示例角色有：
• 人工智能专业人士：
企业有一系列的需求，他们需要人工智能专业人士。这可以包括部署最先进的人工智能聊天机器人、开发图像分类器、创建计算机视觉应用程序或规划自动驾驶汽车等。该学位为您提供了能够满足这些需求的核心技能。
• 数据科学家：
企业每天产生大量的数据，所有人都希望清理这些数据，理解这些数据，从这些数据中提取信息，并将这些信息转化为推动业务前进的信息。这个学位为你提供了执行这些角色所需的技能。
• 软件开发人员：
作为一名软件开发人员，你将在人工智能技术的设计、安装、测试和维护中扮演关键角色，这些技术将改变世界。
• 业务/政策分析师：
作为一名业务/政策分析师，您将识别使用人工智能可以对组织系统进行的改进，为其修改和增强编写规范，并参与新的IT解决方案的设计，以提高业务效率。
