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    职规讲座干货 | MIT博士带你探索EECS行业——下篇

    2019-01-10
     
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    进阶篇——人工智能的就业情况
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    人工智能是在计算机科学、控制论、信息论、心理学、语言学等多种学科相互渗透的基础发展起来的一门新兴边缘学科,主要研究用机器(主要是计算机)来模仿和实现人类的智能行为。

     

    人工智能学科的目的是把人类的智能扩展到信息处理的机器的上,涵盖了计算机专业的很多方向,如:机器学习系统,计算机语言,图像处理,语音识别,机器人,人机交互等等。 我们日常生活中处处体现着人工智能,比如语音转文字就是人工智能的一种应用——语音识别,小助手自动回复,也是人工智能的一种简单应用。

     

    说到人工智能,大家可能会联想到很多其他名词,比如机器学习、神经网络、深度学习。那他们究竟有什么区别呢?

    • 人工智能是科学,机器学习是让机器变得更加智能的算法,机器学习在某种程度上成就了人工智能;


    • 人工神经网络是机器学习中的一类学习器,这一类学习器模拟生物神经网络,构建网络结构,训练参数,实现预测,而网络结构深了就是深度学习了;


    • 深度学习就是多隐层的网络结构。深度学习参数多,训练复杂,但计算性能高。

     

    那么如何学习人工智能呢?

    首先从软件学起,强烈推荐Python和Matlab,他们上手简单容易操作;对于基础课程,要掌握数学基础,微积分,概率论,线性代数等; 专业基础知识,需要了解机器学习概念,分类,模型评估等知识;掌握基础知识和软件入门之后,可以了解一些基础的模型,比如线性模型,决策树,人工神经网络,支持向量机等知识;如果大家已经掌握了以上技能及模型,可以考虑学习一些进阶知识,比如特征工程,降维,特征选择,稀疏选择,计算学习理论等。

     

    已经在人工智能有了一些经验和科研成果的同学,在就业上也有很多方向可以选择。下图是人工智能的主要应用领域,可以看到无论是在金融、电商、医疗还是自动驾驶、教育,都可以应用到人工智能,下面我们将具体来说三个行业。

    金融行业


     

    从2012年开始就有一些金融数据分析模型的出现,到2015年蚂蚁金服的兴起并推出云计算服务和大数据服务,人工智能+金融一直是紧密联系在一起的。除了做一些量化模型以外,人工智能还可以帮助金融业做金融监管、安防管理、智能客服等功能。

     

    电商行业

     

    人工智能+电商主要应用于智能导购和仓储物流两方面。大家可能会发现,如果在百度上搜过一个特定的东西,之后的淘宝推荐会出现很多类似的商品,仿佛手机会读懂我们的想法,这就是智能导购。在仓储物流方面,现在已经减少了很多人工服务,比如分拣包裹,扫描单号。举一个简单的例子,双十一之所以快递速度越来越给力,很大程度上依托于人工智能进行快速用图片识别单号、分拣包裹,加快了各环节的速度。

     

    医疗行业

     

    最近人工智能在医疗行业有一个很大的进步,可以用机器人做一些简单的医疗实验,并且精准度很高。目前一些外科手术也可以利用机器人来做到,比如达芬奇外科手术系统,是一种高级的机器人平台,通过使用微创的方法来实现一些外科手术。

     

    总结来说,人工智能给我们带来巨大便利的同时也可以带来很多就业机会,对人工智能感兴趣并想在这个领域就业的同学们也会有很多行业和职位的选择。

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    干货篇——对准留学生/留学生的建议
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    对于申请中的学生

     
    • 抓好申请逻辑主线,早规划,早准备

    • 由浅入深进入研究领域,全面了解,有轻有重

    • 短期项目/大赛——长期项目——论文撰写

     

    申请逻辑一:要有自己的时间规划,什么时间做哪些准备;

    申请逻辑二:所有的准备都要围绕自己最终要申请的专业,比如想做硬件相关(电路设计),但本科期间做了很多软件相关的科研和实习,这些经历对申请帮助并不大。如果想要拿到好的offer,还是要做到术业有专攻。

     

    整体来说,在准备TOEFL/GRE考试及保证GPA的同时,也要丰富自己的科研软实力背景,要做和自己想申请的专业最相关的项目,丰富自己的简历和文书,在一众申请者中脱颖而出。

     

    如果是已经留学的学生,建议是——

     

    • 打好专业基础,至少具备一项过硬的专业技能;

    • 多交流,多学习,多拓展;

    • 利用有限时间多参加感兴趣的活动,找到志同道合的朋友,积累人脉;

    • 思考未来职业发展方向,找到合适的实习/就业公司/创业方向

     

    新东方前途出国与国内及美国大学导师建立联系,此2015年以来,累计推荐学生进行科研活动400人次。导师带领学生在人工智能、计算机大数据、商业分析、电子工程等领域进行科研活动,学生积累了大量的科研经验丰富自己的科研背景。

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