人工智能是什么?

人工智能(Artificial Intelligence) ,英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能在计算机领域内,得到了愈加广泛的重视。并在机器人,经济政治决策,控制系统,仿真系统中得到应用。

具有处理模糊信息能力和协作能力
人工智能技术一般采用模糊逻辑的推理方式,不用非常准确的描述数据模型。人工智能技术具有协作能力。人工智能技术具有一种协作分布思维,可以大幅度提高网络管理的协作能力。
具备处理非线性能力
人工智能具有处理非线性能力。人工智能技术主要作用是让机器模仿人的智能,人在解决非线性问题方面具有很强的能力,人工智能在这方面的能力自然也不弱。
计算成本低
人工智能在进行计算的时候,对资源的消耗比较小。人工智能运算时主要采用控制算法,这种算法的运算速度非常快,而且运算效率非常高,可以节省很多计算资源。使用这种方法可以保证网络技术的高速性。
深入了解人工智能
人工智能能做什么?

人工智能作为科技创新产物,在促进人类社会进步、经济建设和提升人们生活水平等方面起到越来越重要的作用。国内人工智能经过多年的发展,已经在安防、金融、客服、零售、医疗健康、广告营销、教育、城市交通、制造、 农业等领域实现商用及规模效应

  • 1语音识别
  • 2人工智能分析
  • 3人脸识别
  • 4无人驾驶
  • 5机器人开发
  • 6智能安防
哪些岗位发展好
人工智能行业发展趋势如何?

现如今人工智能已经涉及到生活的方方面面,随着人工智能领域的急速发展,很多互联网公司对人工智能专业的人才需求量大,并且有着较大的上升空间,2020年十大热搜专业排行榜中人工智能专业就排在首位,人工智能有着很好的就业前景。

全国人工智能岗位平均月薪超16000元
¥16.7K/月平均工资

数据统计来自近一年1373份样本,截至 2020-12-28
薪酬区间: 4.5K - 50K,最多人拿:20K-30K

说明∶人工智能工程师—个月多少钱?平均工资¥16.7K,其中拿20K-30K工资的占比最多,达25.5%,数据统计依赖于各平台发布的公开薪酬,仅供参考。 数据来源:职友集
招聘网站中大量人工智能招聘信息
数据来源:拉勾网
哪个地区薪资更高
人工智能技术适合谁学?

人工智能的现状是薪水高、但人才紧缺,因此很多小伙伴想尝试学习人工智能,那么究竟都有哪类人适合学习呢?

人工智能开发人员

已经在从事人工智能工作,想要进一步深造!

Python开发相关人员

Python行业相关人才,要尽快进人工智能领域;

迫切转行人员

想要快速转行互联网人才,进入人工智能领域;

零基础大学生

零基础想要学习掌握有前途的工作的零基础大学生。

点击测试适不适合学习人工智能技术
什么样才是好的人工智能培训机构?

学的会、学的好、就业快、就业好的培训机构才是好机构,在选择人工智能培训机构时,以下几个方面必须要进行详细了解和对比。

课程大纲是否
定时更新
时刻关注前沿技术和市场需求的变化,一年多次更新课程大纲,及时吸纳新的行业技术、项目案例,并根据实际教学效果进行调整,让学员学的扎实且不落伍。
培训讲师是否
实战经验丰富
人工智能技术可以说掌握理论知识并不难,但是把知识转化成具体的操作手段,需要实战经验的积累,所以想学好,学习过程中离不开经验丰富的前辈指点。
授课方式
如何
在学习过程中,授课形式和学习环境十分重要,建议选择全程面授而不是好多人在一个教室听直播甚至录播课程的授课形式,学习氛围散漫、学习效果差。
就业是否可靠
品牌是否有背书
一定要考量培训机构的品牌实力,机构要提供多重就业服务,不是学习完就把学员扔到一边儿不管就业跟进。人工智能培训机构的口碑如何,可以通过贴吧等是途径了解。
了解人工智能培训机构排名
为什么要选择中公优就业学习人工智能技术?

阶段式授课方式+定期更新课程大纲   全程面授 课程内容更新、更实用

中公优就业人工智能培训机构采用阶段式授课方式,学完一阶段内容进行考核,将掌握不好的技术点在下一阶段再进行讲解。并且定期更新课程大纲所学技术,让学员可以学到企业所需人工智能技术。

  • 数据分析
    数据分析-基础内容、数据分析-模块学习、数据分析-数据清洗、数据分析-特征工程和结果可视化、pyechart模块动态可视化
    培养方向
    理解随机变量的数字特征的概念和性质;会利用性质计算随机变量的数字特征;
    掌握数据分析涉及到的相关概念,了解如何获取数据以及特征工程,熟悉相关模块的使用;
    能够认识数据、了解数据的合并、清洗、标准化与转换等常用操作;
    了解可视化过程;图形绘制;掌握Matplotlib模块
  • 机器/深度学习
    词云、分类算法、聚类算法、回归类算法、关联算法、神经网络的思想、神经网络的数学基础、神经网络的最优化
    卷积神经网络、深度学习网络模型
    培养方向
    掌握常用的机器学习算法,深入接触项目案例,在理解算法的基础上,掌握算法在实际项目中的应用
  • 深度学习框架
    张量、 数据准备、 深度学习网络结构、 损失函数和优化器、 模型的保存和加载、 TensorFlow+PaddlePaddle
    培养方向
    了解人工智能领域中主流的开发框架,如PaddlePaddle、TensorFlow、PyTorch等
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小优带你测试
适不适合学习人工智能

1. 你的性别

2. 你的年龄

3. 你的学历

4. 你的期望薪资

5. 具有创新精神,并且有举一反三的能力

6. 是否对美的事物感兴趣,具有审美能力

7. 是否对时尚具有敏感性,能够感知流行趋势

8. 是否感知别人的体验和需求,洞察用户心理

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