解读被福布斯杂志誉为人工智能未来趋势：无代码人工智能
为什么实施人工智能方案这么困难？什么是无代码人工智能？无代码人工智能和谷歌提供的AutoML有区别吗？有没有什么创业公司专注开发无代码人工智能解决方案？如何判断一个系统是不是无代码人工智能？这期回到老话题-人工智能，聊聊被福布斯杂志誉为人工智能的未来趋势的无代码人工智能No-codeAI。
为什么实施人工智能方案这么困难？
这些年圈里很多科技公司都想实施人工智能解决方案，但是面临很多问题。比如说高成本，数据科学家的年薪可谓水涨船高。AnalyticsInsights统计了美国，以色列，德国，加拿大，荷兰等国家,数据科学家的平均年薪在6万-8.8万美金之间，差不多38万-56万人民币。
数据科学家年薪，来源：AnalyticsInsights
有的公司外包给第三方公司，可是要让人工智能真正能够解决实际问题，光有算法和数据科学家还远远不够。我们在2017年给城商行做过反欺诈的解决方案，虽然配备了世界顶尖的深度学习专家和数据科学团队，但是数据清理，参数的选择等等这些环节是需要具有多年银行从业经验的专家参与的，缺一不可。另外，根据德勤公司的一项调查，37%的管理人员根本没有足够的专业知识来成功地实施人工智能解决方案。
有什么方法可以克服这些瓶颈，更好地利用人工智能呢？
有的。这就要提到这期的主角-无代码人工智能。
什么是无代码人工智能？
其实"无代码"我们都不陌生，就是把那些抽象化，复杂的工作流程可视化，这样没有技术背景的用户也可以使用这些功能。比如说我们可以利用Shopify网站来开展电子商务，创建自己的产品页面，管理营销活动和物流。无需自建系统。
图片来源：Shopify
而无代码人工智能通常是通过一个定制开发的平台或模型，用户公司将其整合到当前的技术堆栈中就可以立即使用人工智能进行各种活动，比如数据分类和分析，或者根据特定商业目的搭建自己专属的人工智能模型。
无代码人工智能和谷歌提供的AutoML有区别吗？
AutoML是谷歌软件包的明星，这个云端模型包目前包括视觉（视觉和视频智能，后者处于测试阶段）和语言（NLP和翻译）以及结构化数据（表格）功能。AutoML总体上已经在无代码的情况下覆盖了很多地方，但它是针对专业开发者的。而无代码人工智能是针对非技术人员的。
图片来源：Google
有没有什么创业公司专注开发无代码人工智能解决方案？
有的。今天介绍一家叫Levity的创业公司。
Levity构建了能够在没有代码的情况下建立自定义的深度学习驱动的自动化系统。这些深度学习模型是基于他们每个用户的特定用例的数据，无需任何先前的领域知识或专业知识就可以开发。Levity成立于2020年，总部设在德国柏林。
非技术人员使用Levity的系统，只需要把图片，文档，PDF文案等输入系统，无需代码即可通过他们直观的界面在几分钟内创建自己的人工智能驱动的自动化工作流程，适用于任何规模的企业。
Levity专注于提供端到端的解决方案，并能够与用户日常使用的所有工具集成。用户可以在平台上定义所需要的任何类别或标签，并根据需要训练系统。
就算用户没有任何数据，也可以随时开始构建自己的数据集。Levity有一个集成的标签系统以及若干个可以立即使用的预训练模型。
另外，与许多其他软件工具不同，Levity不按“每个席位”收费，用户公司可以在整个组织内免费使用系统。
案例-测试广告效果
在这里以Levity测试广告效果的功能举例。
每家公司都希望测试自家发布的广告效果如何。普遍采用的方法之一是A/B测试。有一些公司每个月测试数百个广告组。A/B测试不仅成本高，而且可能造成潜在客户的广告疲劳，最坏的情况是失去其对品牌的信任。
而Levity的系统可以解决这个问题，在测试之前就能帮助公司预测广告的效果。
Levity根据广告集的历史表现，训练一个自定义的AI模型。公司的非技术人员只需要把广告图片或文案输入系统中，就可以在发布广告之前预测哪些广告组的效果更好。而且整个过程是完全自动化的。
如何判断一个系统是不是无代码人工智能？
判断一个系统是否是无代码人工智能，主要看以下几方面：
可供非技术人员使用——这本质上是无代码人工智能的核心。其他工具比如MSAzure、C3AISuite甚至deepCognition不是为非技术人员构建的，而是为专业开发人员设计的。
用户能够从头开始构建解决方案的工具，这在以前需要一个或多个(ML)工程师来构建。就算在没有任何历史数据的情况下仍然可以使用。
能够为各种规模的用户和公司创造价值——而不仅仅是一个企业级的开发工具。
提醒一点，不要执着于使用人工智能解决方案，如果其他的方法能够更快，更经济地达到同样效果，那就选用其他手段，毕竟人工智能只是帮助您达成公司目标的工具之一。
我录了一个视频，供您参考。
ai和python区别 python和人工智能有什么关系
我们经常听到”Python“与”人工智能“这两个词，
也很容易混淆这两个词，
那么Python和人工智能到底什么关系呢？
Python人工智能工程师待遇怎么样？
关于Python
Python是一门计算机程序语言，目前在人工智能科学领域被广泛应用，广泛应用就表明各种库，各种相关联的框架都是以Python作为主要语言开发出来的。
谷歌的TensorFlow大部分代码都是Python，其他语言一般只有几千行。
Python虽然是脚本语言，但是因为容易学，迅速成为科学家的工具，从而积累了大量的工具库、架构，人工智能涉及大量的数据计算，用Python是很自然的，简单高效。
Python有非常多优秀的深度学习库可用，现在大部分深度学习框架都支持Python，不用Python用什么?
关于人工智能
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，
该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”
简单来说，人工智能是一种未来性的技术。
人工智能的应用
从我们日常用的智能音箱，到百度、谷歌等独角兽公司研发的无人驾驶汽车，再到波士顿动力最新的智能机器人，都是人工智能技术的现实应用。
有人预测，在未来十年，人工智能将主导我们的生活。
至2027年：
自动驾驶已相当成熟，大街上超过30%的汽车是无人驾驶的，很多私家车主在上班期间就把车开启自动架驶模式，让它自己接单挣外快
各行业大量使用机器人替代人工，底层的司机、保安、快递、清洁工、超市服务员、护士、制造工人等技术含量较低的工程受到极大冲击。
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Python和人工智能的关系
其实，简单来说，Python是最适合人工智能开发的编程语言。
Python由于简单易用，是人工智能领域中使用最广泛的编程语言之一，它可以无缝地与数据结构和其他常用的AI算法一起使用。
当谈到AI时，Python是一种现代化的选择。
为什么呢，除了一般的原因，Python使原型设计变得更加快捷，同时具有更加稳定的架构。
举个例子，比如Scikit-learn(一个机器学习库)。在Python中调试是一个很快的过程。它还提供了对其他语言的应用程序设计接口(API)。Python的大量的库很有帮助，但是你必须精通Python，才能很好地利用它。
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未来10年将是大数据，人工智能爆发的时代，到时将会有大量的数据需要处理,而python最大的优势，就是对数据的处理，有着得天独厚的优势，我相信未来的10年，Python会越来越火。
Python语言简单易学，支持库丰富强大，这两大支柱从早期就奠定了Python的江湖地位。
大数据与人工智能时代，掌握Python基础后，我们可以选择数据分析方向、人工智能方向、全栈开发方向.....
Python的几个发展方向如下：
1.Pythonweb全栈工程师
我们都知道，全栈工程师不管在哪个语言中都是人才中的人才，全栈工程师的薪资在20K左右，而Pythonweb全栈工程师则会高出5k-10K，所以若是你能力足够，首选就是Pythonweb全栈工程师。
2.Python自动化测试工程师
只要是和自动化有关系的，Python这门语言都可以发挥出巨大的优势，目前做自动化测试的部分工作者都需要学习Python帮助提高测试效率，作自动化测试的人都明白，会不会Python是两回事。目前Python自动化测试的薪资在15k-25k左右。
3.大数据工程师
我们现在是真正的大数据时代，而Python这门语言在大数据上比Java更加有效率，大数据虽然难学，但是Python语言可以更好地和大数据对接。目前大数据工程师的薪资在18k-25k左右。
4.数据分析师、爬虫工程师
做数据分析的现在也是需要学习Python的，Python可以更快的提升对数据抓取的精准程度和速度，这对于做数据分析的人来说再好不过了，若是你还在用表格的阶段，可以尝试提升一下自己了。目前数据分析师、Python爬虫工程师的薪资是18k-25K。
5.自动化运维
根据了解，现在好像没有太多的运维工作者不需求Python，只要还有一点上进心的，想着未来今后的发展，他们根本都在努力学习Python，运维今后不要再问为什么要学习Python了，没有为什么。目前自动化工程师的薪资是15k-20k。
6.人工智能
为什么把这个方向留在最后，因为这是咱们即将到来的年代“人工智能年代”机器人扫地，机器人洗碗，这样的年代不会太远，最多五年，而Python正是这个方向首选的语言。目前人工智能开发工程师的薪资在25k-35K。