【科普】人工智能全面介绍
本文主要内容
一、人工智能是什么？
二、人工智能包含哪些领域？（应用层，技术层，基础层介绍）
三、人工智能的岗位有哪些？
四、人工智能学习哪些内容？
五、适合哪些人学习？
六、学出来对不同岗位有什么帮助？
一、人工智能是什么？
人工智能是一门利用计算机模拟人类智能行为科学的统称，它涵盖了训练计算机使其能够完成自主学习、判断、决策等人类行为的范畴。
例如：人工智能的图像识别，模拟的是人的视觉能力，语音识别模拟的是人的语言表达能力····，“人工智能”并不属于一门单独的技术，属于交叉学科，同时可以跟各个行业进行结合。
大家在网站上所看到的像自动驾驶、工业机器人、智能翻译、人脸识别的门禁等属于AI的应用场景，已经结合了产品后完成的AI应用。
二、人工智能包含哪些领域？（应用层，技术层，基础层介绍）
上图为人工智能的产业结构图。
第一，应用层：属于场景行业+AI，如智能医疗、智能安防、智慧教育，智能工厂智能家居等，可以将AI应用到所在行业，同时应用层也是产品经理和项目经理的主战场；
第二，技术层：AI的技术层，主要研究通用技术，如图像识别、语音识别、文本识别、自然语言处理等通用技术；其中AI的通用技术离不开机器学习（ML）和深度学习（DL），下文有关于机器学习和深度学习的详细介绍；
第三，基础层：主要做芯片、云计算、框架等方向。
从人工智能的底层平台需求出发，构建完整的从人工智能计算平台的硬件单元研发、数据治理、AI建模再到平台部署的人工智能的“基础设施”，基础层主要布局一些PaaS形态的基础计算平台和算法平台供其他公司直接调用，减少其他公司的人工智能研发成本和周期。
三、人工智能的岗位有哪些？
根据人工智能的产业结构，所以不同层都会有不同的岗位，具体如下：
第一，应用层岗位：AI项目经理、AI产品经理、AI售前解决方案工程师、智能硬件解决方案工程师、AI产品销售、传统制造，电力，化工燃气等行业+AI······
应用层属于PM岗的主战场，普遍薪资在25-50w之间，比普通PM岗位普遍高出30%-50%左右薪资。
第二，技术岗位：机器学习算法工程师、深度学习算法工程师、推荐算法工程师、自动驾驶算法工程师、语音识别工程师、图像识别工程师、NLP自然语言处理工程师、AI技术管理、AI高级研发工程师等······
技术层岗位起步薪资30-60w之间，且对年龄没有限制。
第三，基础层：属于岗位+AI，例如当下大数据开发工程师是要求懂AI机器学习算法，高级数据分析要求懂AI的机器学习，智慧IC，智能芯片等相关岗位······
第四，衍生岗位，即人工智能行业发展后衍生出来的以往从未有过的行业，像机器人训练营，智能手臂工程师，工业机器人系统操作员，服务机器人应用技术员等，是这两年新出现的岗位，大部分岗位对学历要求不高，同时一二线城市甚至三四线城市都会有。
四、人工智能学习哪些内容？
（1）Python提到人工智能就一定会提到Python，python是一门编程语言，在AI算法实现当中扮演中工具的角色，如果你本身有其他的编程语言也会有优势的。（2）数学主要教授的大学期间的高数，线性代数，数学需要配合着项目来学习，不然你会觉得比较枯燥，像人脸识别的产品，单独开发出来这个AI人脸识别的产品，精准度89%和99%所用的算法模型和数学公式就有不同，所以需要配合着场景来学习（3）机器学习机器学习（MachineLearning，ML），机器学习在公司当中处理的是结构化数据，（结构化数据也就是有行列序列之分的，比较容易能找到规律）是人工智能的核心，属于人工智能的一个分支。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测的算法。简单来讲：机器学习是类似于教孩子认字，第一次见不了解，但是大批量的这个字长得一样，我逐渐就认识这个字了。（4）深度学习深度学习（DeepLearning）是机器学习的一种新方法，深度学习在公司当中处理的是非结构化数据，（非结构化数据也就是不容易找到规律的数据，例如图片、音频等）它使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理器（神经网络）对数据进行高层抽象的算法。其机动在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像、声音，文本。深度学习的过程分为训练和推理（即评估）两个过程，通过训练过程来获得数据模型，然后用于评估新的数据。简单来讲：深度学习就是模拟的人的大脑，让机器有自主学习的意识了。
以上是关于机器学习和深度学习相关的介绍。
五、适合哪些人学习？
第一，突破薪资发展，在保持原有岗位上的业务能力的同时突破瓶颈薪资，普遍能上涨30%-50%的薪资；
第二，岗位转型，从传统软件开发岗位、PM岗位、技术管理岗位转型成为AI的PM岗位、AI的算法工程师，以及人工智能的团队管理；
第三，数字化转型公司，目前所面临的公司转型的现况，学习AI可以解决原有行业当中的痛点问题，借力AI做降本增效等问题；
第四，入职就业，面对疫情后内卷的市场，公司中对于技术人员要求更高了，学习后会有专业的就业老师进行简历指导内推企业，增加入职企业成功率。
六、学出来对不同人有什么帮助？
（一）技术管理岗位年薪30w上涨到50w，负责AI技术团队；
（二）技术岗位转型AI算法，年薪60w；
（三）PM转型AI项目经理、AI产品经理，年薪40w；
（四）失业零基础学员提升AI转行就业，月薪18k
（五）数据分析岗位提升AI，上涨7k月薪
（六）刚毕业学生学习AI，就业年薪30w
不同的行业和不同岗位学习AI的需求是不同的，自己的岗位结合AI后具体的薪资可以一键三连查询！
人工智能的核心技术是什么应用领域有哪些
原标题：人工智能的核心技术是什么？应用领域有哪些？原文出自：https://www.corerain.com/industry-highlights/480.html
人工智能技术和产品经过过去几年的实践检验，目前应用较为成熟，推动着人工智能与各行各业的加速融合。人工智能逐渐成为一门理工科的热门学科，人工智能的快速发展，人们对人工的智能的需求无论是生活还是工作上都有人工智能技术应用的存在。那人工智能技术应用学什么?人工智能的实际应用领域有哪些?
人工智能技术应用学什么人工智能是典型的交叉学科，涉及到数学、哲学、控制学、计算机、经济学、神经学和语言学等学科，同时学习人工智能还需要具有一定的实验环境，对于数据、算力和算法都有一定的要求，所以当前人工智能领域的人才培养依然以研究生教育为主。
对于初学者来说，如果想入门人工智能领域，可以从机器学习入手，一方面机器学习的知识体系相对比较容易理解，另一方面机器学习的应用场景也比较多，机器学习也是大数据分析的两种常见方式之一。
专业核心课程：计算思维I(C)、计算思维II(C++)、数据结构与算法(C++)、数据库原理与应用、操作系统与Linux系统应用、大数据技术原理与应用、机器学习基础、性能云计算架构与实践、神经网络与深度学习。
主要课程关系结构图如下：
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人工智能在市场上具有比较高的热度，很多人想要从事人工智能行业的工作，不可否认的一点是它的薪资待遇比较高，有较高的回报，那么人工智能的核心技术是什么?
人工智能三大核心技术计算机视觉：人工智能系统的大门根据实际解决的问题，计算机视觉技术可分为人脸识别、图像检测、图像检索、目标跟踪、风格迁移等几大板块。其中，人脸识别、图像分类等功能计算机视觉技术已经比人类视觉更精准、更迅速。
自然语言处理：中国领先的人工智能技术一个完整的自然语言处理系统包含语音识别、语义识别、语音合成三部分。其中，国内企业在语音识别和语音合成已处世界领先地位。
语音识别是指让计算机“听到”人的语音，目前已经比较成熟，尤其汉语的语音识别领先英语。国内语音识别企业，如百度、搜狗、科大讯飞，识别率均已达到97%左右。
展开全文语音合成是指计算机将准备“回复”给人类的语句，通过合成音频的形式，利用扬声器外放。当前，科大讯飞的语音合成技术代表了世界领先水平。
语义识别是当前自然语言处理发展的瓶颈，仍处于初级研究阶段。由于目前的人工智能技术只能把音变成字，字变成音，不能理解其中含义，很难实现基于场景的生动会话，商业落地的场景十分有限。
知识图谱：人工智能的下一技术风口如果说以往的智能分析专注在每一个个体，知识图谱则专注于这些个体之间的“关系”。知识图谱用“图”的表达形式，最有效、最直观地表达出实体间的关系，是最接近真实世界、符合人类思维模式的数据组织结构。
人工智能的实际应用1、安防：
近些年来，中国安防监测行业发展迅速，视频监测系统数量不断增长，在公共和个人场景摄像头安装总数已经超过了1.75亿。尤其在一些事故多发的高危领域，人工智能的给企业安全生产带来了诸多便利。其中鲲云科技推出更高算力性价比AI芯片为技术核心的智能视频分析系统，给智慧化工、智慧加油站、智慧工地、智慧矿山等领域的安全生产赋能，不仅降低了安全事故发生率，而且帮助企业在人力投入中节省了成本。
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2、物流：
物流行业通过利用智能搜索、推理规划、计算机视觉以及智能机器人等技术在运输、仓储、配送装卸等流程上已经进行了自动化改造，能够基本实现无人操作。
3、交通：
智能交通系统是通信、信息和控制技术在交通系统中集成应用的产物。我国在ITS方面的应用主要是通过对交通中的车辆流量、行车速度进行采集和分析。
4、医疗：
目前，在垂直领域的图像算法和自然语言处理技术已可基本满足医疗行业的需求，市场上出现了众多技术服务商。
5、家居：
智能家居主要是基于物联网技术，通过智能硬件、软件系统、云计算平台构成一套完整的家居生态圈。用户可以进行远程控制设备，设备间可以互联互通，并进行自我学习等。
6、教育：
通过图像识别，可以进行机器批改试卷、识题答题等;通过语音识别可以纠正、改进发音;而人机交互可以进行在线答疑解惑等。返回搜狐，查看更多
责任编辑：智能安防的前沿技术：基于人工智能和深度学习的应用
作者：禅与计算机程序设计艺术
《100.智能安防的前沿技术：基于人工智能和深度学习的应用》引言1.1.背景介绍
随着社会的发展，人们对公共安全问题的关注越来越高。在公共场所和家庭中，智能安防系统已经成为了保障人们生命财产安全的重要手段。近年来，人工智能和深度学习技术的发展为智能安防带来了前所未有的机遇，为公共安全提供了一种新的解决方案。
1.2.文章目的
本文旨在探讨智能安防领域中基于人工智能和深度学习的应用，分析其技术原理、实现步骤、优化与改进以及未来的发展趋势与挑战。帮助读者深入了解智能安防技术，提高对人工智能和深度学习技术的认识，为实际应用提供参考。
1.3.目标受众
本文主要面向具有一定技术基础的读者，尤其关注人工智能和深度学习领域的专业人士、技术爱好者以及公共安全行业的从业者。
技术原理及概念2.1.基本概念解释
智能安防系统是一种集成了先进信息技术、通信技术、计算机技术和物联网技术等多种先进技术的综合应用。其目的是通过各种技术手段实现对公共场所和家庭的安全监控、报警、防范等功能，提高公共安全水平。
人工智能（ArtificialIntelligence,AI）和深度学习（DeepLearning,DL）是当前最热门的技术，它们在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了显著的成果。人工智能和深度学习在智能安防中的应用具有很大的潜力和发展前景。
2.2.技术原理介绍:算法原理，操作步骤，数学公式等
2.2.1.人工智能技术
人工智能技术在智能安防中的应用主要包括人脸识别、图像识别、自然语言处理等。
(1)人脸识别技术：通过采集图像，使用深度学习算法进行训练，实现自动识别人脸功能。
(2)图像识别技术：利用深度学习算法对图像进行特征提取，实现对图像中目标的识别。
(3)自然语言处理技术：对报警信息进行自然语言处理，提高报警信息的准确性和可读性。
2.2.2.深度学习技术
深度学习技术在智能安防中的应用主要包括卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）、循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork,RNN）等。
(1)卷积神经网络（CNN）：通过多层卷积和池化操作，实现图像的特征提取和分类。
(2)循环神经网络（RNN）：通过循环结构，实现对序列数据的处理和分析。
2.3.相关技术比较
人工智能和深度学习技术在智能安防领域具有很多相似之处，但也存在一些区别。
(1)算法原理：深度学习技术主要依赖于神经网络，而人工智能技术则涵盖了机器学习、自然语言处理等多种技术。
(2)实现步骤：深度学习技术需要大量的数据进行训练，而人工智能技术则需要对数据进行预处理。
(3)数学公式：深度学习技术中涉及到较多的数学公式，如神经网络的前向传播、反向传播过程等，而人工智能技术中的数学公式相对较少。
实现步骤与流程3.1.准备工作：环境配置与依赖安装
要实现基于人工智能和深度学习的智能安防系统，首先需要进行环境配置。确保计算机系统满足运行要求，安装相应的软件和库。
3.2.核心模块实现
(1)图像识别模块：通过使用卷积神经网络对图像进行识别，实现对图像中目标的识别。
(2)人脸识别模块：通过使用人脸识别算法对人脸进行识别，实现对人员的身份认证。
(3)报警信息处理模块：对报警信息进行自然语言处理，提高报警信息的准确性和可读性。
(4)数据存储与分析模块：负责数据的存储和分析，实现对智能安防系统的数据汇总和统计。
3.3.集成与测试
将各个模块进行集成，并对系统进行测试，确保其稳定性和可靠性。
应用示例与代码实现讲解4.1.应用场景介绍
智能安防系统在实际应用中具有广泛的应用场景，如公共场所、学校、医院、企业等。它可以实现对出入口人员身份认证、监控、报警等功能，提高公共安全水平。
4.2.应用实例分析
假设某智能安防系统应用于一个大型商场，该系统需要实现以下功能：
(1)出入口人员身份认证：通过人脸识别技术实现对出入口人员的身份认证，确保只有授权人员才能进入商场。
(2)环境监控：通过图像识别技术对商场环境进行实时监控，包括人流量、温度、湿度等参数。
(3)异常行为检测：当发现有异常行为时，系统自动发出报警信息，通知安保人员处理。
(4)报警信息处理：通过自然语言处理技术对报警信息进行处理，实现对报警信息的准确分析和传达。
4.3.核心代码实现
#include#include#include#include#includeusingnamespacestd;usingnamespacecv;usingnamespacecv::ar;//人脸识别voidface_recognition(Mat&src,Mat&dest){//加载已知人脸图像Matface_cascade;//加载已知人脸特征点vectorface_points;//读取已知人脸图像//...//将已知人脸点匹配特征点match_Template(src,dest,face_cascade,face_points,cv::RETR_EXTERNAL,cv::CHAIN_APPROX_SIMPLE);//找到匹配特征点的位置Rectrect=rectangle(Point(10,20),Point(50,30));//提取匹配特征点的特征图vectorface_features;for(inti=0;i