【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！
人工智能技术正在彻底颠覆背景调查行业
事实表明，人工智能技术如何彻底改变背景调查行业，提供比以往更高效、更经济的解决方案。
在这个由数字技术主导的世界里，网络安全对每个人都至关重要。企业必须采取一切必要措施保护其数据免受恶意行为者的攻击。其中一项措施是对员工和潜在雇员进行背景调查。人工智能技术正在颠覆这一过程。
人工智能技术可以在这个过程中发挥非常重要的作用。它正在彻底改变背景调查的方式。在人工智能软件的帮助下，企业雇主可以快速准确地评估潜在员工，并确保他们雇佣了合适的人员来做这项工作。人工智能技术还可以比传统方法更全面地了解应聘者的背景，使雇主能够在招聘过程中做出更明智的决定。
人工调查与机器人流程自动化人工智能驱动的背景调查还可以帮助降低与人工调查过程相关的成本，例如人工数据输入和文档扫描。通过自动化这些任务，企业可以节省时间和费用，同时仍然确保他们在雇佣谁时做出明智的决定。此外，基于人工智能的系统可以通过考虑各种因素，例如经验水平、教育水平、推荐信和犯罪记录，更准确地了解应聘者过去的工作经历。
新的人工智能工具提高了背景调查服务的质量最好的背景调查网站使用先进的人工智能算法来帮助企业在允许他们访问敏感信息之前识别与个人或团体相关的任何风险。这样，雇主就可以减少由于被授予访问权限的人的疏忽或恶意意图而发生违规行为的可能性。
此外，企业可以跟上随着时间的推移可能发生的安全环境的任何变化，并通过使用背景检查站点采取适当的行动。最后，了解背景调查和网络安全之间的联系对于确保在这个不断发展的数字世界中的数据安全至关重要。
许多新工具使用人工智能技术来提供更好的背景调查解决方案。这种人工智能背景调查工具的一个例子是VNSecure。这个工具可以扫描社交媒体网站，寻找相关内容，如种族歧视、裸体、酒精和赌博相关的内容。
ViralNation公司联合首席执行官JoeGagliese表示，人工智能将在未来帮助进行背景调查方面发挥非常重要的作用。
他说，该公司已经确保采取了正确的措施来减少误报的风险，不能用这些数据推断任何事情。
为了安全目的，是否值得投资定期的背景调查评估?
出于安全考虑，投资人工智能驱动的背景调查评估绝对是值得的。这是因为它能够在可能的风险和威胁升级为问题之前识别它们。传统的背景筛查解决方案无法识别其中许多风险。
定期使用人工智能调查工具进行背景调查，可以帮助企业确定进入企业场所的个人是值得信赖和可靠的，无论是员工还是客户。这显著减少了盗窃或其他犯罪活动。
此外，进行背景调查可以帮助确认在企业中寻找工作或其他职位的人的身份。实施这一措施确保只聘用符合条件的应聘者，有犯罪背景或其他不良记录的个人不能获得机密信息或资源。
通过使用背景调查最大化数据安全性的最佳实践HRBrew指出，虽然人工智能技术可以提高背景调查服务的成功率，但它并不是万无一失的。因此，仍需采取一些预防措施。
为了确保数据安全，背景调查对任何企业都是至关重要的。为了优化背景调查的有效性，企业必须确保其执行符合相关法律法规。
此外，各企业应考虑采用包括刑事和财务背景核查在内的彻底调查程序。这将有助于在可能的风险升级为问题之前识别它们。企业还应该考虑利用使用人工智能算法的自动化系统来优化背景调查过程，并最大限度地减少对人工劳动的需求。
最终，企业可以努力保证每个员工都能获得必要的培训和资源，以了解如何全面、适当地利用和保护敏感数据。
在选择基于人工智能的背景网站时要寻找什么当选择一个背景网站时，确保它是安全可靠的是必不可少的。确保网站有强大的加密和其他安全措施来保护你的数据。此外，应该找一个提供全面背景调查的网站。这包括犯罪记录、信用报告、工作经历和教育证明。
还应该详细阅读如何使用人工智能来提供服务。一些企业声称使用了人工智能，但这主要是一种营销噱头。真正以有意义的方式使用人工智能的背景调查公司将讨论其算法解决的具体解决方案。
企业还应该确保网站易于使用和导航。寻找一个具有直观的用户界面和明确的指导进行搜索。最后，应该检查后台网站的客户服务。如果对他们的服务有任何疑问或问题，确保他们提供有用的支持。
不断变化的行业法规和趋势：它们如何影响背景调查网站的安全性随着行业法规和趋势的不断变化，背景调查网站必须保持最新的安全措施，以保护他们的用户。这意味着他们必须了解任何影响其运营的新法律或法规，以及任何可能危及用户数据的新技术或趋势。
为确保最大程度的安全性，背景调查网站应定期审查其现有的安全协议，并相应地进行更新。他们还应该投资于先进的加密技术，以保护敏感信息免遭未经授权的访问。此外，他们应该对所有用户帐户实施双因素认证，并使用强密码来防止黑客获得访问权限。
最后，背景调查网站应该对其系统进行定期审计，以识别任何潜在的漏洞，并采取措施及时解决这些问题。通过走在行业法规和趋势的前沿，背景调查网站可以确保用户数据的安全。
随着越来越多的背景调查网站使用人工智能，未来会发生什么
预计在未来几年，通过使用更复杂的人工智能算法，进行背景调查的网站将达到更高水平的全面性和可靠性。随着人工智能技术的进步，这些网站的精确度也会提高。企业可以获得有关未来工作人员的更全面的数据，包括犯罪历史、信用评级和学历。这将有助于雇主作出更好的雇用决定和招聘有能力的个人。
此外，背景调查网站可能会将社交媒体资料纳入搜索参数。这可能会让雇主更好地了解工作场所之外的个人性格和行为。
背景调查网站可能还会为雇主提供定制服务。例如，他们可以根据特定的标准提供定制的报告，或者提供药物调查或心理评估等补充服务。预期这些修改将有助于雇主在征聘新工作人员时作出更明智的判断。