人工智能在商业中的应用
人工智能确实有潜力改变许多行业，并且已经有许多应用实例。所有这些不同的行业和应用实例的共同点是，它们都是数据驱动的。同时，人工智能的核心就是一个高效的数据处理系统，所以很多行业都可以进行应用。比如：
医疗保健
- 管理：人工智能系统帮助完成日常的管理任务，以最大限度地减少人为错误和提高效率。通过NLP转录医学笔记，帮助构建患者信息，优化医生的阅读体验。
- 远程医疗：对于非紧急情况，患者可以联系医院的人工智能系统，分析他们的症状，输入他们的生命体征，并评估是否需要医疗护理。这就减少了医务人员的工作量，他们只需要处理关键的病例。
- 辅助诊断：通过计算机视觉和卷积神经网络，人工智能现在能够读取核磁共振扫描，以检查肿瘤和其他恶性细胞，速度比放射科医生更快，并且错误率大大降低。
- 机器人辅助手术：机器人有非常小的误差范围，可以连续24小时进行手术而不会筋疲力尽。由于它们的操作精度很高，所以它们的侵入性比传统方法要小，这可以减少患者在医院康复所需的时间。
- 生命体征监测：人体的健康状况是一个持续的过程，可以通过生命体征的水平体现出来，人工智能甚至在患者意识到之前就有可能预测健康波动。现在，随着可穿戴设备在大众市场上的普及，人体生命体征数据可以随时获取，因此现在已经开发出了很多生命体征检测的应用程序。
电子商务
- 产品推荐：当被问及人工智能的商业应用时，这通常是人们给出的第一个例子，这是因为人工智能已经在这个领域取得了巨大的成果。大多数大型电子商务公司都将人工智能技术应用到了产品推荐中，这使得他们的销售大幅提高。
- 聊天机器人：另一个著名的例子，就是人工智能聊天机器人在各个行业和各个网站的使用。这些聊天机器人可以在任何时段为客户提供服务。
- 过滤垃圾邮件和虚假评论：由于像亚马逊这样的网站收到的评论量很大，人类的眼睛不可能通过扫描这些评论来过滤掉恶意内容。通过NLP的强大功能，人工智能可以扫描这些评论中的可疑语句并将其过滤掉，从而获得更好的买家体验。
- 优化搜索：所有的电子商务都依赖于搜索引擎，用户通过搜索引擎搜索他们想要的，并且能够找到它。人工智能基于数千个参数优化搜索结果，以确保用户找到他们的目标产品。
- 供应链：人工智能被用来预测不同时间段不同产品的需求，以便他们能够管理库存以满足消费者需求。
人力资源
- 建立团队文化：人工智能被用来分析员工数据，并将他们安排在合适的团队中，根据他们的能力分配项目，收集关于工作场所的反馈，甚至试图预测他们是否即将离开公司。
- 招聘：通过NLP，人工智能可以在几秒钟内浏览数千份简历，并确定是否适合。这显然是有益的，因为它将没有任何人为错误或偏见，并将大大缩短招聘周期的长度。
人工智能在生活中的应用
- 谷歌的人工智能预测（例如：谷歌地图）
- 打车应用程序（例如：Uber、Lyft）
- 飞机自动驾驶仪
- 电子邮件垃圾邮件过滤器
- 自动填单
- 面部识别
- 搜索推荐
- 语音转文本
- 个人助理（例如：Siri、Alexa）
- 防诈骗
人工智能相关职业
事实上，在过去三年中，人工智能技术的需求翻了一番多。相关招聘职位增加了119%。今天，训练一个图像处理算法可以在几分钟内完成，而早些时候，同样的任务需要几个小时。企业都已经意识到人工智能技术的重要性和意义。但是与现有职位数量相比，缺乏具备必要技能的专业人员。因为在深入到人工智能领域之前，必须学习的一些技能包括贝叶斯网络和神经网络、计算机科学（编程经验）、物理学、机器人科学以及各种数学知识(如微积分和统计学)。
如果你有兴趣在人工智能领域发展，你应该了解在这个领域中各种各样的相关职业。
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机器学习工程师
机器学习工程师的角色适合具有数据科学或相关应用研究背景的人。他/她还必须能够对多种编程语言有一定的理解。他/她应该能够在处理大量数据集时应用预测模型和利用NLP。熟悉Eclipse和IntelliJ等软件开发工具。
机器学习工程师主要负责为各种ML项目构建和管理平台。一名ML工程师的年薪中位数据说是114856美元。公司通常雇佣具有硕士学位并且对Java、Python和Scala有深入了解的专业人员。技能要求可能因公司而异。 -
数据科学家
利用ML和预测分析技术分析和解释大型数据集是数据科学家的主要任务之一。数据科学家还需要开发算法，以收集和清理数据进行分析。数据科学家的年薪中位数为120931美元，所需技能如下：- Hive
- Hadoop
- MapReduce
- Pig
- Spark
- Python
- Scala
- SQL
虽然所需的技能可能因公司而异，但大多数公司都需要具有计算机科学硕士或博士学位的专业人员。要想成为人工智能开发人员的数据科学家，计算机科学学位将是必须的。此外，还需要理解非结构化数据的能力，以及强大的分析和沟通技能，以方便与业务领导沟通发现的问题。
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商业智能开发人员
人工智能的职业生涯还包括商业智能（BI）开发人员的职位。这个角色的主要目标之一是分析复杂的数据集，帮助识别业务和市场趋势。一个商业智能开发人员的年薪中位数为92278美元。
BI开发人员的一些职责包括在云数据平台中设计、搭建和维护复杂的数据库。如果你对这个职位感兴趣，你必须有很强的技术和分析能力。你应该能够向不具备技术知识和解决技术问题能力的同事传达解决方案。BI开发人员必须拥有相关领域的学士学位。
所需专业技能包括数据挖掘、SQL使用、BI技术和数据仓库设计。 -
研究员/科学家
研究员/科学家是人工智能领域的领军人物之一。他应该是应用数学、深度学习、机器学习和计算统计学等多学科的专家。应聘者必须具备计算机感知、图像模型、强化学习和NLP方面的广泛知识。大多数公司都在寻找对并行计算、分布式计算、基准测试和机器学习有深入了解的人。
与数据科学家类似，研究员/科学家也应该拥有计算机科学的硕士或博士学位。据说年薪中位数为99809美元。 -
大数据工程师/架构师
在人工智能领域的各种工作中，大数据工程师/架构师的年薪中位数为151307美元，是薪酬最高的工作。它们在开发一个使业务系统能够相互通信和数据处理的生态系统中起着至关重要的作用。与数据科学家相比，大数据架构师或工程师通常被赋予在Spark和Hadoop上的大数据环境进行规划、设计和开发相关的任务。
大多公司希望雇佣那些在C++、java、Python和Scala等方面有相关经验的人。往往要求具备数据挖掘、数据可视化和数据迁移技能。
人工智能行业的职业发展趋势
过去几年，人工智能领域的工作岗位一直在稳步增加，在未来也将继续加速增长。57%的印度公司都在招聘相关的人才，以适应市场发展。平均来说，那些成功转型为人工智能行业从业者的人，薪水提高了60-70%。根据研究，对人工智能工作的需求增加了，但高效的劳动力却跟不上。根据世界经济论坛，到2020年，人工智能将创造1.33亿个就业岗位。
机器学习是什么？
机器学习是的一个子集，它定义了人工智能的核心特征之一——从经验中学习。
机器学习算法通过从输出中学习来自动修正和改进。它们不需要显式指令来生成所需的输出。它们对数据集进行计算得出输出，并将输出和真实结果进行比较，检查输出的可靠性，然后进行不断优化。
人工智能 VS 机器学习
人们经常认为人工智能和机器学习是等价的，但实际上机器学习是人工智能的一个子集，两者之间有一些区别。以下列出了一些不同之处：
| 人工智能 | 机器学习 |
|---|---|
| AI 期望制造一个像人类一样的智能计算机系统来解决复杂的问题 | ML 通过从数据中学习进而输出预测结果 |
| AI 可以处理结构化、半结构化和非结构的数据 | ML只能处理结构化和半结构化的数据 |
| AI 可被分为弱人工智能、通用人工智能、强人工智能 | ML 可分为有监督学习、无监督学习和强化学习 |
| AI 关注最大化成功机会 | ML 关注准确性和模式 |
| AI 的应用包括Siri、catboat用户支持、专家系统、在线游戏、智能仿人机器人等 | ML 的应用包括在线推荐系统、谷歌搜索算法、Facebook自动好友标签建议等 |
机器学习的分类
ML 可分为三类：有监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习。
- 有监督学习
有监督学习的 ML 算法根据历史数据学习知识。通常使用特定的数据集进行训练，根据该数据集，算法将生成一个预测函数。使用这个预测函数来预测最终输出。
被称为有监督学习，是因为需要使用特定的数据集来训练算法，以帮助它形成预测函数。并且数据集被明确地标注，以帮助算法更好地“理解”数据。该算法可以将预测输出与标注的输出进行比较，从而修正模型，使模型更加精确。 - 无监督学习
在无监督学习的情况下，仍然提供训练数据，但不会标记。在该模型中，算法根据训练数据的属性进行推理，通过对数据的挖掘找到可能的模式或推理方式。它自动形成描述这些模式的逻辑，并以此为基础产生输出。 - 半监督学习
与上述两种方法类似，唯一的区别是半监督学习同时使用标记数据和未标记数据。这解决了必须标记大型数据集的问题——程序员只需标记一小部分数据，然后让机器根据这些数据计算出其余的数据。当缺少大量的技术资源来标记数据集时，通常使用此方法.
- 强化学习
强化学习依赖于算法环境。该算法在反复试验的过程中不断达到程序员设置的“奖励”和“惩罚”的条件，尝试将“奖励”和“惩罚”的综合回报最大化，从而提供所需的输出。它之所以被称为强化学习，是因为该算法根据它所遇到的奖励，在正确的路径上接受强化。
深度学习是什么？
深度学习是机器学习的一个分支，它涉及到由大脑的结构和功能所启发的算法——人工神经网络。深度学习被用来让机器学习人类的各种能力。通过深入学习，可以让计算机对图像、文本或声音等输入进行分类。
随着模型精度的提高，深度学习变得越来越流行。现在已经有许多大型标记数据集可以被用来训练神经网络模型。
简单地说，深度学习是模拟大脑的运行方式，希望使算法的效率更高，使用更简单。深度学习和机器学习之间的区别如图所示。
深度学习的应用
深度学习的应用已经开始浮出水面，但对未来有更大的空间。下面列出了一些将主宰未来的深度学习应用程序。
- 添加图像和视频元素——为黑白图像添加颜色；自动添加声音到电影和视频剪辑中。
- 机器翻译——自动将文本翻译成其他语言或将图像翻译成文本。虽然机器翻译已经存在了一段时间，但是深度学习正在取得最好的效果。
- 目标分类和检测——如学校考勤系统的人脸检测，或通过监控摄像头发现罪犯。目标分类和检测是通过使用非常大的卷积神经网络来实现的，在许多行业都有应用实例。
- 自动文本生成——通过机器学习算法学习大量文本，并使用该文本编写新文本。该模型在生成有意义的文本方面具有很高的效率。
- 自动驾驶汽车——很多人都听说过自动驾驶汽车，这可能是深度学习最流行的应用。模型需要从大量的数据中学习，以理解驾驶的所有关键部分，因此，随着输入数据的不断增多，深度学习算法被用来提高性能。
- 在医疗保健领域的应用——深度学习在检测乳腺癌和皮肤癌等慢性疾病方面显示出很有价值的结果。它在移动监控应用程序、预测和个性化医疗方面也有很大的应用。
深度学习为什么很重要？
今天，我们可以通过将足够的数据输入到学习模型中，让这些机器以人类的方式做出反应，甚至更好，比如教会机器如何阅读、写作。智能手机和互联网的存在，使得深度学习可以广泛应用到现实生活中。
现在深度学习处于快速发展的阶段，像谷歌这样的科技领袖已经在任何可能的领域应用它。
与机器学习模型相比，深度学习模型的性能随着输入数据量的增加而提高，而机器学习模型的性能往往随着输入数据量的增加而下降。这也是深度学习现阶段比较热的原因。
人工智能、机器学习、深度学习？三者之间的关系
如上图所示，三个椭圆将DL描述为ML的一个子集，ML则是AI的一个子集。可以说，人工智能是最初的包罗万象的概念。接着是后来蓬勃发展的ML，继续发展为DL，而DL有望将AI提升到另一个层次。
自然语言处理(NLP)
自然语言处理是人工智能的一个组成部分，指的是机器理解人类语言的能力。
** NLP应用的主要步骤**
- 设计程序收集所需的数据，如数据库文件、电子表格、电子邮件、电话录音、笔记文本和其他相关数据。
- 采用算法从这些数据中删除所有停止词，并对某些具有相同含义的词进行规范化处理。
- 剩余的文本被分成称为若干标记组。
- NLP程序分析数据以学习推理推断模式、掌握频率等关键统计信息，以了解标记词句的使用范围及其适用性。
** NLP应用领域**
- 语言翻译
- 检查文本语法准确性
- 呼叫中心使用交互式语音响应来响应用户请求
- Siri和Cortana等个人虚拟助理
Python
Python是一种现在非常流行的面向对象编程语言，由Guido Van Rossum创建，并于1991年发布。它适用于web开发、软件开发、系统脚本和开发其他应用程序。
Python为何如此流行？
- 语法易于学习，可读性较高，从而降低了程序维护的成本
- 支持模块和包，方便调用
- 由于没有编译步骤，使得测试调试周期更快，因此它可以提高生产率
** Python的应用场景**
- 网页开发
- GUI开发
- 科学计算
- 软件开发
- 商业领域应用
- 教育领域应用
- 数据库开发
- 游戏开发
- 网络编程
如何入门Python?
网上有很多相关视频、博客和电子书，你可以通过这些在线材料进行学习。但是，如果你想以授课的形式学习更多的实用性操作，你可以报名参加许多培训公司提供的Python课程。
计算机视觉
计算机视觉主要研究如何使计算机能够“看到”和理解数字图像和视频。计算机视觉的目标是从图像源数据中得出规律，并将其应用于解决现实世界的问题。
计算机视觉的应用领域
计算机视觉在当今有着广泛的应用，其发展前景广阔，比如：
- 用于监控和安全系统的面部识别
- 零售店使用计算机视觉跟踪库存和客户
- 自动驾驶汽车
- 疾病诊断
- 金融防诈骗
通过深度学习实现计算机视觉
- 目标分类和定位：识别图像或视频中的目标，以及它们的位置，通常在它们周围用一个方形框突出显示。
- 语义分割：涉及到神经网络来分类和定位图像或视频中的所有像素。
- 彩色化：将灰度图像转换成全彩图像。
- 重建图像：重建损坏或被篡改的图像。
神经网络
神经网络是一系列模拟人脑功能的算法，用来确定一组数据中潜在的关系和模式。
神经网络的应用场景
神经网络的概念已经在金融部门交易系统中得到了应用。它们还帮助实现诸如时间序列预测、安全分类和信用风险建模等过程。
神经网络的分类
- 前馈神经网络：数据只沿一个方向移动，从输入节点进入，在输出节点退出。
- 径向基函数神经网络：考虑一个点到中心的距离。
- Kohonen自组织神经网络：将任意维数的向量输入到由神经元组成的离散映射中。
- 递归神经网络(RNN)：递归神经网络保存层的输出，并将其反馈给输入，以帮助预测层的输出。
- 卷积神经网络(CNN)：类似于具有可学习偏差和权值的神经元的前馈神经网络。它被应用于信号和图像处理。
- 模块化神经网络：是许多不同神经网络的集合，每个处理一个子任务。
神经网络的优势
- 学习和建立非线性复杂关系模型的能力
- ANN可以泛化模型，推断原始数据以外数据的未知关系
- ANN对输入变量没有任何限制。
人工智能与电影
多年来，人们基于人工智能的概念制作出了许多电影，这些电影让我们看到了未来的世界。通常，这些电影中的人工智能角色和元素都是受现实生活事件所启发的。也有一些元素是想象的，而这些美好想象正是激励人们将这些元素复制到现实生活中。因此，人工智能概念电影不仅仅是虚构的科幻作品，对于人工智能研究领域而已，其重要意义远大于娱乐。对于人工智能爱好者来说，它们是动力、灵感的源泉，有时也是知识的源泉。它们拓宽了人工智能的范围，并在将人工智能应用于现实世界问题时，推动了人类能力和想象力的边界。
人工智能的未来
作为人类，我们一直追求科技变革和进步，而现在，我们正生活在历史上最伟大的进步之中。人工智能有望成为技术领域的下一个里程碑。世界各地的组织都在人工智能和机器学习领域提出突破性的创新。人工智能作为大数据、机器人和物联网等新兴技术的主要驱动力,影响着每一个行业和每一个人的未来。考虑到它的增长速度，在可预见的未来，它将持续作为相关技术领域的研究热点。随着这些技术的不断发展，它们将对社会环境和生活质量产生越来越大的影响。而经过专业培训和认证的技术人才有巨大的机会获得高额回报。
面部识别、医疗领域人工智能、聊天机器人等技术不断进步。虚拟助理已经进入日常生活，帮助我们节省时间和精力。特斯拉等科技巨头的自动驾驶汽车已经向我们展示了迈向未来的第一步。人工智能可以帮助减少和预测气候变化带来的风险。所有这些进步都只是开始，还有很多事情要做。据说到2022年，人工智能将创造1.33亿个新的人工智能工作岗位。如果你正在进行职业选择，那么现在是时候考虑拥抱人工智能了。
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