大数据与人工时代,数理逻辑差的文科生应该选择哪些行业发展前景比较好?
问题中有一个前提,“数理逻辑差”的文科生。这个可是重点。我从事人工智能领域的科研与产业工作,我需要文科生,是那种“笔杆子”很厉害的文科生,书面表达能力强,“笔下能生花”。所谓的“数理逻辑差”没关系,但是逻辑性(或者说条理性)却是必须的。
世上无难事,只怕有心人哪!
别听一些瞎说,我是国贸专业的一名文科生,31岁转型大数据ETL工程师方向,目前做的也很成功,所以不要轻易说自己不行,当然选择也大于努力,如果感兴趣可以交流一下我的经历
哪些行业、哪些工作岗位可以用到人工智能技术?
该题目有些大,为了更好地说明,我从下面这两张图说起:
正所谓“有需求就有市场”,正是企业有“节省人力、提高效率”的巨大需求,才推动了人工智能技术的快速发展!
新技术的快速迭代应用,当前人工智能向着两个截然相反的方向发展,即人工增强与人工替代!不管哪个发展方向,人的活动都产生了巨大的变化!
当前阶段,简单的重复性工作正广泛被智能化产品替代,涉及行业与岗位之众,超乎我们所想像,尤其是在制造业,搬运类的工作、单一动作的作业,已被自动化流水线与自动化装备替代!而在服务业,电话营销、客服正被智能机器人取代!随着机器深度学习技术的深入开发与应用,将有更多的岗位(不分行业)被智能机器人所替代,下一批被替代的岗位将是具有一定创作能力的岗位!最后,当机器在深度学习能力的加持下,无限逼近独立思考时,人又将何去何从?!
所以,各行业、各岗位,人工智能技术均会实现“节省人力、提高工作效率”的效果,只是时间与条件成熟的问题!
人工智能具体涉及哪些领域?
机器翻译,智能控制,专家系统,机器人学,语言和图像理解,遗传编程机器人工厂,自动程序设计,航天应用,庞大的信息处理,储存与管理,执行化合生命体无法执行的或复杂或规模庞大的任务等
以下几个领域供参考:
自然语言处理(NLP):GPT-4将进一步提升NLP的性能和效果,因此NLP领域还有很大的发展空间。NLP的基础知识,如文本处理、语言模型、词向量等,以及流行的NLP框架和工具,如PyTorch、TensorFlow等。
计算机视觉(CV):CV是人工智能领域的另一个重要方向,涵盖了图像处理、目标检测、分类、识别等多个方面。随着GPT-4的出现,CV领域的算法和技术也将得到进一步提升和拓展。CV的基础知识,如图像处理、卷积神经网络等,以及流行的CV框架和工具,如OpenCV、PyTorch等。
机器学习(ML):机器学习是实现人工智能的核心技术之一,也是许多领域的基础。随着GPT-4的出现,机器学习领域的算法和技术将得到进一步提升和拓展。机器学习的基础知识,如监督学习、无监督学习等,以及流行的机器学习框架和工具,如Scikit-learn、TensorFlow等。
深度学习(DL):深度学习是机器学习领域的重要分支,也是实现人工智能的核心技术之一。随着GPT-4的出现,深度学习领域的算法和技术也将得到进一步提升和拓展。深度学习的基础知识,如神经网络、反向传播算法等,以及流行的深度学习框架和工具,如TensorFlow、Keras等。
人工智能伦理学:随着人工智能的发展,伦理问题也越来越受到关注。人工智能伦理学的基础知识,如人工智能的道德和社会影响等,了解人工智能的发展趋势和应用场景,以及如何设计和应用人工智能技术来符合伦理要求。
到此,以上就是小编对于文科人工智能工程技术的问题就介绍到这了,希望介绍关于文科人工智能工程技术的3点解答对大家有用。