物联网工程适合女生学么?

物联网工程适合女生学么?,第1张

物联网作为新兴产业,发展迅速,吸引了许多年轻人的加入,其他不乏青春靓丽的女生,物联网应用技术适合女生吗,也是很多女生最初的疑问。分析男女的差距和优势,不难看出,当今社会的女生不论在理论学习还是动手 *** 作上都不输男儿。
有过来人说,物联网应用技术专业相当有前景,所应用到的嵌入式系统更是IT行业目前最具发展方向。3G物联网是在培训嵌入式软件时学的,现在做嵌入式软件开发一样拿高工资。虽然学习过程会比较辛苦,但取得成绩之后的自豪也是加倍的,所谓术业不分男女,重点是要学得好,有技术了女生也是走哪都不怕。所以,姑娘们,要把握机遇,选择最热最有发展的行业,走你们想要的路,用自己的双手打下一片天地。

首先,当前计算机专业确实是一个热门专业,得益于互联网的发展,不仅IT互联网行业需要大量的计算机专业人才,很多传统行业企业也需要计算机专业人才,而且在当前工业互联网的推动下,未来计算机专业人才的需求潜力依然非常大。

计算机专业经过多年的发展,不仅人才培养规模不断扩大,专业门类也在不断扩展,从早期的计算机科学与技术、软件工程,到当前的物联网工程、信息安全、大数据、人工智能等等,这些专业与计算机都有非常密切的联系。

从近几年的就业情况来看,计算机相关专业的就业情况还是比较不错的,不论是本科生还是研究生,都有很多就业渠道,整体的薪资待遇水平也相对比较高,这也在一定程度上推动了计算机专业的发展。从当前的人才需求趋势来看,大数据、人工智能等领域的人才需求潜力比较大,可以重点关注一下相关专业。

虽然2020年由于多种因素的影响,很多行业领域都迎来了不小的挑战,但是IT互联网行业却成为了一个强劲的支撑行业,随着越来越多的企业纷纷上云,未来IT互联网行业的资源整合能力会进一步提升,这必然会推动人才需求量的提升。另外,新基建计划也明确指出了大数据、人工智能等领域的重要性,这都会促进计算机相关专业人才的就业。

从总体上讲,社会对计算机人才总需求量有明显变化,但毕业生就业岗位分布和岗位层次将更加宽泛,当前计算机相关专业的选择空间比较大,可以根据自身的知识结构、能力特点和兴趣爱好来选择具体的学习方向,如果没有具体的倾向,那么可以重点考虑一下大数据专业,这是一个“进可攻退可守”的选择。

随着科技的进步和信息事业的发展,尤其是计算机技术的发展与网络应用的逐渐普及。计算机已成为人们工作和生活中不可缺少的东西。IT行业迅猛发展,就业工作岗位也比比皆是。在最近几年内IT在职场排行榜中仍旧处于所有行业中的“老大”。计算机专业学生就业方向也应该有所提高。虽然说计算机这行就业单位很多,但是面临的竞争也非常激烈。只有对基础知识的学习才可以受用终身。

对,上几楼的朋友说的都很不错,现在IT行业是非常热门的了。
可以明确的告诉你现十几年内最吃香的也不会被淘汰的热门行业数IT界软件开发行业里的嵌入式
开发、3G手机开发、android系统移植开发和ARM开发了。为什么这么说呢?
因为以后的社会将是接近于全智能化和自动话社会,网络上马上就要出现“物联网”这一说了,所谓
物联网那个是指家庭以及工作中所用的电器、消费类电子品等都要有网络所控制,而这里面所用到的
技术就是以上的几种技术了,所以说现今最火的行业就是那些了。

走进一家 科技 展馆,AI导览机器人向你行“注目礼”;肚子饿了走进无人超市,AI售货员亲切地提醒你是否需要购物袋;不想开车了,叫一辆无人车,让“老司机”载你出行……AI正在为我们打开一个新“视”界,然而疑惑的是,AI的“眼睛”在哪儿?它是如何一步步“看懂”这个世界的呢?

对于人类而言,“看”几乎是与生俱来的能力——出生几个月的婴儿看到父母的脸会露出笑容,暗淡的灯光下我们仍能认出几十米之外的朋友。眼睛赋予我们仅凭极少的细节就能认出彼此的能力,然而这项对于人类来说“轻而易举”的能力,对计算机来说确实举步维艰。

因为对于人类来说,“看见”的过程,往往只在零点几秒内发生,而且几乎是完全下意识的行为,也很少会出差错(比如当我们人类看到一只猫和一只狗时,尽管它们的体型很类似,但我们还是马上能够区分它们分别是猫和狗),而对计算机而言,图像仅仅是一串数据。

近几年AI技术的迅猛发展,使得“计算机视觉”成为最热的人工智能子领域之一。而计算机视觉的目标是:复制人类视觉的强大能力。

我们的大脑中有非常多的视网膜神经细胞,有超过40亿以上的神经元会处理我们的视觉信息,视觉占据着人对外界70%的感知能力,所以“看”是我们理解这个世界最重要的部分。

人类的大脑能完美地处理好这一系列的视觉信息,以此帮助我们理解世界、做出判断。当你看见一张狗的,你能轻松地知道这只狗的毛发、品种,甚至能大概知道它的身高体重。无论这张是否模糊、有噪点,或者条纹,但是AI就会“犯傻”了。

为什么会这样呢?

因为重塑人类的视觉并不只单单是一个困难的课题,而是一系列、环环相扣的过程。

研究认为,人看的是相对高层的语义信息,比如目标的形状等;计算机看的则是相对底层的细节信息,比如纹理。也就是说,一只“披着羊皮的狼”,人类与AI的意见并不相同。

AI的神经网络架构就是根据人的视觉系统开发的。德国图宾根大学科学家团队做了一组这样的实验:他们用特殊的方法对像素进行“干扰处理”,让像素降低,再用这个图像训练神经网络,在后续识别这些被“人为扭曲干扰”的图像时,系统的表现比人好,但是如果图像扭曲的方式稍有不同(在人眼看起来扭曲方式并无不同),算法就完全无能为力了。

到底是发生了什么变化?即便是加入极其少量的噪点,为何还是会发生如此大的变化?

答案就是纹理。当在图像中加入噪点,图中对象的形状不会受到影响,但是局部的架构会快速扭曲。

多伦多约克大学计算机视觉科学家JohnTsotsos指出,“线段组按相同的方式排列,这就是纹理”。

这也说明,人类与机器的“看”有明显区别。当然,随着技术的发展,算法会越来越精准,AI正在向人类视觉逐步靠近。

1算法模型是AI的“大脑”

如果说人类通过“智慧的大脑”来认识世界,那么算法模型就是AI的“大脑”。

AI目标是创造设计出具有高级智能的机器,其中的算法和技术部分借鉴了当下对人脑的研究成果。很多当下流行的AI系统使用的人工神经网络,就是模拟人脑的神经网络,建立简单模型,按照不同的连接方式组成的网络。

机器正是通过复杂的算法和数据来构建模型,从而获得感知和判断的能力。

这些网络跟人脑一样可以进行学习,比如学习模式识别、翻译语言、学习简单的逻辑推理,甚至创建图像或者形成新设计。

其中,模式识别是一项特别重要的功能。因为人类的“识别”依赖于自身以往的经验和知识,一旦面对数以万计的陌生面孔,就很难进行识别了。而AI的“杀手锏”就是处理海量数据,这些神经网络具有数百万单位和数十亿的连接。

2AI如何高度“复制”人的眼睛?

神经网络是图像处理的“得力助手”。作为计算机视觉核心问题之一的图像分类,即给输入图像分配标签的任务,这个过程往往与机器学习和深度学习不可分割。简单来说,神经网络是最早出现,也是最简单的一种深度学习模型。

深度学习的许多研究成果,都离不开对大脑认知原理的研究,尤其是视觉原理的研究。诺贝尔医学奖获得者DavidHubel和TorstenWiesel发现人类视觉皮层结构是分级的。

比如,人在看一只气球时,大脑的运作过程是:“气球”进入视线(信号摄入)——大脑皮层某些细胞发现“气球”的边缘和方向(初步处理)——判定“气球”是圆形(抽象)——确定该物体是“气球”(进一步抽象)。

那么,可不可以利用人类大脑的这个特点,构建一个类似的多层神经网络,低层的识别图像的初级特征,若干底层特征组成更上一层特征,最终通过多个层级的组合,最终在顶层做出分类呢?

答案当然是肯定的。这也就是深度学习系统中最重要的一个算法——卷积神经网络(CNN)的灵感来源。

CNN具有输入层、输出层和各种隐藏层。其中一些层是卷积的,它将结果经过分析,再传递给连续的层。这过程模拟了人类视觉皮层中的一些动作。

由于这种特点,CNN十分擅长处理图像。同样,视频是图像的叠加,因此同样擅长处理视频内容。生活中比较常见的自动驾驶、人脸识别、美图秀秀以及视频加工等都用到了CNN。

经典的图像分类算法就是基于强大的CNN设计的。例如,一只猫的图像,对计算机来说,只是一串数据,这时候,神经网络第一层会通过特征来检测出动物的轮廓,第二层将这些轮廓组合再次检测形成一些简单形状,例如动物的耳朵、眼睛等,第三层检测这些简单形状所构成的动物身体部位,如腿、头等,最后一层检测这些部位的组合,从而形成一只完整的猫。

由此可见,每一层神经网络都会对图像进行特征检测、分析、判断,再将结果传递给下一层神经网络。实际上,比这个案例中使用神经网络的层次深度更复杂的情况,在生活中更多。

为了更好地训练AI,就需要大量的被标记的图像数据。神经网络会学习将每个图像与标签对应、联系起来,还可以将之前未见过的图像与标签进行配对。

这样,AI系统就能够梳理各种图像、识别图像中的元素,不再需要人工标记输入,让神经网络自我学习。

对于AI系统而言,处理好视觉感知如同眼睛对于人类而言是一样重要的。也正是因为视觉感知对AI的重要性,计算机视觉(CV)成为了一门研究如何使机器“看”的科学。

但是很多人容易将计算机视觉与机器视觉(MV)混淆,尽管他们有共同点,但仍有差异。

相较于机器视觉侧重于量的分析,计算机视觉主要是对质的分析,比如分类识别,这是一个苹果那是一条狗;或者做身份确认,比如人脸识别,车牌识别;或者做行为分析,比如人员入侵,徘徊,人群聚集等。

计算机视觉并不仅仅停留在浅层的感知层面,大量高级智能与视觉密不可分。如果计算机能真正理解图像中的场景,真正的智能也将不再遥远。可以说,计算机视觉本身蕴含更深远的通用智能的问题。

随着技术的不断成熟,计算机视觉的应用场景愈加广泛,从消费者到企业,计算机视觉技术在各大领域都有着一席之地。如面向消费者市场的AR/VR、机器人、无人驾驶、自动驾驶 汽车 等,面向企业市场的医疗图像分析、视频监控、房地产开发优化、广告插入等。

在这些已经落地的应用案例中,无法忽视的问题是很多项目都处于小范围的试用阶段。相关理论的不完善使得这些先行者与创新者遇到不少挑战。如缺少可用于AI模型训练的大规模数据集,以及动态图像识别、实时视频分析等技术瓶颈有待突破。

目前AI对图像的处理不仅限于进行图像分类,常见的还有AI对老旧、破损图像的修复。我们在观看一些经典的、年代久远的老**时,往往对其“高糊画质”难以接受。

用传统的方式对这些低画质的**进行修复,速度慢就不提,而如果遇到图像缺失部分很大的情况,传统方法也无力回天。

但是AI的效率就高了,能够通过机器学习和模型训练来填充细节,提高画质,再利用神经网络上色,最后进行转录和人脸识别,半天就完成了。对于原图像缺失的部分,AI还能“开动大脑”,发挥自己的“想象力”,对缺失部分进行补充。

AI为何能拥有这么高的“想象力”?其根本原因在于其学习能力。基于生成对抗网络(GAN)的深度学习算法,证明了计算机视觉任务在图像恢复方面具有巨大的潜力。

GAN是基于CNN的一种模型,其特点在于它的训练处于一种对抗博弈的状态中。

我们常用“球员与裁判”的比喻来解释GAN的基本原理。

在足球运动中,某些球员经常“假摔”来迷惑裁判,使得自己的进攻或者防守动作是合规的,而裁判,负责找出这些“假摔”的球员的犯规动作,做出相应惩罚。

在球员与裁判的不断对抗中,球员“假摔”的水平越来越高,裁判识别“假摔”的水平也越来越高。

终于有一天,球员“假摔”的水平已经“炉火纯青”,成功的骗过了裁判,裁判已经无法识别出该球员是“假摔”还是“真摔”,这说明该球员的水平已经实现了以假乱真。就是通过这样不断地尝试和识别,球员欺骗过了裁判,目的达到。这就是GAN的基本原理。

GAN的主要结构包括一个生成器(G)和一个判别器(D),上面的例子中,球员=生成器,裁判=判别器。生成器可以是任意可以输出的模型。同理,判别器与生成器一样,可以是任意的判别器模型。

以生成为例,G随机生成一张x,需要D来判别是不是真实的,D(x)代表真实的概率,如果D(x)为1,表示100%为真实,如果D(x)为0,则表示为假图。在理想状态下,D无法判别G生成的是否为真实的,

D(x)则为05,那么,我们的目的就达到了:得到了生成式模型G,就可以用它来生成。

因此,在训练过程中,G的目标就是尽量生成真实的去欺骗判别网络D。

而D的目标就是尽量把G生成的和真实的分别开来。这就是一个“博弈”的过程。这样,不仅可以上色,还可以将普通**提升为高清**。

AI在学会这个技巧之后,不需要原始照片对照也能准确地修复、重建低分辨率图像。给图像“上色”之前,AI会对图像进行分析,区分出标志性的物体,如人脸、 汽车 和天空等,结合色彩信息进行彩色化。

其实,这个过程就相当于训练一段程序,让它对低质量的图像进行“想象”,并非完全能实现100%的图像恢复。相较于CNN,GAN采用的是一种无监督的学习方式训练。

值得一提的是,GAN的作用不仅限于老照片上色,他在各种涉及图像风格转换的任务中都有用武之地。如自动生成动漫角色并上色、让马变成斑马、生成人脸、作曲等。总之,GAN在图像生成、处理修复领域的应用十分广泛。

五、解释性、鲁棒性,安全性的提升,让AI更了解世界

AI席卷百业,作为AI时代的主要入口之一,计算机视觉正成为AI落地规模最大、应用最广的领域。官方数据显示,2016年,我国计算机视觉市场规模仅114亿元,到2019年,中国计算机视觉行业市场规模增长至2196亿元。

到2025年,全球计算机视觉市场规模,将从2016年的11亿美元增长到262亿美元。

对计算机视觉技术的研究在学术界与工业界已经掀起了热潮,在未来,随着算法的改进、硬件的升级、以及5G与物联网技术带来的高速网络与海量数据,计算机视觉技术必然会有更大的想象空间。曾经,人类用眼睛“记录”了波澜壮阔的 历史 ,未来,AI能够真正的像人类一样去“观察”世界吗?

遗憾的是,从目前来看,即便我们已经创造了许多在单个项目上已经超越人类的高级AI,但是这些机器仍然能力有限,它还无法成为人类的替代品,无法像人类一样去观察与思考,有自我意识的AI还不会很快出现,AI很难真正像人类一样去“看”世界万物。

即便如此,我们也不能否认AI的解释性、鲁棒性,安全性等正在不断提升,AI将在越来越“了解”这个丰富多彩的世界的同时,帮助我们的更高效、智能的完成更多工作,人类与AI将一起创造更多彩、更智慧的世界。

参考资料

[2]MomozhongAI赋能视觉技术,五大应用市场机遇多,>

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原文地址: http://outofmemory.cn/dianzi/10557851.html

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