学习人工智能有哪些就业方向？

当然可以从事计算机方面的工作。

人工智能专业就业方向主要有：科研机构(机器人研究所等)、软硬件开发人员、高校讲师等。在国内的话就业前景是比较好的，国内产业升级，IT行业的转型工业和机器人和智能机器人以及可穿戴设备的研发将来都是强烈的热点。

人工智能专业就业前景

第一：智能化是未来的重要趋势之一。随着互联网的发展，大数据、云计算和物联网等相关技术会陆续普及应用，在这个大背景下，智能化必然是发展趋势之一。人工智能相关技术将首先在互联网行业开始应用，然后陆续普及到其他行业。所以，从大的发展前景来看，人工智能相关领域的发展前景还是非常广阔的。

第二：产业互联网的发展必然会带动人工智能的发展。互联网当前正在从消费互联网向产业互联网发展，产业互联网将综合应用物联网、大数据和人工智能等相关技术来赋能广大传统行业，人工智能作为重要的技术之一，必然会在产业互联网发展的过程中释放出大量的就业岗位。

第三：人工智能技术将成为职场人的必备技能之一。随着智能体逐渐走进生产环境，未来职场人在工作过程中将会频繁的与大量的智能体进行交流和合作，这对于职场人提出了新的要求，就是需要掌握人工智能的相关技术。从这个角度来看，未来掌握人工智能技术将成为一个必然的趋势，相关技能的教育市场也会迎来巨大的发展机会。

有一定的事实证明，Python语言更适合初学者，Python语言并不会让初学者感到晦涩，它突破了传统程序语言入门困难的语法屏障，初学者在学习Python的同时，还能够锻炼自己的逻辑思维，同时Python也是入门人工智能的首选语言。

学习编程并非那么容易，有的人可能看完了Python语法觉得特别简单，但再往后看就懵了，因为到后期发现并不能学以致用，理论结合项目才是学好一门编程语言的关键。可以选择报班入门，一般在2W左右，根据自己的实际需要实地了解，可以先在试听之后，再选择适合自己的。

人工智能技术关系到人工智能产品是否可以顺利应用到我们的生活场景中。在人工智能领域，它普遍包含了机器学习、知识图谱、自然语言处理、人机交互、计算机视觉、生物特征识别、AR/VR七个关键技术。

一、机器学习

机器学习(MachineLearning)是一门涉及统计学、系统辨识、逼近理论、神经网络、优化理论、计算机科学、脑科学等诸多领域的交叉学科，研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能，是人工智能技术的核心。基于数据的机器学习是现代智能技术中的重要方法之一，研究从观测数据(样本)出发寻找规律，利用这些规律对未来数据或无法观测的数据进行预测。根据学习模式、学习方法以及算法的不同，机器学习存在不同的分类方法。

根据学习模式将机器学习分类为监督学习、无监督学习和强化学习等。

根据学习方法可以将机器学习分为传统机器学习和深度学习。

二、知识图谱

知识图谱本质上是结构化的语义知识库，是一种由节点和边组成的图数据结构，以符号形式描述物理世界中的概念及其相互关系，其基本组成单位是“实体—关系—实体”三元组，以及实体及其相关“属性—值”对。不同实体之间通过关系相互联结，构成网状的知识结构。在知识图谱中，每个节点表示现实世界的“实体”，每条边为实体与实体之间的“关系”。通俗地讲，知识图谱就是把所有不同种类的信息连接在一起而得到的一个关系网络，提供了从“关系”的角度去分析问题的能力。

知识图谱可用于反欺诈、不一致性验证、组团欺诈等公共安全保障领域，需要用到异常分析、静态分析、动态分析等数据挖掘方法。特别地，知识图谱在搜索引擎、可视化展示和精准营销方面有很大的优势，已成为业界的热门工具。但是，知识图谱的发展还有很大的挑战，如数据的噪声问题，即数据本身有错误或者数据存在冗余。随着知识图谱应用的不断深入，还有一系列关键技术需要突破。

三、自然语言处理

自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向，研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法，涉及的领域较多，主要包括机器翻译、机器阅读理解和问答系统等。

机器翻译

机器翻译技术是指利用计算机技术实现从一种自然语言到另外一种自然语言的翻译过程。基于统计的机器翻译方法突破了之前基于规则和实例翻译方法的局限性，翻译性能取得巨大提升。基于深度神经网络的机器翻译在日常口语等一些场景的成功应用已经显现出了巨大的潜力。随着上下文的语境表征和知识逻辑推理能力的发展，自然语言知识图谱不断扩充，机器翻译将会在多轮对话翻译及篇章翻译等领域取得更大进展。

语义理解

语义理解技术是指利用计算机技术实现对文本篇章的理解，并且回答与篇章相关问题的过程。语义理解更注重于对上下文的理解以及对答案精准程度的把控。随着MCTest数据集的发布，语义理解受到更多关注，取得了快速发展，相关数据集和对应的神经网络模型层出不穷。语义理解技术将在智能客服、产品自动问答等相关领域发挥重要作用，进一步提高问答与对话系统的精度。

问答系统

问答系统分为开放领域的对话系统和特定领域的问答系统。问答系统技术是指让计算机像人类一样用自然语言与人交流的技术。人们可以向问答系统提交用自然语言表达的问题，系统会返回关联性较高的答案。尽管问答系统目前已经有了不少应用产品出现，但大多是在实际信息服务系统和智能手机助手等领域中的应用，在问答系统鲁棒性方面仍然存在着问题和挑战。

自然语言处理面临四大挑战：

一是在词法、句法、语义、语用和语音等不同层面存在不确定性;

二是新的词汇、术语、语义和语法导致未知语言现象的不可预测性;

三是数据资源的不充分使其难以覆盖复杂的语言现象;

四是语义知识的模糊性和错综复杂的关联性难以用简单的数学模型描述，语义计算需要参数庞大的非线性计算

四、人机交互

人机交互主要研究人和计算机之间的信息交换，主要包括人到计算机和计算机到人的两部分信息交换，是人工智能领域的重要的外围技术。人机交互是与认知心理学、人机工程学、多媒体技术、虚拟现实技术等密切相关的综合学科。传统的人与计算机之间的信息交换主要依靠交互设备进行，主要包括键盘、鼠标、 *** 纵杆、数据服装、眼动跟踪器、位置跟踪器、数据手套、压力笔等输入设备，以及打印机、绘图仪、显示器、头盔式显示器、音箱等输出设备。人机交互技术除了传统的基本交互和图形交互外，还包括语音交互、情感交互、体感交互及脑机交互等技术。

五、计算机视觉

计算机视觉是使用计算机模仿人类视觉系统的科学，让计算机拥有类似人类提取、处理、理解和分析图像以及图像序列的能力。自动驾驶、机器人、智能医疗等领域均需要通过计算机视觉技术从视觉信号中提取并处理信息。近来随着深度学习的发展，预处理、特征提取与算法处理渐渐融合，形成端到端的人工智能算法技术。根据解决的问题，计算机视觉可分为计算成像学、图像理解、三维视觉、动态视觉和视频编解码五大类。

目前，计算机视觉技术发展迅速，已具备初步的产业规模。未来计算机视觉技术的发展主要面临以下挑战：

一是如何在不同的应用领域和其他技术更好的结合，计算机视觉在解决某些问题时可以广泛利用大数据，已经逐渐成熟并且可以超过人类，而在某些问题上却无法达到很高的精度;

二是如何降低计算机视觉算法的开发时间和人力成本，目前计算机视觉算法需要大量的数据与人工标注，需要较长的研发周期以达到应用领域所要求的精度与耗时;

三是如何加快新型算法的设计开发，随着新的成像硬件与人工智能芯片的出现，针对不同芯片与数据采集设备的计算机视觉算法的设计与开发也是挑战之一。

六、生物特征识别

生物特征识别技术是指通过个体生理特征或行为特征对个体身份进行识别认证的技术。从应用流程看，生物特征识别通常分为注册和识别两个阶段。注册阶段通过传感器对人体的生物表征信息进行采集，如利用图像传感器对指纹和人脸等光学信息、麦克风对说话声等声学信息进行采集，利用数据预处理以及特征提取技术对采集的数据进行处理，得到相应的特征进行存储。

识别过程采用与注册过程一致的信息采集方式对待识别人进行信息采集、数据预处理和特征提取，然后将提取的特征与存储的特征进行比对分析，完成识别。从应用任务看，生物特征识别一般分为辨认与确认两种任务，辨认是指从存储库中确定待识别人身份的过程，是一对多的问题;确认是指将待识别人信息与存储库中特定单人信息进行比对，确定身份的过程，是一对一的问题。

生物特征识别技术涉及的内容十分广泛，包括指纹、掌纹、人脸、虹膜、指静脉、声纹、步态等多种生物特征，其识别过程涉及到图像处理、计算机视觉、语音识别、机器学习等多项技术。目前生物特征识别作为重要的智能化身份认证技术，在金融、公共安全、教育、交通等领域得到广泛的应用。

七、VR/AR

虚拟现实(VR)/增强现实(AR)是以计算机为核心的新型视听技术。结合相关科学技术，在一定范围内生成与真实环境在视觉、听觉、触感等方面高度近似的数字化环境。用户借助必要的装备与数字化环境中的对象进行交互，相互影响，获得近似真实环境的感受和体验，通过显示设备、跟踪定位设备、触力觉交互设备、数据获取设备、专用芯片等实现。

虚拟现实/增强现实从技术特征角度，按照不同处理阶段，可以分为获取与建模技术、分析与利用技术、交换与分发技术、展示与交互技术以及技术标准与评价体系五个方面。获取与建模技术研究如何把物理世界或者人类的创意进行数字化和模型化，难点是三维物理世界的数字化和模型化技术;分析与利用技术重点研究对数字内容进行分析、理解、搜索和知识化方法，其难点是在于内容的语义表示和分析;交换与分发技术主要强调各种网络环境下大规模的数字化内容流通、转换、集成和面向不同终端用户的个性化服务等，其核心是开放的内容交换和版权管理技术;展示与交换技术重点研究符合人类习惯数字内容的各种显示技术及交互方法，以期提高人对复杂信息的认知能力，其难点在于建立自然和谐的人机交互环境;标准与评价体系重点研究虚拟现实/增强现实基础资源、内容编目、信源编码等的规范标准以及相应的评估技术。

目前虚拟现实/增强现实面临的挑战主要体现在智能获取、普适设备、自由交互和感知融合四个方面。在硬件平台与装置、核心芯片与器件、软件平台与工具、相关标准与规范等方面存在一系列科学技术问题。总体来说虚拟现实/增强现实呈现虚拟现实系统智能化、虚实环境对象无缝融合、自然交互全方位与舒适化的发展趋势

这个问题在于你如何理解这两个概念。

目前国内对物理网的定义，源自十二五规划，即：通过射频识别（RFID）、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备，按约定的协议，把任何物品与互联网相连接，进行信息交换和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络概念。该定义并没能够描绘出具体的物联网形态，而是对相关技术集的和应用进行了描述。这就如同问：互联网是什么？回答者说：互联网是通过路由器、服务器、海底电缆、计算机、交换机等信息传输设备，按照约定的协议，把全球各地的计算机相互连接，进行信息交换和通信，以实现信息远程传输、交换、计算和应用的一种网络概念。那这么说，我们很难理解什么是互联网。相比之下，我们理解的互联网可能就是Web20，是我们浏览器中看到的网络世界。

因此，对于物联网和人工智能的关系，我觉得需要从物联网的未来发展可能性和人工智能的未来去理解。

这样一来，两者之间的关系是非常密切的。在这里，我仅把人工智能理解为信息处理的高级中介。

在物联网时代一个显著的特征就是大数据时代的到来。很显然，要想处理好这些信息，进行筛选、、数据挖掘等任务，单靠人是不行的。而现有的数据库系统其固有的弊端又对这些信息的处理能力有限，包括现有的计算方式和软件能力也限制了信息的过滤能力。而人工智能的目标就在于为人们提供能够有所超越的信息处理能力，提高信息采集和应用的效率。

对于人工智能，其也经历了计算主义到联结主义的变迁，自身也在不断的完善过程中。

因而，物联网与人工智能之间的，本应当是非常密切的。问题只是在于你如何看待：人工智能。如果你将日常的计算机视为一种人工智能的低级形态，那么两者之间已经建立了密切的，问题只是在于，现有的这种能力与需求非常不匹配，因而不是我们所指的“人工智能”的方向和含义。

在未来，物联网的广泛应用达到一定的阶段，人工智能就是物联网顶层数据处理的中心、就像很多科幻**的故事一样。在**《我，机器人》、《夺命》、《鹰眼》以及《云图》的作者米切尔的小说《幽灵代笔》之中，都存在这类想象，只不过，大多处于悲观。即一台超级人工智能的电脑，借助普遍存在的物联网络，控制，影响人类。

因此，我认为，两者的是非常密切的。但是这种，需要放在很远的未来来看。在现阶段，两者都像是隔着一层纸的不同领域的研究。

希望对你有帮助。

实在不行换一个 或者在硬之城上面找找这个型号的资料

IT：

互联网技术定义：互联网技术指在计算机技术的基础上开发建立的一种信息技术，直译：internet

Technology；简称：IT。

AI：

人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。

共同点和区别：

IT行业是信息技术产业，运用信息手段和技术，收集、整理、储存、传递信息情报，提供信息服务，并提供相应的信息手段、信息技术等服务的产业。信息技术产业包含：从事信息的生产、流通和销售信息以及利用信息提供服务的产业部门。

人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能依托信息产业，信息产业推动人工智能在各行业的应用。各行业在信息技术的基础上，增加人工智能的要求。

童鞋你好！计算机科学与技术相对物联网来说是基础学科，它是传统的专业。目前都比较成熟了，包括人才，教学，技术，软硬件等。物联网是以计算机科学为基础，包括网络、电子、射频、感应、无线、人工智能、条码、云计算、自动化、嵌入式等技术为一体的综合性技术及应用，它要让孤立的物品(冰箱、汽车、设备、家具、货品等等）接入网络世界，让它们之间能相互交流、让我们可以通过软件系统 *** 纵himer、让himer鲜活起来。物联网的基础就是计算机科学与技术，学习物联网必然要学习到计算机科学与技术。科技创新改变生活，物联网以及延伸的人工智能必将为未来带来自便利的美好生活。人类总是在追求自便利的美好生活，物联网很有前瞻性。下一波的IT浪潮就是云计算、物联网、人工智能、生物技术。目前物联网是新新事物，教学资源紧张是正常的，新新事物风险和机遇并存。请相信机遇的东西确实是过了这个村，没了这个店，物联网目前就像初期的计算机专业一样，等它成熟了，等你看到它的发展了，那时候你就落后，只能在前人后面捡烟头。好好把握机会，目前物联网处于发展初期，等你学成刚好是大展拳脚的好时机！请特别关注：1、智能家居2、智能交通3、智能医疗4、智能电网5、智能物流6、智能农业7、智能电力8、智能工业9、质量追溯～~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~～来自:广州溯源—物联网、云计算、人工智能---构建绿色未来

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