关于AI，你需要知道一下基本知识
最近两年，人工智能（AI）成为头条新闻。这些新闻报道引发了关于计算机占领世界的普遍笑话，但是将AI视为职业领域并没有什么可笑的。只是，这样的事实十分之九的美国人使用AI以某种形式每天另一个服务证明，这是一个可行的职业选择。
在Simplilearn的炉边聊天中，Simplilearn的首席产品官Anand Narayanan和大数据专家兼Simplilearn的顾问委员会成员Ronald Van Loon讨论了AI和机器学习作为职业领域的未来。他们研究了特定的可用工作类型以及获得这些工作所需的培训。您可以通过单击下面的链接观看录音，也可以继续阅读以查看所涵盖的一些要点的总结。
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AI职业前景
由于最近的创新已经成为头条新闻，因此AI越来越受到关注，尽管Alexa出乎意料地大笑。但是由于一段时间以来，人工智能一直是一个不错的职业选择，因为该技术在各行各业中的应用越来越广泛，并且需要受过训练的专业人员来完成这一增长所创造的工作。权威人士预测，到2020年，人工智能将创造近230万个工作岗位。但是，还预测，这项技术将消灭170万个工作岗位，从而在全球范围内创造约50万个新工作岗位。此外，人工智能提供了许多独特而可行的职业机会。从娱乐到交通，几乎所有行业都使用AI，但我们仍然需要合格，熟练的专业人员。
人工智能和机器学习的解释
如果您是该领域的新手，您可能会想知道，那么什么是人工智能？人工智能是我们制造智能机器的方式。该软件的学习方式类似于人类的学习方式，模仿了人类的学习方式，因此它可以为我们接替我们的某些工作，并以比人类以往更好和更快的速度完成其他工作。机器学习是AI的子集，因此有时当我们描述AI时，我们是在描述机器学习，这是AI学习的过程。
在机器学习中，算法使用一组训练数据来使计算机能够学习执行未编程的操作。机器学习为我们提供了增强人类能力的技术。
人工智能具有广泛的优势。人和公司都将从AI中受益。消费者每天都使用AI通过导航和乘车共享应用程序（例如智能家居设备或个人助手）或流媒体服务来找到目的地。企业可以使用AI评估风险并定义机会，降低成本并促进研究和创新。
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人工智能的三个主要阶段
人工智能正在迅速发展，这就是人工智能事业提供如此巨大潜力的原因之一。随着技术的发展，学习会不断提高。Van Loon将AI和机器学习开发的三个阶段描述如下：
第一阶段是机器学习-机器学习由智能系统组成，这些系统使用算法从经验中学习。
第二阶段是机器智能-我们目前的AI技术现在驻留在这里。在此阶段，机器会基于错误的算法学习经验。它是机器学习的一种进化形式，具有改进的认知能力。
第三阶段是机器意识-这是系统无需任何外部数据即可从经验中进行自我学习的时候。Siri是机器意识的一个例子。
机器学习的子集
除了开发可带来新功能的机器学习外，我们还在机器学习领域内有子集，每个子集为那些对AI事业感兴趣的人提供了一个潜在的专业领域。
神经网络
神经网络是教计算机如何通过对信息进行分类进行思考和学习的不可或缺的部分，类似于人类的学习方式。例如，借助神经网络，该软件可以学习识别图像。机器还可以基于数据输入以高精度进行预测和决策。
自然语言处理（NLP）
自然语言处理使机器能够理解人类语言。随着这种情况的发展，机器将学会以人类听众可以理解的方式做出响应。将来，这将极大地改变我们与所有计算机交互的方式。
深度学习
深度学习是智能自动化的最前沿。它着重于机器学习工具，并通过决策来部署它们以解决问题。借助深度学习，数据将通过神经网络进行处理，从而更加接近我们作为人类的思维方式。深度学习可以应用于图像，文本和语音，以得出模仿人类决策的结论。
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当前使用AI的行业
在网络研讨会期间，许多观众问题都围绕着当前正在使用AI的公司展开，因此雇用了熟练的AI专业人士。答案是，人工智能正在许多不同行业中用于许多类型的应用程序中。
自动驾驶汽车可能是AI的最著名用法。预测性维护是AI的另一部分，可以预测何时需要维护，以便可以主动进行维护，从而节省大量成本。AI用于交通运输，例如火车时刻表，并帮助Uber驾驶员导航路线。智慧城市使用AI来提高能源效率，减少犯罪并提高安全性。如今，AI的许多应用是无数的，并且数量一直在增长。
许多大品牌已经在使用AI，包括IBM，亚马逊，微软和埃森哲。所有这些都大规模地应用了机器学习并推动了创新。未来，越来越多的行业将使用人工智能和机器学习，推动就业市场的巨大增长。但是，Van Loon指出，您不必为一家较大的公司工作而从事AI或机器学习。所有类型的行业都朝着这项技术迈进，包括交通运输，制造业，能源，农业和金融。
如何开始使用AI
如果您对这个职业领域感兴趣，并且想知道如何上手，Van Loon介绍了三种不同类型的专业人员的学习途径。那些刚接触该领域的人，程序员以及已经在数据科学领域工作的人。他还指出，各个行业需要不同的技能，但是在解决所需的数学和计算技能之前，所有在AI中工作的人都应具有出色的沟通技能。
对于那些刚接触该领域的人，Van Loon建议从数学开始，并学习各种机器学习课程。此外，想要进入AI的人应该具备强大的计算机技能以及C ++等编程技能，并且对算法有所了解。您还应该用一般的商业知识来补充这种教育。最重要的是，请确保您获得的任何培训都是动手实践的。
如果您已经是程序员，并且想进入AI，则可以直接进入算法并开始编码。
为了让数据分析师或科学家更多地了解AI，Van Loon说您必须具备编程技能。为了跨越从数据科学家到机器学习的桥梁，您应该知道如何准备数据，并具有良好的沟通能力和业务知识，并且精通模型构建和可视化。要使AI工作需要很多团队成员，因此可以专注于许多领域。范·隆（Van Loon）建议，数据科学家应首先弄清楚您想做什么，然后再将其重点放在您的机器学习事业上。
无论您从哪里开始，都应计划在整个职业生涯中继续接受教育。正如Van Loon所说，人工智能永远不会停止学习，因此您也不会停止学习。
Narayanan指出Simplilearn提供了从基础到非常高级的学习途径，并通过培训来强调所需的关键动手学习。
人工智能的特定工作
尽管我们将AI和机器学习分为大类，但可用的工作更为准确。Van Loon在网络研讨会期间描述的一些工作包括：
机器学习研究人员
AI工程师
数据挖掘与分析
机器学习工程师
数据科学家
商业智能（BI）开发人员
人工智能的未来
当被问及AI的未来时，Van Loon回答说，发展的步伐使得很难预测未来。借助未来几年将看到的创新，我们甚至无法想象会出现什么发展，但是我们知道我们已经缺少训练有素的AI和机器学习专业人员。这种差距只会不断扩大，直到我们对人员进行培训并将其安置在数百万的AI工作中。如果您想成为这些专业人士之一，请获得认证，因为越早开始培训，您就越早开始在这个令人兴奋且瞬息万变的领域中工作。
随着对AI和机器学习的需求增加，组织要求专业人员具备对这些不断发展的技术和动手实践经验的全面了解。考虑到与生俱来的需求，Simplilearn 与IBM合作推出了普渡大学的AI和机器学习研究生课程，该课程将帮助您获得从Python，NLP，语音识别到高级深度学习等各种行业技能和技术的专业知识。该研究生课程将帮助您站在人群中，并在AI，机器学习和深度学习等蓬勃发展的领域中发展自己的职业。
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