2021人才需求(2020年人才需求量)
人工智能:21世纪科学与工程领域最流行的就业术语。
近两年,我们收到的来自北美理工科学生家长的询问最多都与“人工智能”有关。众所周知,人工智能是当前最热门、前景广阔的行业。从尖端科技公司到努力创新的传统行业,几乎所有人都想抓住这个新风口。为什么人工智能领域的工作如此热门?原因有二:
1、超高薪资:根据http://Indeed.com的数据,“机器学习工程师”的平均年薪已达到14.6万美元。硅谷和匹兹堡这两个人工智能就业热门地区的平均年薪已超过16万美元。
2、人才缺口大:过去几年,人工智能人才的需求持续增长。美国最大的职业社交网站LinkedIn显示,2016年至2019年,人工智能和机器学习相关人才的需求平均增长74%。到2030年,人工智能技术将增加15.7万亿美元的产值。对世界的商业价值。
你真的了解人工智能领域的体系和分支吗?
人工智能有很多分支,包括深度学习、机器学习、图像处理、图像识别、语音识别、机器视觉、算法工程、自然语言处理、语义识别、声纹识别、NLP、神经网络、自动驾驶、数据挖掘等。计算机视觉、搜索引擎……它们之间有什么关系?
人工智能产业链可分为三层:
1)基础层:包括硬件存储、计算机资源、数据资源、GPU芯片、云计算平台、传感器、数据、算法、模型平台等;
2)技术层:包括感知智能算法、认知智能算法、自然语言处理、语音识别、图像识别等;
3)应用层:包括硬件产品和软件及服务。硬件包括无人机、机器人和智能硬件。软件及服务包括语音输入法、虚拟助手、自动驾驶、智能安防等。
人工智能技术新进展:共情表达和语音识别实现读心术
以上60个关键词中的每一个都足以衍生出一个产业领域,带动巨大的发展机遇。人工智能技术的发展分为三个阶段。前两个阶段是:计算智能和感知智能,现在已经进入第三阶段——认知智能。
认知智能:语言、知识、推理。这涉及到NLP(自然语言处理)和NLU(自然语言理解),也是最难的。如果这方面没有突破,机器人就很难实现真正的智能化。
因此,NLP领域成为人工智能技术发展的新焦点,涌现出许多新技术和创新公司。例如,卡内基梅隆大学孵化的一家科技公司开发了多模态共情交互系统MEVA(MultimodalEmpatheticVirtualAgent)。该技术超越了现有的语音助手,如Siri、Alexa等;这些语音处理基于基于事实数据训练的NLP模型。MEVA系统以多种格式(视频、语音、文本内容等)数据作为输入,利用模型让机器具备共情能力,智能组织反馈内容和表达方式,为各领域和应用场景提供AI(如教育、心理咨询、培训、服务行业)应用开辟了各种新的可能性。
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