研究学习人工智能的必备条件
作为一个初学者，如果想要研究或学习人工智能，这里有一些基本的条件需要满足。
- 对数学具有一定基础，包括微积分、统计学和概率论。
- 在Java或Python等编程语言方面有丰富的经验。
- 在理解和编写算法方面有一定基础。
- 有很强的数据分析能力。
- 大量的离散数学知识。
- 学习机器学习的意愿。
人工智能在商业中的应用
人工智能确实有潜力改变许多行业，并且已经有许多应用实例。所有这些不同的行业和应用实例的共同点是，它们都是数据驱动的。同时，人工智能的核心就是一个高效的数据处理系统，所以很多行业都可以进行应用。比如：
医疗保健
- 管理：人工智能系统帮助完成日常的管理任务，以最大限度地减少人为错误和提高效率。通过NLP转录医学笔记，帮助构建患者信息，优化医生的阅读体验。
- 远程医疗：对于非紧急情况，患者可以联系医院的人工智能系统，分析他们的症状，输入他们的生命体征，并评估是否需要医疗护理。这就减少了医务人员的工作量，他们只需要处理关键的病例。
- 辅助诊断：通过计算机视觉和卷积神经网络，人工智能现在能够读取核磁共振扫描，以检查肿瘤和其他恶性细胞，速度比放射科医生更快，并且错误率大大降低。
- 机器人辅助手术：机器人有非常小的误差范围，可以连续24小时进行手术而不会筋疲力尽。由于它们的操作精度很高，所以它们的侵入性比传统方法要小，这可以减少患者在医院康复所需的时间。
- 生命体征监测：人体的健康状况是一个持续的过程，可以通过生命体征的水平体现出来，人工智能甚至在患者意识到之前就有可能预测健康波动。现在，随着可穿戴设备在大众市场上的普及，人体生命体征数据可以随时获取，因此现在已经开发出了很多生命体征检测的应用程序。
电子商务
- 产品推荐：当被问及人工智能的商业应用时，这通常是人们给出的第一个例子，这是因为人工智能已经在这个领域取得了巨大的成果。大多数大型电子商务公司都将人工智能技术应用到了产品推荐中，这使得他们的销售大幅提高。
- 聊天机器人：另一个著名的例子，就是人工智能聊天机器人在各个行业和各个网站的使用。这些聊天机器人可以在任何时段为客户提供服务。
- 过滤垃圾邮件和虚假评论：由于像亚马逊这样的网站收到的评论量很大，人类的眼睛不可能通过扫描这些评论来过滤掉恶意内容。通过NLP的强大功能，人工智能可以扫描这些评论中的可疑语句并将其过滤掉，从而获得更好的买家体验。
- 优化搜索：所有的电子商务都依赖于搜索引擎，用户通过搜索引擎搜索他们想要的，并且能够找到它。人工智能基于数千个参数优化搜索结果，以确保用户找到他们的目标产品。
- 供应链：人工智能被用来预测不同时间段不同产品的需求，以便他们能够管理库存以满足消费者需求。
人力资源
- 建立团队文化：人工智能被用来分析员工数据，并将他们安排在合适的团队中，根据他们的能力分配项目，收集关于工作场所的反馈，甚至试图预测他们是否即将离开公司。
- 招聘：通过NLP，人工智能可以在几秒钟内浏览数千份简历，并确定是否适合。这显然是有益的，因为它将没有任何人为错误或偏见，并将大大缩短招聘周期的长度。
人工智能在生活中的应用
- 谷歌的人工智能预测（例如：谷歌地图）
- 打车应用程序（例如：Uber、Lyft）
- 飞机自动驾驶仪
- 电子邮件垃圾邮件过滤器
- 自动填单
- 面部识别
- 搜索推荐
- 语音转文本
- 个人助理（例如：Siri、Alexa）
- 防诈骗
人工智能相关职业
事实上，在过去三年中，人工智能技术的需求翻了一番多。相关招聘职位增加了119%。今天，训练一个图像处理算法可以在几分钟内完成，而早些时候，同样的任务需要几个小时。企业都已经意识到人工智能技术的重要性和意义。但是与现有职位数量相比，缺乏具备必要技能的专业人员。因为在深入到人工智能领域之前，必须学习的一些技能包括贝叶斯网络和神经网络、计算机科学（编程经验）、物理学、机器人科学以及各种数学知识(如微积分和统计学)。
如果你有兴趣在人工智能领域发展，你应该了解在这个领域中各种各样的相关职业。
- 机器学习工程师
机器学习工程师的角色适合具有数据科学或相关应用研究背景的人。他/她还必须能够对多种编程语言有一定的理解。他/她应该能够在处理大量数据集时应用预测模型和利用NLP。熟悉Eclipse和IntelliJ等软件开发工具。
机器学习工程师主要负责为各种ML项目构建和管理平台。一名ML工程师的年薪中位数据说是114856美元。公司通常雇佣具有硕士学位并且对Java、Python和Scala有深入了解的专业人员。技能要求可能因公司而异。 - 数据科学家 利用ML和预测分析技术分析和解释大型数据集是数据科学家的主要任务之一。数据科学家还需要开发算法，以收集和清理数据进行分析。数据科学家的年薪中位数为120931美元，所需技能如下：
虽然所需的技能可能因公司而异，但大多数公司都需要具有计算机科学硕士或博士学位的专业人员。要想成为人工智能开发人员的数据科学家，计算机科学学位将是必须的。此外，还需要理解非结构化数据的能力，以及强大的分析和沟通技能，以方便与业务领导沟通发现的问题。
- Hive
- Hadoop
- MapReduce
- Pig
- Spark
- Python
- Scala
- SQL
- 商业智能开发人员
人工智能的职业生涯还包括商业智能（BI）开发人员的职位。这个角色的主要目标之一是分析复杂的数据集，帮助识别业务和市场趋势。一个商业智能开发人员的年薪中位数为92278美元。
BI开发人员的一些职责包括在云数据平台中设计、搭建和维护复杂的数据库。如果你对这个职位感兴趣，你必须有很强的技术和分析能力。你应该能够向不具备技术知识和解决技术问题能力的同事传达解决方案。BI开发人员必须拥有相关领域的学士学位。
所需专业技能包括数据挖掘、SQL使用、BI技术和数据仓库设计。 - 研究员/科学家
研究员/科学家是人工智能领域的领军人物之一。他应该是应用数学、深度学习、机器学习和计算统计学等多学科的专家。应聘者必须具备计算机感知、图像模型、强化学习和NLP方面的广泛知识。大多数公司都在寻找对并行计算、分布式计算、基准测试和机器学习有深入了解的人。
与数据科学家类似，研究员/科学家也应该拥有计算机科学的硕士或博士学位。据说年薪中位数为99809美元。 - 大数据工程师/架构师
在人工智能领域的各种工作中，大数据工程师/架构师的年薪中位数为151307美元，是薪酬最高的工作。它们在开发一个使业务系统能够相互通信和数据处理的生态系统中起着至关重要的作用。与数据科学家相比，大数据架构师或工程师通常被赋予在Spark和Hadoop上的大数据环境进行规划、设计和开发相关的任务。
大多公司希望雇佣那些在C++、java、Python和Scala等方面有相关经验的人。往往要求具备数据挖掘、数据可视化和数据迁移技能。
人工智能行业的职业发展趋势
过去几年，人工智能领域的工作岗位一直在稳步增加，在未来也将继续加速增长。57%的印度公司都在招聘相关的人才，以适应市场发展。平均来说，那些成功转型为人工智能行业从业者的人，薪水提高了60-70%。根据研究，对人工智能工作的需求增加了，但高效的劳动力却跟不上。根据世界经济论坛，到2020年，人工智能将创造1.33亿个就业岗位。
