¿Qué puedo hacer después de graduarme en Inteligencia Artificial?
Los trabajos que la inteligencia artificial puede realizar después de graduarse se resumen y analizan en las cinco ocupaciones principales.
1. Ingeniero de algoritmos. El ingeniero de algoritmos es un puesto relativamente de alto nivel.
Requisitos profesionales: informática, electrónica, comunicaciones, matemáticas y otras especialidades relacionadas. >Cualificaciones académicas Requisitos: Licenciatura o superior, la mayoría son maestría o superior;
Requisitos de idioma: dominio del inglés, básicamente capaz de leer libros y publicaciones periódicas profesionales extranjeros;
Debe dominar Conocimientos relacionados con la informática, dominio del uso de herramientas de simulación MATLAB, etc., deben conocer un lenguaje de programación.
Las principales direcciones de investigación de los ingenieros de algoritmos son los ingenieros de algoritmos de video, los ingenieros de algoritmos de procesamiento de imágenes, los ingenieros de algoritmos de audio, los ingenieros de algoritmos de banda base de comunicación y los ingenieros de algoritmos de señal.
2. Minero de datos. Un ingeniero de minería de datos es un tipo de ingeniero de datos (Datician['det?n]). Generalmente se refiere a profesionales técnicos y de ingeniería que utilizan algoritmos para buscar conocimientos ocultos en grandes cantidades de datos. Este conocimiento se puede utilizar para hacer que la toma de decisiones empresariales sea inteligente y automatizada, permitiendo así a las empresas mejorar la eficiencia del trabajo y reducir la posibilidad de tomar decisiones equivocadas, a fin de seguir siendo invencibles en una competencia feroz.
3. Ingeniero de reconocimiento de imágenes. El reconocimiento de imágenes se refiere a la tecnología de usar computadoras para procesar, analizar y comprender imágenes para identificar objetivos y objetos en varios modos. solicitud. En esta etapa, la tecnología de reconocimiento de imágenes generalmente se divide en reconocimiento facial y reconocimiento de productos. El reconocimiento facial se utiliza principalmente en la inspección de seguridad, la verificación de identidad y el reconocimiento de productos móviles se utiliza principalmente en el proceso de circulación de productos, especialmente en estantes no tripulados y gabinetes minoristas inteligentes; , etc. ¿Campo minorista no tripulado?
El proceso tradicional de reconocimiento de imágenes se divide en cuatro pasos: adquisición de imágenes → preprocesamiento de imágenes → extracción de características → reconocimiento de imágenes. El software de reconocimiento de imágenes está representado en el extranjero por Cognex, etc., y en el país por Map Intelligence, Haishen Technology, etc. Además, en geografía, se refiere a la tecnología de clasificación de imágenes de teledetección.
4. Ingeniero de procesamiento del lenguaje natural. El procesamiento del lenguaje natural es una dirección importante en el campo de la informática y la inteligencia artificial. Estudia diversas teorías y métodos que permiten una comunicación efectiva entre humanos y computadoras utilizando el lenguaje natural. El procesamiento del lenguaje natural es una ciencia que integra la lingüística, la informática y las matemáticas. Por lo tanto, la investigación en este campo involucrará el lenguaje natural, es decir, el lenguaje que las personas usan todos los días, por lo que está muy relacionado con el estudio de la lingüística, pero existen diferencias importantes. El procesamiento del lenguaje natural no es el estudio general del lenguaje natural, sino el desarrollo de sistemas informáticos que puedan realizar eficazmente la comunicación en lenguaje natural, especialmente los sistemas de software. Por tanto forma parte de la informática.
El procesamiento del lenguaje natural (PNL) es un campo de la informática, la inteligencia artificial y la lingüística que se centra en la interacción entre las computadoras y el lenguaje humano (natural).
5. Ingeniero en reconocimiento de lenguaje, el reconocimiento de voz es una materia interdisciplinaria. En las últimas dos décadas, la tecnología de reconocimiento de voz ha logrado avances significativos y ha comenzado a pasar del laboratorio al mercado. Se espera que en los próximos 10 años, la tecnología de reconocimiento de voz ingrese a diversos campos como la industria, los electrodomésticos, las comunicaciones, la electrónica automotriz, la atención médica, los servicios domésticos y la electrónica de consumo. La aplicación de las máquinas de dictado con reconocimiento de voz en algunos campos fue calificada por la prensa estadounidense como uno de los diez acontecimientos más importantes en el desarrollo informático en 1997. Muchos expertos creen que la tecnología de reconocimiento de voz es una de las diez tecnologías de desarrollo tecnológico más importantes en el campo de la tecnología de la información entre 2000 y 2010. Los campos involucrados en la tecnología de reconocimiento de voz incluyen: procesamiento de señales, reconocimiento de patrones, teoría de la probabilidad y teoría de la información, mecanismo de vocalización y mecanismo de audición, inteligencia artificial, etc.
Consejos básicos de aprendizaje y entrevistas sobre inteligencia artificial