人工智能与数据挖掘(人工智能与数据挖掘方向)

 

AI人工智能是高薪领域，在国内平均50-60万年薪，级别高的能达到100万+，很多同学想转人工智能岗位，但又不知道自己应该选哪些方向。

人工智能产业划分为三层，分别是基础层、技术层和应用层，常见的机器学习、自然语言处理、语音识别等都属于技术层。不管是哪一层，所有方向都有一个共同的目的，就是企图产出一种类人的智能机器。任何一种类别的人工智能都要通过对人的意识和思维信息处理过程进行研究，模拟出像人那样思考，或者像人一样行动的智能产品。

人工智能的基础层，就相当于建筑的地基，是至关重要的，基础层主要包括数据、芯片和算法三个方面，技术层主要是应用技术提供方，应用层大多是技术使用者，这三者形成一个完整的产业链，并相互促进。不过在现实中就没有区分得那么明显了，一些大公司自己既是技术提供方，同时也是技术使用者。比如阿里巴巴既是云计算的供应商，同时也是云计算的使用方。

基础层方面，中国的实力还比较薄弱，尤其是芯片领域，玩家多为创业公司，而美国在这一领域多为英伟达、英特尔等重量级玩家，同时创业公司也层出不穷；在基础技术框架领域，国外有Google、微软、Facebook、亚马逊等，国内有百度、腾讯、阿里巴巴等；在数据领域，很多互联网公司本身就积累了海量数据，不过这些商业数据一般不会对外共享，而且这些公司也对标注处理后的有效数据存在需求，因此市场上存在第三方数据提供商，国内以海天瑞声为代表，美国则以CrowdFlower为代表。

如果你对数据敏感，你可以考虑数据挖掘技术，它也是人工智能的一个重要的方向，这种技术的原理是用计算机进行数据分析，然后进行人性化的推荐和预测。比如，我们电脑上的广告是根据我们日常浏览网页的兴趣进行推荐的，微博上、网站上最显眼的也是我们最感兴趣的内容，这些都是计算机分析而得出的。本质上，这种技术发挥的功效与人类的思考是相类似的，虽不能完全对等，但现在也能够达到很好的辅助效果。

技术层主要分为三个领域：机器学习、语音识别和自然语言处理、以及计算机视觉。其中除了BAT等大玩家之外，语音识别和自然语言处理领域的代表公司有科大讯飞、云知声等，计算机视觉领域的代表公司有商汤科技、旷视科技、依图科技等。

互联网小常识：IEEE802局域网参考模型对应于OSI参考模型的数据链路层和物理层。但是将数据链路层拆分为LLC（逻辑链路控制子层）和MAC（介质访问控制子层）。

计算机视觉，是人工智能的一大方向，我们所熟悉的图像识别、视频识别、人脸识别都离不开计算机视觉技术。计算机视觉的精髓是教会计算机如何去"看"，也就是说，计算机视觉人工智能所要达到的终极目标是用摄影机和电脑替代我们人类的肉眼，这样识别出的图像或者测量出的数据会更准确。

又或者，你可以选择自然语言处理技术，包括机器翻译、语音识别等等。其中语音识别是最核心、普及程度最高的一种自然语言处理技术。语音识别技术是将人语音当中的词汇内容识别出来，通过技术手段，转换为计算机可读取的内容。通俗点来说，就是要让机器学会听人话，让计算机做我们的耳朵。

互联网小常识：安装DNS服务时，根DNS服务器会被自动加到系统中。使用”nslookup“对DNS服务器进行测试，如果仅测试域名到地址的转换功能使用ping域名命令即可。

除了基础层和技术层，你还可以选择应用层。也就是，将别人研发出来的技术应用到各个领域，各个岗位上。在AI应用领域，中国呈现出爆发的趋势，目前主要集中在安防、金融、医疗、教育、零售、机器人以及智能驾驶等领域，比如安防中的大华公司，金融里的蚂蚁金服，零售中的京东、抖音带货等等，此外还有无人驾驶技术，它们都属于人工智能的应用层。

总的来说，人工智能方向主要分为基础层、技术层和应用层，不论是哪一个方向，它们都同样重要，都是人工智能领域中不可或缺的部分，大家根据自己的兴趣选择方向即可。simplilearn圣普伦提供AI人工智能学习课程，课程包括58小时的应用学习、互动实验室、4个实践项目和指导，通过圣普伦机器学习认证培训，你将会掌握机器学习认证考试所需的机器学习知识，比如数据预处理、监督学习和无监督学习、时间序列建模、回归以及文本挖掘等核心技术，为人工智能职业生涯打下坚实基础。

互联网小常识：IEEE802.11b运作模式基本分为两种：点对点模式（ad hoc，无线网卡与无线网卡之间的通信方式，最多256台），基本模式（无线网络规模扩充或无线和有线网络并存时的通信方式，是802.11b最常用的工作模式，最多1024台）。

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