人工智能工程師：神話與現實
已發表: 2018-05-08人工智能在它發現的相關領域迅速增長。從智能冰箱到自動駕駛汽車——一切都是複雜人工智能算法的結果。 誰對此負責？ 人工智能工程師。
人工智能被認為與機器學習相同，但實際上，後者是前者的子集。 人工智能是一個具有多種應用的廣泛領域，但也是最具挑戰性的工作領域之一。人工智能旨在賦予機器在幾乎所有方面模仿人類的能力——這比聽起來要困難得多。 機器本質上是愚蠢的設備，需要大量數據、計算能力和學習努力。 
最成功的 AI 專業人士通常具有共同的特徵，並且對機器的熱愛使他們能夠在職業生涯中蓬勃發展。 使用 AI 需要一個極具分析性和邏輯性的思維過程，以及以最具成本效益和效率的方式解決最具挑戰性的問題的能力。 人工智能工程師應該對技術創新有清晰的遠見，這些創新可以轉化為最先進的項目，讓企業保持競爭力。
人工智能：接管還是接管
此外，人工智能專家還需要具備設計、開發、維護、監控和修復其係統和程序所需的技術技能。 最後，人工智能專業人士必須精通以即使是非技術背景的人也能理解的方式翻譯技術含量高的信息。 他們需要與組織的其他部門合作，以產生最有洞察力的結果。
好吧，既然我們在人工智能工程師的工作角色上達成了一致，讓我們來看看任何人工智能專業人士必須具備的一些關鍵技能。
計算機科學和數學的基礎知識構成了大多數人工智能程序的支柱。 入門級職位至少需要學士學位，而需要監督、領導或行政職位的職位通常需要碩士學位或博士學位。
任何有抱負的 AI 工程師都應該熟悉：
- 各種級別的數學，包括概率、統計、代數和微積分。
- 貝葉斯網絡或圖形建模，包括神經網絡。
- 物理學、工程學和機器人學。
- 計算機科學、編程語言和編碼。
- 認知科學理論。
人工智能領域一直在不斷發展，並催生了這些人工智能開發人員/工程師一直致力於研究的各種新技術。 讓我們看看它們是什麼：
目錄
自然語言處理和文本分析
NLP 使用並支持文本分析。 NLP 通過統計方法幫助理解以自然語言表達的關於結構、情感、意圖和意義的任何句子。 NLP 在欺詐檢測和安全、廣泛的自動化助手（例如 Siri）以及用於挖掘非結構化數據的應用中得到了廣泛的應用。
自然語言理解初學者指南
虛擬代理
從簡單的聊天機器人到可以與人類無縫交互的高級系統，所有這一切都歸功於人工智能和人工智能工程師。 隨著組織意識到聊天機器人對客戶服務和支持的重要性，這些聊天機器人和虛擬代理的使用正在增加。
人工智能優化的硬件
隨著人工智能和相關技術的發展，硬件需要變得更加適應。 那是什麼意思？
圖形處理單元 (GPU) 和專門為高效運行面向 AI 的計算作業而設計和開發的設備。 它們對深度學習應用程序產生了巨大影響。 一些開發此類 GPU 的供應商包括 Cray、谷歌、IBM、英特爾和 Nvidia。
生物識別
生物識別技術處理人體物理方面的識別、測量和分析。 它允許人類和機器之間進行更自然的交互，處理與觸摸、看到、說話和識別肢體語言相關的交互。
深度學習平台
深度學習平台通過使用具有各種抽象層的高級神經網絡，將人工智能和機器學習提升到一個全新的水平。 該技術通過處理數據和創建有助於決策的模式來模仿人腦。
5 機器學習的突破性應用
現在，讓我們帶您了解一些神話和誤解——我們相信您也有其中的一些想法。 讓我們一起打敗他們！
誤區一：人工智能的思維方式與人一模一樣——它可以解決人類可以解決的所有問題。
人工智能中還沒有通用智能這樣的東西，也許我們也不需要它。 如果有的話，今天的人工智能更側重於教狐猴如何獲取食物，而不是讓黑猩猩自己解決問題。 大多數 AI 功能都是為特定目的而開發的，例如自然語言處理 (NLP)、圖像識別、搜索引擎、遊戲、預測或自動駕駛汽車的特定功能。 這通常會帶來比一般情報更高的商業價值。 專家總是比通才更受歡迎。
誤區二：人工智能與機器學習或深度學習是一回事。
人工智能經常被誤解為機器學習、深度學習甚至認知處理。 然而，事實是 ML 是 AI 的一部分，其中定期輸入數據來訓練機器。 就像我們之前提到的，人工智能比這更廣泛，並且形成了我們提到的技術的超集。
5 2018 年自然語言處理在企業中的應用
誤區三：人工智能工程師只需開發一次系統，然後它就會繼續自己學習。
要是！ 即使是人工智能的一個子集機器學習，也很難實施。 當然，還有更容易和更艱鉅的挑戰，但總的來說，讓這些算法滿足您的業務需求本身就是一項任務。 通常算法很容易理解，但挑戰在於為問題選擇正確的算法並以正確的方式將數據呈現給算法。 這需要對問題有全面的了解，並對算法和模型的能力和約束有透徹的了解。 更複雜的是，機器需要正確數量的訓練才能獲得人工智能。
這種訓練需要盡可能純淨的準確數據。 此外，用於訓練的數據非常動態，如果沒有在正確的時間使用，就會變得陳舊。 因此，人工智能工程師還需要在他們的系統上進行一次又一次的迭代，以確保它與這樣的動態數據無縫協作。
誤區四：人工智能算法可以神奇地創建智能係統。 輸入的數據質量與人工智能無關。
人工智能絕不是“加載並運行”。 如果您擁有極其廣泛或未經處理的數據，人工智能將不會有太大幫助。 這樣的數據對於任何系統來說都是不可消化的，並且經常會導致錯誤的結果。 AI 工程師需要仔細管理數據並確保其具有最高質量，而不是攝取任何東西。 算法只不過是一個程序，而程序需要數據才能工作。 數據越好，結果就越好。
誤區五：人工智能是一個非常新的領域。
約翰麥卡錫早在 1956 年就創造了“人工智能”一詞，然後繼續定義該領域超過 5 年。 因此，儘管人工智能的概念並不新鮮，但它在當今世界上更為普遍。
數據科學、機器學習和大數據之間的區別！
啊! 這就是圍繞人工智能工程師的神話。 如果您聽說過更多這樣的神話，請告訴我們，我們也會幫助您打破它！ 我們會和其他流言終結者一起回來。
從世界頂級大學學習 ML 課程。 獲得碩士、Executive PGP 或高級證書課程以加快您的職業生涯。
