人工智慧產品這麼火,國內有比較專業一點的智慧店可以體驗產品嗎

2022-09-25 00:30:00 字數 6718 閱讀 6175

1樓:匿名使用者

來,跟著我做

開啟手機,**京東什麼的,語音搜尋/ar搜尋.

開啟車,坐上去,語音問導航

去深圳過馬路,闖下紅燈

如果是蘋果手機,開啟問下siri

如果是iphone x,用臉解鎖下

如果是原生的安卓,也有類似的siri,微軟的也是一樣無聊去ibm找下ibm waston ,也是一樣的基本上,以上過程,你把目前全球市面上最好的人工智慧產品,全部體驗了遍。

2樓:不愛滾吧你

開啟手機,**京東什麼的,語音搜尋/ar搜尋.

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如果是原生的安卓,也有類似的siri,微軟的也是一樣無聊去ibm找下ibm waston ,也是一樣的

男生學啥技術好?人工智慧怎麼樣?

3樓:正方向教育

人工智慧是個博大精深的領域哦!其中會細化很多種方法,比如神經網路,專家系統等等,沒有人能同時研究這幾種方法並全部非常精通,因為這真的是太前沿太高深的學問了!我是做神經網路課題的,你可以先去圖書館借一本叫《人工智慧》的書,很厚,大開本,外文譯過來的,是我們那會的教科書,你可以先大致瞭解一下,另外看看自己到底對哪種智慧方法感興趣,之後可以再去看些那種方法方面的書籍。

能做的也就是這些了!

另外,給你句忠告,如果你打算研究生學習人工智慧,你最好做好繼續讀博的準備,否則就業前景不樂觀啊!因為這屬於理論研究領域,基本都是紙上談兵!現在的公司有幾個產品是人工只能的!

最多有點模糊控制罷了!

4樓:匿名使用者

人工智慧是發展方向,男生學這個技術挺好的,將來一定會有發展前途的。

5樓:小樂同學

學什麼專業,要看現下總流行的趨勢,當下最流行的當屬計算機專業,計算機專業工作起點高,發展空間大,現在it人才缺口非常大,就業機會多,薪資水平高

6樓:

目前學計算機 還是挺不錯的好就業,計算機分很多專業如平面設計,ui設計,網際網路營銷,電競,動漫,都是非常好就業的專業哦,選擇自己喜歡的專業

7樓:四川新華檸檬

人工智慧行業領域設計比較廣泛,學習難度比較大。當然工資相對比較高。

8樓:蝸牛阿雲

可以學計算機相關專業,

人工智慧是最近比較火的工作之一,

它也是與計算機相關的,

但是現在人工智慧未到成熟期,

所以,研究屬於表面層次,

如果真的想學人工智慧,

還是先學習計算機相關知識。

9樓:

前景很好

全球頂尖管理諮詢公司埃森哲於2023年釋出的《人工智慧:助力中國經濟增長》報告顯示,到2023年人工智慧有望推動中國勞動生產率提高27%。我國發布的《新一代人工智慧發展規劃》提出,到2023年人工智慧核心產業規模超過1萬億元,帶動相關產業規模超過10萬億元。

在我國未來的發展征程中,「智慧紅利」將有望彌補人口紅利的不足。

10樓:山東新華電腦

有很多的。比如:電子商務、軟體開發、ui設計、室內設計、

動漫設計這些都是很不錯的專業,就業前景都是非常好的。

11樓:

建議你學計算機技術,計算機的發展前景比較好,也比較好就業,

12樓:牛暄妍

目前,人工智慧是一個快速發展的領域,對人才的需求很大。和其他技術崗位相比,競爭低,工資相對高。所以現在是進入人工智慧領域的好時機。

研究還表明,三項技能以上的人才對企業更有吸引力,而且趨勢越來越明顯。所以it技術人員需要在掌握一門技術的同時掌握更多的技能!人工智慧人才目前處於明顯短缺狀態,這種狀況還存在擴大的趨勢。

當前社會技術環境下,需要兼顧紮實的專業技術和複合型背景的人才。在網際網路企業中,人工智慧的薪酬排在第三位,其中薪酬最高的是聲音識別方向的從業者。

13樓:江西新華電腦學院

中國人工智慧已經以雷霆萬鈞之勢衝進了我們的生活。除了智慧機器人,還有智慧家居、無人駕駛汽車、「刷臉」支付……人工智慧的爆發式發展離不開國家政策的大力支援。

2023年7月,***印發《新一代人工智慧發展規劃》,相關部門開始抓緊推進規劃的實施工作; 2023年10月,十九大將人工智慧正式寫進報告,在政策層面為國內ai產業發展提供了一項長期保障; 2023年11月,《新一代人工智慧發展規劃》啟動會上,首批4家國家創新平臺確立;2023年12月,工信部印發《促進新一代人工智慧產業發展三年行動計劃(2018-2023年)》,相當於「行動書」出臺。

14樓:小樂彤

可以從未來的就業來考慮這個問題,像是計算機類的,以後就業的機會相對就多一些

15樓:陝西新華電腦學校

人工智慧前景很好,中國正在產業升級,工業機器人和人工智慧方面都會是熱點,而且正好是在3~5年以後的時間。但是,也有一個問題大家要注意:

學習的難度比較高,要求你有創新的思維能力,高數中的微積分、數列等等必須得非常好,軟體程式設計(基礎的應用最廣泛的語言:c/c++)必須好,微電子(數位電路、低頻高頻類比電路、最主要的是嵌入式的程式設計能力)得學得好,還要有一定的機械設計能力(空間思維能力也重要)

16樓:石家莊萬通汽車學校

汽修前景是很可觀的,因為現在汽車發展非常快,但會修的人非常少,特別是修的好的人少,大家都到4s店去。所以說學這個前景很好的。但有一點要注意,一定要學精,前途無量!

17樓:安徽萬通小哥

選擇學習汽修不錯啊。目前隨著汽車家庭化的普及,汽車維修成為專業性很強的技術行業,而且現在的發展方向廣闊,社會需要更多的技術型人才,可以根據興趣選擇新能源等新興專業系統學習,專業院校既可以學到技術也能拿到學歷。

人工智慧未來發展趨勢有那些?

18樓:前瞻產業研究院

人工智慧是引領未來的戰略性技術,也成為了國際競爭的焦點。目前,我國人工智慧企業數量較多,截至2023年,我國共有2205家人工智慧企業。大多數企業主要在2012-2023年建立,並且大多企業主要分佈在北上廣等發達地區,北京為人工智慧企業主要的聚集地。

人工智慧企業多達兩千家

人工智慧是引領未來的戰略性技術,也成為了國際競爭的焦點。目前,我國人工智慧企業數量較多,據中國新一代人工智慧發展戰略研究院的統計資料顯示,截至2023年,我國共有2205家人工智慧企業。企業主要建立時間集中在2012-2023年間,其中2023年建立的人工智慧企業最多,佔到14.

36%。2023年之後,人工智慧相關企業建立熱度逐漸下降。

在早期,大部分企業不是人工智慧企業,大多是2023年之後通過自主研發和引進人工智慧技術進行轉型升級從而成為人工智慧企業,其中主要分為it/ict類企業和傳統產業企業兩類。

北京為人工智慧企業主要聚集地

從地域分佈來看,目前人工智慧企業主要分佈在京津冀、長江三角洲和珠江三角洲三大都市圈,佔比分別為31.02%,30.23%和26.

39%。京津冀、長三角、江三角憑藉地區科技創新和網際網路產業發展的優勢,在人工智慧產業發展中走在了全國的前列。

從省市分佈來看,我國人工智慧企業主要分佈在北京、廣東、上海、浙江、江蘇等發達地區。其中,北京佔比最高,達到29.73%;其次是廣東,佔比為26.

39%;上海佔比為14.07%;浙江和江蘇,佔比分別為8.81%和6.

56%。

在國內主要城市中,人工智慧企業主要分佈在北京、上海、深圳、廣州和杭州五大城市,其佔比分別為29.73%,14.07%,13.

99%、8.14%和7.56%。

可以看出,全國七成以上的人工智慧企業聚集在這五個城市中,北京為全國人工智慧企業的主要聚集地。

—— 以上資料參考前瞻產業研究院《中國人工智慧行業市場前瞻與投資戰略規劃分析報告》

19樓:史紫文

在大資料時代,人工智慧相關技術得到了越來越多的關注,市場對於人工智慧產品的呼聲也越來越高,

不少科技公司都陸續開始在人工智慧領域實施戰略佈局,由於人工智慧人才相對比較短缺,所以人才的爭奪也比較激烈。

另外,由於相關人才的數量比較少(研究生培養為主),而且培養週期比較長,所以人工智慧人才在未來較長一段時間內依然會有一定的缺口。

1、隨著網際網路的發展,大資料、雲端計算和物聯網等相關技術會陸續普及應用,在這個大背景下,智慧化必然是發展趨勢之一。

2、人工智慧相關技術將首先在網際網路行業開始應用,然後陸續普及到其他行業。所以,從大的發展前景來看,人工智慧相關領域的發展前景還是非常廣闊的。

1、網際網路當前正在從消費網際網路向產業網際網路發展,產業網際網路將綜合應用物聯網、大資料和人工智慧等相關技術來賦能廣大傳統行業。

2、人工智慧作為重要的技術之一,必然會在產業網際網路發展的過程中釋放出大量的就業崗位。

1、隨著智慧體逐漸走進生產環境,未來職場人在工作過程中將會頻繁的與大量的智慧體進行交流和合作,這對於職場人提出了新的要求。

2、未來需要掌握人工智慧的相關技術。從這個角度來看,未來掌握人工智慧技術將成為一個必然的趨勢,相關技能的教育市場也會迎來巨大的發展機會。

1、說到人工智慧,大多數人都是比較期待的,當然也有少數人會懷著擔憂的心態看到它,因為人工智慧的發展,讓我們看到了人工智慧的高效和服從。

2、在未來,當人工智慧的發展進入到一個全新的領域階段,它是不是就能夠取代現在一些行業所需要的人工勞動呢?如果是的話,那麼將會有大面積的失業問題出現。

3、人工智慧的發展,能夠在短時間內對其進行量產,這樣就會有很多人下崗,對全球的經濟和社會來說,影響都是巨大的。

20樓:尚學堂前端學院

與其他技術和軟體工具不同,人工智慧主要依賴專業的處理器。為了適應人工智慧的複雜需求,晶片製造商將研發能夠執行啟用人工智慧的特製晶片。甚至像谷歌、臉書和亞馬遜等科技巨頭也會在這些特製晶片上投入更多資金。

這些晶片會被用於與人工智慧相關的特殊用途,比如自然語言處理、計算機視覺領域和語音識別。

2023年是不同技術與人工智慧融合的一年。物聯網將在邊緣計算層與人工智慧攜手合作。產業物聯網將利用人工智慧的強大功能進行根本原因分析、執行機器的**性維護和自動檢測問題。

我們將在2023年看到分散式人工智慧的興起。智慧將被分散,並且將更靠近正在進行例行檢查的資產和裝置。由神經網路驅動的高度複雜的機器學習模型將被優化,以便在邊緣執行。

自動化機器學習系統是2023年人工智慧產業最顯著的發展趨勢之一。有了自動學習的能力,開發者能夠修補機器學習模型,創造準備好迎接未來人工智慧挑戰的機器學習新模型。

自動化機器學習系統將介於認知應用程式程式設計介面和定製機器學習平臺之間。自動化機器學習系統最大的優勢是,它向開發者提供了他們要求的自定義選項,同時簡化了工作流程。當你把資料和可移植性相結合,自動化學習系統可以為你提供其他人工智慧技術不具有的靈活性。

當人工智慧用於應用程式時,它將改變我們管理基礎架構的方式。 devops將被智慧運維取代,它將使你的it員工能夠進行精確的根本原因分析。此外,它還可以讓你輕鬆地從龐大的資料庫中立即找到有用的見解和模式。

大型企業和雲**商將受益於devops與人工智慧的融合。

在開發神經網路模型時,人工智慧開發人員將面臨的最大挑戰之一是選擇最佳框架。有了市場上的數十種人工智慧工具,選擇最好的人工智慧開發工具可能不像以前那麼容易。不同神經網路工具包之間缺乏整合性和相容性,這阻礙了人工智慧的採用。

微軟和臉書等科技巨頭已經在開發開放式神經網路交換(onnx),允許開發人員跨越多個框架,重新使用神經網路模型。

市場對專業系統的需求將在2023年成倍增長。各組織擁有的資料有限,但他們想要的是專業資料。這樣的需求會驅動企業掌握可以幫助組織在內部生成高質量人工智慧資料的工具。

2023年,重點將從資料量轉移到資料質量。這將為可以在現實世界中發揮作用的人工智慧奠定基礎。企業將尋求能夠專業人工智慧解決方案提供商,幫助企業訪問關鍵資料來源,理解非結構化資料。

雖然人工智慧已經改變了你能想到的所有行業,但業界仍然缺乏擁有大量人工智慧技能的人才。espressive(加拿大電腦軟體公司)的執行長帕特卡爾·霍恩(pat calhoun)說:「大多陣列織都希望將人工智慧作為數字化轉型的一部分,但沒有兌現承諾——讓開發人員、人工智慧專家和語言學家開發解決方案,甚至沒有培養預先構建解決方案的引擎。

awake security(美國加利福尼亞州的威脅檢測廠商)的執行長拉胡爾·卡什亞普(rahul kashyap)補充說:「有這麼多人工智慧驅動解決方案,企業現在應該更敏銳地瞭解他們的人工智慧解決方案的『黑匣子』中發生的事情。」他繼續說道:

「人工智慧演算法的訓練、結構化或通知方式可能會導致輸出的顯著差異。適用於一家公司的正確方程將不適用於另一家公司。」

就像硬幣有正反兩面一樣,人工智慧也有正面和負面影響。資訊保安專家將使用人工智慧來快速檢測惡意活動。藉助人工智慧驅動的響應和機器學習演算法,誤報將減少90%。

人工智慧如果落入不法分子手中,網路犯罪分子將濫用它來完成他們的惡意企圖。通過自動化,網路黑客的軍隊可以更成功地發動致命攻擊。這將迫使企業以毒攻毒,投資人工智慧驅動的安全解決方案。

這些方案能夠保護他們免受人工智慧發起的攻擊。

2023年,人工智慧無處不在。從網路應用到醫療保健系統,從航空公司到酒店預訂系統等,我們能在每個地方看到人工智慧,它將處於數字化轉型的最前沿。

夏威夷大學it部門主席兼教授董貝博士(dr.tung bui)說:「由於制度、政治和社會原因,人工智慧發展需要時間。

我認為人工智慧的最大趨勢將是加速數字化轉型,使現有的業務系統更加智慧化。」

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