【 美国实训 】人才需求年涨70%,60个关键词掌握AI专业体系和技能准备(必须收藏!)

 

 

人工智能:21世纪理工科就业最热词条,没有之一

近两年来,我们在北美接到的最多的理工科学生家长的询问,就是“人工智能”相关专业。大家都知道,人工智能是目前最热门也是具有很好前景的一个行业,从走在前沿的科技公司,到努力创新的传统行业,几乎都想把握住这个新的风口。人工智能领域的就业究竟为什么这么火呢?原因有二:

1. 待遇超高:根据Indeed.com的数据,机器学习工程师” 的平均年薪已经达到14.6万美元。而两大AI热门就业地区硅谷和匹兹堡平均年薪已经超过了16万。

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2. 人才缺口大AI 人才需求在过去几年中呈现持续增长的趋势。美国最大的职业社交网站 LinkedIn 显示,人工智能和机器学习相关的人才需求在从 2016 至 2019 年均增长高达 74%。到2030年,AI 技术将为全球增加 15.7 万亿美元的商业价值。

人工智能领域的体系和分支,你真的看懂了吗?

人工智能有很多分支方向,包括深度学习、机器学习、图像处理、图像识别、语音识别、机器视觉、算法工程、自然语言处理、语义识别、声纹识别、NLP、神经网络、自动驾驶、数据挖掘、计算机视觉、搜索引擎……它们之间到底是怎么个关系呢?

人工智能产业链可划分为3层:

 

1) 基础层:包含硬件存储,计算机资源,数据资源,GPU芯片、云计算平台、传感器、数据、算法、模型平台等;

2) 技术层:包含感知智能算法、认知智能算法,自然语言处理、语音识别、图像识别等;

3) 应用层:包含硬件产品和软件与服务,硬件包含无人机、机器人及智能硬件,软件与服务包含语音输入法、虚拟助手、自动驾驶及智能安防等。

以下这张图值得大家收藏,它很好的归纳了AI的体系和关键词。

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(图片来自:领英《2019年全球AI人才报告》)

人工智能技术层新发展:共情表情、声音识别实现读心术

以上这60个关键词,每个词都足以衍生出一个行业领域,带动巨大的发展机会。人工智能技术的发展分为3个阶段,前两个阶段分别是:运算智能、感知智能,而现今进入了第三阶段——认知智能。

 

认知智能:在语言、知识、推理方面。这个就涉及到NLP(自然语言处理)和NLU(自然语言理解),也是最难的。如果在这方面没有突破,机器人就很难真的智能。

 

因此,NLP的领域成为了人工智能技术发展的新焦点,很多新的技术和创新公司应运而生。比如一家卡内基梅隆大学孵化的科技公司开发了多模态的共情互动系统MEVA(Multimodal Empathetic Virtual Agent)该项技术超脱于现有的语音助理如Siri,Alexa等;这些语音的处理是基于事实性数据训练出来的NLP模型。MEVA系统则是以多种格式的数据(视频、语音、文字内容等)为输入,通过模型让机器拥有共情能力,智能组织回馈的内容和表达方式,为AI在各个领域和应用场景(比如教育、心理疏导、培训、服务业)的应用打开各种新的可能性。(这家公司正在招募合格的培训生,可在文末了解相关岗位信息)

 

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基于人工智能的分析技术,用户只需要对着电脑或手机的摄像头说话,就可以得到即时的反馈;体验如同与真人操练培训一样 。分析的维度包含面部表情、眼神交流、语音语调、语速、停顿节奏、热情度、发音清晰度、说话流畅度、逻辑结构、措辞、说服力等真正实现了可量化、可执行的反馈建议,这就是所谓的“读心术”。

 

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MEVA技术通过锚点智能识别人的微表情等指标(图片获得公司授权)

NLP领域职位方向和准备

【语音识别方向】

参与业务相关的文本分类、命名实体识别,文本相似性,语言模型,情感分析,用户行为分析等相关NLP工作;

 

【知识图谱方向】

负责大规模文本信息挖掘和分类、语义理解、智能问答、信息提取等,并应用于实际场景;

 

【对话机器人方向】

基于机器学习, 并结合现有的自然语言处理技术,信息抽取、关系推断、阅读理解、智能聊天机器人等的解决方案;

任职能力要求

 

– 具备机器学习/数据挖掘理论和技术基础;基础扎实,编码能力强;

– 至少在以下领域有过研究或工程经验:文本分类、知识图谱、文本挖掘、文本相似性、命名实体识别、分词、信息检索、Q&A、机器翻译;

– 熟悉常见NLP相关模型,如HMM、EM、LDA等;熟悉深度学习相关技术,如句向量、CNN、RNN、LSTM等模型;

– 熟悉 Java、C/C++、Python其中一种开发语言,有数据结构与算法的基础。

– 较强的分析解决问题能力、沟通表达和团队协作。

人工智能专业哪家强:2021年美国人工智能本科专业院校排名前10

人工智能其实是一个不折不扣的综合学科。目前也并不是所有的学校都有人工智能的专业。和大家分享近几天刚刚出炉的2021年美国人工智能本科专业院校排名:

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No.1:卡内基梅隆大学

No.2: 麻省理工学院

No.3: 斯坦福大学

No.4:加利福尼亚大学伯克利分校

No.5:得克萨斯大学奥斯汀分校

No.6:康奈尔大学、伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校

No.8:华盛顿大学

No.9:佐治亚理工学院

No.10:加州理工学院、普林斯顿大学

排名来自:Best Undergraduate Artificial Intelligence Programs Computer Science

技术能力和实战经历结合,AI领域发展必胜王道

 

AI专业毕竟是一个比较难的理科学科,对于学生的知识面或是实际操作、分析数据的能力有非常高的要求,因此,想要学习并能灵活运用AI知识意味着对于相关领域的专业知识也不能置之不理。

例如统计学、神经科学、控制、优化和运筹学,比较合理的规划是大学本科期间积极参与实验项目、在科研经历、实习经历方面尽量丰富自己的履历因为AI专业只有经历过相关项目训练、实际上手尝试之后,才能比较深刻地理解该领域的东西,而且国外教授也会比较看重这些经历,当你有了较高的在校成绩后,与计算机专业相关的经历就显得尤为重要。

申请AI相关专业,没有硬核的背景很难说服招生官

 

现有由卡耐基梅隆大学孵化的,计算机智能培训科技企业培训生项目。公司AI核心团队成员来自CMU、斯坦福、HP等,基于MEVA多模态的共情互动系统的核心技术,拥有多项美国专利和国际专利。

实训岗位包括:

产品工程师、人工智能科学家/数据科学家、UI/UX设计师、营销策划师、商业分析师、课程/教学设计师。详情可点击下方海报查看:

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