人工智能技术 人才管理-人工智能技术 人才管理办法

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能技术 人才管理的问题，于是小编就整理了3个相关介绍人工智能技术 人才管理的解答，让我们一起看看吧。

1. 数智化人才管理是什么意思？
2. 人工智能行业需要哪些专业人员？
3. 人工智能对人才需求的现状与趋势？

数智化人才管理是什么意思？

数智化人才管理是：由下到上的四个层级依次为技术层、工具层、应用层及决策层。技术层 基于大数据、AI人工智能以及云计算平台的亲。现代意义上的数字化人才，是ICT专业技能和ICT补充技能的融合，且更倾向于ICT补充技能的价值实现——即拥有数据化思维。

专业是学培养具有一定经济管理、行政管理、公共关系管理、数据分析与数据管理、互联网技术、网络技术和个人形象管理方面。

       数智化人才管理是指通过***集有效数据，建立分析模型，***用相关分析、交叉分析、回归分析、对***析等方法，对数据进行分析和挖掘，发现经验不能触达到的部分，驱动更深入的人才管理洞察，得出更前瞻的人才管理建议和更科学的人才管理决策1。数智化人才管理包括技术层、工具层、应用层和决策层，其中技术层基于大数据、AI人工智能以及云计算平台，现代意义上的数字化人才是ICT专业技能和ICT补充技能的融合，且更倾向于ICT补充技能的价值实现2。

人工智能行业需要哪些专业人员？

人工智能领域的研究跨度较广，包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。其中，现阶段需求量最大的3个领域分别是语音识别、图像识别和自然语言处理。

这些工作的共同点是都需要大量数据和深度学习功能。因此，算法策略和数据分析称得上是人工智能的两大核心岗位。

算法工程师主要有视频算法工程师、图像算法工程师和音频算法工程师。“如果把AI看作学生，算法工程师就是老师。”旷视科技市场部负责人谢忆楠说。算法工程师的任务是制定一套合理的算法逻辑，让AI快速、准确地习得某个指令。这个职位需求的基本技能是编程，因此需要很强的逻辑思维能力。

人工智能深度学习的基础是大量的数据输入，数据分析师要做的不仅是获取海量数据，还要从数据中找出规律，给出解决方案。可以说，“算法工程师给的是学习方法，数据分析师负责提供教材。”数据分析的另一个岗位是数据标注。大规模的数据里难免会出现“污染”数据，但AI不能自己判断输入数据的正误。“如果输入1000张照片并告诉AI这是猫，但其中混入了一张狗的照片，那么AI会强制认为这是猫。”谢忆楠说，这时候就需要数据标记将错误信息剔除。

除了这两类核心的研发岗位，AI行业还需要大量应用型人才。AI是[_a***_]技术，最终落实成产品才能具备商业价值。解决方案是未来比较有潜力的岗位。因为未来AI会和许多行业结合，如何把AI核心技术和行业需求绑定是一个很大的考验。因此，制定解决方案的不仅要了解AI技术本身，还要了解哪些行业对AI有需求。

人工智能对人才需求的现状与趋势？

人工智能（Artificial Intelligence， AI）是目前全球科技领域发展最迅速的领域之一，对人才需求也在不断地增长。

一方面，随着技术的不断发展和应用的深入，人工智能技术将在更多的领域得到应用。这就需要大量具备相关专业技能和实战经验的AI人才，如机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等专业领域的人才，以及懂得如何将AI技术与不同行业应用相结合的跨界人才。

另一方面，人工智能技术的普及和应用，也催生了更多的AI岗位，涉及到软件工程师、数据科学家、算法工程师、产品经理、市场营销人员等多个领域和层次的人才需求。

未来，随着人工智能技术的不断完善和应用场景的不断扩展，对AI人才的需求将会持续增长。特别是在产业升级、数字化转型和智能化应用方面，对AI人才的需求将会越来越多。

因此，对于求职者而言，学习和掌握人工智能技术已经成为一种必要的职业技能和竞争优势。而对于企业而言，要在激烈的市场竞争中获得优势，就需要通过招聘和培养AI人才，为企业的数字化转型和智能化发展提供人才支持。

到此，以上就是小编对于人工智能技术 人才管理的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能技术 人才管理的3点解答对大家有用。

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