一个关注当前人工智能技术和应用的网站
人工智能应用访谈-人工智能应用访谈报告
C0f3d30c8时间2024-04-13 20:36:02分类应用领域浏览103
大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能应用访谈的问题，于是小编就整理了2个相关介绍人工智能应用访谈的解答，让我们一起看看吧。
有人***访了20多位上海市民，为何超八成不愿让“人工智能小孩”陪伴自己？
“人工智能陪伴型机器人”，很多时候，确实能够给予照料，给予提供各种服务，从而解放我们因为时间效率，或是实现那些因为体力不济而无法全权达成的目标。
但是，为何超八成不愿让“人工智能小孩”陪伴自己？我想，归根结底是不能真正产生思想共鸣，有情有义，哭哭笑笑的互动终究没有办法实现。然而，这才是有灵魂的互动和共同成长的生活真谛啊！
曾经接触到师范院校一群“准教师”的问卷调研。他们注意到，信息化时代下，“00后”以及之后的孩子们都被称为“触屏一代”，他们出生在电子产品的包围之中，伴随iPad等电子产品日益普及，越来越多的低龄儿童开始频繁接触电子产品。
生活中这样的场景也俯首即拾：孩子们虽然和父母在一起，但却很安静，一直低头玩着手中的各种电子产品，殊不知，这会导致孩子们不爱交流。
细究原因的时候，内心忽然会感到很痛，也很心酸。一位在外企工作的妈妈说，平时带着孩子出去吃饭，手机和iPad就是电子保姆，工作比较忙，也没有时间带孩子去户外活动。
听闻后，妈妈难过地哭了。
有人***访了20多位上海市民，为何超八成不愿让“人工智能小孩”陪伴自己？
被***访者的回答五花八门。我谈谈我的想法：如果是我的话，也不愿意让AI机器人来陪伴自己。主要的理由是机器人缺少人类的情感，而且目测不会对人的潜在心理做出反应。潜在心理就是没有表现在语言或者行为上的。特别是内向型的人，机器人从哪方面知道此时主人的需求呢。下面我想就目前机器人产业以及未来可能的发展探讨一下，给出我的理由。
1、从上海AI展会说起
近年来，在移动互联网、大数据、云计算、物联网等技术和经济社会发展需求的驱动下，人工智能成为了新一轮产业变革的核心驱动力，推动着各行各业的发展。
2018年上半年，我国人工智能政策不断落地后的技术应用商业化进程加快。十八大以来我国的信息化水平大幅提升，信息领域核心技术步深刻改变了人们生活的诸多方面，而人工智能技术和应用飞速发展。***院发布的《新一代人工智能发展规划》中提出“到2030年，使中国成为世界主要人工智能创新中心”。我国国家战略规划中，人工智能也已超越技术概念，上升为国内产业转升级、提升国际竞争力的新机遇。
首先，机器人市场发展迅速，机器人是公众认知较强的人工智能产物。在线下零售店、家庭儿童教育、养老陪护及家务工作等多种场景迅速落地迅速。典型的教育机器人、扫地机器人等。其次，医疗健康领域，人工智能帮助了改善医疗***分布不均的问题，助力医学专家攻坚克难，表现在语音录入病历、医疗影像分析、诊疗、健康管理、药物[_a***_]等方面。最后，金融领域人工智能应用场景广泛，从身份认证、智能风控到资产管理、投资分析研判等，与金融领域相辅相成，进一步提高行业安全性。
J***a程序员可以转换到人工智能领域吗？
首先你需要数学基础：高等数学，线性代数，概率论数理统计和随机过程，离散数学，数值分析
其次需要算法的积累：人工神经网络，支持向量机，遗传算法等等算法；当然还有各个领域需要的算法，比如你要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM；总之算法很多需要时间的积累；
然后，需要掌握至少一门编程语言，毕竟算法的实现还是要编程的；如果深入到硬件的话，一些电类基础课必不可少；
人工智能一般要到研究生才会去学，本科也就是蜻蜓点水看看而已，毕竟需要的基础课过于庞大。
需要考虑：
2、这样的薪资可以拿多久？
3、未来十年，人工智能会不会飞速发展？
5、自己的数学功底，可以把人工智能学到多深
考虑了这几个问题，然后再决定要不要转
人工智能领域是未来主要的发展方向之一，目前很多J***a程序员也都有着手学习python知识，这个确实是个不错的选择，而且未来人工智能方向发展前景还是不错的，不论是就业情况还是薪资待遇都比较可观!
目前整个人工智能领域的人才缺口还是比较大的，而且由于人工智能领域的人才培养周期比较长，所以人才缺口将持续较长一段时间，这为J***a程序员转换到人工智能领域提供了机会，而且目前行业内确实有不少J***a程序员正在进行转换。
J***a程序员转换到人工智能领域需要做好以下几个方面的准备：
第一：补齐基础学科知识。人工智能领域的研发需要具备扎实的数学基础，不论是计算机视觉、自然语言处理还是机器学习，都需要有具备较强的算法设计和实现能力。所以就要求J***a程序员(应用级开发)要补齐数学方面的短板，如果要想在人工智能领域走得更远，一定要重视数学基础。
第二：语言的转换。目前在人工智能领域，Python、R和Go语言的应用比较广泛，尤其是Python语言，所以目前不少J***a程序员也在逐渐开始转换。我在早期从事机器学习实现的时候也在使用J***a语言，后来转换到Python语言之后，确实在开发效率方面有所提升。
第三：具有一定的研发环境。人工智能领域的研发目前依然处在探索阶段，行业内有大量的课题需要攻克，尤其在落地应用方面还需要产业领域的专家参与，所以从事人工智能研发一定要有一个较好的研发环境
谢邀！
AI，也就是人工智能，并不仅仅包括机器学习。曾经，符号与逻辑被认为是人工智能实现的关键，而如今则是基于统计的机器学习占据了主导地位。最近火热的深度学习正是机器学习中的一个子项。目前可以说，学习AI主要的是学习机器学习。
我们推荐机器学习路线是这样的，如下图：
机器学习路线图
这个学习路线是这样设计的：首先了解这个领域，建立起全面的视野，培养起充足的兴趣，然后开始学习机器学习的基础，这里选择一门由浅入深的课程来学习，课程最好有足够的实验能够进行实战。基础打下后，对机器学习已经有了充足的了解，可以用机器学习来解决一个实际的问题。这时还是可以把机器学习方法当作一个黑盒子来处理的。实战经验积累以后，可以考虑继续进行学习。这时候有两个选择，深度学习或者继续机器学习。
深度学习是目前最火热的机器学习方向，其中一些方法已经跟传统的机器学习不太一样，因此可以单独学习。除了深度学习以外，机器学习还包括统计学习，集成学习等实用方法。如果条件足够，可以同时学习两者，一些规律对两者是共通的。学习完后，你已经具备了较强的知识储备，可以进入较难的实战。这时候有两个选择，工业界的可以选择看开源项目，以改代码为目的来读代码；学术界的可以看特定领域的论文，为解决问题而想***文。无论哪者，都需要知识过硬，以及较强的编码能力，因此很能考察和锻炼水平。经过这个阶段以后，可以说是踏入AI领域的门了。
坦白的说，普通程序员转机器学习并不是一件轻松的事情。机器学习却需要截然不同的思维模式。“机器学习模型不是静态代码——你需要不断为其提供数据。”正如谷歌大脑项目(Brain Residency)负责人罗伯森说，“我们一直在不停地更新模型，而且还要不断学习，增加更多数据，调整预测方式。它就像是一个有生命的东西，这是一种截然不同的开发模式。”
到此，以上就是小编对于人工智能应用访谈的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能应用访谈的2点解答对大家有用。
[免责声明]本文来源于网络，不代表本站立场，如转载内容涉及版权等问题，请联系邮箱:83115484@qq.com，我们会予以删除相关文章，保证您的权利。转载请注明出处：http://www.bfgfmw.com/post/13153.html
