模式识别与人工智能概念-模式识别与人工智能概念的关系

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于模式识别与人工智能概念的问题，于是小编就整理了2个相关介绍模式识别与人工智能概念的解答，让我们一起看看吧。

1. AI人工智能技术是通过怎样的方式实现人脸识别和图片识别的？
2. 人工智能的相关职业是什么？

AI人工智能技术是通过怎样的方式实现人脸识别和图片识别的？

人工智能技术中，人脸识别和图片识别，都是利用DCNN(深层卷积神经网络)提取图片特征，然后在图片特征上进行一定的操作。

特征提取

这里的特征，可以理解成通过一定的计算公式将三维矩阵存储的图片转换为一定纬度可以方便计算的矩阵(最简单例子，一个向量)，其实，可以看做数据降维啦，图片那么大的分辨率，如果基于图片计算，太耗费计算量和存储量。

特征提取:图片>网络>一个向量

人脸识别:

人脸识别是一对一比对或者一对多比对，***设，你需要对person A进行人脸识别，那么前提，你的图片数据库里有A的图片，然后利用卷积神经网络，提取person A的图片的特征，将这个图片的特征和图片数据库中所有图片提取的特征进行比较，距离最相近的图片判定为同一个人，那么数据库中最相近的那个人对应的属性不就是我们想要得到的么？

人脸识别：提取图片特征;和数据库中图片特征进行比较;距离最近的判定为同一个人;识别人的属性

图片识别：

最简单的分类问题吧，首先，这个，你需要知道图片识别出来存在多少种可能性，也就是图片共有多少个类别; 然后，通过网络对图片提取特征，通过网络预测图片属于每一种类别的可能性(softmax了解一下)，然后，定义可能性最大的那个类别为预测类别。

图片识别:利用网络预测图片属于每一个类别的可能性，可能性最大的那个为预测类别

当然啦，这上面说的网络都是指训练好的网络，具体如何训练的，这里讲起来有些麻烦，我的文章里大多在介绍人工智能领域一些方向的前沿算法，有兴趣可以欢迎交流学习。

问题中的人脸识别和图片识别都属于模式识别讨论的范畴，识别图像有两大步骤，第一是特征提取，第二是分类。

我们知道，图像是由数字组成的，可以把图像想象成一个矩阵，最简单的提取特征的方法是求这个矩阵的特征向量，相似的图片拥有相似的特征向量，***设利用二范数来做特征向量的相似性度量的过程就是分类，简单的说，特征提取出来了，然后对特征设置一个阈值（这个阈值可以是训练出来的也可以是经验值），在阈值范围之内就是正样本。

随着科技技术的不断进步，硬件的不断升级，特别是gpu对矩阵运算的提速，神经网络技术越来越多的运用到图像识别领域，现在我们讲的ai技术、深度学习，大部分指的是神经网络，它是一种仿生物学的数学理论，有许多神经元在其中传导，故名思义神经网络。网络是分多层次的（深层次的），来训练图像，故又叫深度学习。

神经网络作为一种图像识别方法如今被广泛运用到各个领域。但它离不开模式识别的两大步骤，特征提取和分类。只不过其特征是抽象的，神经网络的网络模型训练出来的数据与网络模型相结合就是分类器。

如果想要更多的理解图像识别还需要深入学习模式识别和机器学习相关内容，单凭这点手打内容远远不够。

通过CNN网络。

目前进行人脸识别的主要方式还是卷积网络，虽然Hinton后来提出了胶囊网络，但是新的网络依然处于发展早期，还有很多需要完善的地方，相关的软件配置以及工具包也并不成熟，距离普及会用还有一段时间。

首先强调下人脸识别和图片识别没有本质上的区别，如果一定要说区别的话，人脸识别会通过捕捉面部特征点来进行三角构建，特征点是属于基本不随年龄发生变化的区域，这样而已基本排除由化妆、装扮以及年龄变化所带来的面部识别失效影响，但是整容的话另说。

至于CNN网络进行图片识别，首先是通过数次卷积以后，提取到图片的高维特征，这些特征在同类图片中会必然性的出现，并且具有组合特性，之后利用全连接网络可以对高维特征进行组合判别，不同的特征会指向不同的类别，不同的特征组合最终会给出不同的结论。

人工智能的相关职业是什么？

谢谢邀请！

机器学习是我的主要研究方向之一，目前也在从事相关方向的高等教育工作，所以我来回答一下这个问题。

人工智能领域目前已经形成了一个较为庞大的行业体系，涉及到的相关职业岗位也比较多，而且不同的研究方向往往在岗位设置上也会有所区别，所以要想了解人工智能相关的职业岗位，首先要了解人工智能的主要研发方向。

目前人工智能领域比较热门的方向包括机器学习、计算机视觉、自然语言处理和机器人学，以机器学习方向为例，比较常见的岗位有算法设计工程师、算法实现[_a***_]师、算法训练工程师、算法验证工程师和算法应用工程师，当然不同的团队在命名上会有一定的区别，另外不少团队的算法设计工程师也会同时完成部分算法实现的过程，至少在验证过程中通常是自己完成的。

人工智能领域的研发涉及到三个核心因素，分别是数据、算法和算力，而数据与大数据有紧密的联系，算力则与云计算有紧密的联系，所以不少人工智能团队中也有大数据工程师和云计算工程师，涉及到的岗位也比较多，比如数据分析工程师、数据整理工程师、安全工程师等等。

人工智能的研发与应用场景也有密切的联系，从大的层面上来说，人工智能与物联网相关领域关联较大，因为物联网是人工智能技术的重要落地应用场景。所以，不少从事物联网开发的工程师也会广泛参与到人工智能的相关开发任务中，涉及到设备、网络、平台等内容，在5G技术的推动下，未来物联网和人工智能的结合会越发紧密。

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言！

人工智能的相关职业主要是基于算法为基础发展起来的岗位。从领域分布来看，自动驾驶、智能机器人、语音识别是目前人工智能的主战场，这方面的职位从业人群相对稀缺；智能客服ADAS、语义识别也极为火热，且近两年企业增速呈上升趋势;一二线互联网公司急需研发、AI类型的科学家、研发总监、核心工程师等。

具体相对稀缺的职位有：

深度学习工程师：年薪在40-150万区间

计算机视觉工程师：年薪在50-160万区间

语音识别工程师：年薪在45-150万区间

机器学习工程师：年薪在40-150万区间

NLP工程师：年薪在45-150万区间

深度学习框架研发工程师：年薪在40-150万区间

图像识别工程师：年薪在40-140万区间

人工智能领域的其他相关职业有：自然语言处理、AI开源平台开发、产品经理、数据分析、产品开发等相关职位，年薪也在30万-80万不等。

到此，以上就是小编对于模式识别与人工智能概念的问题就介绍到这了，希望介绍关于模式识别与人工智能概念的2点解答对大家有用。

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