数据挖掘与人工智能应用-数据挖掘与人工智能应用的关系

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于数据挖掘与人工智能应用的问题，于是小编就整理了2个相关介绍数据挖掘与人工智能应用的解答，让我们一起看看吧。

1. 人工智能与数据挖掘的就业方向？
2. 计算机硕士边缘计算，数据挖掘和人工智能哪个就业方向最好？

人工智能与数据挖掘的就业方向？

1.计算机视觉与模式识别：这一方向是从技术层面定义的，其应用领域包括：智能办公、智能交通、智能城市等，技术的性能层包括指纹识别(如智能办公中的刷卡，公安系统中的案件处理)、人脸识别(如各种互联网工具认证、大规模人事管理)、虹膜识别(常见如影视剧中的密码锁)、车牌识别(交通系统中的违章判断和电子处理)等。

2.医学图像处理：很多医疗设备和医疗器械都会涉及到图像处理和成像技术，如西门子、飞利浦等企业都会有专门的人工智能研发部门。

4.无人驾驶领域：无人驾驶是近年来中国的一个热门话题，也是人工智能的关键应用领域之一。一些汽车品牌已经应用到无人驾驶领域，真正获得了上路的资格。但是，目前人工智能技术还不能支持真正的无人驾驶，因此在无人驾驶汽车发生事故后，将无人驾驶驾驶应用于驾驶领域的研究正在回到实验室。

5智慧生活与智慧城市：阿里巴巴集团与杭州签署智慧城市合作协议。人工智能的阴影将出现在交通、商业、生活等诸多领域。此外，包括智能家居在内的智能生活已经逐步应用到人们的日常生活中。

计算机硕士边缘计算，数据挖掘和人工智能哪个就业方向最好？

本人本科软件工程专业毕业，毕业四年，做过一年开发。

就目前的行情来看的话，数据挖掘和人工智能都是比较火热的方向。如果从企业而言，有数据挖掘的需求的一般都是大企业，可以给企业创造更多价值的岗位。人工智能的话可以说未来可以做很多事情，但不是每个公司都有这种需求，而且被替代性也很高。

总的来说，数据无价，掌握了数据对你以后的发展也会更好，也更有可能出来自己单干。

作为一个计算机专业的在读研究生来回答一下你的这个问题，希望对你有所帮助哈。

就目前你说的这个三个专业吧，边缘计算我了解的偏少一点，边缘计算指在靠近物或数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用核心能力的开放平台，就近提供边缘智能服务，满足行业数字化在敏捷连接、实时[_a***_]、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求，其实你看过来的话，还是离不开数据，现在我们的大千世界里都离不开数据。

除了边缘计算的话，我觉得大数据和人工智能吧，这两个方向都是有一定的联系的，不是单独的两个方向，都知道我们现在的生活中也都离不开数据，对大量的数据进行处理，借助已有的模型进行预测推算等。

在人工智能领域很多的东西都是要借助数据作为基础的，所以数据也是十分重要的，特别是有些东西你做研究的话，如果没有数据的话一切都是在空谈，所以我个人觉得如果可以数据挖掘与AI结合起来学习，后面就业的话可能会更加的好。

我们现在的社会都在往人工智能的方向发现，数据都在时时刻刻的产生的，我们可以用这些现有的数据来帮助我们进行一系列的工作，所以我个人觉得如果数据挖掘与人工智能结和起来会更加的有利于自己后面的发展！

这个要看你的优势是什么，数据挖掘相对简单一些，但是出价值的空间小，在一般只有大的公司会有这个岗位，而人工智能空间就比较大，但是牵涉的知识面也不小，不光要懂算法，同时还需要懂得神经网络等各个学科的知识！

应该说这几个方向都是当前的本科和研究生专业选择的热门方向，同时也是目前国家重点引导的技术方向，但是如果我们去几个大的求职招聘网站，具体对应的岗位则不那么清晰，这是因为专业方向和就业岗位中间需要有行业的加持，比如人工智能专业的理论和方法是可以应在工业、农业和信息服务业，而这几个行业本身的就业情况是有巨大差别的，而硕士的就业岗位方向和导师的研究方向和应用领域密切相关，这几个专业应该说就业方向最好的还是信息服务方向，包括最好的当然是BATJ几个大厂，第二梯度是美图、美团等互联网垂直领域龙头企业，其余应该是通信服务企业，包括中兴、华为等都有巨大的这几个专业硕士人才需求。

作为一名科技工作者，同时也是一名教育工作者，我来回答一下这个问题。

首先，对于当前的硕士研究生来说，在选择就业方向的时候，除了要考虑到自身的知识结构和能力特点之外，还需要考虑一下行业的整体发展趋势。对于边缘计算的硕士研究生来说，当前可以重点关注一下人工智能方向。

在当前产业结构升级的大背景下，智能化是一个必然的发展趋势，所以选择人工智能相关方向会有更多的发展渠道，而且当前人工智能相关岗位的附加值也比较高，这会促使更多的行业***向人工智能方向汇集。

从近两年硕士研究生的就业情况来看，当前要想进入到人工智能行业发展，需要重视自身开发能力的提升，当前开发岗位的人才需求量相对比较大，而算法岗位的人才需求量相对比较少，所以竞争也比较激烈。当前大型科技公司纷纷布局人工智能平台的研发，这个过程释放出了大量的岗位需求，而研究生从事这些岗位也相对比较适合，不仅成长空间比较大，而且研发环境也相对比较好。

目前计算机视觉和自然语言处理这两个方向的热度相对比较高，也逐渐形成了较多的应用案例，所以选择这两个方向会有较大的就业选择空间。另外，从工业互联网发展的趋势来看，也可以重点关注一下机器人方向，机器人方向目前也是一个创新、创业的热点，人才需求潜力也相对比较大。

最后，人工智能研发对于开发环境（团队）有比较高的要求，所以在选择就业公司的时候，应该重点关注一下开发团队的研发实力和硬件支撑环境（数据中心）。

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，或者私信我！

到此，以上就是小编对于数据挖掘与人工智能应用的问题就介绍到这了，希望介绍关于数据挖掘与人工智能应用的2点解答对大家有用。

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