人工智能数据挖掘应用领域-人工智能数据挖掘应用领域有哪些

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能数据挖掘应用领域的问题，于是小编就整理了3个相关介绍人工智能数据挖掘应用领域的解答，让我们一起看看吧。

1. 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？
2. 学习人工智能有哪些就业方向？
3. 人工智能, 机器学习。数据挖掘,模式识别, 神经网络之间是什么关系呢？

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？

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！

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！

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、实时业务、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[_a***_]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！

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。

学习人工智能有哪些就业方向？

机器学习，计算机视觉，自然语言处理，这三个一提就知道是人工智能

机器人学，数据挖掘，这两个应该算是和人工智能强相关的交叉方向

岗位名称的话，算法工程师（国内互联网企业算法工程师绝大多数情况下特指人工智能算法），有的企业会有专门的人工智能工程师

当然，现在企业也有会养人工智能研究人员的，就不是工程师了

“人工智能可以说是一门高尖端学科,属于社会科学和自然科学的交叉,涉及了数学、心理学、神经生理学、信息论、计算机科学、哲学和认知科学、不定性论以及控制论。研究范畴包括自然语言处理、机器学习、神经网络、模式识别、智能搜索等。就业方向为: 科学研究 工程开发 计算机方向 软件工程 应用数学 ...”

人工智能, 机器学习。数据挖掘,模式识别, 神经网络之间是什么关系呢？

可以通俗的立刻为神经网络是一种算法，而其他几个技术很多都要用到这个算法，比如深度识别和数据挖掘，当你要在海量数据中挖到自己需要的有用的数据的时候为了能快速有效的获得有用的信息的时候，你就需要建立一套数据模型，而为了实现这个模型你就需要编写一套算法，而神经网络就是其中一个。个人理解，如有错误欢迎各位指出！

人工智能涵盖的范围最大，主要研究机器如何自主感知，认知和行动。其次是机器学习，机器学习属于认知范畴，主要研究的是机器如何通过自身某种行为提升能力，我们称之为学习行为。有很多种方法，有两种不同的路线，一种是像人一样通过小样本差异学习，或者通过自我解释学习；还有一种是利用计算机的计算和存储优势学习，比如knn，支持向量机，神经网络都是这类；第三就是神经网络，刚也提到了，是机器学习中的一种方法；第四提到的模式识别是人工智能感知的范畴，包括特征选择，提取，判定，是一个综合的应用领域；最后说数据挖掘，是研究如何从数据中发现规律，利用数据工具发现数据之间的关联，是数据库时代商业智能常用的工具，也也可理解为大数据分析的前身。

到此，以上就是小编对于人工智能数据挖掘应用领域的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能数据挖掘应用领域的3点解答对大家有用。

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