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人工智能的发展趋势是什么？
人工智能,技术,领域人工智能的发展趋势是什么？
发布时间：2019-02-08加入收藏来源：互联网点击：
作为一名多年从事人工智能的程序员，目前主要的研究领域是目标检测、OCR、实例分割、人体姿态估计和人脸识别，所以我来回答一下这个问题。
首先，人工智能是当前计算机行业最高端、待遇最高的岗位，也是未来发展趋势，计算机出身的研究生基本都选择这个行业，很多java、web开发、数据开发人员也开始转行人工智能，AI未来发展空间巨大，选择这个行业可以说非常有前途，从这些年发展来看，无论读研专业选择、半路转换人工智能都能实现薪资的大幅增加，就业情况乐观，是不二之选。
专业选择或者java转行人工智能，都需要做好以下几个方面准备：
第一：基础知识储备。人工智能需要有一定的机器学习基础，需要了解机器学习当中基本的概念、理论和方法，例如什么是训练集、测试等，以及专业名称，例如什么是过拟合、模型如何调优等，尤其需要深刻了解什么神经网络，神经网络模型工作原理等。这些概念和方法是人工智能的基础。
第二：编程语言：研究生可能会学习MATLAB、C语言等做实验使用，程序员可能会对java、c++等比较熟悉。而人工智能从业者更多的使用python语言，因此建议先花一个礼拜学习python语言，完成语言的基本入门后就可以开始人工智能之旅了。
第三：人工智能基础准备：学习了解人工智能基础方向，如目标检测、OCR、人脸识别基础知识，了解大概方向和现状以及算法等。尝试做基本的人工智能项目，例如人脸检测、行人检测等，通过这些例子提升自己的成就感，然后在由易到难。
第四：人工智能进阶与精通：有了基础知识和基本认识后，就可以开始做其他复杂有意义的项目，例如版面分析、视频分析等。
我从事人工智能多年，在目标检测、OCR、实例分割、人体姿态估计和人脸识别等方面经验丰富，每天都会分享一些人工智能相关知识的文章供学习和转行的朋友学习了解，感兴趣的朋友可以关注我，希望在人工智能的浪潮下带大家一起成长，走上人生巅峰。
如果大家有专业选择、转行或其它方面的问题、困惑等，都可以私信或者留言！
回答于 2019-09-11 08:43:50
不吹不黑。
目前人工智能的应用，比起传统行业机会相对还是多一点，而在国内比起芯片工业软件前景又差一点。现在难点都是在应用上，纯粹搞人工智能学术的岗位集中在少数大企业，需求趋于饱和和过剩。
而对于应用来说，其实工作岗位是分散在很多传统行业里面的，这些企业往往规模不大，对人工智能的需求尚处于起步阶段，有一定的发展空间。但不能对薪资有过高期望，企业一般对人工智能岗位人员要求有工程能力，待遇和一般程序员相当。说白了，需要的还是工程师，和传统软件工程师无太大区别，打个比方，中小企业招聘一个懂操作系统的工程师，绝大多数情况下只需要会操作，不需要真的精通操作系统内核、底层。对人工智能的需求，也就是了解算法，会用工具，关键能集成在自己的系统里。
举几个简单行业应用例子：
人脸识别（门禁等）
物体识别（无人售卖柜、自动化测试、机械手臂）
推荐系统
图像分析
语音识别
语义分析
换句话说，要么进大企业做算法，要么进小企业当码农。
回答于 2019-09-11 08:43:50
人工智能的前景，毋庸置疑，社会给各个行业带来更大的效能和改变。
5G让整个网络得到，飞快的提速，他讲，以前更多的链接，不可能，变成可能
比如，很简单的，高清视频实时直播，就能够实现，那将更加的方便和便捷
还有所提到的，物与物的，物与人的人与物的人与人的实时互动，等等智能化连接，也将，更高效的，整体提升，系统的提升，行业的效率
因此，他的发展前景，我认为，非常的广阔和美好
同时，我也有一个小小的思考随着科技领域的发展越来越快。确实有一些重复的，繁重的，有规律性的工作被取代，对于一部分个人的影响一定是前所未有的，今后的发展方向我们自己，确实应该，早早的做一些规划和准备。
我觉得对于那些设计的，创作的非逻辑性工作，创造美的工作，与人交流，与人的感情情感交互这些方向，是值得去学习，发展的，有利于我们自己的技能
总体是朝着有利于人类更美好的生活发展的
回答于 2019-09-11 08:43:50
这两年人工智能一直非常的火，已经上市的公司寒武纪、科大讯飞，快要上市的云从、旷视，正在排队上市的思必驰，准备赴港上市的商汤，以及这两年在资本市场上非常火的地平线、燧原、爱芯元智都在人工智能领域中勇闯自己的市场。
人工智能是做什么的呢？其实目前人工智能主要还是以机器视觉为主。之前的机器视觉主要是做一些人脸识别、虹膜识别、车辆检测等功能，那事实上，这些功能都可以简单的分成以下几个方向：
图像分类：Image Classification
目标检测：Object Detection
语义分割：Semantic Segmentation
实例分割：Instance Segmentation
目标跟踪：Object Tracking
一、图像分类
图像分类主要是将图像中的物体类别判断出来。一般来讲，图像分类不需要给出物体所在位置，也不需要判断所含物体的数量。如下面几张BigGAN自动生成的图像，图像分类只需要告知是狗，山水，蝴蝶和面包即可。
二、目标检测
若需要精确定位出某一物体所在的位置，则需要用目标检测算法。通过目标检测，可以准确的从下图中，找到猫脸的位置。
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