人工智能人才需求不断增长原因何在?

人工智能和数据科学正迅速发展,对专业人才的需求激增。虚拟助手、金融领域的智能应用,如欺诈检测和股票预测,是其广泛应用的例子。IBM的Watson等工具展示了AI在理解和应用法规方面的潜力。随着人工智能在各行业的深化,对相关人才的需求将持续增加,相关职位薪资也高于平均水平。马士兵教育提供AI课程以满足市场需求。

数据科学和人工智能(AI)正在超越时代,并将其转变为最令人兴奋的领域。人工智能的爆发使得人工智能人才需求变大,对技术熟练的数据科学家的需求比以前增长得更快。

据统计,人工智能领域的专家招聘在过去四年中增长了74%。数据科学被称为21世纪最“神奇”的工作。

                    

但是你知道为什么对人工智能人才的需求如此之大吗?

首先了解数据科学和人工智能在现实生活中的一些应用。

虚拟助手也被定义为人工智能助手,一个理解语音命令并为用户执行任务的应用程序。人工智能驱动的虚拟助理越来越普遍,正在席卷全球。一些流行的虚拟助理示例有google ai、Apple Siri、Microsoft Alexa和许多其他类似的虚拟助理。在这些助手的帮助下,语音命令可以被翻译并映射到自动化的实际工作中。                                                                                                                                                                                            

人工智能和数据科学在金融领域的进步也是巨大的。金融公司长期以来一直使用人工神经网络系统来识别超出规范的指控或指控,并将其标记为人工调查。

快速决策和高质量的结果,以解决复杂的实时金融和经济问题,如股票市场预测使用时间序列分析。LSTM的深度学习方法也适用于这一领域,以实现对公司未来的可靠预测。                                                                                                                                                                                                

有了人工智能技术,流程被自动化来处理诸如解释新的规则和条例或为个人生成定制的财务报告等活动。例如,IBM的Watson可以掌握具体的立法,例如金融工具指令中市场的附加报告条款和住房抵押贷款披露有了人工智能技术,流程被自动化来处理诸如解释新的规则和条例或为个人生成定制的财务报告等活动。例如,IBM的Watson可以掌握特定的法律,例如《金融工具市场指令》和《房屋抵押信息披露法》的其他报告规定。

                        


上文所列仅为人工智能涉及领域的一小部分,实际上不知不觉间人工智能已渗入我们生活的方方面面,跟我们的工作、生活紧密相连。经济学中有个词叫“供需关系”,当需大于供时,物品就会涨价。人工智能本身就是一个很大的概念,自身就有芯片设计、深度学习、无人驾驶等不同方面的研究,加之人工智能涉及的行业范围不断扩大,所以人工智能人才的需求必然会增加。

目前数据挖掘、图像算法等众多人工智能相关职位,稳稳霸占招聘网站,从业人员薪资远超普通行业人员的现象也表明了社会对人工智能人才的迫切需求。

结合市场需求,马士兵教育推出了AI人工智能相关课程,本期已经开班了。

报名链接:https://detail.tmall.com/item.htm?spm=a212k0.12153887.0.0.4d7c687drZ2o18&id=649196666270

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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