simplilearnCN的博客

XR设备要达到真正的沉浸感，需要更高的分辨率和帧率，因此需要探索更先进的移动通信技术以及视频压缩算法。5G的高速率、低时延、低能耗、大规模设备连接等特性，能够支持元宇宙所需要的大量应用创新。...

务必要在数据、统计学和数学方面下狠功夫，线性代数和多变量微积分对于机器学习非常重要。

人工智能方向主要分为基础层、技术层和应用层，不论是哪一个方向，它们都同样重要，都是人工智能领域中不可或缺的部分，大家根据自己的兴趣选择方向即可。

有的同学虽然已经学得一身的人工智能本领，但是对于面试还有一些生疏。为了帮助大家顺利通过面试，拿到心仪的offer，我给大家整理了10个常见的AI面试题。

图像处理技术是一个改变世界的技术，深度学习/人工智能的发展，使得市场对计算机视觉的需求翻N倍增长，而图像处理又是计算机视觉的核心。

Transformer确实厉害：Transformer大概是当代最强大的神经网络模块，大有一统AI领域之势。

随着人工智能技术的成熟，以及技术的不断落地，现在不论国内、国外都在争抢人工智能、机器学习领域的高级人才。这些高级人才如何炼成的呢，他们平时都在使用哪些机器学习工具？

AI人工智能正在席卷全球，几乎每一家科技公司都在争先恐后将AI应用到自己的业务上。随着AI技术的成熟，目前市场上诞生了10个特别优秀的AI应用程序，我们一起来了解一下。

《人工智能算法工程师》，它虽然涉及实际应用，但初级的难度不大，即便你是零基础，在经过学习与刷题之后，也能够拿到初级证书。

机器学习是检测异常必不可少的一项技术，从入侵检测到欺诈检测再到医学诊断、缺陷检测，机器学习都可以自动检测和改进异常检测，将潜在的风险事故扼杀在摇篮里。

回归是一种有监督的学习技术，有助于发现变量之间的相关性,并使我们能够基于一个或多 个预测变量来预测连续输出变量。它主要用于预测，预测，时间序列建模以及确定变量之间的因果关系。

Scikit-learn 和 TensorFlow 旨在帮助开发人员创建和基准测试新模型，因此它们的功能实现非常相似，不同之处在于 Scikit-learn 在实践中用于更广泛的模型，而 TensorFlow 更适用于神经网络。

我本科的专业是软件工程，现在想扩展一下自己的知识面，往机器学习方向去发展。这样，拥有机器视觉和机器学习的双重知识储备，会更有利于我的职业发展。

自动化离不开机器人，而机器人离不开背后的程序员，即机器人科学家。机器人可以应用的领域可太广了，从物流到医疗保健再到太空探索，简直无所不能。它们主要是执行人类写好的各类命令，负责写这个命令的，就是机器人科学家啦。

通过AI技术，机器人可以正确识别他们遇到的物体，辨别细节，并学习如何导航或避开障碍物。人工智能帮助机器人获得在不破坏物品的情况下抓取物体所需的精细运动技能。

NLTK，自然语言处理工具包，在NLP领域中，最常使用的一个Python库。NLTK是一个开源的项目，包含：Python模块，数据集和教程，用于NLP的研究和开发。

如果你留心观察，你会发现企业正在减少员工招聘，转而使用机器人或者自助机来为顾客服务，尤其是餐饮、工厂、物流等行业。

Python 编程正为全球就业市场提供动力， Python是世界上三大编程语言之一，不管是哪个国家，哪个行业，只要你会Python，你的职业发展就有无限可能。

随着机器学习开发在各行各业的普遍应用，ML开发流程的改进又有了新的进展，自动化机器学习 (AutoML) 就是其中之一。

Python 是机器学习的最佳语言，因为它易于学习、可扩展且开源。近 69% 的机器学习开发人员使用并优先考虑它。

MovieLens 主要使用 Collaborative Filtering 和 Association Rules 相结合的技术，向用户推荐他们感兴趣的电影。对初学者来说，这是一个很好的入门机器学习的项目，它简单且有趣，对新手非常友好，新程序员可以通过 Python 或 R 语言以及来自 Movielens 数据集的数据进行编码来练习。

人工智能的发展具有阶段性，比如【前人工智能阶段】【弱人工智能阶段】【强人工智能阶段】，我们现在处于弱人工智能阶段，我们的未来是朝着强人工智能阶段不断迈进。

Argo.ai:这又一家自动驾驶汽车公司！这显然是一个非常流行的技术领域。 Argo ai正在开发Argo自动驾驶平台，面向企业和消费者，目前 Argo ai已经与福特、Lyft、沃尔玛和大众合作。

世界顶级在线培训课程专家圣普伦，又有新动作！除了和普度大学、IBM、facebook合作之外，最近，圣普伦又牵手沃顿商学院合作开发人工智能商业课程，以应对日益增长的人工智能需求。

Metaverse，元宇宙，将述物理世界和虚拟世界联系起来，在零售界有很强的应用场景，犹豫在线商店缺乏消费者渴望的内在、现场购物体验。​随着元宇宙的构建和平台的建立，对人工智能、机器学习和数据科学等领域的技术人员的需求将越来越大。

内容提要元宇宙中的工作性质 在元宇宙工作的优势 元宇宙的新工作 元宇宙的技术技能元宇宙——它不仅仅是一个科幻概念！ 虽然没有一个普遍认同的定义存在，但 Metaverse 通常被描述为一个基于云的、身临其境的社交场所，其中的化身用于在可能反映现实世界位置或完全独特和奇幻世界的空间中进行交互。这种体验将随着 3D 技术和 VR 护目镜和设备的日益普及而发展。甚至 Facebook 也将其更名为 Meta，以反映人们将如何使用互联网在 Metaverse 中进行连接、互动和工作...

线性回归逻辑回归决策树支持向量机算法朴素贝叶斯算法KNN算法K均值随机森林算法降维算法梯度提升算法和 AdaBoosting 算法

2001：太空漫游 2001: Space Odyssey人工智能 AI银翼杀手 Blade Runner超能查派 Chappie机械姬 Ex Machina她 Her我是机器人 I, Robot星际穿越 Interstellar月球 Moon机械战警 Robocop星际旅行：下一代 Star Trek: The Next Generation星球大战 Star Wars黑客帝国 The Matrix终结者 The Terminator机器人总动员

Gartner 预测，到 2023 年，大型企业中40% 的基础设施和运营团队将使用人工智能增强的自动化，从而提高生产力。他们的员工应该精通数据科学和分析，或者有机会提高最新的人工智能和机器学习技术的技能，以达到最佳结果。

Python 是世界三大编程语言之一，Python 编程正在推动全球就业市场，Python 并有望成为最受欢迎的语言。​你想赚大钱并确保一个有能力的未来吗？学习 Python 编程，就可以实现。Python 很容易理解，一旦你学会并掌握，你就可以利用这些技能，在快速发展的数据科学行业中获得一份美好的职业生涯。更好的是，随着机器学习不断提升的需求，对Python 程序员的需求不断增长，您的职业生涯将蓬勃发展。很好奇吗？精彩的！继续阅读并了解 Python 的好处！

我们正处于新的工业革命之中，蒸汽推动了第一次工业革命，电力推动了第二次工业革命，数字计算推动了第三次工业革命。根据世界经济论坛的说法，“定义第四次工业革命 (Fourth Industrial Revolution, 4IR) 的技术包括人工智能、机器学习、机器人、数据科学、云计算和物联网。反过来，这些技术也推动了其他新技术的发展，例如改变了农业和医学的基因工程，以及改变了商业的区块链。”加剧技术变革的因素很多，尤其是 COVID-19 大流行，极大的改变了人们的互动、工作和商业运营方式。这些压力也加快

无论您是通过互联网了解某个主题、完成在线金融交易、订购食品等，每一秒都在产生数据。 社交媒体、在线购物和视频流服务的使用, 都加大了数据量的增长。Domo 的一项研究估计，2020 年以后，地球上每个人每秒都会创建 1.7MB 的数据。为了利用如此大量的数据并从中获得洞察力，数据处理开始发挥作用。

商业智能分析师、数据分析师 、数据科学家 、数据工程师 、定量分析师、数据分析顾问 、运营分析师 、营销分析师、专案经理 、IT 系统分析师

2027 年，汽车行业的人工智能将以近 40% 的复合年增长率，人工智能技术可以超越自动驾驶汽车，人工智能和自动化将用于汽车价值链中的三个主要类别：制造、运输、服务。在汽车制造中，数字孪生技术提供了一种更具成本效益的方法来测试汽车，或者使用虚拟孪生对汽车的一部分进行测试，以更深入地了解真实世界产品的性能。 Twin 技术还可用于测试修复、修改或维修。 除了明显的成本节省之外，公司还可以节省时间并减少最终产品中的缺陷。

机器学习 (ML)是技术领域最受关注的话题之一。如果你已经了解机器学习和相关技术的基础知识以及它的应用领域，本文将对这些知识进行补充。如果你还不熟悉机器学习，本教程中涵盖的基础知识会帮你快速上手。文章较长，内容全面、实用，泡好茶，边喝边看。目录机器学习 vs. 无机器学习搜索引擎语音和面部识别机器学习基础 - 在日常生活中使用机器学习游戏世界中的虚拟现实网上购物通勤（滴滴）什么是机器学习？机器学习的工作原理机器学习的类型监督学习无监督学...

目录云领域的光明未来云计算中不同工作类型如何过渡到云计算获得云认证云计算领域工作将发生的变化事实上变化是新的常数！让我们回过头来 20 年前、10 年前甚至 5 年前的生活，2007年iPhone 才刚刚推出。它给我们的生活带来了多大的改变！还记得 Netscape Navigator 是首选的网络浏览器吗？在 Uber、Alexa、Instagram 和 Spotify 之前的生活怎么样？大家还记得我们在限定的日期和时间观看电视节目而不是我们今天根据需求观看的电视的方式吗？老...

人工智能早在20世纪50年代就已经出现，尽管如此，直到最近10年，软件开发人员才能如愿以偿地将 AI 构建到应用程序中。编程语言是人工智能开发项目的支柱，有了它的帮助，软件开发人员才可以在不用通晓仅用于科学家相互交流的高度专业化语言的情况下而创建出新的 AI 解决方案。那么，人工智能在全球各行业中的使用率如何？ AI 在各行业的使用率 资料来源：Statista目录1)Python2)R语言3) Java4) LISP5) Prolog6) C++7) H...

你是否正在准备成为一名云计算从业者，是否对与计算构架师这个岗位十分感兴趣。近年来，许多IT专业人员都打算到云计算厂商谋求一份职位。但是，由于缺乏信息和资源而不知所措。本文将给那些想成为AWS解决方案架构师的IT专业人士一些参考。AWS 解决方案架构师面试问题和回答结论当今云计算正在快速成为企业的必备，企业希望更大的灵活性、更高的效率、更低的成本和更好的灾难恢复——这里只是列举几个云计算的优势。云计算提供商正在发生变动，从而导致云计算领域竞争激烈。就像需求旺盛，扩张迅速的市场中常发生的..

很多人可能没有意识到，作为人工智能的一种，机器学习早在20世纪50 年代就已经诞生了。亚瑟·塞缪尔 (Arthur Samuel) 于 1959 年编写了第一个计算机学习程序，IBM计算机使用这个编程下棋，玩得时间越久，它的下棋能力就越强。直到今日，人工智能已经不仅仅是一项尖端技术，它还可以带来令我们异常兴奋的高薪工作。机器学习工程师的需求量在不断扩大，正如MLE Tomasz Dudek所说，数据科学家和软件工程师都不具备机器学习领域所需的技能。公司迫切需要在这两个领域都精通但又可以做数据科学家和软件工程

目录AI革命进行时人工智能的未来人工智能应用于哪些核心产业领域人工智能领域的拓展对就业的影响人工智能领域最热门就业机会人工智能工程师需要做什么十大AI技能招聘人工智能专业人员的顶级公司规划你的AI学习路径AI革命进行时过去几年里，数字科技飞速发展，我们的生活也产生巨大改观。从语音助手到无人机、自动化客户响应、个性化购物体验，人工智能(AI)将越来越多的应用带入我们的日常生活。随着科技发展对专业数字技术人才需求的不断增长，市场也为我们提供了大量的人工智能就业机会。A