人工智能就业方向及前景(人工智能在铁路方面的就业前景)

人工智能就业方向及前景，人工智能在铁路方面的就业前景？

就业前景不错。

人工智能技术应用适合铁道就业

在铁路工业，任何有助于使列车保持移动，避免操作延迟，增进用户体验的事，都是值得追求的。很多OEM厂商正在把大量资源财富投入到企业中最有价值和潜在回报的事物之一：大数据。人工智能技术有优势的

如何才能从事人工智能相关工作呀？

这是一个非常好的问题，作为一名科技从业者，我来回答一下这个问题。

首先，当前人工智能领域的相关工作岗位还是比较多的，但是由于当前人工智能行业尚处在发展的初期，所以更多的岗位都集中在研发领域，所以当前要想在人工智能领域从事相关的工作岗位，往往对于自身的知识结构有较高的要求。从近些年来人工智能行业的人才招聘情况来看，往往会集中在研究生人才的招聘上，在具体岗位上都比较倾向于研发级岗位，比如人工智能平台开发岗位等。

对于普通人来说，要想从事人工智能相关工作，除了读研之外，也可以根据自身的知识机构和所处的行业，来制定学习计划。随着企业纷纷上云之后，未来人工智能产品的应用场景会越来越多，相应的人才需求也会逐渐释放出来。所以从这个角度来看，普通人要想进入人工智能领域发展，未来的发展前景还是比较广阔的。

当前人工智能领域的工作岗位除了研发岗位之外，还涉及到大量的方案设计岗位和运维等岗位，这些岗位的人才需求潜力也非常大，而且这些岗位在行业发展的初期，也会有较高的岗位附加值。以计算机视觉方向为例，当前人工智能产品要想落地应用，需要有专业的实施人员来完成方案设计，以便于让技术和场景相契合，同时还需要大量的技术人员来完成智能体的部署。从发展趋势来看，部署人员的从业规模会比较大，而且未来较长一段时间内，这些领域的人才缺口都会相对比较大。

目前对于具有一定计算机基础知识的人，可以把学习的重点放在人工智能平台的使用上，随着人工智能平台在行业领域的落地应用，未来基于人工智能平台来与行业领域相结合从而完成创新，是一个重要的发展趋势。相对于研发级岗位来说，基于人工智能平台进行的行业创新开发会有相对较低的技术门槛，只要经过一个系统的学习过程，大部分人都能够顺利掌握。当然，这个过程也需要完成大量的实践。

目前大型科技（互联网）公司推出的人工智能平台，往往都会基于计算机视觉技术体系，或者是自然语言处理技术体系来打造，而这两个大的技术体系也有比较多的应用场景。随着物联网建设的不断完善，未来人工智能平台与物联网平台也会深度整合，从而为人工智能技术的落地应用带来更多的可能。从大的发展方向来看，未来移动互联网、物联网和人工智能技术将逐渐深入整合，这个过程也很有可能会打开一个巨大的价值空间。

对于当前的大学生和初级职场人来说，要想进入人工智能领域发展，可以先从编程语言开始学起，比如Python就是不错的选择，然后进一步学习人工智能平台知识。在掌握了一些基本的人工智能知识之后，建议初学者找一个实习岗位，然后在实习岗位上提升会更好一些，包括场景的支撑和交流环境的支撑等等。

人工智能技术的学习往往需要有数据中心的支撑，这也是普通学习者在学习人工智能技术所面临的困难之一，同时有专业人士的指导，对于学习人工智能技术也有非常重要的影响。

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！

请问北京师范大学人工智能学院硕士研究生好就业吗？

人工智能学院是由计算机学院改名过来的。专业还可以，就业不成问题。可以去互联网公司，可以去当老师，都可以。

我儿子被电子科技大学录取了？

应该是数据科学与大数据技术专业吧。2016年教育部的新专业。电子科技大学应该2018年才有的新专业，主要课程是计算机类课程加数据挖掘，大数据技术基础，数据分析与应用等专业课。该专业还在发展阶段，有较好的就业前景，和人工智能专业和计算机科学与技术专业联系紧密。计算机类专业现今阶段最好就业和发展的是计算机科学与技术，软件工程这两专业。估计其他像数据科学与大数据技术，人工智能，物联网工程，网络工程，数字媒体技术稍差一些。

人工智能的发展前景？

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。

三、语义分割

语义分割主要是对图像中所有像素点进行分类，并将同类别的像素点打上相同的标签。下图中左图将人进行了分割。右图则是将街景进行分割，对图像中的车，灯杆，树木等分别采用了不同颜色进行进行标注。

四、实例分割

语义分割会为图像中的每个像素分配一个类别，但是同一类别之间的对象不会区分。而实例分割，只对特定的物体进行分类。这看起来与目标检测相似，不同的是目标检测输出目标的边界框和类别，实例分割输出的是目标的Mask和类别。

五、目标跟踪

目标跟踪，是指在特定场景跟踪某一个或多个特定感兴趣对象的过程。

这个过程基本分三步：找到目标物体，对目标物体进行实例分割，在后续帧中找到目标物体，实现相应的目标跟踪。

这个具体过程，从下图中博尔特参加男子百米短跑的例子，就很容易理解。

那既然人工智能，能做这么多事，人工智能在手机上都能有哪些应用呢？

人脸识别

自从2017年，iPhone X支持人脸识别后，人脸识别技术在手机上开始蓬勃发展。本文不在这讨论人脸识别的安全性，也不在这讨论Apple采用的结构光技术，仅仅是说明一下人脸识别基本是什么样的一个识别流程：

A. 传感器先将图像给到处理单元

B. 先通过目标检测，找到脸

C. 进行人脸对齐，找到五官位置

D. 人脸校准和相速度度量，做判断和决策

相册分类

这个基本就是通过图像分类，就可以实现的。对用户有一定帮助，但是目测作用并不大。

语音唤醒，AI 音频降噪，语音识别

小米的小爱同学，Apple的Siri 都是这方面的楷模，很受用户的欢迎。 本文主要偏视觉方面，语音相关的就不多介绍了。

图像分割

这个双摄是能做到一定的效果，但若通过人工智能的图像分割，可以将需要目标物体更完美的与周边物体分割出来。

通过图像分割，可以实现背景虚化，更换背景等功能。

美颜+虚拟化妆

这个基本是在人脸识别基础上，增加的功能。通过目标检测定位，找到人脸的关键点，再在这些关键点上，进行美颜或虚拟化妆。

文字OCR

文字OCR 较早的应用就是名片识别。不过现在这个功能越来越广泛，比如对笔记进行文字OCR，对pdf文件OCR之类的。这两年，人工智能对OCR的关注非常大，相关的算法也进行了非常大的演进，相关的识别准确率也是越来越高。

除了上述几种人工智能的应用外，这两年也陆续开始其他方向的应用

AI HDR

宽动态最主要是为了解决拍照中，同时有亮度过高和亮度过低的部分，通过HDR技术，使得整体亮度均衡。最简单的场景就是黑人和白人同时拍照。

若整体亮度拉高，黑人清楚，但白人就过曝了；但若整体亮度拉低，白人清楚，黑人则看不清了。

通过AI HDR，可以做到比传统HDR 更好的效果，并且有机会通过一些算法，对运动物体进行保护，避免因为HDR的多帧合成，运动物体产生拖影问题

（上图来自华为P30宣传样张）

AI视频降噪

摄像头Senor的感光器件包含模拟部分，所以信号中的噪声很难避免，ADC器件本身也会引入噪声。当光线较暗时，为了调高亮度，整个系统需要将信号放大，这样噪声也跟着放大。传统的降噪主要是WNR（小波降噪）和3DNR。而通过训练，在降噪前，将整个画面进行分割，根据物体特性做专门的降噪，效果会比传统3DNR效果要好。

AI SR（Super Resolution）

超分辨率技术（Super-Resolution, SR）是指从观测到的低分辨率图像重建出相应的高分辨率图像。此技术可以帮助一些模糊的图像，输出清晰的影像。

下图左边是原图，右边是x4的SR 效果

从下图可以看出，各家针对SR也开发出了各种算法， 有好有坏。相信SR算法很快就会有非常优的解法。

AI Depth

AI Depth主要作用就是测量出拍摄物体的高度，长度，以及到摄像头的距离。

这个功能实现后，除了最直接的作用：为物体测距测长度外，还可以帮助用户做出更准确的物体分割，从而实现更好的拍照虚化，换背景等功能。

不过此功能若想准确，跟传统Depth测法一样，还是需要双camera加持。

可以看出来，随着人们的研究，算法也层出不穷，这些都对主控SoC 提出了更高的考验。高通最新SoC SM8450和联发科天玑2000 都是基于 v9 架构半定制，1个X2 超大核 + 3个A710 大核 + 4个A510 小核的8核配置，4nm工艺。在此同时，高通和联发科也不忘升级NPU性能增加算力。

当然我们也看到最终客户，一方面担心高通，联发科的NPU算力不够，或者担心芯片发热问题，OPPO，VIVO，小米等纷纷自研，或和第三方联合开发PreISP，从而增加算力，实现一些自由算法。相信我们很快很看到自己的智能手机拥有越来越多的智能化应用。