1、AI硬件专家。AI领域内另外一种日益增长的蓝领工作是负责创建AI硬件(如GPU芯片)的工业操作工作。大科技公司目前已经采取了措施,来建立自己的专业芯片。
2、算法工程师。进行人工智能相关前沿算法的研究,包括机器学习、知识应用、智能决策等技术的应用。以机器学习的过程为例,涉及到数据收集、数据整理、算法设计、算法训练、算法验证、算法应用等步骤,所以算法是机器学习开发的重点。
3、智能机器人研发工程师。研发方向主要从事机器人控制系统开发,高精度器件的设计研发等。工业机器人系统集成方向主要做工作站设计,电气设计,器件选型,机器人调试,编程,维护等。
4、人工智能运维工程师。大数据与AI产品相关运营、运维产品研发;相关组件的运维工具系统的开发与建设;提供大数据与AI云产品客户支持。
5、程序开发工程师。一方面程序开发工程师需要完成算法实现,另一方面程序开发工程师需要完成项目的落地,需要完成各个功能模块的整合。
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人工智能发展进入新阶段。经过60多年的演进,特别是在移动互联网、大数据、超级计算、传感网、脑科学等新理论新技术以及经济社会发展强烈需求的共同驱动下,人工智能加速发展,呈现出深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放、自主操控等新特征。
大数据驱动知识学习、跨媒体协同处理、人机协同增强智能、群体集成智能、自主智能系统成为人工智能的发展重点,受脑科学研究成果启发的类脑智能蓄势待发,芯片化硬件化平台化趋势更加明显,人工智能发展进入新阶段。
当前,新一代人工智能相关学科发展、理论建模、技术创新、软硬件升级等整体推进,正在引发链式突破,推动经济社会各领域从数字化、网络化向智能化加速跃升。
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