人工智能产品如何成交？掌握这几个要领，让你在行业里独树一帜
它是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。从计算机应用系统的角度出发，人工智能是研究如何制造智能机器或智能系统，来模拟人类智能活动的能力，以延伸人们智能的科学。
1. 自主智能系统
人工采集和标注大样本训练数据，是这些年来深度学习取得成功的一个重要基础或者重要人工基础。比如要让人工智能明白一副图像中哪一块是人、哪一块是草地、哪一块是天空，都要人工标注好，非常费时费力。此外还有人工设计深度神经网络模型、人工设定应用场景、用户需要人工适配智能系统等。所以有人说，目前的人工智能有多少智能，取决于付出多少人工，这话不太精确，但确实指出了问题。下一步发展趋势是怎样以极少人工来获得最大程度的智能。人类看书可学习到知识，机器还做不到，所以一些机构例如谷歌，开始试图创建自动机器学习算法，来降低AI 的人工成本。
2. 技术创新
共同加强人工智能技术创新，夯实产业发展基础。要集聚全球智慧，加强人工智能相关基础理论、关键技术等研究。支持国内外相关科研院所、企业加强对接，广泛开展技术交流与合作，力争早日实现理论和技术突破，支撑新一代人工智能行稳致远。
3. 深度融合
促进人工智能与实体经济深度融合，培育壮大智能经济。加快人工智能在制造、金融、交通、医疗健康、民生服务等领域的应用步伐。鼓励、支持国内外产业链、上下游企业加强协同合作，加速技术成果的落地应用，将创新势能真正转化为经济动能。
4. 合作共赢
坚持更深更广的开放合作，实现互利共赢。希望各方继续秉承开放合作、互利共赢的理念，共同建设好、运用好、发展好人工智能等新技术，在新时代与大变局相互激荡的当下，描绘出充满生机的智能经济新图景。
目前，计算机视觉已在人类社会的许多领域得到成功应用。例如，在图像、图形识别方面有指纹识别、染色体识字符识别等；在航天与军事方面有卫星图像处理、飞行器跟踪、成像精确制导、景物识别、目标检测等；在医学方面有图像的脏器重建、医学图像分析等；在工业方面有各种监测系统和生产过程监控系统等。
学习人工智能的学习曲线是比较陡峭的，人工智能是一门交叉学科，涉及数学、计算机、统计学等学科知识。下面我们来分别介绍：
首先，机器学习理论基础，涉及的算法模型非常多，比如LR、FM、SVM等。每种模型涉及到的数学知识又不相同。LR会涉及到线性代数里的最小二乘；SVM又要求对向量知识有深入的理解，其他诸如概率论的知识也会经常用到。
其次，各种模型都涉及到数据的清洗、分析和输入。因此有统计学相关的知识也是必要的。输入数据有哪些维度、数据分布是怎样的，如何清洗、填补缺失值等。这些都做完以后才能对大数据的数据质量有一个全面的了解。从而选择合适的模型。
最后，编程知识也是必备的。所有的数据分析、模型训练、模型预测，都是在计算机内完成的。会一门语言，才能通过计算机完成上述任务。
因此，目前研究人工智能的人当中，最多的就是上面这三种专业的人。当然，国家最近也在推进教育改革，可以看到越来越多的人工智能专业出现在高校中。
既然学习的成本高，学成后的收益自然也是不菲的。最直接的收益就是把人工智能作为职业，去上班。算法工程师、数据分析师都是目前市场上比较紧俏的职位，一家大公司的算法工程师岗，月薪3w以上随处可见。
除此之外，作为副业也是可以有不少输入的，比如像AI模型市场（aimodelmarket.cn）这种网站就是把算法工程师做的模型，包装成产品卖个企业，让算法工程师获得相应的报酬。可谓一次投入，长期收益。
总之，投入越多，收益也就越大，学习人工智能难度不可谓不小，但主业+副业整体收入也是不菲的。
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