深度神經網絡碩士就業前景

深度神經網絡碩士就業前景很好。1、前景很好,中國正在產業升級,工業機器人和人工智能方面都會是強烈的熱點,而且正好是在3~5年以后的時間A8U神經網絡。

難度,肯定高,要求你有創新的思維能力,高數中的微積分、數列等等必須得非常好,軟件編程(基礎的應用最廣泛的語言:C/C++)必須得很好,微電子(數字電路、低頻高頻模擬電路、最主要的是嵌入式的編程能力)得學得很好,還要有一定的機械設計能力(空間思維能力很重要)。

這樣的話,你就是人才,你就是中國未來5年以后急需的人工智能領域的人才。

谷歌人工智能寫作項目：神經網絡偽原創

想問一下學神經網絡的研究生畢業的工作就業方向是哪些類！！

同聲傳譯:同聲傳譯員被稱為“21世紀第一大緊缺人才”AI愛發貓。“同傳的薪金是按照小時和分鐘來算的,現在的價碼是每小時4000元到8000元。”相關人士如是說。

“4年之后入駐中國和北京的外國大公司越來越多,這一行肯定會更吃香。”3G工程師:據計世資訊發布的相關研究報告稱,估計國內3G人才缺口將達到50萬人以上。

由于目前3G人才比較少,尤其是復合型人才奇缺,預計4年之后3G工程師的基本年薪會在15萬元至20萬元。

“網絡媒體人才:目前,網絡編輯的月薪一般都在5000元左右、中等職位的收入在8000元至10000元。“相信4年之后整個網絡媒體的廣告收入越來越多的時候,從業人員會有一個更好的回報。

”物流師:物流人才的需求量為600余萬人。相關統計顯示,目前物流從業人員當中擁有大學學歷以上的僅占21%。許多物流部門的管理人員是半路出家,很少受過專業的培訓。

據相關人士透露,對此類人才有需求的某知名企業在國內招聘的應屆大學生目前的薪金是每月6000元到8000元,在一年之后還會有相當大的提升空間。

“現在一年就能掙個7萬元至10萬元,估計4年之后只會多不會少,因為能源越來越緊俏。”這是以后比較會吃香的行業，趁現在能學習，多學點這方面的，以后可能會好找工作！！加油嘍！！

請實話實說，我想知道，研究生階段學習這個神經網絡，畢業后的就業情況，另外，跟數學關系很大

研究生階段學習神經網絡和就業有關系嗎？研究生光學個神經網絡就覺得足夠了嗎？你把這個東西看的太萬能了。鈔票都不是萬能的，更何況神經網絡。

現在學工科的讀研不搞點數學不涉及點神經網絡都不好意思說自己是研究生，不編程都不好意思說自己會電腦，不發幾篇英文論文都不好意思說自己發過文章。找工作主要看你腦袋靈活不靈活，會不會說話，會不會吹自己。

還有和學校、性別有很大關系。那個不難學。

學習人工智能有哪些就業方向？

人工智能技術關系到人工智能產品是否可以順利應用到我們的生活場景中。在人工智能領域，它普遍包含了機器學習、知識圖譜、自然語言處理、人機交互、計算機視覺、生物特征識別、AR/VR七個關鍵技術。

一、機器學習機器學習(MachineLearning)是一門涉及統計學、系統辨識、逼近理論、神經網絡、優化理論、計算機科學、腦科學等諸多領域的交叉學科，研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的性能，是人工智能技術的核心。

基于數據的機器學習是現代智能技術中的重要方法之一，研究從觀測數據(樣本)出發尋找規律，利用這些規律對未來數據或無法觀測的數據進行預測。根據學習模式、學習方法以及算法的不同，機器學習存在不同的分類方法。

根據學習模式將機器學習分類為監督學習、無監督學習和強化學習等。根據學習方法可以將機器學習分為傳統機器學習和深度學習。

二、知識圖譜知識圖譜本質上是結構化的語義知識庫，是一種由節點和邊組成的圖數據結構，以符號形式描述物理世界中的概念及其相互關系，其基本組成單位是“實體—關系—實體”三元組，以及實體及其相關“屬性—值”對。

不同實體之間通過關系相互聯結，構成網狀的知識結構。在知識圖譜中，每個節點表示現實世界的“實體”，每條邊為實體與實體之間的“關系”。

通俗地講，知識圖譜就是把所有不同種類的信息連接在一起而得到的一個關系網絡，提供了從“關系”的角度去分析問題的能力。

知識圖譜可用于反欺詐、不一致性驗證、組團欺詐等公共安全保障領域，需要用到異常分析、靜態分析、動態分析等數據挖掘方法。

特別地，知識圖譜在搜索引擎、可視化展示和精準營銷方面有很大的優勢，已成為業界的熱門工具。但是，知識圖譜的發展還有很大的挑戰，如數據的噪聲問題，即數據本身有錯誤或者數據存在冗余。

隨著知識圖譜應用的不斷深入，還有一系列關鍵技術需要突破。

三、自然語言處理自然語言處理是計算機科學領域與人工智能領域中的一個重要方向，研究能實現人與計算機之間用自然語言進行有效通信的各種理論和方法，涉及的領域較多，主要包括機器翻譯、機器閱讀理解和問答系統等。

機器翻譯機器翻譯技術是指利用計算機技術實現從一種自然語言到另外一種自然語言的翻譯過程。基于統計的機器翻譯方法突破了之前基于規則和實例翻譯方法的局限性，翻譯性能取得巨大提升。

基于深度神經網絡的機器翻譯在日常口語等一些場景的成功應用已經顯現出了巨大的潛力。

隨著上下文的語境表征和知識邏輯推理能力的發展，自然語言知識圖譜不斷擴充，機器翻譯將會在多輪對話翻譯及篇章翻譯等領域取得更大進展。

語義理解語義理解技術是指利用計算機技術實現對文本篇章的理解，并且回答與篇章相關問題的過程。語義理解更注重于對上下文的理解以及對答案精準程度的把控。

隨著MCTest數據集的發布，語義理解受到更多關注，取得了快速發展，相關數據集和對應的神經網絡模型層出不窮。

語義理解技術將在智能客服、產品自動問答等相關領域發揮重要作用，進一步提高問答與對話系統的精度。問答系統問答系統分為開放領域的對話系統和特定領域的問答系統。

問答系統技術是指讓計算機像人類一樣用自然語言與人交流的技術。人們可以向問答系統提交用自然語言表達的問題，系統會返回關聯性較高的答案。

盡管問答系統目前已經有了不少應用產品出現，但大多是在實際信息服務系統和智能手機助手等領域中的應用，在問答系統魯棒性方面仍然存在著問題和挑戰。

自然語言處理面臨四大挑戰：一是在詞法、句法、語義、語用和語音等不同層面存在不確定性;二是新的詞匯、術語、語義和語法導致未知語言現象的不可預測性;三是數據資源的不充分使其難以覆蓋復雜的語言現象;四是語義知識的模糊性和錯綜復雜的關聯性難以用簡單的數學模型描述，語義計算需要參數龐大的非線性計算四、人機交互人機交互主要研究人和計算機之間的信息交換，主要包括人到計算機和計算機到人的兩部分信息交換，是人工智能領域的重要的外圍技術。

人機交互是與認知心理學、人機工程學、多媒體技術、虛擬現實技術等密切相關的綜合學科。

傳統的人與計算機之間的信息交換主要依靠交互設備進行，主要包括鍵盤、鼠標、操縱桿、數據服裝、眼動跟蹤器、位置跟蹤器、數據手套、壓力筆等輸入設備，以及打印機、繪圖儀、顯示器、頭盔式顯示器、音箱等輸出設備。

人機交互技術除了傳統的基本交互和圖形交互外，還包括語音交互、情感交互、體感交互及腦機交互等技術。

五、計算機視覺計算機視覺是使用計算機模仿人類視覺系統的科學，讓計算機擁有類似人類提取、處理、理解和分析圖像以及圖像序列的能力。

自動駕駛、機器人、智能醫療等領域均需要通過計算機視覺技術從視覺信號中提取并處理信息。近來隨著深度學習的發展，預處理、特征提取與算法處理漸漸融合，形成端到端的人工智能算法技術。

根據解決的問題，計算機視覺可分為計算成像學、圖像理解、三維視覺、動態視覺和視頻編解碼五大類。目前，計算機視覺技術發展迅速，已具備初步的產業規模。

未來計算機視覺技術的發展主要面臨以下挑戰：一是如何在不同的應用領域和其他技術更好的結合，計算機視覺在解決某些問題時可以廣泛利用大數據，已經逐漸成熟并且可以超過人類，而在某些問題上卻無法達到很高的精度;二是如何降低計算機視覺算法的開發時間和人力成本，目前計算機視覺算法需要大量的數據與人工標注，需要較長的研發周期以達到應用領域所要求的精度與耗時;三是如何加快新型算法的設計開發，隨著新的成像硬件與人工智能芯片的出現，針對不同芯片與數據采集設備的計算機視覺算法的設計與開發也是挑戰之一。

六、生物特征識別生物特征識別技術是指通過個體生理特征或行為特征對個體身份進行識別認證的技術。從應用流程看，生物特征識別通常分為注冊和識別兩個階段。

注冊階段通過傳感器對人體的生物表征信息進行采集，如利用圖像傳感器對指紋和人臉等光學信息、麥克風對說話聲等聲學信息進行采集，利用數據預處理以及特征提取技術對采集的數據進行處理，得到相應的特征進行存儲。

識別過程采用與注冊過程一致的信息采集方式對待識別人進行信息采集、數據預處理和特征提取，然后將提取的特征與存儲的特征進行比對分析，完成識別。

從應用任務看，生物特征識別一般分為辨認與確認兩種任務，辨認是指從存儲庫中確定待識別人身份的過程，是一對多的問題;確認是指將待識別人信息與存儲庫中特定單人信息進行比對，確定身份的過程，是一對一的問題。

生物特征識別技術涉及的內容十分廣泛，包括指紋、掌紋、人臉、虹膜、指靜脈、聲紋、步態等多種生物特征，其識別過程涉及到圖像處理、計算機視覺、語音識別、機器學習等多項技術。

目前生物特征識別作為重要的智能化身份認證技術，在金融、公共安全、教育、交通等領域得到廣泛的應用。七、VR/AR虛擬現實(VR)/增強現實(AR)是以計算機為核心的新型視聽技術。

結合相關科學技術，在一定范圍內生成與真實環境在視覺、聽覺、觸感等方面高度近似的數字化環境。

用戶借助必要的裝備與數字化環境中的對象進行交互，相互影響，獲得近似真實環境的感受和體驗，通過顯示設備、跟蹤定位設備、觸力覺交互設備、數據獲取設備、專用芯片等實現。

虛擬現實/增強現實從技術特征角度，按照不同處理階段，可以分為獲取與建模技術、分析與利用技術、交換與分發技術、展示與交互技術以及技術標準與評價體系五個方面。

獲取與建模技術研究如何把物理世界或者人類的創意進行數字化和模型化，難點是三維物理世界的數字化和模型化技術;分析與利用技術重點研究對數字內容進行分析、理解、搜索和知識化方法，其難點是在于內容的語義表示和分析;交換與分發技術主要強調各種網絡環境下大規模的數字化內容流通、轉換、集成和面向不同終端用戶的個性化服務等，其核心是開放的內容交換和版權管理技術;展示與交換技術重點研究符合人類習慣數字內容的各種顯示技術及交互方法，以期提高人對復雜信息的認知能力，其難點在于建立自然和諧的人機交互環境;標準與評價體系重點研究虛擬現實/增強現實基礎資源、內容編目、信源編碼等的規范標準以及相應的評估技術。

目前虛擬現實/增強現實面臨的挑戰主要體現在智能獲取、普適設備、自由交互和感知融合四個方面。在硬件平臺與裝置、核心芯片與器件、軟件平臺與工具、相關標準與規范等方面存在一系列科學技術問題。

總體來說虛擬現實/增強現實呈現虛擬現實系統智能化、虛實環境對象無縫融合、自然交互全方位與舒適化的發展趨勢。

計算機研究生方向及就業

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計算機專業一直是人們口中的熱門專業，近年來，隨著互聯網的發展，計算機專業人才的缺乏也沒有得到有效的緩解，國內的軟件開發人才，網絡技術、信息安全等方面的人缺乏比較嚴重，那些高水平的系統分析師，資深項目策劃人員非常少，從事程序開發的程序員也比較缺乏。

計算機就業方向1軟件方向軟件就業方向有軟件開發，軟件架構師，軟件測試，應用軟件（包括手機程序）的調試、運行、測試、維護及質量管理等技術崗位的工作，JAVA軟件開發，軟件公司中Java軟件工程師、網絡工程師、數據庫工程師等相關職位。

2網絡方向IT企業、政府機關、企業事業單位、各類外資企業、電力、電信、汽車、房地產、金融、保險、稅務、教育、科研等等各個行業從事計算機網絡建設、運行、維護和管理工作。

計算機的就業趨勢從總體上講，社會對計算機人才總需求量有明顯變化，但畢業生就業崗位分布和崗位層次將更加寬泛，需求的主體由政府機關、金融單位、電信系統、國有企業轉向教育系統、非共有制經濟實體等中小用人單位，由于畢業生人數劇增，就業率與供求比列明顯相差大，企業是吸納人才的主力，隨著國有企業改革步伐加大，對高新技術人才、計算機專業大學生的需求會迅速增長，中國加入WTO，外國資本公司的涌入，需要招聘大批高素質的計算機專業人才，畢業生的就業選擇和人才流動會偏向外資企業。

人工智能畢業以后可以從事哪些方向的工作？

人工智能未來的發展前景非常廣闊，可以從事的工作方向主要有智能汽車、智能機器人、智能客服、虛擬主播、智能創作、智能醫療、智能RPA、智慧城市、搜索引擎+智能推薦、工業視覺、金融大數據等場景。

隨著機器翻譯、圖像和人臉識別等領域的日漸成熟，如果說人工智能的上半場是技術的飛躍，那么人工智能的下半場則是在各個場景落地，而人工智能的下半場才剛剛開始。若幫助到您，望采納！

人工智能的就業方向都有哪些？

人工智能就業方向：科學研究，工程開發。計算機方向。軟件工程。應用數學。電氣自動化。通信。

機械制造人工智能可以說是一門高尖端學科，屬于社會科學和自然科學的交叉，涉及了數學、心理學、神經生理學、信息論、計算機科學、哲學和認知科學、不定性論以及控制論。

研究范疇包括自然語言處理、機器學習、神經網絡、模式識別、智能搜索等。應用領域包括機器翻譯、語言和圖像理解、自動程序設計、專家系統等。

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總結

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