7個人工智慧領域的帶頭大哥
如果你碰巧在學習機器學習，數據科學，商業智能，或者任何其他與人工智慧相關的領域，那麼你就算幸運了。同時自動化慢慢地吞噬人類的工作，對人工智慧人才的需求繼續加速增長。
事實上，根據就業搜索平台，與人工智慧相關的招聘公告在過去三年里翻了一番.
當談到工作的未來時，人工智慧和自動化將在某種程度上影響到勞動力的各個方面。安德魯·張伯倫博士，格拉斯門首席經濟學家，另一個著名的就業目錄網站。「這些技術正被用於諸如美國銀行(BankofAmerica)的客戶服務聊天機器人、facebook上易於搜索的圖像，甚至是亞馬遜上為服裝購物者提供的自動時尚建議等流行服務。」
越來越多的行業和領域正在等待機器學習和深度學習的干擾和加強。如果你有興趣使用你的人工智慧裁剪來開發改變遊戲的技術，下面是一些值得探索的令人興奮的場所。
#1自動駕駛汽車—大眾汽車
在可預見的將來，人工智慧演算法將取代汽車中的人類駕駛。這項技術仍有一些挑戰要克服，我們偶爾會讀到一些涉及自動駕駛汽車測試項目的撞車和事故。但在未來幾年內，汽車業正準備將這些扭結熨平，並向大眾推出自動駕駛汽車。他們正在尋找有才華的人工智慧專家來幫助改進他們的自動駕駛汽車技術。
自主駕駛領域不僅吸引了大型新興科技公司的興趣，也吸引了傳統汽車製造商的興趣。其中包括德國汽車巨頭大眾汽車(Volkswagen)，該公司最近加大了對人工智慧行業的投入。該公司有自己的人工智慧實驗室，其專家致力於一系列項目，包括提高自動駕駛汽車對周圍發生的事件的看法和反應的方式。
2017年，大眾與圖形晶元製造商NVIDIA合作擴大其人工智慧項目。2018年初，這家汽車製造商與自動駕駛汽車初創公司Aurora加快發展其無人駕駛汽車車隊。
#2銀行業務—摩根大通
AI演算法在有大量高質量數據的情況下表現最好。而且很少有領域擁有像金融業一樣多的歷史和結構化數據。人工智慧可以幫助金融機構提高向客戶提供服務的效率。一些例子包括發現和防止欺詐、演算法交易和向客戶提供銀行援助。除了許多從事具體人工智慧解決方案的金融科技初創企業外，我們還看到幾家大型金融機構和銀行正逐漸轉變為自己的科技公司，收購初創企業和人工智慧人才，以開發自己的解決方案，並在瞬息萬變的市場中保持競爭優勢。
一個例子是美國最大的銀行摩根大通(JPMorganChase)，以及在不同領域使用技術和人工智慧演算法的領先金融機構。這家公司最近僱用Manuela Veloso，卡內基·梅隆大學機器學習系前系主任，擔任第一任人工智慧研究主管。該公司2018年的科技預算超過100億美元，人工智慧將是其中的重要組成部分。「展望未來五到十年，技術創新的步伐只會加快，因為人工智慧、機器人、機器學習、分散式分類賬和大數據都將塑造我們的未來，」聯席總裁兼聯合首席運營官丹尼爾·平托(Daniel Pinto)在一份報告中說。致股東的函件四月。
摩根大通已經為其客戶推出了幾項人工智慧支持服務，包括使用人工智慧演算法幫助投資者更好的投資和貿易決策.
#3保健—飛利浦
從向更多人提供保健服務到更快、更精確地診斷和治療疾病，衛生機構正在領導各種項目，將人工智慧應用於醫學和醫療保健領域。在…飛利浦作為一家長期存在的科技公司和全球領先的醫療技術公司，你將能夠致力於人工智慧解決方案，這將重塑整個醫療周期，從幫助醫療提供者獲得更好的結果，到幫助消費者管理自己的健康和採取更健康的生活方式。
飛利浦的重點是將人工智慧和其他技術結合起來，以理解並不斷適應不斷變化的醫療需求，這一概念被稱為「適應性智能」。該公司遵循的願景是，人工智慧不會取代醫療專業人士但是增強了他們的能力 而那無論何時何地需要，都能提供24/7醫療保健。
在「健康雜誌」採訪飛利浦公司首席創新和戰略官Jeroen Tas說：「通過流式數據、解釋數據、提供有效的可視化、檢測偏離正常的情況、提供早期預警等方式來支持臨床醫生-這些都是我們可以使用人工智慧的領域，集中於支持臨床醫生在正確的時間做出正確的決定。」
飛利浦公司在實現這一目標方面處於有利地位，因為它有著悠久的開發硬體和軟體解決方案的歷史。消費者、病人、臨床醫生和衛生機構。該公司在醫學和醫療領域的人工智慧研究方面也有多年的經驗。飛利浦已經在不同層面上有了幾種人工智慧支持的解決方案，包括研究、診斷和治療、家庭護理和人口健康管理。
一些例子包括健康套房洞察，飛利浦公司為數據科學家提供的平台，使他們能夠創建和獲取高質量的健康數據來源，並為診斷和治療等不同目的建立分析模型。凱瑞是另一個人工智慧-動力解提供預測分析。它通過收集不同的健康數據來源並進行預測分析，有助於防止可避免的住院和急診室訪問。
智能空間控制台從連接的醫療設備收集實時信息。在複雜的ICU環境中並將這些數據與從醫院信息系統和健康記錄中獲得的數據結合起來，幫助臨床醫生對病人的健康有預測的洞察力，並支持他們。及時有效的治療決定。
#4計算機視覺—松下
隨著我們的機器人和人工智慧演算法越來越多地參與到與物理世界的交互中，他們需要更好地了解周圍發生的事情。計算機視覺領域是人工智慧的一個子集，它幫助計算機分析圖像和視頻的內容，並區分不同的對象。計算機視覺是人工智慧技術的重要組成部分，如自動駕駛汽車、安全攝像頭、社交媒體、醫療保健、銀行等。參與計算機視覺的酷之處在於，你可以在不同領域從事各種有趣的項目。
積极參与開發計算機視覺技術的公司之一是日本電子製造商松下(Panasonic)，該公司與研究中心和大學合作開發深度學習技術。松下公司正在為特殊目的開發幾個有趣的計算機視覺項目，例如更好的行人檢測適用於自動駕駛車輛及大壩自動檢測通過非常詳細的圖像分析。
#5網路安全—Palo Alto網路
隨著組織每天都在生成越來越多的數據，安全和IT團隊發現保護網路和防止數據泄露越來越困難。據估計，平均一個組織每天必須處理200多起安全事件。希望人工智慧和機器學習能夠以極快的速度瀏覽數據，找到需要人類分析人員進一步研究的令人擔憂的模式，從而提高安全團隊的水平。
這是一個快速發展的領域，許多公司正在使用人工智慧來增強他們的安全系統，以應對市場不斷增長的需求。其中包括位於矽谷的企業安全公司Palo Alto Networks，該公司在過去一年一直將人工智慧整合到其網路威脅檢測和預防軟體中。
今年早些時候，Palo Alto網路公司推出了一種行為分析解決方案-放大鏡(Magnifier)，該解決方案使用機器學習演算法來調查網路流量，並發現可能隱藏數據泄露的隱秘活動。該公司正在從事許多其他項目，並在尋找人工智慧人才。
#6情緒檢測—[醫]親緣關係
近年來，得益於自然語言處理我們都習慣了通過語音和會話介面來完成任務。數百萬人使用Siri，Alexa，科塔納，谷歌和人工智慧的助手可以找到問題的答案，設置警報，播放音樂，閱讀電子郵件，購物，打開燈和空調，或者鎖門和解鎖。
人工智慧聊天機器人和數字助理的下一步是理解意圖和背景，這將使他們能夠進行更有意義的對話，並執行更複雜的任務。這是許多大型科技公司和人工智慧初創企業關注的焦點，他們都在尋找合適的人才，以幫助他們推動自己的努力。一家這樣的公司就是阿弗萊蒂瓦，一家總部位於波士頓的麻省理工學院媒體實驗室的分拆公司，專註於建立能夠理解和回應人類情緒的人工智慧。
2017年，阿弗萊蒂瓦發布了一個人工智慧平台，可以通過感知和分析面部表情來測量情緒。這項技術已經在幾個垂直和用例中使用。該公司現在的目標是擴大其人工智慧研發團隊，並將其情感感知技術擴展到面部以外，以利用人類語言。
#7培訓—Deeplearning.ai
如果世界需要一件事，那就是更多的人工智慧專家。在不久的將來，許多工作將取決於與人工智慧有關的不同領域的人的工作和知識。
有幾個組織正在為教育項目僱用人工智慧專家。其中包括Deeplearning.ai，這是由安德魯·吳(AndrewNg)創立的組織，他同時也是谷歌(GoogleBrain)的聯合創始人，也是百度的前首席科學家。Ng教授人工智慧的歷史也很長，他還與他人共同創辦了Coursera，這是一個在線培訓平台，舉辦了他著名的機器入門課程。
Deeplearning.ai，Ng的新公司，將專註於教學深度學習，這是目前人工智慧最受歡迎的領域。所以，如果錢不是你想要的，你想要分享你的知識，那麼幫助開發課程來培養更多的機器學習和深入學習的人，可能是把你的人工智慧技能運用的最有效的方法之一。
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