人工智能(AI)正在改变人们的生活和工作方式。它提高了人类操作的速度、效率和精确度，几乎应用于所有行业。

根据欧盟委员会(European Commission)进行的一项调查，企业认为，采用人工智能最重要的障碍是缺乏适当OB欧宝娱乐体育的技能。

随着人工智能劳动力的增长，如果计算机专业人员想要在人工智能领域发展职业生涯，他们应该考虑发展自己在特定领域的技能。了解哪些能力是高需求的，可能会帮助求职者知道他们需要提高什么，以便被考虑担任像机器学习工程师或数据泄露科学家这样的职位。

继续阅读，了解更多关于最受欢迎的人工智能能力。

人工智能的类型

以下是众多的人工智能形式，可以磨练你的技能:

计算机辅助学习

机器学习是人工智能的一个子集，它使系统能够自己学习和改进，而不需要显式编程。为了解决问题，机器学习使用了多种技术，包括神经网络。

更深层次的学习

深度学习是一种模仿人类获取特定知识的机器学习。它包含统计学和预测分析，是数据科学的重要组成部分。人脸识别、虚拟助手和无人驾驶汽车的视觉支持都是深度学习的例子。

神经网络体系结构

受人脑结构启发的神经网络是深度学习过程的一个元素。它们是由人工神经元组成的复杂结构，可以处理多个输入并输出单个结果。深度学习需要理解这种架构。

计算机中的视觉

计算机视觉需要教计算机理解和解释视觉信息。这包括有效地识别和查找物品，以及使用深度学习算法生成的数字照片、视频和相机对他们所查看的内容做出反应。

智能技能和编程语言

在人工智能领域工作需要掌握多种编程语言的知识。最流行的语言是Python、R、Java和c++。

Python

Python是当今应用最广泛的编程语言之一。它于1991年被发明，与Java和c++一起成为最常用的编程语言之一。

这对人工智能是有益的，因为它是可靠的，易于使用，并减少执行时间。Python包括用于科学计算、高级计算和机器学习的预构建库，与其他语言相比，它需要的代码最少。

R

R是一种流行于新型人工智能中的编程语言，它包括统计计算、机器学习、数值分析、神经网络和贝叶斯推理。

您可以使用该语言获取和清理数据集，使用线性代数和矩阵转换处理数据，并应用统计和机器学习方法。

Java

AI应用的另一种最流行的编程语言是Java。AI智能编程、机器学习解决方案、多机器人系统、遗传编程、神经网络和搜索算法都是最常见的应用。

c++

c++是可用的最古老和最快的编程语言之一，能够管理硬件资源并为cpi密集型应用程序提供过程性编程。浏览器、操作系统和游戏都可以从中受益。c++是一种非常灵活的编程语言，因为它允许多种编程方法，如过程式、函数式和面向对象的函数。

框架和库

除了编程语言之外，无论哪种编程语言，您都必须能够在您的工作中理解并实现以下概念和策略。

TensorFlow

TensorFlow是一个开源的机器学习平台，它提供了各种资源、工具和框架来帮助开发人员创建机器学习应用程序。

它是由谷歌使用c++编程语言创建的，但程序员也可以使用Python为它创建AI应用程序。

NumPy

NumPy是科学计算的重要Python工具。它允许对巨大数据集执行复杂的数学运算，而使用的代码比目前使用Python现有序列所能实现的要少。

SciPy

SciPy是一个用于解决数学和科学问题的Python开源库。它基于NumPy扩展，允许用户使用一些高级命令操作和可视化数据。

Scikit-learn

Scikit-learn被认为是Python最可靠和最有帮助的机器学习库之一。它提供了各种统计建模和机器学习功能，例如降维、分类、聚类和回归，所有这些都可以通过统一的Python接口访问。

PyTorch

PyTorch是一个深度学习框架，可以在cpu和gpu上运行。这是一个基于python的开源机器学习包，主要由Facebook人工智能研究团队创建。

Spark, Apache项目

Apache Spark是一个运行在分布式开源平台上的大数据处理系统。出于分析目的，它使用优化的查询执行和内存缓存。