人工智能相关介绍

人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。

人工智能

• 专业培养目标
  • 德、智、体、美、劳全面发展，具有良好的“金铁美强创”职业素养、人文素养、信息素养、职业道德和精益求精的工匠精神
  • 掌握扎实的科学文化基础和人工智能数据技术、机器学习、深度学习框架等专业知识及相关法律法规
  • 具备人工智能数据处理、模型构建、系统研发与运维等能力
  • 能够从事人工智能数据处理与分析、人工智能应用开发等工作
• 专业全称
  • 人工智能工程技术
• 出现的时间及发展历程
  • 一、推理期
    • 1942年美国科幻巨匠阿西莫夫提出“机器人三定律”
    • 1956年达特茅斯会议诞生了人工智能学科
    • 1963年自动定理证明系统完成数学原理第二章的证明
  • 二、知识期
    • 1968年世界上第一例成功的专家系统诞生
    • 1970年早起的系统解决困难的问题效果不理想，跌入低谷
    • 1992年第五代计算机-人工智能计算机-由于技术路线明显背离计算机工业的发展方向，宣告失败
  • 三、机械学习期
    • 1984年莱斯利提出近似正确模型
    • 2006年Hinton发表深度学习的Nature文章
    • 2012年CNN超第二名十个百分点夺冠lmageNet
    • 2014年港中文实验室DeepID算法首次超过人眼识别人脸率
    • 2015年AlphaGo战胜人类顶尖围棋高手
• 专业对口行业
  • 人工智能数据标注工程师
    • 负责数据标注分类、 数据标注流程、数据标注质量检验、 数据标注管理和数据标注应用等工作。
  • 人工智能应用工程师
    • 负责人工智能应用产品的开发和测试、数据处理、系统运维、产品营销、技术支持等工作 。
  • 人工智能工程技术人员
    • 负责人工智能相关算法、深度学习等多种技术的分析、研究、开发，并对人工智能系统进行设计、优化、运维、管理和应用等工作。
  • AI技术支持工程师
    • 负责强化学习、模仿学习等前沿算法的应用落地研究，配合算法工程师开展AI对抗训练研发工作
  • 人工智能目标检测工程师
    • 负责基于图像数据的目标检测、聚类、识别、分割场景理解的算法开发，融合数据源的目标检测识别和语义分割算法的研发。
• 行业龙头企业
  • 华为
  • 百度
  • 阿里巴巴
  • 腾讯