ai技術工資多少

❶ 人工智慧專業就業前景怎麼樣

可以說，這一兩年是人工智慧專業開始朝專門化發展的前兩年，這是一個屬於人工智慧的時代。世界許多國家都在加緊人工智慧方面的研究，可以說是未來的世界，誰掌握了人工智慧，誰就掌握了未來。

❷ 人工智慧專業目前的就業前景怎麼樣

人工智慧技術關繫到人工智慧產品是否可以順利應用到我們的生活場景中。在人工智慧領域，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、生物特徵識別、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、神經網路、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，是人工智慧技術的核心。基於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、學習方法以及演算法的不同，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路，提供了從「關系」的角度去分析問題的能力。
知識圖譜可用於反欺詐、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，如數據的雜訊問題，即數據本身有錯誤或者數據存在冗餘。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慧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。基於統計的機器翻譯方法突破了之前基於規則和實例翻譯方法的局限性，翻譯性能取得巨大提升。基於深度神經網路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徵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，並且回答與篇章相關問題的過程。語義理解更注重於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路模型層出不窮。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;
二是新的詞彙、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，是人工智慧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、滑鼠、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，以及列印機、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並處理信息。近來隨著深度學習的發展，預處理、特徵提取與演算法處理漸漸融合，形成端到端的人工智慧演算法技術。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，已經逐漸成熟並且可以超過人類，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演算法的開發時間和人力成本，目前計算機視覺演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;
三是如何加快新型演算法的設計開發，隨著新的成像硬體與人工智慧晶元的出現，針對不同晶元與數據採集設備的計算機視覺演算法的設計與開發也是挑戰之一。

六、生物特徵識別
生物特徵識別技術是指通過個體生理特徵或行為特徵對個體身份進行識別認證的技術。從應用流程看，生物特徵識別通常分為注冊和識別兩個階段。注冊階段通過感測器對人體的生物表徵信息進行採集，如利用圖像感測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採集，利用數據預處理以及特徵提取技術對採集的數據進行處理，得到相應的特徵進行存儲。
識別過程採用與注冊過程一致的信息採集方式對待識別人進行信息採集、數據預處理和特徵提取，然後將提取的特徵與存儲的特徵進行比對分析，完成識別。從應用任務看，生物特徵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。
生物特徵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、步態等多種生物特徵，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。目前生物特徵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。用戶藉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、專用晶元等實現。
虛擬現實/增強現實從技術特徵角度，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准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，其難點是在於內容的語義表示和分析;交換與分發技術主要強調各種網路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，其難點在於建立自然和諧的人機交互環境;標准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准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。在硬體平台與裝置、核心晶元與器件、軟體平台與工具、相關標准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

❸ 在北京做人工智慧開發待遇一般能達到多少

近年來，人工智慧技術在各行各業中的應用越來越普及，相關專業技術人才也是供不應求，各大公司或是創業公司不惜重金招募AI人才。近期一項統計顯示，人工智慧相關職位平均年薪達到30萬元-60萬元，從業時間長的甚至能達到年薪百萬。
對於AI相關的技術崗位，30萬-60萬年薪基本上是比較主流的收入水平，相較於其他技術崗位，基本上是8年以上工作經驗的架構師的收入水平。
在231份樣本數據中，30萬以下年薪24份，30-60萬年薪88份，60-100萬25份，100萬+31份，面議類的63份，局限在於很多年薪數百萬的崗位不會被獵頭發布出來。
不同類型的企業也拿出了各自的高招來吸引優秀的AI人才，比較有意思的比如創新工場旗下的人工智慧研究院拿出「李開復(微博)親任院長」這樣的職位誘惑參與人才搶奪戰。其他常見的招攬手段，除了高薪，依次為：補助(63份崗位)，彈性工作(47份崗位)，雙薪(41份崗位)，期權(36份崗位)，聚餐(34份崗位)，旅遊(24份崗位)。

❹ 人工智慧的就業薪資高么

做人工智慧產品的公司從崗位來看，大致分為研發崗位和演算法工程師崗位。研發崗位大多是博士研究生學歷，很多公司還喜歡招聘海歸高學歷人才，年薪自然不會低。那天和朋友聊天還聽說某211大學的博士搞AI，年薪40多萬，當然這個數不算高。在BAT做AI收入固然高，但有些不差錢的東家投資人工智慧領域的產品，也不會虧待研發人員，所以總體而言看行業、看產品的市場前景。如果產品運營的好，實現可觀的營收，並能迅速佔領市場並可持續，搞研發的崗位薪資水平非常可觀。
想做研發本身也要具備科研背景，所以在求學過程中前期投入也很大，金錢成本、時間成本也都要在考慮范圍內。而且現在人工智慧比較「火」，能夠趕上這個好時機的人也算是幸運者。其實關於人工智慧的研究，很多高等院校在上世紀就已經開始了，最熟悉的自動駕駛汽車本來就不是什麼新鮮的事情，記得當時某高校的科研團隊展示自動駕駛技術，用的是類似於金杯客車那樣的車型，車外各種天線感測器，車內則是各種主機顯示器。現在的自動駕駛技術要比那個時候成熟很多，甚至已經達到了可以應用的階段。總之，人工智慧開始普遍應用，一方面是因為硬體設備的升級，另一方面是因為信息社會數據量的龐大，使得人工智慧技術在數據處理的方面優勢很大。
剛才提到的演算法工程師和研發人員相比更多的傾向於技術的執行層面，即便是碼代碼，也要對人工智慧演算法有較深的理解。從事AI的企業也喜歡招聘相關專業的碩士研究生，有一部分是高校教授或導師的學生；當然社招的也不少，薪資大概年薪20萬以上，不過還是要看行業。搞AI，最好有扎實的數學基礎和計算機基礎，如果今後AI進一步在互聯網產品中普及，AI工程師的需求量也會非常大，而且做傳統互聯網行業的程序員或工程師也有必要學習和了解人工智慧的相關知識。
總體上來說，從事人工智慧的程序開發工作，演算法是基礎，同時還要有建模與實驗研究的意識，有扎實的基礎知識。這樣，從事該行業的前景還是比較樂觀的。

❺ 人工智慧領域平均薪資待遇如何

應屆畢業生月薪都在1萬以上，有經驗的人工智慧工程師年薪50萬的也是比比皆是。因為隨著人工智慧的發展，需要越來越多的人才，因此稀缺人才的薪水就會越來越高，同時也是一個很好的發展方向。

目前國內主要缺乏的是AI相關的演算法工程師以及AI產品經理：
1、人工智慧產品經理(AIPM)
人工智慧的產品經理，需要深度理解人工智慧行業的技術、商業模式、應用場景等等一系列的問題，需要懂的東西遠非互聯網PM能夠完成的，需要深入行業，多加積累。目前這個人是人工智慧行業最缺乏的。
目前的技術在這，如何變成商業化產品、給用戶提供價值，才是難點。
2、人工智慧工程師(AIRD)
人工智慧的發展，離不開工程師，沒人寫代碼，再好的想法也不行。因此這個行業需要大量的研發工程師。目前幾十萬人的缺口也是不少，但門檻比互聯網開發稍微高一些，因此目前有兩種人適合：
1、計算機專業學習好的同學，需要懂高數、基礎的編程、資料庫等知識，學習人工智慧等課程才能沒有太多阻礙;
2、現有程序員轉型，有較多的編程基礎，理解好人工智慧等框架、演算法，轉型相對比較容易。
企業之間人才競賽，如BAT(網路、阿里巴巴、騰訊)等巨型企業占據了龐大優勢。報導引述業內人士透露，這些行業領導者擁有龐大數據，能夠給AI研究者更多發展空間，更能吸引人才加入;此外，能開出比中小企業更高的薪資也是另一項原因。
因此大家從事AI相關的職業，前景還是很不錯的。目前，人工智慧的研究和實踐如火如荼，但是應該擺正心態，做好打持久戰的准備，短時期內很難將該領域的技術研究透徹，並完全推廣應用。一句話，此路任重而道遠，但卻是人類社會科技發展的必經階段。

❻ 人工智慧的就業待遇好么

未來十年，急缺人才的五大行業，人工智慧就排第二，目前隨著新技術革命不斷推進，全球人工智慧人才緊缺，據了解目前我國人工智慧人才缺口就達到500萬，而從業者薪資大部分月薪超過2萬元。未來隨著我們國家國際地位不斷提高，以及技術更新換代的，人工智慧行業領域人才缺口將持續擴大！騰訊、阿里巴巴、拼多多、華為等知名企業均不惜重金求才。
當今，人工智慧技術無論是在核心技術，還是典型應用上都已經出現爆發式的發展。隨著平台、演算法、交互方式的不斷更新和突破，人工智慧技術的發展將主要以「AI+X」（為某一具體產業或行業賦能）的形態呈現。將來會在教育、醫療、金融、出行、物流等領域發揮巨大作用。

❼ 人工智慧方向的畢業生工資能有多高

前不久，人工智慧領域剛剛畢業的AI博士，簽了一份工作，除去公司給的安家費，住房補貼，另外給出80萬的年薪。這說明在國內，人工智慧確實是人才匱乏，但是這並不是唯一的原因。

❽ 人工智慧演算法工程師為什麼薪資這么高

人工智慧可謂是現如今最受歡迎的行業領域，作為一個前沿科技行業領域，人工智慧的核心部分是人才。所謂受歡迎就代表著工作的機會和薪資福利都會增長，在人工智慧人才呈現出龐大人才缺口的市場現狀下，北京上海廣州三大區域人工智慧相關技術專業的優秀畢業生薪資福利為年薪30萬元到60萬元，如果有著多年工作經驗資深工作人員待遇很有可能更高，達到百萬年薪也是極有可能。

人工智慧演算法工程師高薪資的原因
1、人才稀缺、需求大
（1）教學環境受限，很多人沒有的機會學習。
（2）關於人工智慧的有效的數據資料很少，能夠學習到的知識很少。
（3）硬體設備受限。因為學習人工智慧是非常損耗顯卡驅動的，很多人會受到硬體設備環境的限制。
（4）人工智慧是一門前沿科技學科，也需要比較強的數學基礎，這就出局了一部分想要學習AI的人。能夠成為人工智慧演算法工程師的自然都是非常出色的的人才。
2、演算法工程師商業利益高，技術優良
演算法工程師不是程序員，演算法工程師的維度是遠超程序員的。要想成為人工智慧演算法工程師，還需要了解仿生學、心理學等其他的學科的知識，可見演算法工程師對於其本身所具備的才學要求很高。而且目前許許多多領域都與AI相結合，演算法工程師具有龐大的商業利益、創造性價值。
高薪資必然會帶來高端人才。隨著越來越多的頂尖人才湧入人工智慧領域，領域會迎來下一輪的爆發，促進經濟快速發展，為我們的日常生活帶來更多便捷。

❾ AI技術方面的就業前景怎麼樣

2017年，最風光的當屬AI人才了，尤其是應屆生。

AI專業應屆生年薪達50萬，數年後可達80萬以上

在翻譯行業，科大訊飛的語音技術很強大，翻譯准確度已經超過人工翻譯水平。那麼，翻譯行業的畢業生將面臨失業？的確，外語類專業畢業生就業會受到沖擊，但並不一定面臨畢業即失業的窘境。理由如下：

1、對於畢業生而言，並非所有人都會找到專業對口的工作。因此會有一部分人找到非翻譯類工作。

2、目前的機器翻譯的准確度雖然超過人工翻譯，但不能傳遞出人工翻譯的情感和思想。

3、不管任何崗位，對於精通該崗位，則被代替的可能性越低。

4、對於跨語言文化研究工作者的外語畢業生在未來一段時間內不會受機器翻譯的影響。

5、目前，AI翻譯工具不太普及，而且產品沒有完全融入人們的生活，只是應用於具體行業和情景。所以在短時間內，外語類畢業生就業前景不會太差。

❿ 人工智慧的前景怎麼樣

首先，從當前的技術發展趨勢來看，人工智慧專業的發展前景還是非常廣闊的，當前不論是雲計算、大數據技術，還是物聯網相關技術，最終的發展訴求之一都是智能化，而智能化也是諸多技術體系實現價值增量的重要環節，所以人工智慧當前也是科技研發的一個重點領域。 雖然人工智慧技術的發展對於整個科技領域都有非常重要的意義，而且人工智慧技術的發展對於產業領域的創新也有非常多的影響，但是由於人工智慧技術本身涉及到的內容非常多，而且難度也比較高，所以人工智慧技術的發展必然會經歷一個長期的過程。

拓展補充：

1.什麼是人工智慧？

人工智慧作為一門前沿交叉學科，其定義在業界一直存在不同的觀點。通過梳理人工智慧理論、技術、應用和行業情況。

深圳市人工智慧行業協會認為人工智慧是指研究、模擬人類智能的理論、方法、技術及應用系統的一門技術科學，其使用機器代替人類實現認知、識別、分析、決策等功能，本質是對人的意識和思想的信息過程的模擬。

當前，我國人工智慧產業發展勢頭良好、空間巨大。同時，人工智慧現已被國家列入發展規劃，國家提出了人工智慧三步走的發展戰略。在國家戰略的背景支持下，未來人工智慧發展必會越來越火熱，發展前景一片大好