人工智能和机器学习:有什么区别?

人工智能(AI)和机器学习(ML)这两个术语在科技界引起了很大的轰动，这是有原因的。他们正在帮助组织简化流程和发现通过数据来做出更好的商业决策．通过帮助人们更智能地工作，它们正在推动几乎所有行业的发展，它们正在成为企业保持竞争优势的基本技术。

这些技术可以实现智能手机上的面部识别功能、个性化的网上购物体验、家庭中的虚拟助手，甚至是疾病的医疗诊断。

对这些技术以及精通这些技术的专业人员的需求正在蓬勃发展。根据一份报告据研究公司高德纳(Gartner)的数据显示，未来两年，一个组织中人工智能项目的平均数量预计将增加两倍以上。

这种指数级的增长给企业带来了问题。他们报告说，他们在这些技术上面临的最大挑战包括缺乏技能、难以理解人工智能用例以及对数据范围或质量的担忧。

AI和ML，几十年前曾经是科幻小说里的话题，如今在商业中变得司空见惯。虽然这些技术密切相关，但它们之间的差异也很重要。下面我们将深入了解AI和ML、顶级职业和技能，以及如何进入这个蓬勃发展的行业。

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什么是人工智能?

人工智能是一个定义不明确的术语，这导致了它与机器学习之间的混淆，东北大学商学院副院长兼首席教师贝瑟尼·埃德蒙兹(Bethany Edmunds)说计算机科学硕士课程．

”人工智能本质上是一个看起来很聪明的系统。不过，这不是一个很好的定义，因为这就像说某物是“健康的”。这到底是什么意思?她说。“在基本层面上，人工智能是指机器看起来像人类，可以模仿人类行为。”

例如，这些行为包括解决问题、学习和计划，这些都是通过分析数据和识别其中的模式来实现的，以便复制这些行为。

什么是机器学习?

机器学习埃德蒙兹说，另一方面，人工智能是一种人工智能。她说:“人工智能是智能的整体表现，而机器学习是机器接收数据并了解人类难以做到的事情。”“ML可以超越人类智能。”

ML主要用于使用算法快速处理大量数据，这些算法会随着时间的推移而变化，并在它们想要做的事情上变得更好。一家制造工厂可能会从其网络上的机器和传感器收集数据，其数量远远超过任何人的处理能力。然后，ML被用于发现模式和识别异常，这可能表明人类可以解决的问题。

“机器学习是一种让机器获得人类无法获得的信息的技术，”她说。“我们真的不知道我们的视觉或语言系统是如何工作的，很难用简单的方式表达出来。出于这个原因，我们依赖数据并将其输入计算机，这样它们就可以模拟它们认为我们在做的事情。这就是机器学习的作用。”

人工智能vs.机器学习:需要的技能

因为人工智能是智能技术的统称，必要的技能集更多的是理论而不是技术。另一方面，机器学习专业人员必须具有高水平的技术专业知识。

人工智能技能

从事人工智能职业的人必须具备以下基础:

• 算法和分析它们的技术
• 机器学习以及如何应用技术从数据中得出推论
• 开发负责任的人工智能技术的伦理问题
• 数据科学
• 机器人
• Java编程
• 编程设计
• 数据挖掘
• 解决问题

机器学习

从事机器学习职业的人必须具备以下基础:

• 应用数学
• 神经网络架构
• 物理
• 数据建模和评估
• 自然语言处理
• 编程语言
• 概率统计
• 算法

人工智能和机器学习工作

根据世界经济论坛的“2018年的就业前景报告指出，到2022年，人工智能领域将产生5800万个新工作岗位，而填补这些岗位的熟练专业人才将出现短缺。以下是最抢手的工作根据招聘网站的一份报告，这需要人工智能和机器学习技能事实上．

1.机器学习工程师:142,859美元

机器学习工程师是高级程序员，负责开发可以从数据集学习的人工智能系统。这些专业人员需要具备强大的数据管理技能，以及在动态数据集上执行复杂建模的能力。

2.深度学习工程师:75,676美元

这些专业人士是计算机科学家，他们使用深度学习平台开发模拟大脑功能的编程系统。必须有开发神经网络的经验。

3.高级数据科学家:134,346美元

一位高级数据科学家使用高级统计程序使用业务数据来增强业务能力。这些是高技能的计算机科学家和专门的数学家，他们负责收集和清理数据。他们可能会使用实验性框架进行产品开发和机器学习，为高级分析奠定坚实的基础。他们还负责监督初级数据科学家，并推动组织朝着数据驱动的文化发展。

4.计算机视觉工程师:12.64万美元

计算机视觉工程师通过对数字图像或视频的处理来决定如何对计算机进行编程以达到更高层次的理解。计算机视觉使用大量的数据集来训练计算机系统来解释视觉图像。

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攻读人工智能的高级学位

雷竞技app最新版raybet雷竞技东北大学为希望攻读人工智能高级学位的人提供两种途径人工智能理学硕士(MSAI)和一个计算机科学硕士学位(MSCS)，专攻人工智能。

埃德蒙兹说，MSAI不需要计算机科学本科学位，它面向那些寻求对人工智能有更广泛理解的人。她说:“这是一个需要了解人工智能的人，但不一定会试图挑战目前正在尝试的极限。”“相反，它是关于改进机器的使用方式和应用方式。”

在MSAI课程中，学生学习理论和实践的综合框架。它既关注探索关键上下文领域所需的基础知识，也关注人工智能系统的复杂技术应用。

该课程结合了数据科学、机器人技术和机器学习，使学生能够在为研究、运营、软件或硬件开发或博士学位的职位做准备的同时，进行全面和跨学科的学习。

埃德蒙兹说:“这个项目吸引了来自不同背景的人，并为他们提供了足够的信息，让他们能够与负责更多技术人工智能职责的团队交谈。”“他们不需要知道具体细节，但他们会留下足够的知识，知道要问的正确问题，并确保他们对技术负责。”

另一方面，专门研究人工智能的MSCS是为那些已经或想成为软件工程师、计算机科学开发人员或计算机科学研究人员的人设计的，例如，他们的重点是为算法创建新的应用程序。

该项目专为具有计算机科学背景的学生设计，包括机器人科学与系统、自然语言处理、机器学习和人工智能专题等课程。

“AI和ML将是我们解决一些最大问题的方式。我们非常专注于确保每个人都能获得这些技能，因为这是我们创造一个更美好世界的方式。”

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