怎样进入AI人工智能领域？
一、怎样进入AI人工智能领域？
1. 学习相关知识和技能：AI行业的核心技术包括机器学习、深度学习、自然语言处理等，建议学习相关学科的知识和技能，如计算机科学、数学、统计学等。
2. 参加相关课程和培训班：可以参加相关的在线课程、培训班或者线下培训班，了解AI的基本概念和技术，掌握相关的工具和技能。
3. 参加竞赛和项目：可以通过参加一些AI竞赛和项目，提高自己的实践能力和经验，积累相关的项目经验和技能。
4. 积极寻找工作机会：可以通过招聘网站、社交媒体、人才市场等渠道积极寻找AI行业的工作机会，如数据分析师、算法工程师、机器学习工程师等职位。
5. 自我学习和提升：AI行业发展迅速，需要不断学习和提升自己的知识和技能，可以通过参加培训、读书、参加学术会议等方式不断提升自己的能力和竞争力。
总之，普通人想要进入AI行业需要不断学习和提升自己的能力，积极寻找机会，不断实践和总结经验，才能在这个行业中获得发展和成功的机会。
二、ai人工智能将来会用到哪些领域？
人工智能的应用领域日益广泛，它能够应用在以下五大领域：
1. 金融领域：人工智能可以分析大量数据，改善风险评估、管理投资组合、策略规划、高频交易等方面。
2. 医疗领域：人工智能可用于疾病预测、诊断、治疗方案制定及基因研究等方面，有助于提高医疗质量和效率。
3. 智慧城市：人工智能可以提供智慧交通、环保、能源与安全等方面的解决方案，帮助城市管理更加高效和智能。
4. 工业制造：人工智能可以在制造业中实现智能化生产，提高生产效率和质量，并且有助于预测维护和资源利用。
5. 人机交互：人工智能可以运用在语音识别、图像识别、自然语言处理，提高智能设备的人机交互体验，更加贴合用户需求。
三、ai涉及领域？
大多数情况下，当我们谈及AI的应用时，我们最先想到的都是AI在判别模型上的应用。比如将计算机视觉的图像识别、图像分割、物体检测等能力应用到到安防、图像搜索、支付等领域。我们也一般不会认为AI可以代替人类的创意性工作，比如平面设计。但是最近几年，AI确实越来越多的影响了设计领域。
我第一次了解到AI在设计领域中的应用是看到有些公司用AI去设计Logo。然后紧接着了解到阿里鹿班项目通过机器为双十一生成了上亿张Banner图。由于我的硕士主要研究方向就是计算机视觉和机器学习，这些系统让我对于AI在平面设计领域中的应用产生了浓厚的兴趣。设计其实是一个非常大的类别，其包含了非常多的内容，包括平面设计、交互设计、工业设计等等。而在这篇文章中我主要针对的是平面设计。所以我主要想分享一下我对现阶段AI在平面设计领域中的应用的认识。
四、人工智能（AI）在足球领域能够起到怎样的作用？
前段时间，我有幸和巴萨官方达成了深度合作，接下来会不定期独家专访一些俱乐部的高层、技术团队和拉玛西亚工作人员，向大家更丰富立体地展现这家俱乐部的方方面面。
第一期的嘉宾是巴萨董事会成员、创新中心总监玛尔塔-普拉纳（Marta Plana），以及俱乐部创新技术合作伙伴Pixellot公司CEO阿龙-韦尔贝（Alon Werber）。
咱们要聊的主题正好是——人工智能。
【人工智能深入足球训练】
虽然人工智能技术这些年已经逐步走进日常生活（比如谁都逃不开的“定制广告”），但说起AI，很多人的第一反应还是科幻片里的超级机器人，觉得这个词目前还是个远在云端的噱头。尤其是提到AI+足球，估计大家都还觉得两者完全没有关系。
但实际上，很多顶级豪门早就引进AI技术了，比如：巴萨和Pixellot从三年前就开始合作了。
Pixellot为巴萨提供的技术主要运用在甘伯体育城，也就是一线队和各级别梯队进行日常训练的地方。韦尔贝向我介绍了整个系统的基本流程：“通过四台摄像机组成的矩阵捕获整个训练场地的全景，由特定于每种运动类型的AI模拟摄像师，跟随足球和球员的动作，放大镜头和生成视频。整个过程全自动完成，不需要任何的操作员。”
听起来是不是没有什么特别的，好像每家俱乐部都有类似的东西？
但近些年科学技术的发展简直是日新月异。一方面，Pixellot的机器学习算法不断进化，提取视频的精度和质量比起三年前已经有了质的飞跃。另一方面，巴萨并不满足于只能在训练和比赛之后再进行视频分析，希望这些技术能有更及时且有效的反馈。
于是，巴萨主动向Pixellot提出技术创新的要求，并由后者独创开发出了基于教练解决方案的战术视图。这个战术视图现在是如何运用在巴萨训练里的？普拉纳给出了具体的解释：“该技术能在各种复杂的环境里进行详细的监测，立刻剪辑或高亮显示任何由教练预选的动作。这些画面为教练提供了宝贵的信息来源，因为这让他们能够几乎实时地分析和纠正运动员的行为。”
举两个技战术方面的例子。第一，教练团队可以预先录制好“接到后防传球时如何停球转身”的技术动作，然后让球员进行针对性练习。如果有人的动作细节连续处理不当，AI会立刻提醒场边的教练组，让他们暂停训练进行纠正和讲解。
第二，教练团队还可以先制订好“反击时前场如何分散跑位和传球转移”的战术布置，然后让球员们在训练赛里进行实践。如果有人的跑位和传球选择不对，AI会提醒需要进行纠正。或者如果这套战术执行到位，但因为球员特点不匹配效果始终不佳，AI也会提取对应的视频发给教练组进行总结。
现在听起来是不是科幻多了？
正是基于上述项目的成功经验，巴萨和Pixellot在今年结成了全新的关系。不再是传统的“供应商与客户”，而是“共同创新的合作伙伴”。Pixellot将分配员工来到俱乐部参与教练、分析师的工作，巴萨也将提供教练团队的丰富经验和最顶级的测试平台，把更多的AI创新经验带给世界各地从事不同运动的俱乐部和学校。
【热衷AI的俱乐部】
巴萨可能是全世界最热衷于研究运动分析和AI技术的球队，这也是俱乐部创新中心一个重要的研究领域。此类研究已经积淀了多年，并且收获了一定的成果。
2019年2月，全世界最顶级的运动研究者们在麻省理工学院齐聚一堂，举办了斯隆体育分析会议。期间，巴萨俱乐部获得了由大会颁发的特别奖项，表彰他们基于人工智能模型开发的新系统。根据普拉纳介绍，“该系统可以确定每位球员离开球时所创造的空间控制，空间产生和空间占用。”
这是一个令全世界体育圈都激动的研究。众所周知，足球和其他球类项目里的数据统计目前都基于有球活动，我们常常看到的射门数、过人成功率、抢断拦截，包括付费数据公司提供的预期进球和预期失球等等，本质上都是如此。但球场上有足足22名球员，比起进攻和防守者1v1的有球活动，无球活动对空间的影响明显要多得多。
哈维曾经说过这样的名言：“足球是时间和空间的游戏。我没有梅西的天赋也没有姆巴佩的身体。所以我必须用脑子来踢球，随时随地对各个条件下的空间进行计算。”代表曼联拿下欧冠冠军后的朴智星也曾经接受过一次采访，其中说到：“我会为自己接球跑动，也会为其他队友创造空间而跑动。破坏防线、创造空间，才会有好的攻击机会。”
但在目前的数据统计里，无球活动很难被量化，更不用说进攻球员跑位为自己和队友创造的空间有多少价值，防守球员的跑位在切断传球线路和减少空间漏洞里有多少贡献了。而巴萨开发和不断完善的模型，可以通过AI计算出每一位球员无球跑位带来的空间变化，把这个过去很难言传的概念具象化。
假以时日，这项技术可能对教练安排战术、球员提高球商产生革命性的进化。
此外，巴萨也正在把AI技术运用到竞技外沿的场地管理里。普拉纳说：“我们正在创建一个应用物联网和AI的智能系统，用来分析和预测俱乐部设施（诺坎普和克鲁伊夫球场、博物馆和巴萨商店等）内外的人员活动，来帮助俱乐部对观众的安全性、休闲和服务的提供、巴萨足球城和新诺坎普的建设进行最佳管理。该项目由俱乐部和巴塞罗那超级计算中心（BSC-CNS）一起运行，巴塞罗那超级计算中心是欧洲最大的此类中心之一，也是欧盟最大的创新和研究项目‘地平线 2020’的一部分。”
巴萨如此看重AI技术，会不会过度干涉真人的判断，尤其是教练对于技战术的掌控呢？
普拉纳对此予以否认：“我们在巴萨最清楚的一件事情，就是最核心的技术元素、做所有决定的核心永远都是足球。未来我们可能会越来越看重使用人工智能和数据分析来评估比赛，但这一研究的目的永远都是补充而不是代替教练的专业观点。”
【未来的广阔前景】
Pixellot虽然和巴萨达成了特殊的合作关系，但他们的业务早已涉及到了很多欧洲俱乐部。皇马、拜仁和本菲卡是他们的第一批客户，意甲、德国、法甲也都有球队引进了他们的AI分析系统。
韦尔贝说：“我们选择与巴萨合作，是因为他们既是世界领先的体育俱乐部之一，也是在体育技术开发方面的领先者。巴萨的愿景是成为体育运动领域的硅谷，他们也觉得Pixellot能帮助他们在未来的科技竞赛里占据前列，所以双方的合作是互惠共赢的。”但他同时也表示，与巴萨合作产生的技术成果不仅会运用在一线队、拉玛西亚和世界各地的巴萨足球学院，也将出售至世界各地的任何俱乐部与青训机构。
不过实际上，Pixellot公司的AI分析系统不仅适用于欧洲足坛，在其他大洲也有合作的俱乐部。比如墨西哥超级联赛就有球队成为了他们的客户，又比如江苏苏宁是中超第一个使用该系统的俱乐部。
早在2018赛季，江苏苏宁就已经开始使用Pixellot的分析系统了。韦尔贝也对双方的合作做出了高度评价：“他们已经使用了两个赛季，我们也了解到其中一项非常受欢迎的功能是Clipper软件，该软件使教练和他们的员工可以从全面无死角的录像中快速轻松地创建短片，以进行评估并在教练和球员之间共享。我们将这视为对中国市场的一个测试案例，期待未来能大大增加与中国足球以及其他各种体育运动的交流。这是一个巨大的市场，我们拥有帮助其繁荣发展的技术。”
巴萨与Pixellot的合作在未来能诞生什么样的AI新技术，这些技术对现代足球技战术的革新又会产生多大的影响？
让我们拭目以待。
五、ai领域体现标语？
"：创新引领未来"——这个标语体现了AI领域的核心理念。AI作为一项前沿技术，正在推动社会的进步和发展。它代表着创新、智能和未来。这个标语传达了AI的重要性和潜力，它不仅是一种技术，更是一种引领未来的力量。通过AI的应用，我们可以实现更高效的工作、更智能的决策和更便捷的生活。
这个标语鼓励人们积极参与到AI领域的研究和应用中，共同创造一个更美好的未来。
六、ai领域有哪些？
AI领域涵盖了众多不同的领域和方面。以下是一些主要的AI领域：机器学习：通过训练模型自动识别模式并进行预测。自然语言处理：让计算机理解和生成人类语言。计算机视觉：让计算机具备视觉感知能力，能够识别和理解图像和视频。语音识别：让计算机能够识别和理解人类语音。机器人技术：利用AI算法和传感器技术，实现机器人的自主行动和智能交互。智能推荐系统：通过分析用户行为和喜好，为消费者推荐商品或服务。情感分析：让计算机能够识别和理解人类的情感。自动驾驶技术：利用AI算法和传感器技术，实现汽车的自动驾驶。医疗诊断：利用AI算法和医学知识，辅助医生进行疾病诊断和治疗方案制定。金融风控：利用AI算法和金融数据，进行风险评估和管理。这些领域相互交错，形成了庞大的AI领域生态圈。在不断发展的今天，AI技术的应用正越来越广泛。
七、ai涉及的领域？
人工智能目前涉及到多个领域，其中包括：
1.机器学习：让机器从数据中学习，从而自主地改进性能。
2.计算机视觉：让机器能够“看到”并理解图像和视频。
3.自然语言处理：让机器能够理解人类的语言，并回答问题或提供服务。
4.智能机器人：让机器能够自主地行动，完成任务或执行程序。
5.情感计算：让机器能够理解人类的情感，从而更好地与人类交互。
6.社会智能：让机器能够像人类一样，进行社交和协作。
这些领域互相交织，互相促进，共同构成了人工智能这一广阔的领域。
八、AI研究的领域？
目前人工智能的研究方向常见领域如下：
1. Reasoning, problem solving演绎、推理和解决问题：逐步推导的方式寻找更有效的算法
2. Knowledge representation知识表示法：让机器存储相应的知识，并且能够按照某种规则推理演绎得到新的知识。
3. Planning规划：建立可预测的世界模型，选择功效最大的行为，即可以够制定目标和实现这些目标的规范。
4. Learning机器学习：让机器从用户和输入数据等处获得知识，从而让机器自动地去判断和输出相应的结果。
5. Natural language processing自然语言处理：探讨如何处理及运用自然语言，自然语言认知则是指让电脑“懂”人类的语言。
九、人工智能（AI）未来是否会应用到教育培训领域？
随着5G、大数据、区块链等新时代技术在各领域、各行业的广泛应用，类似ChatGPT的人工智能技术也更多地被大家熟知。
为了顺应高质量发展的时代要求，企业培训也需要随之变革。如何将人工智能技术引入企业培训当中，用以解决相关问题呢？
“人工智能+培训”的发展趋势
自疫情爆发以来，随着科技和线上教育的发展，企业培训的模式也逐渐更多地依托于线上学习平台。人工智能可以帮助我们提升数据处理的效率、提高决策的科学性，从而促进企业培训各模块的数字化转型。
此外，借助人工智能技术还可以实现对用户的能力数据分析，构建差异化模型，以此预测用户未来的成长路径；建立不同的岗位素质模型，根据用户不同的能力制定不同的培训目标与计划，提供更加个性化、智能化的教学培训方案。
在这样的背景下，企业未来的培训形态，一方面被员工学习形式的变革牵动着，另一方面也被技术的变革牵动着。
#1未来企业培训机构的组织形态将成为业务部门的合作伙伴
培训部门只有跟业务部门搭建起良好的合作伙伴关系，才能明确业务部门的培训需求，把握痛点，进而帮助业务部门达成相关目标，最终取得业务部门的认可。
#2未来企业培训师的角色形态将多元化发展
基于互联网技术的飞速发展，未来的业态也将是复合的、链接的，企业培训师亦是如此，需要同时具备组织诊断、岗位分析、人才盘点、课程开发等多项能力。
#3未来企业培训的价值形态将突出问题与绩效导向
问题是企业培训的源头，包括企业、市场、员工的问题等，因为问题的出现才有了培训的相关需求；绩效是企业培训的落脚点，通过培训实现绩效的改善和提升，培训的价值自然就被彰显出来了。
#4未来企业培训的空间形态将打破传统的边界
智慧智能是企业生存的时代准则，也是企业高质量发展的要求。5G、大数据、VR等技术，未来将在培训教室普及，打造智慧、敏捷、智能的场域，打破传统的边界。
#5未来企业培训的知识呈现形态将异彩纷呈
未来培训的知识形态将包括教材、版权课程等。在技术的支持下，课件与案例库、文字与多媒体、实景与虚拟的相辅相成，将进一步提升培训知识呈现形式的现代化。
抢走你工作的不会是AI，而是先掌握AI能力的人
进入“人工智能+”时代，企业更加不能局限于单一的培训模式，需要做到有效链接线上和线下培训，通过技术的更新迭代，弥补传统培训模式的不足之处。
但需要明确的是，人工智能只是一种技术，它可以帮助我们完成一些复杂的任务，但不能取代我们的智慧与创造力。正如ChatGPT的回答所说：“抢走你工作的不会是AI，而是先掌握AI能力的人。”
作为企业培训领域的从业者，我们更应该提升学习、思考和分析能力，让技术为我们服务。
以上内容来源：时代光华
总之，企业培训是企业持续发展的力量源泉，是企业生存和发展的需要。提供广泛的学习机会有利于员工的个人成长，也能扩大他们对企业的贡献。即使线下的培训受环境所限难以开展，仍可通过线上的方式进行。
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十、人工智能ai领域工程师薪资收入怎么样？
人工智能工作分三个跟区分的层次，
第一层是做算法模型的，这类工作需要对前沿学术技术十分精通，对数学要求极高，工资很高但难度很大。一般月薪30k以上，腾讯甚至可以开到年薪80万+。
第二层是做第一层工作所需的工程，一般来说就是数据处理，模型调试，这类工作不需要太多创新，但是工作量很大，有时候工作也很枯燥，这种工作也需要一定数学基础编程基础，市场需求量也不小，薪资一般每月20k+
第三层工作就是做原始的数据采集和标注，这部分工作不需要什么技术含量，只要按要求完成动作就可以了。刚入行薪资一般月薪10k+。
算法相关人才在市场上呈现出严重的供需不平衡的状态，一个人同时被四五家一线互联网企业或是明星独角兽争夺是常态，而各家给到猎头的需求更是只要是算法类人才，哪怕是刚刚毕业不满一年也可以推荐，这意味着哪怕是初级算法工程师，通过猎头获取的人才每个人的招聘费用也在 5 万元左右，而显然各家 HR 都认为这笔钱花得划算，从侧面也说明算法人才的抢手程度。
在各类招聘企业当中，第一梯队的是 Google、Microsoft、Facebook 等世界知名企业的 Global 及本土研究院的招聘，这类企业在口碑、薪酬和技术等多个方面都是首屈一指；
第二梯队就是 BAT 三家，靠着巨大的体量和资金支持在市面上横扫各类人才；
而其他几类公司的实力也不容小觑：以 TMD 三家为代表的一线互联网企业都给出了更高的薪酬与 BAT 竞争，其中今日头条以日新月异的发展速度和高出市场 30% 的薪酬包为筹码具有很强的竞争力。
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