什么是

人工智能?

人工智能是智能模拟,类似人类的进程机器。它的应用是无限的行业几乎处于高速成长期。 真快! AI市场预计将从4.197亿$,2014年增长到十亿$ 5×只需2020!对于专家AI的需求从未如此巨大,并且公司正在争夺顶级人才的AI。

计算机视觉                    机器学习                   机器人                  自然语言处理
计算机视觉
机器学习
机器人
自然语言处理

今天使用AI行业

金融

在金融服务行业中使用的AI有很多消费者利益,从改善客户服务,提高安全性。提高速度AI算法和信贷申请的准确性,您的显示器占了欺诈的迹象,并帮助管理在股市您的投资。

消费品

AI是已经在你触摸日常小工具使用。认为,例如,智能手机上的人脸检测,智能回答您的发言者的天气问题,以及家庭安全摄像头发送的是,当你的孩子从学校回家文本。

运输

运输中使用的AI已经看到了巨大的飞跃。有自主车不需要人驾驶;这种智能系统可以减少交通拥堵;和车队的优化技术,提高增加交付的可靠性。

卫生保健

这可以检查不同的治疗备选方案的算法和推荐最有效的抗癌药物,医疗问题,帮助在X射线识别身份和CT-AI在医疗不可思议的应用。

法律

AI用于查看冗长的法律合同,起草法律文件,并提供人身伤害索赔的第一次筛选。 AI机器人已经连用来在美国最高法院预测法律成果,超越法律专家!

农业

在农业最佳使用AI的包括计算机视觉和机器学习应用到监控作物生长条件,并使用预测分析来预测天气变化对作物产量的影响。

计算机视觉

计算机视觉涉及帮助电脑以同样的方式做人类识别并处理图像。你会在工作中看到的计算机视觉原理当照片应用程序通过识别不同的人在你的照片组织你的快照。和计算机视觉是用来帮助诊断同样的医疗条件和空间,使漫游导航它从来没有见过一个行星的岩石表面。

计算机视觉

计算机视觉涉及帮助电脑以同样的方式做人类识别并处理图像。你会在工作中看到的计算机视觉原理当照片应用程序通过识别不同的人在你的照片组织你的快照。和计算机视觉是用来帮助诊断同样的医疗条件和空间,使漫游导航它从来没有见过一个行星的岩石表面。

计算机视觉专家
需要知道

  • Computer Science & Programming
    •蟒蛇
    ••C ++的OpenCV
    •GPU /并行计算
  •  数学
    •统计与概率
    ••线性代数演算
  • Algorithms & 深度学习 Architectures
    •图像变换和滤波
    •检测功能
    •同时定位和地图创建(SLAM)
    •卷积神经网络(细胞神经网络)
    •基于区域的CNN的
    •单次检测
    •递归神经网络(NNRs的)
  • AI框架和库
    •pytorch
    •tensorflow•keras

计算机视觉在行动

社交媒体面临的过滤器

车道检测

作物监测

在计算机视觉作业

样品职称:计算机视觉科学家,计算机视觉工程师,软件工程师的看法

平均年薪范围

从AI专家

博士。青蛙成立kaliouby affectiva 情商带来技术的世界。用她自己的话说:“我们利用计算机视觉和机器学习认识情绪,因为他们表现在你的脸上,通过观察如何你的眉毛,你的嘴,你的面颊移动,十一个应用程序确认的情绪,它可以应对它们在实际时间。 ESTA创造了很多机会,让个性化我们如何互动起来和机器“。

从AI专家

博士。青蛙成立kaliouby affectiva 情商带来技术的世界。用她自己的话说:“我们利用计算机视觉和机器学习认识情绪,因为他们表现在你的脸上,通过观察如何你的眉毛,你的嘴,你的面颊移动,十一个应用程序确认的情绪,它可以应对它们在实际时间。 ESTA创造了很多机会,让个性化我们如何互动起来和机器“。

机器学习

在机器学习,目标是制定有关自己的算法,从大型数据集学习,使预测和建议,对今后使用该数据。深度学习是在使用模拟人脑的结构,机器学习网络的一个非常激动人心的形式。它是一个快速增长的领域,具有先进的应用程序宽阵列,包括创建的电影和游戏,遥远星系在空间中的研究,和癌症检测超真实的特殊效果。

机器学习

在机器学习,目标是制定有关自己的算法,从大型数据集学习,使预测和建议,对今后使用该数据。深度学习是在使用模拟人脑的结构,机器学习网络的一个非常激动人心的形式。它是一个快速增长的领域,具有先进的应用程序宽阵列,包括创建的电影和游戏,遥远星系在空间中的研究,和癌症检测超真实的特殊效果。

机器学习专家
需要知道

  • Computer Science & Programming
      蟒蛇
    •C ++
    •java的
    •R
    •GPU和并行计算
  •  数学
      统计
    •微积分
    •线性代数
    •数值分析
  • 机器学习库
    •朴素贝叶斯分类器
    •监督和无监督学习
    •线性回归
    •强化学习
    •决策树
    •集群
  • 数据工程师基本面
      Data Modeling & Evaluation
    •SQL
    •Hadoop的
    •星火

机器学习在行动

路线和导航

信用卡欺诈检测

建议流媒体服务

在机器学习工作

样品职称:工程师机器学习,商业智能工程师,科学家数据

平均年薪范围

从AI专家

“我很高兴看到越来越多的企业也开始采用机器学习在其非毫升应用。 API更易于得益于良好的教程和小型企业现在可以做出更明智的网站和应用及其与一些基本算法“。

多米尼克monn,深度学习工程师

从AI专家

“我很高兴看到越来越多的企业也开始采用机器学习在其非毫升应用。 API更易于得益于良好的教程和小型企业现在可以做出更明智的网站和应用及其与一些基本算法“。

多米尼克monn,深度学习工程师

机器人和自治系统

从自动驾驶汽车自导航的无人驾驶飞机,嗳延伸到机器人技术和运输的许多地方。最终目的是要使用的位置和传感器数据以产生能够无需人工输入操作的车辆。

机器人和自治系统

从自动驾驶汽车自导航的无人驾驶飞机,嗳延伸到机器人技术和运输的许多地方。最终目的是要使用的位置和传感器数据以产生能够无需人工输入操作的车辆。

专家们需要知道机器人

  • Computer Science & Programming•蟒蛇
    •C ++
    •面向对象的编程
    •编程的嵌入式系统
    •编码优化
    •LINUX / UNIX开发环境
  •  数学•统计与概率
    •控制系统
    •过滤器
  • Algorithms & 深度学习 Architectures
    •目标检测和分类
    •控制系统
    •过滤器
  • AI框架和库
    •pytorch
    •tensorflow
    •机器人操作系统(ROS)

在行动机器人和自治系统

自动驾驶汽车

农业机器人

手术机器人

在机器人和自治系统工作

样品职称:导航机器人工程师,自主检测工程师,嵌入式软件工程师

平均年薪范围

从AI专家

“我相信,我们只是皮毛,在对自动驾驶汽车的进展表面。强化学习(一种先进的人工智能技术)领域已经证明它有多么强大可以“。

- 威廉看到valem派瓦,人工智能工程师

从AI专家

“我相信,我们只是皮毛,在对自动驾驶汽车的进展表面。强化学习(一种先进的人工智能技术)领域已经证明它有多么强大可以“。

- 威廉看到valem派瓦,人工智能工程师

自然语言处理

自然语言处理(NLP)是计算机如何接受培训,了解,处理和操纵话语和文字。 ESTA有许多应用,从不同的语言翻译,到只用你的声音控制装置。著名的例子包括NLP苹果的Siri语音控制功能,亚马逊的alexa,和微软的柯塔娜。

自然语言处理

自然语言处理(NLP)是计算机如何接受培训,了解,处理和操纵话语和文字。 ESTA有许多应用,从不同的语言翻译,到只用你的声音控制装置。著名的例子包括NLP苹果的Siri语音控制功能,亚马逊的alexa,和微软的柯塔娜。

NLP需要知道专家

  • Computer Science & Programming
      蟒蛇
    •C ++
    • C
    •java的
  • 数学
    •统计与概率
    •微积分
    •线性代数
    •建模数据
  • 机器学习库
    •嵌入物和word2vec
    •朴素贝叶斯
    •隐马尔可夫模型
    •隐含狄利克雷分配
    •递归神经网络
    •长短期记忆网络
    •序列到序列模型
    •深度学习关注
  • AI框架和库
    •pytorch
    •tensorflow
    •keras
    •mxnet

在行动自然语言处理

翻译应用

法律文件处理

智能助理

在自然语言处理工作

样品职称:自然语言的计算机科学家,工程师的语言,应用科学家,自然语言处理

平均年薪范围

从AI专家

奎尔是一个教育的非营利性自然语言处理使用,以帮助学生提高语法和写作,并简化分级教师。现在他们正在寻找更多的人工智能专家,以保持学生的学习。

从AI专家

奎尔是一个教育的非营利性自然语言处理使用,以帮助学生提高语法和写作,并简化分级教师。现在他们正在寻找更多的人工智能专家,以保持学生的学习。

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了解更多关于人工智能的Udacity的学校

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