¿Qué tipo de trabajo puedes hacer después de estudiar inteligencia artificial? ¿Qué puedes hacer después de graduarte en inteligencia artificial?
Requisitos de idioma: dominio del inglés, capacidad básica para leer libros y publicaciones periódicas profesionales extranjeros;
Debe dominar aspectos relacionados con la informática Conocimiento y dominio del uso de MATLAB. Para utilizar herramientas de simulación, es necesario conocer un lenguaje de programación.
Las principales direcciones de investigación de los ingenieros de algoritmos son los ingenieros de algoritmos de video, los ingenieros de algoritmos de procesamiento de imágenes, los ingenieros de algoritmos de audio, los ingenieros de algoritmos de banda base de comunicación y los ingenieros de algoritmos de señal.
2. Ingeniero de minería de datos. Un ingeniero de minería de datos es un tipo de ingeniero de datos (Datician [detn]). Generalmente se refiere a profesionales técnicos y de ingeniería que utilizan algoritmos para buscar conocimientos ocultos en grandes cantidades de datos. Este conocimiento se puede utilizar para lograr inteligencia y automatización de decisiones comerciales, permitiendo así a las empresas mejorar la eficiencia y reducir la posibilidad de tomar decisiones equivocadas, para seguir siendo invencibles en una competencia feroz.
3. Ingeniero de reconocimiento de imágenes. El reconocimiento de imágenes se refiere a la tecnología de usar computadoras para procesar, analizar y comprender imágenes para identificar objetivos y objetos en varios modos. En esta etapa, la tecnología de reconocimiento de imágenes generalmente se divide en reconocimiento facial y reconocimiento de productos. El reconocimiento facial se utiliza principalmente en inspecciones de seguridad, verificación de identidad, pagos móviles y otros campos, el reconocimiento de productos se utiliza principalmente en el proceso de circulación de productos, especialmente en estantes no tripulados y; ¿Cabinas minoristas inteligentes a la espera del campo minorista no tripulado?
El proceso tradicional de reconocimiento de imágenes se divide en cuatro pasos: recopilación de imágenes → preprocesamiento de imágenes → extracción de características → reconocimiento de imágenes. Los representantes extranjeros del software de reconocimiento de imágenes incluyen Cognex, etc., y los representantes nacionales incluyen Tuzhong Intelligence, Haishen Technology, etc. Además, en geografía, se refiere a la tecnología de clasificación de imágenes por teledetección.
4. Ingeniero de procesamiento del lenguaje natural. El procesamiento del lenguaje natural es una dirección importante en el campo de la informática y la inteligencia artificial. Estudia diversas teorías y métodos que permiten una comunicación efectiva entre humanos y computadoras utilizando el lenguaje natural. El procesamiento del lenguaje natural es una ciencia que combina la lingüística, la informática y las matemáticas. Por lo tanto, la investigación en esta área involucrará el lenguaje natural, el lenguaje que las personas usan todos los días, por lo que está muy relacionado con el estudio de la lingüística, pero existen diferencias importantes. El procesamiento del lenguaje natural no es la investigación del lenguaje natural en el sentido general, sino que radica en el desarrollo de sistemas informáticos que puedan realizar eficazmente la comunicación en lenguaje natural, especialmente los sistemas de software. Por tanto, forma parte de la informática.
El procesamiento del lenguaje natural (PNL) es un campo de la informática, la inteligencia artificial y la lingüística que se ocupa de la interacción entre las computadoras y el lenguaje humano (natural).
5. Ingeniero en reconocimiento de lenguaje, el reconocimiento de voz es una materia interdisciplinar. En las últimas dos décadas, la tecnología de reconocimiento de voz ha logrado grandes avances y ha comenzado a pasar del laboratorio al mercado. Se espera que en los próximos 10 años la tecnología de reconocimiento de voz ingrese a la industria, los electrodomésticos, las comunicaciones, la electrónica automotriz, la atención médica, los servicios domésticos, la electrónica de consumo y otros campos. La aplicación de máquinas de dictado con reconocimiento de voz en algunos campos fue calificada por los medios de comunicación estadounidenses como uno de los diez acontecimientos más importantes en el desarrollo informático en 1997. Muchos expertos consideran que la tecnología de reconocimiento de voz es uno de los diez avances tecnológicos más importantes en tecnología de la información entre 2000 y 2010. Los campos involucrados en la tecnología de reconocimiento de voz incluyen: procesamiento de señales, reconocimiento de patrones, teoría de la probabilidad y la información, mecanismos de vocalización y audición, inteligencia artificial, etc.