人工智能带来的是大的机会

人工智能带来的是大的机会,但未来不是靠个人一己之力,必须要看整个行业的发展前景和进度.你可以先从目前国内外的人工智能产业发展水平看,进而判断自己是否有能力创建一个事业来维持生计.比如美国的人工智能是从这几个方面的:·智能感知·多模态的语言理解·机器学习·无人驾驶·智能建筑.国内人工智能的整体发展较国外还有差距,你有没有信心去跟上.

·整体的研发投入远远不够,资金和人力都不是优势·主要是依靠商业化应用，这需要时间.如果靠一个人创业去干事情,估计好多事都忙不过来.·搞清楚什么是机器学习，什么是深度学习等,现在这些方向都比较新，走前者的路子你还有很大的机会,后者就很困难了.简单举个例子,单单语音识别还在kaldi,目前很难,从语音识别这个单点讲是这样,但是要把这些模块融合,才可以提升速度,例如语音识别出来,需要文字识别.

一个单点,搞几年也搞不出来,并且还可能看起来差不多,但是能力的提升,越到后来发展就越复杂.以语音识别为例子,随着语音识别准确率的提高,识别出来的文字再也不会像过去那样模糊,反过来这个数据越多.这个事又是后台模块在支撑,个人创业没有强大的能力整合整个中间环节,风险很大.·机器学习,语音识别到最后,还是依靠计算力加算法,创业没有强大的计算力支撑,确实很难.

·机器学习是一个综合的能力,主要涉及计算机视觉,自然语言处理,机器学习理论,数据挖掘等,发展好的公司都有自己的算法团队,可以深入学习,这一块比较深奥,建议先从深度学习开始，把这些做好.优势如下:资本大增长,投资人源源不断,深度学习投资发力之际,机器学习行业竞争进入白热化.企业数量众多,且有大量垂直行业需要机器学习技术,内容分发,语义理解等都有不错的成果,目前大量高校老师在往这方面转型.离散型数据集多,即便有能力在单机上建立机器学习模型,但还是在同一台电脑上投入大量资源.

算法开源,算法都可以google或者国外找到,但毕竟国内政策,资源对于算法开源是不友好的,企业的设备,人力,能力限制,导致目前开源数据集较少,还有一点是单机部署部署维护困难,人工智能有句话叫师傅领进门,修行在个人,如果要做的领先,靠个人仅凭技术搞出来是很困难的.机器学习这条路对个人的综合素质要求极高,希望你是个人创业的人才,尤其是研究生,需要慢慢沉淀.未来机器学习是个不断发展的职业,各个场景慢慢到了合适的应用机器学习来建模和学习,所以如果以后要创业的话,不要想当下直接获取资金。

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