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拔刺 | 会替代哪些业岗

在这个用过即弃时代,不要让你求知欲过期。今日拔刺:1、会替代哪些业岗?2、为什么不造点机器来当教师呢?3、高通芯片只比联发科贵一两块,为什么做出来整机产品价格差别那么大? 从乌镇互联网大会,到阿尔法狗(AlphaGo)击败业围棋手柯洁,紧接着李彦宏坐着无驾驶汽车驶入五环,腾讯宣布进军AI… 以指数形式在整个世界传播。 无疑给我们生活带来了巨大便捷,但是在期待类生活带来便利同时,很多也在担心,随着发展,未来大多数会面临失业。那有哪些岗会被AI取代呢? 翻译类有限时间只学习几门或者十几门外语,而只需要输入数据库就够翻译任何已知语言,因此翻译这项作极有可被AI取代。 危险作类似高空作业、消防、反恐等高危作业在未来将会被取代,这类作业极具危险性,取代这些行业也是最类安全保障。?

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狂潮看看哪些会被取代?

发展已经掀起疯狂浪潮,给我们每个都带来了意想不到便利。在许多方面已经代替了执行操作,预计首先被取代作不仅仅是入门级服务或体力劳动作,更会有其他方方面面。? 接下来让我们看看哪些会被取代吧!1. 卡车司机今天美国可有350万名卡车司机,但是如果麦肯锡预测成真话,在十年内,公路上所有卡车三分之一将自行行驶。 起重机操作员和推土机司机应尽快准备面临由机器接管他们作。?3 法律支援员根据德勤洞察报告,法律部门39%作将在2020年之前实现自动化。 审查文件和为法律案件寻找相关支持信息是非常适合任务。目前,渗透还只完成尽调查、电子发现和合同评审等基础性作,但预计在不久将来会有更多进展。 财务分析师作也处于危险之中,因为财务分析够更快更准确地发现趋势。6 报告作家我们小说家朋友可仍然有作,但是评估信息和撰写信息相关内容报告撰写者和金融作家可是危险

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    作?软件会为员匹配合适内部空缺

    他花了三周时间,找到一个高级产品经理,负责IBM计算机视觉技术,这项技术令计算机识别出视觉图像——耗时不及平常一半。 这个软件会处理每申请信息,包括以前、技、经验、作地点以及表现,并向他们推荐适合空缺。随着作年限延长以及自动化逐渐取代曾经由来承担作,我们中越来越多业都发生了改变。 那么,模式匹配技术让未被充分利用慧更好地发挥出来吗? 伦敦哈罗德百货公司(Harrods)力资源运营总监阿比•威克斯(Abi Weeks)认为,尝试不同——而不是——会让们有信心追求自身业发展。 尽管碧珂丝乐观地认为,随着时间发展,将改善招聘过程,但她表示机器无法面面俱到。“你可以说:这个很完美,因为他具备所有需要品质。但最后必须由管理者做出选择。

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    随着崛起,这6个需求将会上升

    尽管们对自动化将导致世界各地大规模裁员感到担忧,但技术将带来大量新就业岗和服务。类似于社交媒体、数字出版和电子商务所带来冲击,革命已经激发了新诞生。? 根据著名咨询公司高德纳(Gartner)报告,到2020年,将创造230万个作岗。这个数字远远超过自动化将取代劳动力数量。更有趣是,机器不会简单地取代,而是会增加员和任务。 生成、收集和管理相关数据以馈送训练,整个业生涯从入门级(手数据标记)到专门领域知识要求任务(如准备法律案例训练法官)。对入门级和专业数据标记需求已经存在。 此外,一旦被激活,它仍然需要不断训练来提高它力,并在不断变化技术中保持与时俱进。?程师如果你想在新兴科技领域找到一份激动业,那就看看作吧。 目前,市场上存在着巨大才短缺,这导致了一名高级研究员在DeepMind年薪中数达到了345,000美元。

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    全方解读

    是什么?技术旨在根据数据和分析赋予计算机做出类似类思维方式与判断力。该领域研究包括机器、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等等。 目标是够胜任通常需要完成复杂作,帮助类以更高效方式进行思考与决策,其核心力应体现在三个方面:1.计算:机器可以具备超强记忆力和超快计算力,从海量数据当中,进行深度学习和积累 相关技术其实,从提出到现在已经有几十年时间,只所以在近些年获得爆发式增长? 其实,通过神经网络进行深度学习,其自身基础就是云计算技术。云计算够以最低成本、最快速灵活方式为提供强大数据处理力。 开放API接口和具,实质上会成为更高层次云计算服务。目前,包括谷歌、IBM、亚马逊、微软在内大部分厂商都已经开展了云服务,从而有效降低技术使用门槛。

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    、强、超

    文章目录弱(Weak AI)弱也称限制领域(Narrow AI)或应用型(Applied AI),指是专注于且只解决特定领域问题。 例如:AlphaGo、Siri、FaceID 等扩展阅读:Weak AI ——WikipediaWeak AI——Investopedia强(Strong AI)又称通用(Artificial General Intelligence)或完全(Full AI),指是可以胜任类所有。 强具备以下力:存在不确定性因素时进行推理,使用策略,解决问题,制定决策力知识表示力,包括常识性知识表示力规划力学习力使用自然语言进行交流沟通力将上述力整合起来实现既定目标力扩展阅读 ——Stackexchange超(Super Intelligence,缩写 ASI)假设计算机程序通过不断发展,可以比世界上最聪明,最有天赋类还聪明,那么,由此产生系统就可以被称为超

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    基于pandas、matplotlib、pyecharts相关招聘市场数据分析

    容大教育班数据分析阶段实战项目:相关数据分析 小组成员:雷坤、韦民童、李波、陶宇 项目周期5天,数据分析为第2天需求。 2.联招聘网站搜索返回结果混乱,不给求者带来有效信息。 3.没有做删除非信息条目数据清洗操作。 学历要求占比饼图-拉勾网.png对比分析结论: 1.51job网站学历要求更符合实际情况。 2.拉勾网学历要求更高,可以在拉勾网找较高标准作。 7.相关薪资对比数据集是拉勾网相关招聘信息,即6.5节数据集。 结论如下: 1.9种相关中,NLP薪资待遇最高 2.深度学习、算法研究员薪资待遇也不错 3.相关较低薪资在1.5万左右 4.相关平均薪资在2万左右 5.相关较高薪资在

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    今天来谈谈研究作中所做一些基本抽象。一、概念研究对象称为体(Agent),其他外部条件划归为环境。? 体通过感知获取环境信息并通过执行器和环境交互,举个例子,机器摄像头是他感知器,马达是他执行器。感知,是关于时间输入序列,对应会有一个输出执行动作。 体做出什么样反应取决于输入和输出之间映射关系函数,这个函数就是体研究核心。编写出程序则具体实现这个数学意义上函数。 二、衡量我们研究体是要他做正确事,因此需要有一个标准去衡量他表现,一个合理体会最大化这个期望标准。 总结,研究期望是实现一个,在给定每个可感知序列下,做出让期望最大化行动理性体。

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    -浅谈

    1 浅谈1.1 概述(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。 它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展理论、方法、技术及应用系统一门新技术科学是计算机科学一个分支,它企图了解实质,并生产出一种新相似方式做出反应机器,该领域研究包括机器 从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来带来科技产品,将会是“容器”。可以对意识、思维信息过程模拟。 不是,但那样思考、也可超过。? 1.2 应用领域随着家电、穿戴设备、机器等产物出现和普及,技术已经进入到生活各个领域,引发越来越多关注。?

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    泰斗大牛关于理解与预言

    编者按:文章标题名顺序,根据大会现场五嘉宾从左往右顺序排列。六十年前初识计算机时候,们就在想:是否有一天我们可以创造出一种,达到甚至超越我们水平。 四泰斗大牛在未来论坛2017年会圆桌对话上发表了自己看法,其中该圆桌对话由微软全球资深副总裁、微软亚太研发集团主席洪小文主持。 【画面从左至右分别为:主持洪小文、李飞飞、李凯、沈向洋、张钹】AI 科技评论在第一时间记录整理了四大牛精彩发言。他们似如山巅上先知,通过他们预言,似乎可以窥见下一个春天。 近期要想发展,一定需要有做知识积累和总结。长远来看,我认同两意见,对大脑,力是怎么,要有更多了解。这样才会帮助整个 AI 向前走。 沈向洋先定个小目标:用治愈脑疾病我很赞同各说法。在商业上,接下来三五年毫无疑问 AI 可以帮助我们解决很多问题。但是秋天过了,冬天我们要做什么呢?我觉得有两点。

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    时代,如何保住饭碗

    场忙忙碌碌们可都希望走点退休,去看遍大千世界,享受怡然自得地悠闲生活。但实际上,学界以及科研界早有研究成果表明,作有助于健康,有助于长寿,更有助于快乐。 作更让踏实,也更有成就感,作也是乐趣来源。?问题是,来了,我们作还保住吗? ,因为,机器出现,将代替类所做所有“简单作”。 有媒体报道,日本三菱综合研究所学者认为,技术将导致13年后日本作岗减少240万个。?为此,对我们每个来讲,在未来,我们要“保”住我们作,就必须努力。 毕竟是发明和创造出来,如果你有“一技之长”,你就做“机器”做不了事;你驾驭机器,让“机器”为你所用。?专家认为有三种无形资产对长寿至关重要。

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    时代,五大最具潜力

    导读:上一期介绍了深度学习和机器学习不同实践和运用,今天我们来了解一下时代,五大最具潜力业(文末更多往期译文推荐)?“”这个词经常让感到恐惧和忧虑。 未知可性,害怕未来会像“终结者”这样电影一样,由AI引发反乌托邦式影像,而且担心有一天会夺走我们作。这种恐惧已经很常见了,但也不是完全没有根据。 兴起将使五大业未来潜力显著增长。1.数据科学家数据科学家是一个新分析数据专家。他们分析数据以了解复杂行为,趋势和推论,发现隐藏见解,帮助企业做出更明业务决策。 此外,在不同行业运营公司(例如图像识别,语音识别,医药或网络安全)已经面临着缺少此类问题。根据Gartner报道,一在纽约市尝试聘用技术CIO,才库中共有32专家。 传播速度和流行意味着,培训员转向这些新责任是我们应该认真对待一个责任,当然也是更多就业增长机会。 文章编辑:秦革

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    打击

    来源:AI前线本文长度为4000字,建议阅读8分钟随着 AI 技术发展以及部分滥用,这句话也被应用在了上,一场新军备竞赛开始了: vs 。 随着 AI 技术发展以及部分滥用,这句话也被应用在了上,一场新军备竞赛开始了: vs 。 然而不幸是,网络罪犯同样也利用创建自己合成身份,产生结果也足够真实,足以愚弄发现异常行为。这场之战——也是打击网络安全欺诈者,正在假新闻、假视频和假音频战壕中展开。 就这样,一场新军备竞赛开始了: vs 。Jupiter Research Steffen Sorrell 表示,合成身份是信用卡欺诈“容易实现目标”。 “在线欺诈发生在高度发达、存在分生态系统中,”于美国爱达荷州博伊西基于 ID 反欺诈企业 Kount Inc 科学主管 Josh Johnston 说,网络犯罪分子专门从事不同类型犯罪

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    漫画简史

    作者:武博士、宋知达、袁雪瑶、聂文韬本节我们会以生动有趣漫画来介绍关于(AI)相关故事,你将会学习到: 历史1.2 诞生是最近才有吗? 其实很早就有了,都快63岁了呢。 让我们进入历史长河,一起沿着时间足迹探究。 对于研究者来说,这个会议是一场划时代会议,会议将“像一样思考计算机”称为“”,于是“”这个词,诞生了!? 20世纪70年代末成了寒冬。1.2.3 第二次浪潮在第一次AI浪潮中,无法为疾病治疗等类实际问题做出贡献,使相关研究进入严冬。 当我们介绍浪潮时候,总会有问“第三次浪潮”会很快结束吗? 我回答是:“至少从现在看,已经是大势所趋,在未来社会中,是不可或缺技术。”(未完待续...)?

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    漫画:啥是

    作者:武博士、宋知达、袁雪瑶、聂文韬本节我们会以生动有趣漫画来介绍关于(AI)相关故事,你将会学习到: 基本概念1.1 啥是?当有问我,Dr.Wu 你研究方向是什么? 1.1.1 慧和究竟什么是,什么是AI,接下来,由我为大家解答。 媒体上几乎每天都有AI和词汇,总给一种深奥神秘感觉。 要回答这个问题,就必须从造物 区别和慧说起。 对于研究员来说,目标并不是研究来源,而是以程技术手段制造出类似 产品。 但是,事实上,目前还没有做出公认通过图灵测试。所以大家也不必恐慌哦。1.1.3 会思考吗?“思考”,大多数会想到计算,应该是专长。 例如:训练好在图片识别过程中,效率远远高于类,给他们10万张图片,他们会很快类做好分类作,无怨无悔,而且在作过程中,本来慧”也在提升。?

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    必知:发展史

    1.2发展史研究不仅与对思维研究直接相关,而且和许多其它学科领域关系密切。 因此说到历史,应当上溯到历史上一些伟大科学家和思想家所作贡献,他们为研究积累了充分条件和基础理论。这里仅列举几重要代表物。 以往该试验几乎是衡量机器唯一标准,但是从九十年代开始,现代领域科学家开始对此试验提出异议:反对封闭式,机器完全自主;提出与外界交流机交互。 因此,神经网络研究由此进入低潮时期,而、专家系统研究进入高潮。70年代以后◆70年代,开始从理论走向实践,解决一些实际问题。 应该说,知识程和专家系统是近十余年来研究中最有成就分支之一。◆80年代,发展达到阶段性顶峰。87,89年世界大会有6-7千参加。硬件公司有上千个。

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    未来将不再是“

    即便专家也并不总是完全理解一个系统是如何运转。实际上,随着技术影响日益增加,我们对这些影响理解力正在变得越来越有限。这对动性意味着什么,对未来意味着什么呢? 由此,我们将不再感知到其性”。第三,也是最重要,当后果和技术变化细节已经超出了感知和理解时候,将逃脱监控。 同时,也曾在成为一个前所未有文化和技术现象,正在影响到我们对“”自身进行评估和定义方式。在这方面,或许不再是对自身最重要测量标准。”二字正在失去其意义。 今天,正在塑造,而也已开始越来越多地塑造。当系统影响增加之后,将有更多需要够理解运作和后果。 当类和系统之间够更加完美无缝地缠绕在一起时候,之间边界或许也会消融。“”一词中”二字将会消失,而概念也将变得无关紧要和过时。

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    未来:只有‘’,没有‘

    实际上,随着技术影响越来越大,们越来越无法理解对我们作和生活方方面面所产生影响。这对于政府机构和未来意味着什么? 摆脱在不久将来,你将看不到,感觉不到,而且你也将无法理解。首先,并不是一定需要一个有形实体。 不可思议据此,我们够感知存在和具体体现形式,但是感知力越来越无法理解本身。现在,发展有两个明显特点。 而且,当一套够自我学习,自我调整系统以自身掌控速度演化提升时候,对于类来说基本上就无法理解了。最终,系统将会成为领域专家,够比类更好地预测未来。 今天,正在塑造,以后将逐渐塑造。当系统影响越来越大时,更多需要理解其运作原理和影响。

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    慧建筑项目中会接触到一些AI相关脸识别是其中最常用算法,基本是每个项目标配。今天就从脸识别入手谈谈AI在实际项目中使用情况。 一 基础概念 先说说几个参数。 比如严格按照五官长相来识别脸,准确率会上升,但召回率可会下降。(胡子邋遢没洗头发唐老鸭会被排除)相反如果放宽识别条件,召回率可会上升,而准确率对应会不那么精确。 (没洗头发唐老鸭被识别了,但跟唐老鸭长得相似小黄鸭也被放行了)二 行业冲突客户对AI期待与目前AI达到力存在一定偏差。 聚个例子,有个项目中给客户安装脸识别门禁机,放在客户公司门口,但因为是在办公楼内,光照条件不是很好,识别效果不如意。训练成本窘境。接着上面例子,杀手锏说到底还是训练,打标签。 同个算法在不同数据集下表现很可有差异。比如化妆女性,阿拉伯,这些准确率都是要靠海量样本数度学习堆起来。那么问题来了,为客户在特定环境训练算法?技术上是可以,但成本谁来承担。

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    全书共分为6个章节,6个主题:现状发展历程类有威胁吗目前典型应用场景带来创新创业机遇时代教育与个发展用第一章中提到Primsa软件,给自家狗拍照后用生成不同风格画作 强又称通用型或完全,指是可以胜任类所有。 ·马斯克公开发表了对于发展担忧,同时赞扬二不是悲观担忧,而是积极行动来预防类可造成威胁。 按照这个标准,交易员,司机等会被取代。但作者也明确表示,五秒钟准则只是个经验法则,如,护理作,很少有复杂决策过程,但它很难被机器取代,因为这项作需要较多之间交流。 在未来10年里,至少有一半需要关系自己作与关系,需要在未来机写作模式中,找到自己置。

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