人工智能可以去哪些国企（人工智能可以去哪些国企工作）

大家好！今天让小编来大家介绍下关于人工智能可以去哪些国企的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。

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文章目录列表:

• 1、通信工程,集成电路工程,人工智能,网络信息安全哪个方向好,都能去什么类型的公司工作？

• 2、智能交通行业有哪些国企

• 3、学习人工智能有哪些就业方向？

• 4、学人工智能去哪个学校

一、通信工程,集成电路工程,人工智能,网络信息安全哪个方向好,都能去什么类型的公司工作？

这些方向都是当前比较热门的技术领域，都有很好的就业前景和发展潜力。以下是对每个方向的介绍以及适合的公司类型：

• 通信工程：通信工程是指利用电信技术实现信息传递的工程。通信工程师可以在电信运营商、网络设备制造商、互联网公司、电子产品制造商等公司工作。电信运营商和网络设备制造商是通信工程师的主要雇主，这些公司提供的工作包括网络规划、设计、优化、维护等。

• 集成电路工程：集成电路工程是指设计和制造集成电路芯片的工程。集成电路工程师可以在集成电路设计公司、半导体制造公司、电子产品制造商等公司工作。集成电路设计公司是集成电路工程师的主要雇主，这些公司提供的工作包括芯片设计、验证、测试等。

• 人工智能：人工智能是指利用计算机模拟人类智能的技术。人工智能工程师可以在互联网公司、IT服务公司、自动化公司等公司工作。互联网公司是人工智能工程师的主要雇主，这些公司提供的工作包括机器学习、数据挖掘、自然语言处理等。

• 网络信息安全：网络信息安全是指保护计算机网络不受攻击、破坏和非法访问的技术。网络信息安全工程师可以在金融机构、电子商务公司、互联网公司、政府机构等公司工作。金融机构和电子商务公司是网络信息安全工程师的主要雇主，这些公司提供的工作包括网络安全评估、漏洞扫描、安全策略制定等。

  总的来说，这些技术领域都需要具备较高的专业技能和知识。在选择公司时，可以根据自己的兴趣和专业方向来选择。同时，要注重不断学习和提高自己的技能水平，才能在这些领域中立于不败之地。

二、智能交通行业有哪些国企

易华录、上海电科智能、航天科工、普天和平、浙大中控、上海宝康、广东新粤/新软、大连杰瑞电子、海信网络科技，大概就这些吧

三、学习人工智能有哪些就业方向？

人工智能技术关系到人工智能产品是否可以顺利应用到我们的生活场景中。在人工智能领域，它普遍包含了机器学习、知识图谱、自然语言处理、人机交互、计算机视觉、生物特征识别、AR/VR七个关键技术。

一、机器学习

机器学习(MachineLearning)是一门涉及统计学、系统辨识、逼近理论、神经网络、优化理论、计算机科学、脑科学等诸多领域的交叉学科，研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能，是人工智能技术的核心。基于数据的机器学习是现代智能技术中的重要方法之一，研究从观测数据(样本)出发寻找规律，利用这些规律对未来数据或无法观测的数据进行预测。根据学习模式、学习方法以及算法的不同，机器学习存在不同的分类方法。

根据学习模式将机器学习分类为监督学习、无监督学习和强化学习等。

根据学习方法可以将机器学习分为传统机器学习和深度学习。

二、知识图谱

知识图谱本质上是结构化的语义知识库，是一种由节点和边组成的图数据结构，以符号形式描述物理世界中的概念及其相互关系，其基本组成单位是“实体—关系—实体”三元组，以及实体及其相关“属性—值”对。不同实体之间通过关系相互联结，构成网状的知识结构。在知识图谱中，每个节点表示现实世界的“实体”，每条边为实体与实体之间的“关系”。通俗地讲，知识图谱就是把所有不同种类的信息连接在一起而得到的一个关系网络，提供了从“关系”的角度去分析问题的能力。

知识图谱可用于反欺诈、不一致性验证、组团欺诈等公共安全保障领域，需要用到异常分析、静态分析、动态分析等数据挖掘方法。特别地，知识图谱在搜索引擎、可视化展示和精准营销方面有很大的优势，已成为业界的热门工具。但是，知识图谱的发展还有很大的挑战，如数据的噪声问题，即数据本身有错误或者数据存在冗余。随着知识图谱应用的不断深入，还有一系列关键技术需要突破。

三、自然语言处理

自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向，研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法，涉及的领域较多，主要包括机器翻译、机器阅读理解和问答系统等。

机器翻译

机器翻译技术是指利用计算机技术实现从一种自然语言到另外一种自然语言的翻译过程。基于统计的机器翻译方法突破了之前基于规则和实例翻译方法的局限性，翻译性能取得巨大提升。基于深度神经网络的机器翻译在日常口语等一些场景的成功应用已经显现出了巨大的潜力。随着上下文的语境表征和知识逻辑推理能力的发展，自然语言知识图谱不断扩充，机器翻译将会在多轮对话翻译及篇章翻译等领域取得更大进展。

语义理解

语义理解技术是指利用计算机技术实现对文本篇章的理解，并且回答与篇章相关问题的过程。语义理解更注重于对上下文的理解以及对答案精准程度的把控。随着MCTest数据集的发布，语义理解受到更多关注，取得了快速发展，相关数据集和对应的神经网络模型层出不穷。语义理解技术将在智能客服、产品自动问答等相关领域发挥重要作用，进一步提高问答与对话系统的精度。

问答系统

问答系统分为开放领域的对话系统和特定领域的问答系统。问答系统技术是指让计算机像人类一样用自然语言与人交流的技术。人们可以向问答系统提交用自然语言表达的问题，系统会返回关联性较高的答案。尽管问答系统目前已经有了不少应用产品出现，但大多是在实际信息服务系统和智能手机助手等领域中的应用，在问答系统鲁棒性方面仍然存在着问题和挑战。

自然语言处理面临四大挑战：

一是在词法、句法、语义、语用和语音等不同层面存在不确定性;

二是新的词汇、术语、语义和语法导致未知语言现象的不可预测性;

三是数据资源的不充分使其难以覆盖复杂的语言现象;

四是语义知识的模糊性和错综复杂的关联性难以用简单的数学模型描述，语义计算需要参数庞大的非线性计算

四、人机交互

人机交互主要研究人和计算机之间的信息交换，主要包括人到计算机和计算机到人的两部分信息交换，是人工智能领域的重要的外围技术。人机交互是与认知心理学、人机工程学、多媒体技术、虚拟现实技术等密切相关的综合学科。传统的人与计算机之间的信息交换主要依靠交互设备进行，主要包括键盘、鼠标、操纵杆、数据服装、眼动跟踪器、位置跟踪器、数据手套、压力笔等输入设备，以及打印机、绘图仪、显示器、头盔式显示器、音箱等输出设备。人机交互技术除了传统的基本交互和图形交互外，还包括语音交互、情感交互、体感交互及脑机交互等技术。

五、计算机视觉

计算机视觉是使用计算机模仿人类视觉系统的科学，让计算机拥有类似人类提取、处理、理解和分析图像以及图像序列的能力。自动驾驶、机器人、智能医疗等领域均需要通过计算机视觉技术从视觉信号中提取并处理信息。近来随着深度学习的发展，预处理、特征提取与算法处理渐渐融合，形成端到端的人工智能算法技术。根据解决的问题，计算机视觉可分为计算成像学、图像理解、三维视觉、动态视觉和视频编解码五大类。

目前，计算机视觉技术发展迅速，已具备初步的产业规模。未来计算机视觉技术的发展主要面临以下挑战：

一是如何在不同的应用领域和其他技术更好的结合，计算机视觉在解决某些问题时可以广泛利用大数据，已经逐渐成熟并且可以超过人类，而在某些问题上却无法达到很高的精度;

二是如何降低计算机视觉算法的开发时间和人力成本，目前计算机视觉算法需要大量的数据与人工标注，需要较长的研发周期以达到应用领域所要求的精度与耗时;

三是如何加快新型算法的设计开发，随着新的成像硬件与人工智能芯片的出现，针对不同芯片与数据采集设备的计算机视觉算法的设计与开发也是挑战之一。

六、生物特征识别

生物特征识别技术是指通过个体生理特征或行为特征对个体身份进行识别认证的技术。从应用流程看，生物特征识别通常分为注册和识别两个阶段。注册阶段通过传感器对人体的生物表征信息进行采集，如利用图像传感器对指纹和人脸等光学信息、麦克风对说话声等声学信息进行采集，利用数据预处理以及特征提取技术对采集的数据进行处理，得到相应的特征进行存储。

识别过程采用与注册过程一致的信息采集方式对待识别人进行信息采集、数据预处理和特征提取，然后将提取的特征与存储的特征进行比对分析，完成识别。从应用任务看，生物特征识别一般分为辨认与确认两种任务，辨认是指从存储库中确定待识别人身份的过程，是一对多的问题;确认是指将待识别人信息与存储库中特定单人信息进行比对，确定身份的过程，是一对一的问题。

生物特征识别技术涉及的内容十分广泛，包括指纹、掌纹、人脸、虹膜、指静脉、声纹、步态等多种生物特征，其识别过程涉及到图像处理、计算机视觉、语音识别、机器学习等多项技术。目前生物特征识别作为重要的智能化身份认证技术，在金融、公共安全、教育、交通等领域得到广泛的应用。

七、VR/AR

虚拟现实(VR)/增强现实(AR)是以计算机为核心的新型视听技术。结合相关科学技术，在一定范围内生成与真实环境在视觉、听觉、触感等方面高度近似的数字化环境。用户借助必要的装备与数字化环境中的对象进行交互，相互影响，获得近似真实环境的感受和体验，通过显示设备、跟踪定位设备、触力觉交互设备、数据获取设备、专用芯片等实现。

虚拟现实/增强现实从技术特征角度，按照不同处理阶段，可以分为获取与建模技术、分析与利用技术、交换与分发技术、展示与交互技术以及技术标准与评价体系五个方面。获取与建模技术研究如何把物理世界或者人类的创意进行数字化和模型化，难点是三维物理世界的数字化和模型化技术;分析与利用技术重点研究对数字内容进行分析、理解、搜索和知识化方法，其难点是在于内容的语义表示和分析;交换与分发技术主要强调各种网络环境下大规模的数字化内容流通、转换、集成和面向不同终端用户的个性化服务等，其核心是开放的内容交换和版权管理技术;展示与交换技术重点研究符合人类习惯数字内容的各种显示技术及交互方法，以期提高人对复杂信息的认知能力，其难点在于建立自然和谐的人机交互环境;标准与评价体系重点研究虚拟现实/增强现实基础资源、内容编目、信源编码等的规范标准以及相应的评估技术。

目前虚拟现实/增强现实面临的挑战主要体现在智能获取、普适设备、自由交互和感知融合四个方面。在硬件平台与装置、核心芯片与器件、软件平台与工具、相关标准与规范等方面存在一系列科学技术问题。总体来说虚拟现实/增强现实呈现虚拟现实系统智能化、虚实环境对象无缝融合、自然交互全方位与舒适化的发展趋势

四、学人工智能去哪个学校

学人工智能去的学校：

一、复旦大学

开设人工智能方向专业：智能科学与技术；复旦大学的地理位置对于毕业生就业的优势很大，且本身大学的人工智能的实力也是在全国排得上号的，毕业生多数都是可以进入国企以及一些世界排名很高企业就业。

二、天津大学

开设人工智能方向专业：人工智能学院、人工智能；天津大学的地理位置也很不错，相对来说在这几所大学中算是比较低调的存在了，但低调不代表没实力，天津大学本身也属于国内排名前列的985大学，报考天大的人工智能同样也很吃香。

三、吉林大学

开设人工智能方向专业：人工智能、智能制造工程、无人驾驶航空器系统工程；吉林大学的计算机科学与技术专业是国家特色专业，而学校的人工智能在业内的呼声也很高，在全国也算是数一数二的存在了，虽然近几年有所下滑，被有些大学赶超，但业内认可度不错。

人工智能就业方向

就业方向主要有，科研机构(机器人研究所等)，软硬件开发人员，高校讲师等，在国内的话就业前景是比较好的，国内产业升级，IT行业的转型工业和机器人和智能机器人以及可穿戴设备的研发将来都是强烈的热点。

1、搜索方向：百度、谷歌、微软、yahoo等(包括智能搜索、语音搜索、图片搜索、视频搜索等都是未来的方向)

2、医学图像处理：医疗设备、医疗器械很多都会涉及到图像处理和成像，大型的公司有西门子、GE、飞利浦等。

3、计算机视觉和模式识别方向：前面说过的指纹识别、人脸识别、虹膜识别等；还有一个大的方向是车牌识别；目前鉴于视频监控是一个热点问题，做跟踪和识别也不错。

4、还有一些图像处理方面的人才需求的公司如威盛、松下、索尼、三星等。

以上内容参考：

百度百科-复旦大学

百度百科-天津大学

百度百科-吉林大学

以上就是小编对于人工智能可以去哪些国企问题和相关问题的解答了，如有疑问，可拨打网站上的电话，或添加微信。

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