搭建人工智能知识体系与如何匹配市场需求

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导读：近年来人工智能（Artficial Intelligence）的浪潮席卷了全球各角落，从异常活跃的学术界，到渗透每个人生活中的服务与产品无不印证这个事实。如何提升对人工智能的认知将是每位从业者的必修课。

人工智能知识体系搭建

相信面对人工智能技术快速革新，无论是企业还是个人都不可避免有较强的危机感。怎样将人工智能技术与行业知识相结合，并通过产品和项目落地实现最终商业目标是当下最热门的话题之一。如何利用自身的行业背景、数据资源去做产品和服务革新大多数人都属于探索阶段。为这一新技术升级旧的认知和知识体系迫在眉睫。

关于人工智能知识体系可分为六大模块，在这里就基础知识的部分进行精要叙述：

1、领域术语：人工智能是由人创造的具有自然生物智能特征的系统，具有一定的感知、认知、记忆、分析判断和行为的能力。人工智能技术作为一种工具，能够辅助甚至替代人类判断和解决问题，在本质上是通过对不同时间发生的概率进行判断、预测和完成任务。

2、技术架构：人工智能正在重塑新一代基础架构，超大规模的模型训练和计算需要分布式处理技术和运行环境。微秒级的实时智能决策系统应对各种复杂、未知的场景。

3.数据类型：数据类型是统计学的重要概念。机器学习和数据科学开发者Niklas Donges介绍了有助于对数据集进行恰当探索性数据分析的数据类型：类别数据和数值数据。类别数据包括名目数据和次序数据，数值数据包括离散数据和连续数据。只有理解处理的数据的类型，才能选择正确的分析方法。

关于思维导图中其他部分大多涉及人工智能在具体的业务场景中的应用，在之后的文章中将会详细讲述。现在市场上关于人工智能的书籍非常多，也会在社群内会分享精简实用的书单供大家参考。

人工智能市场需求和时代机遇

 

目前人工智能技术在市场的热门应用可以归纳为以下几个类型：个性化精准服务（例如金融产品个性化推荐）、替代简单或重复劳动（自动驾驶）、提升效率和准确率（反金融欺诈系统）、提升用户体验（通过语音输入下达控制指令的智能居家机器人）以及自主创作（如绘画创作及电影剧本的创作等）。

随着自然语言理解、自然语言生成对话策略以及知识图谱技术的快速发展，了解用户时刻变化的需求和习惯来推出产品和服务，实施预测和精准匹配需求会成为对行业竞争的新挑战。人工智能作为一种将传统产品或服务赋能的手段，将为各行业的用户创造更大的价值，提供最佳用户体验。

任何一个行业的精英都不甘于在工作中做重复的机械劳动，他们会主动在重复劳动中寻找规律并利用所总结的成果改善方法提升效率。人工智能时代的机会可以被总结为以下五个方面：

1、产品和服务的流程化繁为简，成本得到降低；

2、可以从用户的角度考虑投入产出比，减少决策失误；

3、传感器技术的飞速进步带来了多元化的交互行为提升体验；

4、大量的数据挖掘手段进一步探索设计和需求的相关性；

5、利用人工智能突破当前资源的局限性，在基础设施、数据采集、数据处理、推理和决策等若干环节后，完成产品和服务的最终效果。

希望上内容有助于帮助了解人工智能产业，之后的文章将在完善人工智能知识体系方面继续拓展。请结合自身情况思考以下问题并扫描二维码添加微信进入“三位一体社”积极讨论交流：

1、结合正在从事的行业理解什么是人工智能？

2、你所在的市场为什么需要人工智能？

3、伴随着人工智能技术的进步，需要掌握哪些技能和知识才能使得技术结合现有资源创造商业价值？