人工智能

人工智能行业薪酬曝光 是时候转行了

人工智能可谓是目前最热门的行业,从走在前沿的科技公司,到努力创新的传统行业,几乎都想把握这个新“风口”。而人工智能的核心就是人才,热门的行业通常意味着工作机会和薪酬待遇都跟着增加,那么对于热门中的热门,人工智能领域薪酬水平和人才供需情况到底如何呢?

下面就通过 11 张统计图来看看,这个“风口”行业的人才有多贵。

1、人工智能在互联网岗位薪酬排名中位列第三
数据显示,管理岗在各岗位中薪酬最高,平均达到 23k,数据开发和人工智能紧随其后,都在 20k 以上。

2、职位数大增,投递量增长更快
从 2015 年到 2016 年,人工智能招聘岗位的数量翻了一番,投递量增加了近两倍,平均薪酬也有温和增长。

外媒日前报道,大摩分析师Joseph Moore和团队在参加斯坦福大学「热门芯片」(Hot Chips)年度会议后,对FPGA的重要性大感讶异,因为全球前七大云端厂商中,就有三家业者针对FPGA的各项元素进行策略报告,与之相较,市场先前还对FPGA的云端应用感到相当怀疑。

不仅如此,若要即时使用深度学习的神经网络演算法(即所谓的推论),FPGA于其中扮演的角色,也比投资人想像还要重要。

大摩认为,Xilinx是主要受惠的厂商。举例来说,Xilinx客户百度(Baidu)正在打造一项新架构、扩大FPGA应用,亚马逊云端平台「Amazon Web Services」也使用FPGA进行机器学习,还在会议上更新了Xilinx FPGA F1服务。微软(Microsoft)则发表了一份基于Altera FPGA的机器学习报告。

麦肯锡报告:2017年机器学习和人工智能现状

咨询公司麦肯锡日前发布报告,对人工智能和机器学习领域的现状及未来进行了分析。

以下为报告要点:

——包括百度和谷歌(微博)在内的科技巨头,2016年在人工智能上的投入在200亿至300亿美元之间,其中90%花到研发和部署上,还有10%用于人工智能收购。

——人工智能投资已经变成全球顶尖科技公司之间的专利和知识产权大战。

——美国公司吸收了2016年66%的人工智能投资,中国以17%位居第二,而且增长很快。

——借助更好的搜索结果,Netflix估计该公司通过避免用户退订每年减少的营收损失达到10亿美元。

这些结论都来自麦肯锡全球研究院上月发布的《人工智能,下一个数字前沿》(Artificial Intelligence, The Next Digital Frontier)。他们对3000多名高管进行了采访,了解了这些人使用人工智能技术的情况,以及他们的公司未来的部署前景。此外还包括人工智能对市场、政府和个人的影响。

这项研究的要点如下:

人工智能将能预测人类寿命?精确率已达69%

据国外媒体报道,一项最新研究显示,我们或能利用人工智能预测自己的寿命。澳大利亚阿德莱德大学的研究人员利用机器学习技术,通过分析病人的胸腔影像,对预期寿命不超过五年的病人进行了预测,最终精确率约为69%,和医生的预测结果差不多。

虽然该研究结果有点惊悚,但对严重疾病的早期诊断或具有重要意义,让医生及时介入疾病进程。“预测病人的预后情况非常重要,因为这样一来,医生或许可为病人提供量身定制的治疗方案。”该研究的主要作者、阿德莱德大学公共医学院的卢克·奥克登·雷纳博士(Dr Luke Oakden-Rayner)指出。

百度云发布FPGA云服务器 加速人工智能应用开发

日前,百度云FPGA云服务器发布内测版本,成为国内率先推出可用的FPGA云服务的厂商。FPGA云服务器的发布,标志着百度云逐步将FPGA的技术实践经验对外开放,满足企业和开发者的高性能计算需求,助力人工智能和大数据应用。

FPGA是现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array)的简称,通常被应用于特定应用领域的计算加速,是异构计算家族重要的一员。近年来, GPU/FPGA的使用,使得深度学习的训练速度倍数提升,大规模、高性能的云端计算硬件集群成为人工智能发展的强劲引擎。FPGA在互联网、人工智能行业逐渐被应用起来,涉及人脸识别、语音识别、智能家居、智能交通、基因测序、视频、图像、文本数据处理等众多领域。

作为国内最早部署GPU/FPGA集群的互联网公司,以及国内领先的人工智能公司,百度拥有数十万台服务器,采用先进的集群操作系统来统一管理。为了深度学习训练的需要,百度自研GPU和FPGA服务器,构建了中国最大的GPU/FPGA集群。百度拥有将近9年的FPGA加速器研发和大规模部署的经验,技术处于世界领先水平。百度在FPGA加速及系统领域的论文发表在ASPLOS 2014(国内第二篇,并获最佳论文提名),EUROSYS2014,ISLPED2013, Hotchips 2014/2016/2017等顶级国际会议。

你需了解的人工智能四大概念

AI(人工智能)是研究开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。具体到应用来说,每一个人工智能解决方案都建立在四个基础之上,还没搞清楚?来看看我们的快速指南吧!

毋庸置疑,人工智能正在席卷整个世界,层出不穷的创新应用正实践于所有行业和领域。正如电影中描述的那样,人类使用人工智能机器人代替医生已经有几十年的时间,上至各行各业的专家,下到普通消费者,人工智能正在帮助我们更快的诊断和解决问题,比如进行精密的手术,比如用语音命令播放一首歌曲。

大众只注意到人工智能带来的益处,而对于专业人士来说,有四个概念必须要了解:分类方法、类别、机器学习和协同过滤。这四个支柱也代表了分析过程中的步骤。分类方法涉及创建特定问题域的度量(例如财务、网络)。类别涉及哪些数据与所需解决的问题最为相关。机器学习包括异常检测、聚类、深度学习和线性回归。协作过滤涉及在大型数据集上寻找模式。

分类方法

2017年人工智能研究报告

要点:

  • 81%的IT公司正在或者计划投资人工智能(AI)。
  • Cowen预测人工智能将会将人类的生产力提升到一个新的水平,而微软会冲在最前面。
  • 数字化市场或市场自动化、Salesforce自动化(CRM)和数据分析将成为人工智能最为成熟的三大应用领域。
  • 据angel.co的数据显示,目前有2200多家人工智能初创公司,其中超过50%的初创公司是在最近两年成立的。
  • Cowen从Salesforce($CRM)、Adobe($ADBE)和ServiceNow($NOW)这三家公司身上看到了他们交付人工智能服务并从中获益的实力。
  • 以上观点来自Cowen公司的一份关于人工智能的研究报告——“人工智能:数据科学的黄金时期”。

    视频:PFP网络安全AI和模拟电源分析

    PFP 网络安全结合人工智能和模拟功率分析,提供无与伦比的网络安全解决方案。通过 Zynq All Programmable SoC,PFP 能够执行复杂的机器学习和强大的实时信号处理 - 相较于需要数月检测威胁的竞争解决方案相比,可在毫秒内检测威胁。

    视频:PFP 网络安全 AI 与模拟功耗智能分析

    本视频由 PFP Cybersecurity 公司录制,PFP 的全称是 “Power Fingerprinting”,寓意能够察觉任务网络系统入侵的蛛丝马迹,该公司主要为用户提供系统安全保障的解决方案,其检测系统遭入侵的方法是通过功率消耗或者辐射的模式改变来检测潜在的安全漏洞。 PFP 网络安全方案结合了人工智能 (AI)和智能模拟功耗分析,以提供无与伦比的网络安全解决方案。得益于 Zynq All Programmable SoC,PFP 可以执行复杂的机器学习和强大的实时信号处理 —— 可实现在毫秒级检测威胁,竞争方案却需要几个月。

    人工智能术语表

    本文介绍一些人工智能技术的术语,如果你还有术语补充,请访问 Github

    english Terminology 中文术语
    neural networks 神经网络
    activation function 激活函数
    hyperbolic tangent 双曲正切函数
    bias units 偏置项
    同步内容