哪些細分的領域，他們的就業前景如何？
說到人工智能，他目前的就業前景還是很廣的。無論是網際網路還是實體行業，對于人工智能的人才需求量都很大。是以，現在越來越多人想入門人工智能，或者想轉行人工智能。但人工智能是一個很大的方向，它大概可以分為資料挖掘、計算機視覺、自然語言處理、語音識别、知識圖譜等五大方向。下面我分别進行講解，看看有沒有适合你的方向。
·第一個，資料挖掘。它是以機器學習算法為基礎的AI細分領域，是人工智能衆多的方向當中，最為基礎，也是就業面最廣的一個方向。我之前是做網際網路廣告精準營銷的，是以對資料挖掘這一塊比較熟悉。
說了這麼多到底什麼是資料挖掘？資料挖掘簡單來說，就是從海量的資料當中挖掘出潛在的價值。例如大家熟知的啤酒雲釀布的故事，也是基于資料挖掘當中的關聯規則，ABILIOALI算法做出來的。對于很多企業來說，其實都非常需要懂資料挖掘的人才。是以懂資料挖掘的人，目前就業前景還是非常好的。同時薪資方面，一般也可以吊打具備同樣工作經驗的其他人。
·第二個，計算機視覺。它是以深度學習算法為基礎的領域，計算機視覺。
→C→O/C=CV，這個領域目前能做的東西也很多，例如圖像分類目标、檢測人臉識别等。
目前CV的技術也越來越成熟，國際頂級期刊上關于這方面的研究也很多，是以你可以在前人的研究的基礎上，不斷創新。我認為，目前CV這一塊主要就是憑技術創新。如果你是一個喜歡多動腦、樂于搞創新的人，可以去嘗試一下這個方向，就業前景還是很廣的。
·第三，自然語言處理。自然語言處理NLP跟計算機視覺CV一樣，也是人工智能衆多領域當中，被大家讨論比較多的。并且目前很多企業也想通過自然語言處理技術，去進行一些文本的挖掘，機器翻譯、智能問答、輿情分析等。是以他的就業前景甚至比CV還要好。
但目前很多企業花重金都難求一個好的NLP人才，主要就是因為NLP的研究比較難，懂NLP的人才目前市場上還是很稀缺的。
·第四個就是語音識别。語音識别這個方向我不太建議大家重點去關注，為什麼？主要是它跟其他幾個人工智能領域相比就業面比較窄，沒有太多的就業機會。
說到這裡可能大家不太了解什麼是語音識别，語音識别簡單了解就是一種模式識别，解決的是從多個聲音當中篩出你想要的一個聲音，比如微信聊天當中的語音識别就是語音識别其中的一個應用。
·第五個就是知識圖譜。知識圖譜是一種特殊的圖資料，這種圖資料可以被人們所了解，它強調的是記憶推理和關聯的能力。例如外公的兒子是舅舅，據此可以推理出很多實體之間的親屬關系社交網絡。其實也可以通過知識圖譜來推理得到，這個方向目前就業前景也是很好的。
以上就是人工智能幾個主要的細分領域，你想好要從事哪一個了嗎？關注我下期跟你講人工智能各個領域主要學什麼？下期再見。
随着人工智能的大火越來越多人對人工智能AI感興趣，剛好我在這方面也算是個内涵。是以這期視訊我就想跟大家聊聊人工智能AI具體有哪些細分的。
