随着2022卡塔尔世界杯各路豪强的多场激战厮杀,目前赛事已经进入了白热化阶段,晋级8强的球队也悉数出炉。如今,各家球队的比赛成绩,自然就成为了球迷们最关注的事项。
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遥想2010年南非世界杯时的章鱼保罗的神奇表现,以及之后2014巴西世界杯“章鱼刘”和刘语熙的“球衣名场面”都是非常吸睛的环节。
世界杯比赛结果竞猜,也就此成为了人们津津乐道的话题之一。
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而这一届世界杯的赛果预测,却少了一点“玄学”元素,多了一丝“科技”成分。近日,有微博博主上传了一段自己通过大数据+AI分析,得出的世界杯晋级之路和最终的夺冠球队。
在这位博主的AI预测中,巴西最终将捧得大力神杯。而更神奇的是,迄今完赛的四场比赛中,该AI的预测准确率高达100%,包括平局在内,四战皆成功猜对结果。
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无独有偶,来自英国的艾伦图灵研究所(The Alan Turing Institute)的三位研究员Nick Barlow、Jack Roberts和Ryan Chan也开发了一种统计模型来对世界杯进行了冠军预测。
该统计模型基于2018年一个衍生于《英超范特西》的模型AIrsenal,主要从球队攻击强度、防守强度,使用贝叶斯统计计算比赛中最有可能得分获胜的球队。
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在这个统计模型进行了100,000次模拟之后,AI也给出了自己的预测。与上面提到的AI博主的预测一样,艾伦图灵研究所的预测结果也是巴西队夺冠的几率最高——桑巴军团在25,000次预测中都登顶了本届世界杯,夺冠率高达25%。而紧随其后的是传统强队比利时和阿根廷,夺冠率达到了18%和13.5%。
但在现实世界里,结果似乎并非完全一致。虽然巴西轻松淘汰韩国队晋级了八强,但阿根廷以2-1的微弱优势战胜澳大利亚艰难过关,至于比利时,则是小组赛踢完就已经打道回府了。
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目前,越来越多的人将目光聚焦在人工智能领域,人工智能专业作为最紧俏前沿的专业也在吸引着各国的精英学生,若想在人工智能领域中获得“一席之地”,拿到心动的offer,那必须对该行业的基础信息有个详细的了解。
人工智能·What Is
人工智能(Artificial Intelligence),即AI,是研究和开发用于模拟、拓展人类智能的技术科学。从广义上看,人工智能是一个非常广泛的术语——它涉及在机器中复制人类学习和行为,高效对外界信息进行处理的各类技术与算法;就具体工作而言,AI即主要研究使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。
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人工智能·就业前景
正如前文所说,人工智能渐渐融入了我们的生活,也逐渐成为了21世纪最令人兴奋和最具吸引力的领域之一。在人工智能和机器学习领域国际最权威的学者之一,前百度首席科学家,负责百度大脑的吴恩达(Andrew Ng)提出,需要培养100万个AI人才。
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截至目前,人工智能已创造230万个相关工作岗位;Gartner数据预测,到2030年时,全球人工智能行业市场规模将近16万亿美元,也会为就业市场创造更多的就业岗位。在美国,AI工程师的平均工资在125000美元到175000美元之间, 其中在收入最高的十大公司中,平均年薪更是轻松超过20万美元。
此外,值得注意的是,尽管新冠流行,LinkedIn的数据显示人工智能(AI)工作仍然需求旺盛,各大科技巨头公司依旧将更多的目光聚焦于AI科技型人才之上,有些职业的工资在其上限范围内超过20万美元,比如首席数据科学家Chief data scientist、分析学负责人Head of analytics、工程副总Vice president of engineering。
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一般而言,人工智能的就业方向主要为以下几条赛道:
1.搜索方向:包括智能搜索、语音搜索、图片搜索、视频搜索等。
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。
3.计算机视觉和模式识别方向:指纹识别、人脸识别、虹膜识别等。
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4.机器人开发方向:在未来,我们会在越来越多的地方(例如营业厅)看到专业型机器人的身影。该方向的就业热点将逐步从专业型机器人向通用型机器人转变。
5.云服务方向:云服务是目前主流的一种人工智能平台的服务方式,具体来说,AI平台会把几类常见的AI服务进行拆分,并在云端提供独立或者打包。
6.辅助驾驶方向:无人驾驶一直是人工智能领域大热的应用,但是Tesla无人驾驶频频造成致命事故,让我们看到实现完全的自动驾驶还需要很长一段时间的研究开发。
人工智能·就业门槛
想要进入人工智能领域,那可得下点功夫,除了常规的口头表达能力、简历文书撰写、面试应对能力,还需要不断提升自己在专业领域的专业知识。
首先,人工智能的基础便是数学水平,入门AI、深入AI都需要掌握一定的数学知识,当然,这并不要求求职者去掌握所有的教学知识,只需要掌握那些与人工智能相勾连的知识,如概率论、线性代数、凸优化、微积分等等。
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此外软件工程技能也是一项必不可少的技能这要求求职者能够在实践中构建模型,经常性地使用Python、Pandas、Scikit-Learn、TensorFlow和Spark等工具,往深层面而言,这些工具的熟练使用的能力将很大影响到大家解决人工智能问题的实战能力。
当然,机器学习与数据科学的经典技能也需要掌握这能够让求职者对所构建的模型与原理更为了解,并进一步学习数据挖掘与处理,比如要知道怎么挖掘数据、搭建模型、模型验证等等。
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最后,AI岗位还要求求职者对人工智能核心应用领域有所掌握,包括深度学习、计算机视觉、NLP等技术以及相关的算法原理、推导和应用场景等不同方面。
总得来说,人工智能AI是一个非常具备挑战性但又具备较好待遇的求职领域,对这方面感兴趣或是正在该求职路上的同学们一定要注重自身专业技能的培养,不断提升个人专业素质,若有疑问,可以随时提问留明教育求职小助手哦!
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