㈠ 學習人工智慧前途怎麼樣
人工智慧現在的前景還是很不錯的，畢竟是智能的時代了，和智能相關的大都是比較受歡迎的，總結了人工智慧的幾個較好的職位，了解看看吧！
1、演算法工程師，演算法工程師是一個比較高端的職位，演算法工程師的主要研究方向是視頻演算法工程師、圖像處理演算法工程師、音頻演算法工程師 通信基帶演算法工程師 信號演算法工程師。
2、數據挖掘師，數據挖掘工程師是數據師（Datician['detɪʃən]）的一種。一般是指從大量的數據中通過演算法搜索隱藏於其中知識的工程技術專業人員。這些知識可用使企業決策智能化，自動化，從而使企業提高工作效率，減少錯誤決策的可能性，以在激烈的競爭中處於不敗之地。
3、圖像識別工程師，圖像識別，是指利用計算機對圖像進行處理、分析和理解，以識別各種不同模式的目標和對象的技術，是應用深度學習演算法的一種實踐應用。 現階段圖像識別技術一般分為人臉識別與商品識別，人臉識別主要運用在安全檢查、身份核驗與移動支付中；商品識別主要運用在商品流通過程中，特別是無人貨架、智能零售櫃等無人零售領域 。
圖像的傳統識別流程分為四個步驟：圖像採集→圖像預處理→特徵提取→圖像識別。圖像識別軟體國外代表的有康耐視等，國內代表的有圖智能、海深科技等。另外在地理學中指將遙感圖像進行分類的技術。
4、自然語言處理工程師，自然語言處理是計算機科學領域與人工智慧領域中的一個重要方向。它研究能實現人與計算機之間用自然語言進行有效通信的各種理論和方法。自然語言處理是一門融語言學、計算機科學、數學於一體的科學。因此，這一領域的研究將涉及自然語言，即人們日常使用的語言，所以它與語言學的研究有著密切的聯系，但又有重要的區別。自然語言處理並不是一般地研究自然語言，而在於研製能有效地實現自然語言通信的計算機系統，特別是其中的軟體系統。因而它是計算機科學的一部分。
自然語言處理（NLP）是計算機科學，人工智慧，語言學關注計算機和人類（自然）語言之間的相互作用的領域。
5、語言識別工程師，語音識別是一門交叉學科。近二十年來，語音識別技術取得顯著進步，開始從實驗室走向市場。人們預計，未來10年內，語音識別技術將進入工業、家電、通信、汽車電子、醫療、家庭服務、消費電子產品等各個領域。 語音識別聽寫機在一些領域的應用被美國新聞界評為1997年計算機發展十件大事之一。很多專家都認為語音識別技術是2000年至2010年間信息技術領域十大重要的科技發展技術之一。 語音識別技術所涉及的領域包括：信號處理、模式識別、概率論和資訊理論、發聲機理和聽覺機理、人工智慧等等。
㈡ 學人工智慧以後可以做什麼
中國人工智慧發展迅猛，政府對人工智慧也是很重視的。人工智慧的專業方向有科學研究、工程開發、計算機方向、軟體工程、應用數學、電氣自動化、通信、機械製造，人工智慧的前景雖然很好，但是它的難度系數很高，目前人工智慧的人才需求量很大，相比於其他技術崗位，競爭度降低，薪資相對來說是較高的，因此，現在是進入人工智慧領域的大好時機。人工智慧的發展前景還是很不錯的，原因有幾點，智能化是未來的重要趨勢之一、產業互聯網的發展必然帶動人工智慧的發展、人工智慧技術將成為職場人的必備技能之一。
目前，人工智慧在計算機領域得到了廣泛的重視，我相信在未來的應用前景也會更加廣泛。
㈢ 人工智慧畢業之後可以干什麼
人工智慧在畢業之後可以做的職位總結分析了5大職業。
1、演算法工程師，演算法工程師是一個比較高端的職位，
專業要求：計算機、電子、通信、數學等相關專業；
學歷要求：本科及其以上的學歷，大多數是碩士學歷及其以上；
語言要求：英語要求是熟練，基本上能閱讀國外專業書刊；
必須掌握計算機相關知識，熟練使用模擬工具MATLAB等，必須會一門編程語言。
演算法工程師的主要研究方向是視頻演算法工程師、圖像處理演算法工程師、音頻演算法工程師 通信基帶演算法工程師 信號演算法工程師。
2、數據挖掘師，數據挖掘工程師是數據師（Datician['detɪʃən]）的一種。一般是指從大量的數據中通過演算法搜索隱藏於其中知識的工程技術專業人員。這些知識可用使企業決策智能化，自動化，從而使企業提高工作效率，減少錯誤決策的可能性，以在激烈的競爭中處於不敗之地。
3、圖像識別工程師，圖像識別，是指利用計算機對圖像進行處理、分析和理解，以識別各種不同模式的目標和對象的技術，是應用深度學習演算法的一種實踐應用。 現階段圖像識別技術一般分為人臉識別與商品識別，人臉識別主要運用在安全檢查、身份核驗與移動支付中；商品識別主要運用在商品流通過程中，特別是無人貨架、智能零售櫃等無人零售領域 。
圖像的傳統識別流程分為四個步驟：圖像採集→圖像預處理→特徵提取→圖像識別。圖像識別軟體國外代表的有康耐視等，國內代表的有圖智能、海深科技等。另外在地理學中指將遙感圖像進行分類的技術。
4、自然語言處理工程師，自然語言處理是計算機科學領域與人工智慧領域中的一個重要方向。它研究能實現人與計算機之間用自然語言進行有效通信的各種理論和方法。自然語言處理是一門融語言學、計算機科學、數學於一體的科學。因此，這一領域的研究將涉及自然語言，即人們日常使用的語言，所以它與語言學的研究有著密切的聯系，但又有重要的區別。自然語言處理並不是一般地研究自然語言，而在於研製能有效地實現自然語言通信的計算機系統，特別是其中的軟體系統。因而它是計算機科學的一部分。
自然語言處理（NLP）是計算機科學，人工智慧，語言學關注計算機和人類（自然）語言之間的相互作用的領域。
5、語言識別工程師，語音識別是一門交叉學科。近二十年來，語音識別技術取得顯著進步，開始從實驗室走向市場。人們預計，未來10年內，語音識別技術將進入工業、家電、通信、汽車電子、醫療、家庭服務、消費電子產品等各個領域。 語音識別聽寫機在一些領域的應用被美國新聞界評為1997年計算機發展十件大事之一。很多專家都認為語音識別技術是2000年至2010年間信息技術領域十大重要的科技發展技術之一。 語音識別技術所涉及的領域包括：信號處理、模式識別、概率論和資訊理論、發聲機理和聽覺機理、人工智慧等等。
人工智慧基礎學習與面試秘籍
㈣ 康耐視 I/O模塊。又懂的嗎
我想知道，圖片里，左上角那幾根輸出線，是24v嗎？ 相機的i/o觸發線怎麼接線，現在是只接了兩根，一根接在+24v，另一個接在 out1上，。怎麼回事？可以追加財富值。
㈤ 通過學習人工智慧以後可以從事哪些崗位
通過目前招聘網站上的相關職位來看，學習人工智慧未來可以從事以下崗位：
演算法工程師：進行人工智慧相關前沿演算法的研究，包括機器學習、知識應用、智能決策等技術的應用。
智能機器人研發工程師：研發方向主要從事機器人控制系統開發，高精度器件的設計研發等。
AI硬體專家：AI 領域內另外一種日益增長的藍領工作是負責創建 AI 硬體(如 GPU 晶元)的工業操作工作。
人工智慧運維工程師：大數據與AI產品相關運營、運維產品研發；相關組件的運維工具系統的開發與建設；提供大數據與AI雲產品客戶支持。
程序開發工程師：一方面程序開發工程師需要完成演算法實現，另一方面程序開發工程師需要完成項目的落地。
不過，現在人工智慧還處於弱人工智慧狀態，並且快速發展，未來會出現什麼崗位還猶未可知。
㈥ 國內做機器視覺檢測的公司有哪些
個人感覺這個問題問的有點泛泛，原因如下：
1、機器視覺的主要功能：表面檢測、尺寸測量、讀碼識別、定位引導；
2、檢測要求：不同行業對檢測物的具體要求各異。
如果題主想了解某一領域某一功能的檢測，需要針對性的提問。
比較哪家公司好？
1、國內的視覺檢測公司99%是沒有自己的護城河的，大多是在已經開發的軟體上進行二次開發。
2、基恩士：是不容置疑的大佬，目前國內能超越的還沒有，能達到他們15年的技術水平就可以笑了。
3、國內視覺檢測垂直類的公司還是有幾個不錯的：
3.1、思普：公司時間長，案例比較豐富；
3.2、未耒智能：口罩、無紡布衛生用品標准機在銷售；
3.3、手機：參考主流手機品牌供應商
選擇視覺檢測公司時建議：
1、先看軟體開發能力；
2、公司供應體系；
3、合作客戶案例；
4、售後人數及技術能力。
㈦ 有沒有會用Cognex in-sight 軟體編程的工程師，可以提供些編程學習方法嘛，有沒有漢化過的資料可以提供，謝
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