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AI与工业互联网的区别?
AI的核心問題包括建構能夠跟人類似甚至超卓的推理、知識、規劃、學習、交流、感知、移物、使用工具和操控機械的能力等
人工智能可以定義為模仿人類與人類思維相關的認知功能的機器或計算機,如學習和解決問題。人工智能是計算機科學的一個分支,它感知其環境並採取行動,最大限度地提高其成功機會。此外,人工智能能夠從過去的經驗中學習,做出合理的決策,並快速回應。因此,人工智能研究人員的科學目標是通過構建具有象徵意義的推理或推理的計算機程式來理解智慧。
工业互联网(Industrial Internet)是新一代信息通信技术与工业经济深度融合的新型基础设施、应用模式和工业生态,通过对人、机、物、系统等的全面连接,构建起覆盖全产业链、全价值链的全新制造和服务体系,为工业乃至产业数字化、网络化、智能化发展提供了实现途径,是第四次工业革命的重要基石。
工业互联网包含了网络、平台、数据、安全四大体系,它既是工业数字化、网络化、智能化转型的基础设施,也是互联网、大数据、人工智能与实体经济深度融合的应用模式,同时也是一种新业态、新产业,将重塑企业形态、供应链和产业链。
ai算法在工业领域的应用?
人工智能(AI)技术,指利用计算机程序使人造机器呈现类人类智能的技术。基于实现功能,人工智能技术可分为训练层、感知层及认知层,分别模拟人类学习能力、信息获取能力及逻辑推演能力。由于工业细分行业数量较多,且同行业内工艺、生产线、产品的差异性较高,基于海量样本实现的深度学习技术难以在工业领域实现落地。
人工智能在工业生产中的典型应用?
人工智能在工业生产中有以下典型应用:
1. 智能制造:借助机器学习、深度学习等技术,对车间进行自动化控制和优化,实现制造过程的监测、预测和自我调整,提高生产效率和品质。
2. 机器视觉:机器视觉能够解决以往需要人眼进行的工业零部件的尺寸与缺陷检测等重复性劳动,通过机器视觉进行定位、引导,控制工业机器人完成智能化组装、生产。
3. 智能存取系统:例如奕优科技的 MRO 智能存取系统,通过工业物联网技术为库存管理提供先进的解决方案,为工作人员在需要的地方很便利地控制和提供工具等间接物料。
4. 预测性维护:通过分析生产过程中的数据,提前查明异常行为,以确保可以采取适当的措施来避免长时间的生产停机。
5. 质量控制:人工智能技术可以定位生产线上的潜在问题,预测可能会出现的故障和突发事件,并及时进行优化措施以避免其带来的消极影响。
工业ai需要的人才岗位有哪些?
工业AI领域需要的人才岗位多种多样,涵盖了从研发到应用、从技术到管理的各个方面。以下是一些主要的人才岗位:
1. **AI算法工程师**:负责开发和优化人工智能算法,需要具备扎实的数学基础和编程能力。
2. **数据科学家**:专注于数据分析和模型构建,利用大数据技术来提取有价值的信息。
3. **机器学习工程师**:使用机器学习方法来解决实际问题,通常要求对统计学和数据分析有深入理解。
4. **自然语言处理工程师**:专注于让机器理解和响应人类语言的工程师。
5. **计算机视觉工程师**:处理图像识别、图像分析等相关任务,使机器能够“看”和理解图像内容。
6. **AI产品经理**:结合AI技术和产品管理知识,负责人工智能产品的规划和设计。
7. **AI项目经理**:管理AI项目的进度、成本和团队,确保项目目标的实现。
8. **AI研究员**:在学术研究机构或企业研究部门,进行人工智能的基础或应用研究。
9. **物联网架构师/工程师**:设计和实施物联网解决方案,包括传感器集成、数据传输和处理等。
10. **智能芯片架构设计工程师**:专注于设计和开发适用于AI应用的芯片和硬件。
此外,除了上述提到的技术岗位,还需要具备商业洞察力和行业经验的商业人才,以及对AI领域有深入了解的人力资源专家和猎头。随着AI技术的不断发展和应用范围的扩大,未来还会出现更多新的、深度的、创意性的人才需求。
综上所述,在准备这些岗位的过程中,潜在的求职者可以通过参加相关的培训课程和认证考试来提升自己的技能和知识水平。例如,谷歌的TensorFlow Developer Certificate、微软的Certified: Azure AI Engineer Associate、亚马逊的AWS Certified Machine Learning - Specialty等认证,都是业界认可的资格证书。同时,了解不同公司的研究领域和岗位要求,如Google在搜索引擎、自然语言处理、计算机视觉等领域的职位,也有助于求职者更精准地定位自己的发展方向。
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