人工智能技术技术转移方案设计-人工智能技术技术转移方案设计

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能技术技术转移方案设计的问题，于是小编就整理了2个相关介绍人工智能技术技术转移方案设计的解答，让我们一起看看吧。

1. 1976至1982年人工智能处于什么？
2. 硕士期间跟导师做人工智能方向该如何提升就业竞争力？

1***6至1982年人工智能处于什么？

1***6至1982年人工智能处于第一次低谷期。

70年代，人工智能进入了一段痛苦而艰难岁月。由于科研人员在人工智能的研究中对项目难度预估不足，不仅导致与美国国防高级研究***署的合作***失败，还让大家对人工智能的前景蒙上了一层阴影。与此同时，社会舆论的压力也开始慢慢压向人工智能这边,导致很多研究经费被转移到了其他项目上。

在当时，人工智能面临的技术瓶颈主要是三个方面，第一计算机性能不足，导致早期很多程序无法在人工智能领域得到应用；第二，问题的复杂性，早期人工智能程序主要是解决特定的问题，因为特定的问题对象少，复杂性低，可一旦问题上升维度，程序立马就不堪重负了；第三，数据量严重缺失，在当时不可能找到足够大的数据库来支撑程序进行深度学习，这很容易导致机器无法读取足够量的数据进行智能化。

因此，人工智能项目停滞不前，但却让一些人有机可乘,1***3年Lighthill针对英国AI研究状况的报告。批评了AI在实现“宏伟目标”上的失败。由此，人工智能遭遇了长达6年的科研深渊。

1***6年至1982年人工智能处于没开始的阶段，国家为了人民更好的生活，持续贯彻四个现代化工业现代化、农业现代化、国防现代化、科学技术现代化。那个时代电子产品基本还是手动的，没有实现自动化，就更别说人工智能了，能买得起电子产品的人都是高级人员。外国也同样如此。

人工智能是近现代实现的，虽然设想在五十年代由美国科学家提出。

但真正的人工智能到近代才实现

硕士期间跟导师做人工智能方向该如何提升就业竞争力？

结合近两年的就业情况，我来说说我的看法。

首先，当前人工智能领域的高端人才还是存在较大缺口的，其中计算机视觉领域的人才需求量更大一些，所以近两年计算机视觉方向的同学更容易拿到理想的offer。

以我带的视觉组同学们的就业情况来看，近两年拿到算法岗offer的同学明显增多了，而且这其中有不少同学并没有顶会等强成果输出，但是依然可以凭借较强的工程实践能力拿到大厂的offer，这也在一定程度上说明了目前算法岗正在向业务端转移，也更注重行业场景应用了。

虽然算法岗的整体数量在不断增加，但是作为典型的高附加值岗位代表，算法岗的竞争依然是比较激烈的，而且目前大厂基本上都在进行全球招聘。

当然了，这并不意味着在国内读研的同学一定会有劣势，实际上很多在国外读研的同学依然拿不到算法岗的offer。我之前带过的不少同学都会选择到国外读研，这其中也有不少同学在毕业后就会回国就业，大部分同学还是拿的开发岗offer。

对于目前主攻人工智能相关方向的同学来说，如果在硕士研究生毕业之后想更有竞争力，应该从这三个方面入手：

其一是要争取输出更强的创新成果，要相信创新成果是重要的就业敲门砖，对于想拿算法岗offer的同学来说，更是如此。

其二是要重视提升自身的工程实践能力，要相信人工智能技术终归是要落地应用的，未来工程实践能力越强则就业竞争力也会越强。

其三是要重视行业场景知识的积累，要相信行业场景知识是研发人员的生命线，如果不重视积累个人的行业场景知识，未来大概率会影响到自己的职业生命周期。

在读研期间一定要重视开阔自身的科研视野，同时要积极参与各种高质量的科研实践活动，这对于后续的就业和读博也都有比较积极的影响。

到此，以上就是小编对于人工智能技术技术转移方案设计的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能技术技术转移方案设计的2点解答对大家有用。

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