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法學人工智慧的機遇有哪些？
人工智慧是資訊科技領域的一個熱門話題，主要包括通用人工智慧、機器學習、專家系統（兩者可能相同）、資料探勘、神經網路和模糊系統。這些主題已成為學者、學生、教師和專業人士最想要和最必不可少的主題。
由於人工智慧已經對公眾產生了足夠的影響，本文將幫助下一代更多地瞭解與該領域相關的職業機會。我們需要理解這樣一個事實：機器學習是人工智慧的實踐面。它關乎識別資料來源，然後建立分析這些資料並根據其做出決策的系統。以下是人工智慧領域的一些職業機會。
人工智慧/機器學習研究員
研究員或研究學者是人工智慧領域一個重要且關鍵的機會。由於人工智慧和其他相關術語對社會來說非常新穎，因此對人工智慧研究員的需求量非常大。作為研究學者，改進機器學習演算法將是主要重點。大多數研究學者是由政府挑選的，並被給予一些實際問題。在某些情況下，研究將其應用於新領域和技術的方法，這通常會結合一到兩個領域。
通常，如果有人獲得了博士學位，就會有很好的工作機會。也有一些職位從事新興技術，例如通用人工智慧（DeepMind 等）。這些職位非常稀少，通常僅限於強大的博士研究員和精心挑選的團隊成員。除了博士學位外，主要要求將基於邏輯思維和領域的創新。比起邏輯思維，擁有創新想法來解決實際問題的人總是作為研究學者而被需要。
人工智慧軟體開發
由於大多數工具都已將人工智慧整合到其中，因此對軟體的人工智慧知識的需求已成為必不可少的。開發可以將機器學習應用於輸入資料集的系統和基礎設施。這就像任何其他軟體工程職位一樣。軟體工程師通常是根據他們的解決問題的能力和思維方式進行招聘的。
你可以在相關領域獲得學士學位（例如計算機科學）後獲得這些工作，儘管最好對機器學習和人工智慧有一些瞭解，並且具備良好的數學技能。擁有良好研究背景（在國家和國際期刊上發表研究論文）的碩士學位也更適合人工智慧軟體工程師或人工智慧解決方案架構師（初級到高階）的角色。這些職位通常是從較低的級別開始，穩步提升到架構師的級別。大多數職位都由能夠像機器一樣思考的工程師擔任。
自動化工程師
人工智慧已經開闢了一個與其密切相關的全新領域，稱為自動化。在當前情況下，自動化已成為強制性要求，它主要利用人工智慧來幫助人類工程師解決各種問題，從簡單問題到複雜問題。自動化工程師將瞭解環境的性質，並嘗試自動化那些不需要人類工程師支援的常見重複性任務。透過自動化此任務，人工智慧工具正在幫助人類工程師和組織在有限的資源下按時滿足需求，這也有助於他們減少對不需要人工參與的任務的人力投入。
資料科學家
當前資料已成為黃金。資料已成為黃金，因為它在組織的業務預測中起著關鍵作用。儘管大多數預測都是基於網際網路上生成的資料，但它通常被認為對業務至關重要。這開闢了資料科學這個新領域，而參與其中的被稱為資料科學家。
這項工作通常與對大型資料來源的深入調查有關，並且經常建立和訓練系統以識別其中的模式。相關領域的博士學位並非不尋常的任務，但也有一些人僅憑學士學位就參與了資料科學。對資料科學工程師和資料科學家的需求穩步增長，並在市場上產生了巨大的需求。在未來五年內，資料科學將成為應屆畢業生主要機會領域之一。瞭解資料結構和統計數學對於成為資料科學家至關重要。
機器學習工程師
機器學習是人工智慧的一部分，通常涉及將機器學習或人工智慧框架應用於不同領域中的特定問題。在福布斯 2017 年技術文章中，機器學習被認為是一個必不可少且頂尖的領域。機器學習通常應用於手勢識別、廣告分析或欺詐檢測，這些都是人工智慧已使用的熱門領域。機器學習工程師的主要重點是瞭解機器的性質並解決與社會相關的機器學習問題。通常，擁有良好數學知識和硬體系統理解的人會被招聘為機器學習工程師。由於行業現在正轉向人工智慧，因此對這些機器學習工程師的需求量很大。
所需技能
與人工智慧相關的機遇數量總是很多，但該領域總是缺乏工程師。紮實的系統軟體、資料結構和演算法基礎、強大的數學知識、豐富的解決問題能力、程式設計技能和學習能力是個人在人工智慧領域取得成功所需的主要技能。
除了這些技能外，強大的創新思維對於成為人工智慧工程師或人工智慧架構師至關重要。該領域的人員通常薪酬很高，因為他們成為減少組織在瑣碎任務上花費的成本的原因。
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