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眾所周知，商業世界的變化速度比人們想象的還要快。為了解決這個問題，需要采用和實施動態技術和工程實踐，以便企業的業務保持無縫運行。在眾多新興技術中，人工智能工程是最重要和最有意義的技術。對于這一領域不熟悉的人們來說，需要了解有關人工智能工程的知識和事項。

什么是人工智能工程?

人工智能包含的行為和習性類似于人類要求機器執行的行為和習性。人工智能工程就是它的工作方式和功能。

深度學習是機器學習的一個子類，是人工智能發展最快的應用之一，用于解決以前過于復雜而無法解決的問題。

機器(例如計算機)可以學習和模仿人類，以減輕人類的工作。每次向機器輸入新數據時，它都會進行自我更正，并確保以前的錯誤不會再次出現。然而，這些過程雖然是人工完成的，但需要人類通過智能工程實施。

這就是人工智能工程師發揮的重要作用，他們是負責人工智能系統遵循機器學習算法的編碼、開發和編程的人員。

人工智能工程現在是最流行的技術嗎?

盡管人工智能看起來很簡單，但實際上它是一種復雜的網絡算法，需要進行編程和開發，才能像人腦的神經網絡一樣智能地工作。如果想知道人工智能工程領域在將來是否流行，可以先解釋一個簡單的問題并獲得答案。

除了商業世界之外，人們的日常生活也離不開機器和技術。人們對人工智能技術越來越依賴，以至于命令Alexa或Google自動關燈，這只是因為他們忘記關燈或者懶得起床?？梢钥隙ǖ氖牵蠖鄶等硕寄茉谀撤N程度上找到這個相關性。

現在，如果沒有人工智能工程師，那么誰會開發和編寫這些自動化系統?人工智能工程已經成為當今生活中一個不容忽視的重要職業。在這一過程中，需要運行機器學習算法以確保它們沒有錯誤，而這正是人工智能工程師發揮的作用。因此，可以說人工智能工程無疑是當今的一個趨勢。

在將人工智能應用于組織業務乃至日常生活之前，需要了解一些知識。需要了解關于人工智能工程的7件事，以使其實施變得更容易。

1.自然語言處理(NLP)是人工智能的關鍵

自然語言處理(NLP)是人工智能(AI)的一個分支，致力于研究機器如何理解人類語言?，F在最受歡迎的自然語言處理(NLP)示例可能是虛擬助理，例如Google Assist、Siri和Alexa。借助自然語言處理(NLP)，機器可以理解書面文字或口頭語言，并執行翻譯、關鍵字提取、主題分類等任務。但是，要使這些過程自動化并提供準確的響應，需要使用機器學習。

2.人工智能機器人可以思考

人工智能可以集成到機器中，人工智能機器人是能理解并模仿人類活動的任何機器。人工智能工程已經發展到了一個新的水平，以至于人工智能驅動的機器人可以像人類一樣思考。通過適當的編程，它們甚至可以掃描環境并相互發送信息。機器學習中還集成了分類和回歸等機器學習算法，以進一步加快這一過程。

3.人工智能是一種應用，不會導致技術的終結

就像Android應用程序一樣，人工智能也是一種應用程序。它是一種為計算機提供更多動力并有效管理數據的應用程序。人工智能崩潰不會導致技術的終結，因為在采用人工智能之外還有其他技術。盡管人工智能工程對于在當今競爭激烈的世界中生存至關重要，但它并不是人類生存所需的“唯一”東西。可以預見，人工智能在未來有著更好的發展前景。

4.人工智能得到投資者的關注

在當今世界，很多企業致力于開發和應用人工智能。這不僅是因為人工智能在技術領域快速發展，而且還因為天使投資者和一些大公司現在對人工智能技術更加感興趣。如果正在考慮在競爭激烈的“熱門市場”中開展業務，那么有必要擁有和運營一家人工智能公司。統計和研究表明，從長遠來看，擁有人工智能技術的初創企業比其他企業更成功。

5.人工智能不如們人想象的那么聰明

人們不要為人工智能技術的發展感到擔心，因為它具有潛在的含義。如上所述，人工智能只是需要由人工智能工程師準確開發和編程的一種應用程序，以使其運行和正常工作。僅僅在人工智能中輸入數據不會使工作變得簡單。人工智能工程只有在能夠獨立工作而不會面臨更多問題時才會有用。

6. 人工智能正在兩極分化

人工智能不僅正在商業領域和行業組織發展，而且在教育領域也越來越受歡迎，并出現了一些人工智能研究開發機構，投資者為此準備投入更多資金，尤其是在這些領域。無論是為員工提供人工智能培訓的大公司，還是選擇進入人工智能領域以獲得更好的知識和經驗，可以肯定地說，人工智能如今正在成為一種兩極分化的技術。

7.人工智能正在逐步進入交通運輸領域

交通運輸領域的最新進展之一是自動駕駛汽車的發明。如果沒有采用人工智能、物聯網等一些領先技術，是不可能實現的，這些技術可以幫助汽車以自動化的方式行駛。因此，可以說人工智能不僅應用在商業領域，而且還進入了運輸領域。

那么，人工智能對企業或組織有什么樣的影響?

如果在企業中促進快速準確的人工智能編程和開發，那么人工勞動將顯著減少。唯一需要的人工勞動就是人工智能工程師控制人工智能的功能。無論是提供創意還是快速完成分配的工作，人工智能都可以做到。

此外，除了減少人類工作外，采用人工智能的企業也會吸引更多的投資者，因為每個人都知道未來掌握在人工智能的手中。對于依賴人工智能的組織來說，需要完善的一件事是人工智能工程。如果組織配備了優秀的人工智能工程師，那么機器學習和深度學習的算法(例如分類和回歸)只是一種補充。

結論

顯然，學習和實施人工智能工程需要花費一些時間。但是，采用人工智能技術絕對是必要的。像其他事物一樣，人工智能技術既有積極的一面，又有消極的一面。盡管如此，仍有很大的發展空間。人工智能注定會對未來社會產生良好的影響，而不是不利的影響。因此，企業需要采用人工智能促進未來的業務發展。