一個新的IT專家想要掌握在新興的AI經濟中取得他們所需的知識和技能。
無論是用於客戶交互的聊天機器人，用於識別數據中的模式的神經網絡，還是用於改善決策的機器學習，人工智能都在由推動業務和價值創造向新方向轉變。 根據Cowen and Company 2017年的一項研究，81％的IT領導人目前正在投資或計劃投資人工智能。 Angel.co已經統計了2200家AI創業公司，其中一半在過去兩年中已經在投資人工智能的研發及應用了。 據Gartner稱，到2019年，這些初創公司和他們這樣的其他公司將超越亞馬遜、谷歌、IBM和微軟推動具有顛覆性業務解決方案的[AI]經濟。
很少有人像技術專家一樣瞭解人工智能如何改變世界。 畢竟，IT專業人員習慣於探索新的自動化技術，並且為此有可能改變工作方式。
大多數形式的自動化專注於執行重複的，瑣碎的任務。 另一方面，AI在於自動執行任務，可以通過訪問相關數據的算法執行任務。 機器學習是AI的一個子集，它可以讓算法"更聰明"，因為它們可以從更多實例中"學習"。 這就是大數據和人工智能夠一起發展的原因之一。
"通過更多的例子，我們可以得到更好的算法和更好的預測精度，"弗吉尼亞理工大學電子與計算機工程系助理教授，該大學網上信息技術碩士項目的一名教師Kendall Giles解釋道：
大數據和機器學習的使用只是弗吉尼亞理工大學麻省理工學院為學生提供的一門課程。那些追求這種學位的人將會把自己定位在專業需求的浪潮面前，其職位如下：
機器學習工程師、數據科學家、研究科學家、研發工程師、商業智能開發商、電腦視覺工程師
對AI專家的需求：
"今天，每個IT專業人員都必須對數據科學有一個有效的理解才能取得成功，實在不是一件容易的事情，"弗吉尼亞理工大學Thomas L. Phillips工程教授兼發現分析中心主任Naren Ramakrishnan說。 。他指出："十分之七的組織已經投資或計劃投資於大數據。" "每一種IT從業者，無論是系統還是應用程序，都將受到這些趨勢的影響。"
事實上，Giles補充說："找到具備這些技能的人員，知道如何與計算機進行交流，瞭解技術以及誰可以處理數據並盡情享受這些技能，存在著巨大的不足。"
根據紐約時報的報道，AI專家可以在短短几年的經驗中要求30萬美元至50萬美元的薪酬，包括薪水和公司股票。為什麼如此可觀的薪酬？ Giles說，大公司正在推動"大量的美元"。 "谷歌和微軟可以僱用並支付大筆費用。"
弗吉尼亞理工大學的在線信息技術碩士課程由工程學院和潘普林商學院聯合提供。在過去的四年中，美國新聞與世界報道被評為第二屆"最佳在線畢業生計算機信息技術計劃"。
閱讀更多 AI中國 的文章
