一个新的IT专家想要掌握在新兴的AI经济中取得他们所需的知识和技能。
无论是用于客户交互的聊天机器人，用于识别数据中的模式的神经网络，还是用于改善决策的机器学习，人工智能都在由推动业务和价值创造向新方向转变。 根据Cowen and Company 2017年的一项研究，81％的IT领导人目前正在投资或计划投资人工智能。 Angel.co已经统计了2200家AI创业公司，其中一半在过去两年中已经在投资人工智能的研发及应用了。 据Gartner称，到2019年，这些初创公司和他们这样的其他公司将超越亚马逊、谷歌、IBM和微软推动具有颠覆性业务解决方案的[AI]经济。
很少有人像技术专家一样了解人工智能如何改变世界。 毕竟，IT专业人员习惯于探索新的自动化技术，并且为此有可能改变工作方式。
大多数形式的自动化专注于执行重复的，琐碎的任务。 另一方面，AI在于自动执行任务，可以通过访问相关数据的算法执行任务。 机器学习是AI的一个子集，它可以让算法"更聪明"，因为它们可以从更多实例中"学习"。 这就是大数据和人工智能够一起发展的原因之一。
"通过更多的例子，我们可以得到更好的算法和更好的预测精度，"弗吉尼亚理工大学电子与计算机工程系助理教授，该大学网上信息技术硕士项目的一名教师Kendall Giles解释道：
大数据和机器学习的使用只是弗吉尼亚理工大学麻省理工学院为学生提供的一门课程。那些追求这种学位的人将会把自己定位在专业需求的浪潮面前，其职位如下：
机器学习工程师、数据科学家、研究科学家、研发工程师、商业智能开发商、电脑视觉工程师
对AI专家的需求：
"今天，每个IT专业人员都必须对数据科学有一个有效的理解才能取得成功，实在不是一件容易的事情，"弗吉尼亚理工大学Thomas L. Phillips工程教授兼发现分析中心主任Naren Ramakrishnan说。 。他指出："十分之七的组织已经投资或计划投资于大数据。" "每一种IT从业者，无论是系统还是应用程序，都将受到这些趋势的影响。"
事实上，Giles补充说："找到具备这些技能的人员，知道如何与计算机进行交流，了解技术以及谁可以处理数据并尽情享受这些技能，存在着巨大的不足。"
根据纽约时报的报道，AI专家可以在短短几年的经验中要求30万美元至50万美元的薪酬，包括薪水和公司股票。为什么如此可观的薪酬？ Giles说，大公司正在推动"大量的美元"。 "谷歌和微软可以雇用并支付大笔费用。"
弗吉尼亚理工大学的在线信息技术硕士课程由工程学院和潘普林商学院联合提供。在过去的四年中，美国新闻与世界报道被评为第二届"最佳在线毕业生计算机信息技术计划"。
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