学大数据的就业方向

大数据就业方向主要有：互联网、物联网、人工智能、金融、体育、在线教育、交通、物流、电商等。

       1、Hadoop大数据开发方向

　　市场需求旺盛，大数据培训的主体，目前IT培训机构的重点。

　　对应岗位：大数据开发工程师、爬虫工程师、数据分析师等。

　　2、数据挖掘、数据分析&机器学习方向

　　学习起点高、难度大，市面上只有很少的培训机构在做。

　　对应岗位：数据科学家、数据挖掘工程师、机器学习工程师等。

　　3、大数据运维&云计算方向

　　市场需求中等，更偏向于Linux、云计算学科

　　对应岗位：大数据运维工程师

　　当下，大数据的趋势已逐步从概念走向落地，而在IT人跟随大数据浪潮的转型中，各大企业对大数据高端人才的需求也越来越紧迫。这一趋势，也给想要从事大数据方面工作的人员提供了难得的职业机遇。

未来大数据领域的就业前景还是不错的，大数据的发展不仅会促进大数据领域自身的就业，也会促进与大数据相关领域的就业，比如物联网、云计算、人工智能等领域，这些领域也会受益于大数据的发展制度，从这个角度来看，大数据正在推动整个IT行业的发展。

大数据就业前景怎么样

从近两年大数据方向的工作情况来看，大数据领域的岗位还是比较多的，尤其是大数据开发岗位，目前正逐渐从大数据平台开发向大数据应用开发领域覆盖，这也是大数据开始全面落地应用的必然结果。

从近几年招聘情况来看，大数据开发工作岗位的数量明显比较多，而且不仅需要研发型人才，也需要应用型人才，所以本科生的工作机会也比较多。

当前大数据技术正处在落地应用的初期，所以此时人才招聘会更倾向于研发型人才，而且拥有研究生学历也更容易获得大厂的就业机会，读研之后在岗位选择上可以重点考虑一下大数据平台开发工作，在5G通信的推动下，未来云计算会全面向PaaS和SaaS领域覆盖，这个过程会全面促进大数据平台的发展。

另外，由于人工智能平台的陆续推出，对于大数据平台也是一种促进。相比于大数据应用开发工作岗位来说，大数据平台开发岗位不仅薪资待遇更高，职业生命周期也会更长，而且未来也可以获得更多的发展机会，也会更容易进入云计算、人工智能等领域发展。

学大数据有哪些工作能做

大数据工作(1)大数据开发工程师工作

开发，建设，测试和维护架构;负责公司大数据平台的开发和维护，负责大数据平台持续集成相关工具平台的架构设计与产品开发等。

大数据工作(2)数据分析师工作

收集，处理和执行统计数据分析;运用工具，提取、分析、呈现数据，实现数据的商业意义，需要业务理解和工具应用能力。

大数据工作(3)数据挖掘工程师工作

数据建模、机器学习和算法实现;商业智能，用户体验分析，预测流失用户等;需要过硬的数学和统计学功底以外，对算法的代码实现也有很高的要求。

大数据工作(4)数据架构师工作

需求分析，平台选择，技术架构设计，应用设计和开发，测试和部署;高级算法设计与优化;数据相关系统设计与优化，需要平台级开发和架构设计能力。

大数据工作(5)数据库开发工作

设计，开发和实施基于客户需求的数据库系统，通过理想接口连接数据库和数据库工具，优化数据库系统的性能效率等。

提起2022年7月12星座运势，大家都知道，有人问谁知道09年巨蟹座7月12号的运势啊 (^__^) 嘻嘻…… 偶要知道，另外，还有人想问alex是大叔12星座2015年7月6日一7月12日周运势，你知道这是怎么回事？其实闯闯女巫店2021年7月12/7月18星座一周运势？下面就一起来看看谁知道09年巨蟹座7月12号的运势啊 (^__^) 嘻嘻…… 偶要知道，希望能够帮助到大家！

2022年7月12星座运势

1、谁知道09年巨蟹座7月12号的运势啊 (^__^) 嘻嘻…… 偶要知道

巨蟹们命犯桃花喔！~（鼓掌，撒花ING~）

偶也是巨蟹喔！(^__^)…嘻嘻~

看看下面的吧：

2、alex是大叔12星座年7月6日一7月12日周运势

个人水平有限，但是用斗数看大方向还是不会错的，

除非你提供的信息有误。

不过毕竟是免费解答，个人水平终究有限。如果你是要比较高的要求，建议花钱找人问。

若你要更权威的解答，度娘令东来吧，按照格式发你的帖子，他会在3天以内回复，

但是如果没按照格式发，他是不会回滴。性别出生地出生年月日时并注明公历农历及是否有夏令时。

欢迎补全信息来追问我，Makesureyourinfformationiscompleteornot!

我的回答范例：

也就是公历年12月9日的卯时对吧。这个盘命身空劫，从来花钱就很快，配合天梁阴煞天巫确实容易接近命理，想象力丰富。虽然这盘的命财官迁没见到任何吉星，但毕竟本身是同梁，道德原则还是很坚守的。福德宫太阴权入，内心还是要求比较高的，也比较喜欢安静上档次的事物。综合来看，这个盘有着比较深的心，经常比较喜欢照顾别人，并且道德方面很难挑出什么毛病，但是吉星主要都分布在兄弟宫和奴仆宫一线，自己的吉星不多能力有限[普通人]，夫妻宫忌+羊恐怕老公和你的关系有些问题并且容易和你分开。年走破军，这个宫位吉星确实很多，同时化科，今年的眼光、水平会有不错的提升，配合左右昌曲和大运的文昌科，若有升职考试不妨多多参加，另外大运财帛宫会照禄，经济上确实会有一定的提升，不过幅度不大。现在是已卯月，也就是3月6日-4月5日，这个时间段是今年财运的时候。壬午月财运较差，但是你的进取心会增加，可能会做事更加上进。甲申月财运也不错。重点把握已卯月甲申月戊寅月，注意壬午。同时，今年有一种容易大起大落，环境变换，去旧更新的性质[破军，可以比喻为破军先把原先的了，皇帝再来建设，且紫破加吉，建设的力度更大]，这种变化的性质往往是突然且难以预料及控制的，并且主体是往好的方向，不妨争取。

以上就是我的回答范例。MMakesureyourinformationiscompleteornot

不把你的信息按照规范补全我是无法解答的。欢迎来追问。者没有能力提供追问解答服务，因为他们就没花钱学过。在下虽然是初学者，但大方向的问题还是绰绰有余的。

时间一定要搞清楚，到时辰，及出生地。时辰对格局影响不少，安星诀中的文昌文曲（吉）火星铃星（煞），命坐宫位及14正曜的排布，及重要杂曜的分布都是按照时辰安星的。时辰也能决定你是否能够得到月支的左辅右弼吉星及年支的天魁天钺吉星。

若是推算你本人的。请把信息补全了来追问我。信息若不全则恕难从命。如果算的不是你本人，那么我也难以从命。如果是剖腹产，那么你给的时间一般只能作为参考，难度较大，剖腹产问题建议花钱找专业的人去定盘。

如果是很高端的具体事情的问题，建议找人用奇门遁甲去问，这种问题也就不大可能是在知道能解决的了。

不过鉴于很多求测者的心态还不够精纯，往往就算受到了帮助还会迷茫的不断继续找人求测甚至花钱求测，我本是经历过这个历程的——这样的帮助好比治愈了病人的身体但没有治愈他们的灵，典型的治标不治本。鉴于此，我想我有必要加上一段话：

如果中国传统术数（依据出生时间来起盘推测的）能与科系起来，那么得到的结论恐怕就是“时间存在编码”了。

闯闯女巫店2021年7月12/7月18星座一周运势？

人的基因是编码，电脑的程序也是用编码的，人工智能还是编码，这些东西如果说其本质，并无不同——“信息特征”（见《信息、生命与智能》（清华大学出版社））

同理，《硅谷》中一直强调吸引力法则——你内心中的内在本质、特质会吸引你的遭遇，你的遭遇中很大一部分是你内在的产物。改变了你的内在，让自己充满正能量，真诚渴望-主张权力-势必占有三点一线，来改造自己的”内在编码

综上,人的命运决定的编码很多时间编码(出生时间）、基因编码、后天塑造的内在编码等。

Luckly，生命体作为复杂系统，具有一些编码所没编出来的特性。如思维的涌现、创造力等；《信息、生命与智能》是清华大学的一位院士写的，里面揭示了生命体的本质是信息特征，与人工智能并无本质区别。而区别主要在于复杂系统的生命具有进化的功能，这是人工智能目前远远不及人类本身的原因。所以，命运后天是当然能改变的，我们改变不了时间编码，但是作为复杂系统的我们不仅可以对自己的gene进行进化，也能对自己的内在特质进行进化——这恐怕就是《硅谷》为何对当时的人影响那么大的原因了，因为贯穿最重要的就是告诉你吸引力法则，然后让你依此进行对自己内在特质的进化。

西点军校学员的一个很重要的素质就是——不要找借口，没有什么不可能。带着必胜、必须完成的信念想各种办法去做，不可能的很可能会变成现实。

也是这类人——没有什么不可能。

人的命运，可以简单分为外在环境因素与内在本质因素。当你的内在足够强大、稳固的时候，外在环境不管是还是风和日丽，你都可以做出一番成就。英雄或许暂时无用武之地，但他依然是英雄——总会找到擂台的。

我是想说——当你用术数给自己判断运势的时候，你应该带入的思想：即如果怎样就会怎样。

当你去执行的时候，你应该带入西点军：不要找借口，没有什么不可能。

个人特质的养成是需要沉淀的。除了用术数了解自己外，也建议做适当的事情进行人格的雕琢。特别推荐《西点军》《硅谷之吸引力法则》等。

如果想成为“掌舵者”，古今中外的历史一定要涉猎，并有合适的思维工具来挖掘历史的深度——如从对战中用合适而的思维工具挖掘出邓水平（一举N得，不仅震慑了苏联，缓解了边境危机，对美国的外交做出了回应，还加强了自己的影响力，稳定了国人的心，稳定了东南局面，从而一举可以设立那几个经济特区，进入的时代。在苏联陈兵百万于北境的时候有如此魄力如此迅速的做出了这样的决定。反正我是佩服的五体投地了，看看人家多么的稳健，多么的高明！），从而会让你有一番深刻的感慨的。

我虽然也学习术数，但我内心中更清楚：关键是你要想成为什么人。

我的心中有一个皇帝——“协调之”，有，也有将军。当我决策的时候我带入“皇帝”的思想及群臣的意见。当我执行的时候完全是“将军”的状态——贯彻西点军的意志，不找借口，立即行动，化不可能为可能。

所以，我会斗数，我也找人用八字、奇门等预测过自己。大方向知道了，我的心里就抛下了术数，侧重于规划实践了。毕竟，无论是什么术数都是虚的东西——更实在的是你如何雕琢自己，制定方针，协调出你的成功。

在接触了《信息、生命与智能》这本清华院士写的书后，我对传统术数的看法也大变——我知道决定人类命运的是好几套编码共同起作用的，生命的本质是信息特征，而传统命理只不过是其中之一；而作为复杂系统的我们具有进化的能力，故而无需过分倚重传统术数预测的结果！

这些书目和方法只是给你一个参考，毕竟每个人都有自己的特色，不过有一条几乎是通用的——更好的书，是你身边比你强的人，一定要多去读他们！

其实，能用术数预知并规划，能把哲学用于实践，能进行自我塑造来改进个人本质，三者构成的格局一旦强到了一个程度，将会有明显的力量——因为你已经是architect了。虽然个人会受时间编码的影响，但是你已经试图利用自身为复杂系统的优势去自我编码自己，那就已经是本质性的改造了！

故，特此推荐《硅谷》《信息、生命与智能》。希望你掌握改造自己的方法，优化自己的命运！

至于财运类问题，我这么说吧。《硅谷》中说：不择手段赚钱的人和懂得赚钱的实质的人的命运和财运截然不同。赚钱的深层点的实质——就是扩大个人的生产能力。如果抓财富、地位的空壳子，会发现我们得到的是一场空。如果我们抓其实质——如地位的实质是提升个人价值，财富的实质是内心富有及扩大个人生产力，那么这些实质必然会吸引相应的事物过来。（这就是所谓的吸引力法则）——不知道这句话是否能真的对你有所启发呢？[这本书是美国的一个大资本家写的]

[虽然这个不属于术数命理，但要想养成好的人格特质，要想治本，要想真的对你有帮助，我不得不加上这一段]

请确认您的信息是否提供完整。

版权所有：斗数不得盗用，者不会提供追问解答服务。

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人工智能技术专业十分好就业。由于该专业是现在的受欢迎专业，也是在社会经济发展，国计民生，抢险救援，国防科技等各个领域运用十分普遍，市场前景十分宽阔，活力极为强劲的专业。工智能便是AI专业，是一门包括计算机系统控制基础理论，信息论基础，认知神经科学，社会心理学，应用语言学等综合学科，人工智能技术是以计算机技术系统软件视角考虑，科学研究如何制造出人工的智能机器或是智能控制系统来仿真模拟人类智能主题活动的工作能力，及其诞生人类智能的科学合理。现阶段，人工智能技术专业早已应用于自动驾驶汽车，远程控制医药学手术治疗的执行，国防行业的远程控制无人机的严厉打击。在社会发展民生工程等领域也有十分普遍的运用，例如抢险救灾，矿山救护。护林防火等，都是有人工智能技术专业的影子。

人工智能是社会科学人文科学的交叉科学，它与计算机，信息学，数学课，神经系统生理，脑科学，社会心理学等诸多课程拥有十分强劲的相关性。现阶段人工智能技术在计算机相关得到了普遍的高度重视，并在智能机器人经济发展，政冶管理决策，自动控制系统，仿真系统等领域获得十分普遍的运用。人工智能技术现阶段与智能化科学与技术，机器人工程，大数据科学与技术性等专业的沟通十分密切，交叉式的水平十分浓厚，因此，人工智能技术专业具备强劲的活力和巨大的发展前景。大学毕业生关键能从业商品的开发设计，系统软件的调节，服务支持与资询，商品销售等工作中，还可以在各种院校及科研单位。有关的国防行业。从业相对应的课堂教学，产品研发等工作中。可以说，该专业在目前和将来几十年的时间内，专业优秀人才全是处在供小于求的情况，处在十分急缺的情况。

现阶段人工智能技术专业的大学本科环节文化教育刚刚逐渐进行，就业情况尚不为人知，可是从现阶段人工智能技术方位硕士研究生的就业情况看来，人工智能技术专业未来的发展前景或是十分值得一看的。一直以来，人工智能领域的人才的培养一直以高等教育研究为主导，一方面人工智能领域的培训针对基本知识的需求比较高，另一方面人工智能技术有关方位的培训针对教学资源的需求也比较高，这也是造成人工智能领域人才的培养难度大的关键缘故。因为研究生培养能力有限，但是在人工智能技术变成尖端科技网络热点的与此同时，人才短缺的状况就比较突出了，这也是一部分高等院校（重点大学）在大学本科环节开设人工智能技术专业的关键缘故。人工智能学习人工智能技术这一专业并不容易，第一你必须真真正正的喜爱这一个专业，正所谓兴趣是最好的教师，假如你仅仅怀着试一试的心态，那样我建议你还是算了，由于it行业坦白说是一个十分枯燥乏味的知识领域，假如你不是真正的喜爱。

那样很有可能急于求成，除此之外你还需要有切实的电子计算机基本功做为支撑点，不然你一直在学习过程时会觉得心有余而力不足。因此假如你真真正正喜爱而且电子计算机基础扎实，你也是可以选择的，不然即使之后凑合学生就业，也很有可能在短时间内淘汰，终究河山代才华横溢人出。说到学生就业这个问题，我觉得再讲几个方面，大家都知道，现阶段就业前景十分不容乐观。因此挑选什么样的专业也成为了我们的一个难点，那样在这儿我觉得告诉大家，专业并没有热冷之分，所说的热冷是有那时候的社会发展确定的，大家通常有这样的历经，报考的情况下这一专业挺火，直到毕业以后早已变成冷专业，而当时的小众专业变成了受欢迎专业，所以说我们无法预见未来，所说的热冷仅仅短期内的。那样应该怎样正确选择专业呢。

大数据和人工智能，是两个不同的研发方向，也是当前最热门的领域。虽然是两个不同的研究方向，但这两个方向又结合的特别紧密。如果你想要做好人工智能的话，就必须有大数据技术的支撑。大量的数据建模分析，再加上机器学习的东西，才能做好人工智能。

从数据分析，大数据与人工智能的前景是非常的好的，随着社会的发展，人们逐渐对生活的质量的要求越来越高了，开始注重养生等方面的问题，这些都是通过大数据来统计的，还有人们对于穿着也不只是简单的追求保暖，还要时尚，这也是大数据统计人们的喜好来的，对于人工智能，很多大公司开始实行人脸识别等等，大数据和人工智能已经融入到了我们的生活，未来的发展前景也是一pain光明。

人工智能技术关系到人工智能产品是否可以顺利应用到我们的生活场景中。在人工智能领域，它普遍包含了机器学习、知识图谱、自然语言处理、人机交互、计算机视觉、生物特征识别、AR/VR七个关键技术。

一、机器学习

机器学习(MachineLearning)是一门涉及统计学、系统辨识、逼近理论、神经网络、优化理论、计算机科学、脑科学等诸多领域的交叉学科，研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能，是人工智能技术的核心。基于数据的机器学习是现代智能技术中的重要方法之一，研究从观测数据(样本)出发寻找规律，利用这些规律对未来数据或无法观测的数据进行预测。根据学习模式、学习方法以及算法的不同，机器学习存在不同的分类方法。

根据学习模式将机器学习分类为监督学习、无监督学习和强化学习等。

根据学习方法可以将机器学习分为传统机器学习和深度学习。

二、知识图谱

知识图谱本质上是结构化的语义知识库，是一种由节点和边组成的图数据结构，以符号形式描述物理世界中的概念及其相互关系，其基本组成单位是“实体—关系—实体”三元组，以及实体及其相关“属性—值”对。不同实体之间通过关系相互联结，构成网状的知识结构。在知识图谱中，每个节点表示现实世界的“实体”，每条边为实体与实体之间的“关系”。通俗地讲，知识图谱就是把所有不同种类的信息连接在一起而得到的一个关系网络，提供了从“关系”的角度去分析问题的能力。

知识图谱可用于反欺诈、不一致性验证、组团欺诈等公共安全保障领域，需要用到异常分析、静态分析、动态分析等数据挖掘方法。特别地，知识图谱在搜索引擎、可视化展示和精准营销方面有很大的优势，已成为业界的热门工具。但是，知识图谱的发展还有很大的挑战，如数据的噪声问题，即数据本身有错误或者数据存在冗余。随着知识图谱应用的不断深入，还有一系列关键技术需要突破。

三、自然语言处理

自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向，研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法，涉及的领域较多，主要包括机器翻译、机器阅读理解和问答系统等。

机器翻译

机器翻译技术是指利用计算机技术实现从一种自然语言到另外一种自然语言的翻译过程。基于统计的机器翻译方法突破了之前基于规则和实例翻译方法的局限性，翻译性能取得巨大提升。基于深度神经网络的机器翻译在日常口语等一些场景的成功应用已经显现出了巨大的潜力。随着上下文的语境表征和知识逻辑推理能力的发展，自然语言知识图谱不断扩充，机器翻译将会在多轮对话翻译及篇章翻译等领域取得更大进展。

语义理解

语义理解技术是指利用计算机技术实现对文本篇章的理解，并且回答与篇章相关问题的过程。语义理解更注重于对上下文的理解以及对答案精准程度的把控。随着MCTest数据集的发布，语义理解受到更多关注，取得了快速发展，相关数据集和对应的神经网络模型层出不穷。语义理解技术将在智能客服、产品自动问答等相关领域发挥重要作用，进一步提高问答与对话系统的精度。

问答系统

问答系统分为开放领域的对话系统和特定领域的问答系统。问答系统技术是指让计算机像人类一样用自然语言与人交流的技术。人们可以向问答系统提交用自然语言表达的问题，系统会返回关联性较高的答案。尽管问答系统目前已经有了不少应用产品出现，但大多是在实际信息服务系统和智能手机助手等领域中的应用，在问答系统鲁棒性方面仍然存在着问题和挑战。

自然语言处理面临四大挑战：

一是在词法、句法、语义、语用和语音等不同层面存在不确定性;

二是新的词汇、术语、语义和语法导致未知语言现象的不可预测性;

三是数据资源的不充分使其难以覆盖复杂的语言现象;

四是语义知识的模糊性和错综复杂的关联性难以用简单的数学模型描述，语义计算需要参数庞大的非线性计算

四、人机交互

人机交互主要研究人和计算机之间的信息交换，主要包括人到计算机和计算机到人的两部分信息交换，是人工智能领域的重要的外围技术。人机交互是与认知心理学、人机工程学、多媒体技术、虚拟现实技术等密切相关的综合学科。传统的人与计算机之间的信息交换主要依靠交互设备进行，主要包括键盘、鼠标、操纵杆、数据服装、眼动跟踪器、位置跟踪器、数据手套、压力笔等输入设备，以及打印机、绘图仪、显示器、头盔式显示器、音箱等输出设备。人机交互技术除了传统的基本交互和图形交互外，还包括语音交互、情感交互、体感交互及脑机交互等技术。

五、计算机视觉

计算机视觉是使用计算机模仿人类视觉系统的科学，让计算机拥有类似人类提取、处理、理解和分析图像以及图像序列的能力。自动驾驶、机器人、智能医疗等领域均需要通过计算机视觉技术从视觉信号中提取并处理信息。近来随着深度学习的发展，预处理、特征提取与算法处理渐渐融合，形成端到端的人工智能算法技术。根据解决的问题，计算机视觉可分为计算成像学、图像理解、三维视觉、动态视觉和视频编解码五大类。

目前，计算机视觉技术发展迅速，已具备初步的产业规模。未来计算机视觉技术的发展主要面临以下挑战：

一是如何在不同的应用领域和其他技术更好的结合，计算机视觉在解决某些问题时可以广泛利用大数据，已经逐渐成熟并且可以超过人类，而在某些问题上却无法达到很高的精度;

二是如何降低计算机视觉算法的开发时间和人力成本，目前计算机视觉算法需要大量的数据与人工标注，需要较长的研发周期以达到应用领域所要求的精度与耗时;

三是如何加快新型算法的设计开发，随着新的成像硬件与人工智能芯片的出现，针对不同芯片与数据采集设备的计算机视觉算法的设计与开发也是挑战之一。

六、生物特征识别

生物特征识别技术是指通过个体生理特征或行为特征对个体身份进行识别认证的技术。从应用流程看，生物特征识别通常分为注册和识别两个阶段。注册阶段通过传感器对人体的生物表征信息进行采集，如利用图像传感器对指纹和人脸等光学信息、麦克风对说话声等声学信息进行采集，利用数据预处理以及特征提取技术对采集的数据进行处理，得到相应的特征进行存储。

识别过程采用与注册过程一致的信息采集方式对待识别人进行信息采集、数据预处理和特征提取，然后将提取的特征与存储的特征进行比对分析，完成识别。从应用任务看，生物特征识别一般分为辨认与确认两种任务，辨认是指从存储库中确定待识别人身份的过程，是一对多的问题;确认是指将待识别人信息与存储库中特定单人信息进行比对，确定身份的过程，是一对一的问题。

生物特征识别技术涉及的内容十分广泛，包括指纹、掌纹、人脸、虹膜、指静脉、声纹、步态等多种生物特征，其识别过程涉及到图像处理、计算机视觉、语音识别、机器学习等多项技术。目前生物特征识别作为重要的智能化身份认证技术，在金融、公共安全、教育、交通等领域得到广泛的应用。

七、VR/AR

虚拟现实(VR)/增强现实(AR)是以计算机为核心的新型视听技术。结合相关科学技术，在一定范围内生成与真实环境在视觉、听觉、触感等方面高度近似的数字化环境。用户借助必要的装备与数字化环境中的对象进行交互，相互影响，获得近似真实环境的感受和体验，通过显示设备、跟踪定位设备、触力觉交互设备、数据获取设备、专用芯片等实现。

虚拟现实/增强现实从技术特征角度，按照不同处理阶段，可以分为获取与建模技术、分析与利用技术、交换与分发技术、展示与交互技术以及技术标准与评价体系五个方面。获取与建模技术研究如何把物理世界或者人类的创意进行数字化和模型化，难点是三维物理世界的数字化和模型化技术;分析与利用技术重点研究对数字内容进行分析、理解、搜索和知识化方法，其难点是在于内容的语义表示和分析;交换与分发技术主要强调各种网络环境下大规模的数字化内容流通、转换、集成和面向不同终端用户的个性化服务等，其核心是开放的内容交换和版权管理技术;展示与交换技术重点研究符合人类习惯数字内容的各种显示技术及交互方法，以期提高人对复杂信息的认知能力，其难点在于建立自然和谐的人机交互环境;标准与评价体系重点研究虚拟现实/增强现实基础资源、内容编目、信源编码等的规范标准以及相应的评估技术。

目前虚拟现实/增强现实面临的挑战主要体现在智能获取、普适设备、自由交互和感知融合四个方面。在硬件平台与装置、核心芯片与器件、软件平台与工具、相关标准与规范等方面存在一系列科学技术问题。总体来说虚拟现实/增强现实呈现虚拟现实系统智能化、虚实环境对象无缝融合、自然交互全方位与舒适化的发展趋势

人工智能计算机视觉、语音识别、机器学习前景好。

一、详细介绍

1、计算机视觉：计算机视觉(CV)是指机器感知环境的能力。这一技术类别中的经典任务有图像形成、图像处理、图像提取和图像的三维推理。物体检测和人脸识别是其比较成功的研究领域。

计算机视觉现已有很多应用，这表明了这类技术的成就，也让我们将其归入到应用阶段。随着深度学习的发展，机器甚至能在特定的案例中实现超越人类的表现。

但是，这项技术离社会影响阶段还有一定距离，那要等到机器能在所有场景中都达到人类的同等水平才行(感知其环境的所有相关方面)。

2、语音识别：语音识别是指识别语音(说出的语言)并将其转换成对应文本的技术。相反的任务(文本转语音/TTS)也是这一领域内一个类似的研究主题。

语音识别已经处于应用阶段很长时间了。最近几年，随着大数据和深度学习技术的发展，语音识别进展颇丰，现在已经非常接近社会影响阶段了。

语音识别领域仍然面临着声纹识别和「鸡尾酒会效应」等一些特殊情况的难题。现代语音识别系统严重依赖于云，在离线时可能就无法取得理想的工作效果。

3、机器学习：机器学习(ML)是计算机系统为了有效地执行特定任务，不使用明确的指令，而依赖模式和推理使用的算法和统计模型的科学研究。

它被视为人工智能的一个子集。机器学习算法构建一个基于样本数据的数学模型，称为“训练数据”，以便在没有明确编程来执行任务的情况下进行预测或决策。

大数据应用技术就业方向：互联网、物联网、人工智能、金融、体育、在线教育、交通、物流、电商等。

大数据应用技术，是指大数据相关的应用技术、大数据应用的技术，包括API、智能感知、挖掘建模等大数据技术，技术发展涉及机器学习、多学科融合、大规模应用开源技术等领域。大数据价值创造的关键在于大数据的应用，随着大数据技术飞速发展，大数据应用已经融入各行各业。

大数据产业正快速发展成为新一代信息技术和服务业态，即对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联分析，并从中发现新知识、创造新价值、提升新能力。我国大数据应用技术的发展将涉及机器学习、多学科融合、大规模应用开源技术等领域。

大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。

从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。

可以从三个层面来认识大数据：

第一层面是理论，理论是认知的必经途径，也是被广泛认同和传播的基线。在这里从大数据的特征定义理解行业对大数据的整体描绘和定性；从对大数据价值的探讨来深入解析大数据的珍贵所在；洞悉大数据的发展趋势；从大数据隐私这个特别而重要的视角审视人和数据之间的长久博弈。

第二层面是技术，技术是大数据价值体现的手段和前进的基石。在这里分别从云计算、分布式处理技术、存储技术和感知技术的发展来说明大数据从采集、处理、存储到形成结果的整个过程。

第三层面是实践，实践是大数据的最终价值体现。在这里分别从互联网的大数据，政府的大数据，企业的大数据和个人的大数据四个方面来描绘大数据已经展现的美好景象及即将实现的蓝图。