大家好，感谢邀请，今天来为大家分享一下人工智能专家顾问的问题，以及和人工智能专家顾问招聘的一些困惑，大家要是还不太明白的话，也没有关系，因为接下来将为大家分享，希望可以帮助到大家，解决大家的问题，下面就开始吧！
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ai人工智能和芯片etf两者如何选购
要选择人工智能和芯片ETF，首先需要考虑基金的投资策略和组合。AI人工智能ETF应该包含具有潜力的AI技术公司，如谷歌、亚马逊等。芯片ETF应该包含领先的芯片制造商和技术公司，如英特尔、台积电等。
其次，要考虑基金的费用、规模和历史表现。选择低费用、规模较大且具有良好历史表现的基金。
最后，要根据个人投资目标和风险承受能力来选择适合自己的ETF。建议多方面比较不同基金，并咨询专业投资顾问的意见。
中国人工智能第一任院士
2018年6月28日，清华大学人工智能研究院揭牌成立，这是清华大学建设世界一流大学的重要举措。清华大学计算机系教授、中国科学院院士张钹出任首任院长，清华大学交叉信息研究院院长、图灵奖获得者姚期智担纲学术委员会主任。
据了解，清华大学人工智能研究院为校级的跨学科交叉科研机构，将以人工智能基础理论和基本方法研究为核心，积极推进大跨度的学科交叉融合，大范围的技术与产业、学校与企业融合，充分发挥清华大学在多学科综合、优秀人才汇聚、高水平国际合作等方面的独特优势，在人工智能的基础理论和基本方法上开展源头性和颠覆性创新，力争将人工智能研究院打造成为一个具有全球影响力的人工智能高端研究机构。
清华大学校长邱勇表示，人工智能的发展需要全世界的共同努力,需要多学科的交叉融合。大学要承担起人工智能基础理论创新和基本方法创新的重任，在人工智能的核心技术上持续发力。他强调，人工智能的特点决定了其研究绝不能循规蹈矩，亦步亦趋，要寻求理论创新和方法创新，同时也要和产业应用紧密结合，努力探索并建立学校与企业紧密合作的双赢机制。
“不畏浮云遮望眼，只缘身在最高层。”邱勇表示，在当前的研究热潮面前，我们更应该冷静下来认真地思考。站在全局的高度思考问题，这样才能真正把握人工智能未来发展趋势，将机遇牢牢抓在手中。
谷歌AI总负责人JeffDean被聘为清华大学计算机学科顾问委员会委员。
腾讯AI机器人一秒写完演讲稿，未来哪些工作最容易被人工智能取代？
要知道哪些工作容易被人工智能（AI）取代，要先看看它究竟擅长什么样的工作。
大家会首先想到的，大概会是图像识别，毕竟刷脸解锁手机、解锁App已经用得越来越广泛了。其实，现在图像识别技术已经非常强大，除了用来认脸之外，根据医学影像识别病情、在流水线上用摄像头识别产品瑕疵，也都有巨大的潜力。
其次是语音识别。现在语音识别在实验环境中的错误率也已经非常低，短句子的语音转文字也很成熟。比如说微信里发送的语音内容，转成文字的效果就勉强。美中不足的是，嘈杂环境下、或者大段演讲的语音识别结果还无法让人满意。
当然还有翻译。现在虽然机器翻译的很多句子还会让人觉得“不是人话”，但毕竟翻译的速度、掌握语言的数量都是人类无法比拟的。
另外，AI理解短句子并生成回复的能力也在逐渐提高，计算机生成图像的各类应用也在渐渐成熟。
从上面这些AI擅长的领域我们能看出，需要从图像中寻找特定信息、特定模式的工作，AI经过一定的训练，都能做得非常好，而且比人类发挥得更稳定。比如将纸上的文字录入电脑的打字员，已经不太有用武之地了，而从监控视频中寻找某些人或行为、看X光片判断疾病、在工厂流水线上检查产品外观瑕疵等等工作，也都将很快自动完成。
就算是AI做得还不尽如人意的工作，比如长篇演讲或对话的语音识别、语言的翻译、聊天等等，在那些要求不太高的简单使用场景中也都可以自动化实现。比如国外的视频网站YouTube，就配有自动生成的字幕，还能自动翻译成其他语言，可见速记和简单的翻译工作，也已经离自动化不远。而“要求不太高的聊天”，对应的是那些每天要回答大量重复问题的客服，他们的工作，也有很大一部分已经开始自动化了。
说起究竟有哪些工作容易被AI取代，顶级咨询公司麦肯锡这两年来，在好几份报告里做了详细、系统的梳理。
在今年11月发布的“工作得与失：自动化时代的劳动力变迁”报告中，就有这么一张图，描绘了对于到2030年，6个国家中各类工作岗位变化情况的预测。
棕色、橙色调的表示岗位减少，蓝色调的表示岗位增加。
从图上可以看出，麦肯锡对中国的整体情况还算乐观，但有几类工作岗位呈现减少的趋势：起重机和拖车司机、传送带机器的操作员、农机设备的操作员。另外还有几类基本没有增长的岗位：生产工人、普通修理工、机器安装及维修工人、下地干活的农民。
而从美国、德国、日本这些发达国家的情况来看，社团和社会服务工作者、助教、法律支持工作者、酒店和旅游行业的从业者、公司里的IT、财务、行政助理、以及准备食物、紧急状况救援等工作，也面临减少。
那十几年后，我们还能做什么工作呢？
去照顾病人、孩子、或者普通人，去学校教书，都是不错的选择。管理类的岗位、去和计算机打交道、去从事艺术、设计、娱乐等创意类工作，可能也都是不错的选择。
机器人顾问技术发展受到哪些趋势刺激？
数据无处不在
每一天，人类会创造25亿GB的数据。创新者和开发者从无穷无尽的来源访问数据。例如，美国各州和政府开始开放数据，就连美国国内收入署和美国人口统计局也打开数据。不只如此，教育、协会和非盈利组织也都参与进来。
正因如此，我们才会看到新的数据型业务模式越来越流行。有了新咨询服务的支持，消费者更加强大，这一点最让人兴奋。新咨询服务给消费者带来了决策制定工具，产品更精准、关联度更高。
将这些数据放进机器人理财建议模型，这是一个机会。最终，下一代机器人顾问将会越来越强大，超越投资组合管理。
处理能力与存储能力越来越强
接下来，由于处理能力和存储能力越来越强，而且成本也在下降，这种趋势又创造一个机会，为下一代机器人理财建议模型的发展输送动力。
进步的消息一个接一个传来，过去2年更是好消息不断，例如，亚马逊与谷歌宣称自己取得了新突破，硬件公司Nvidia、华为优化产品，增强了AI计算力。
正是因为技术的突破，机器人顾问才能具备一些功能，比如数据模拟、自然语言交流、AR等等。
AI的进步
算法和建模技术越来越成熟，这是第三个趋势，它也刺激了机器人咨询模型的发展。
因为大学研究人员的努力，大企业分享研究成果，机器感知学习理论进一步完善。这些进步激动人心，1970年代，AI发展进入寒冬期，因为AI的商业化潜力让人失望，现在不一样了，企业确信AI有很大的潜能。
深度学习的到来，模型的完善，使得机器学习应用突飞猛进。当中包括了设计概念，比如谷歌CapsuleNetwork，它可以替代传统神经网络；还包括了重复和迁移学习，它可以发现个中模式，精准度极高，人类无法比拟。
基于图形和基于存在的学习是相当重要的一个环节。它们可以增强数据语义理解能力，将理解转化为可以执行的建议。封闭复发性单位(gatedrecurrentunits)等机制成为架构的一部分，它们可以帮助AI感知模型记住之前学到的信息，然后重新利用信息。
成果让人惊叹。例如，曼海姆大学研究人员已经证明，他们可以提高机器学习模型验证数据的速度，快50倍。谷歌的AutoAI已经证明，它可以编写出色的机器学习代码，比AutoAI研究人员编写的代码好很多。
将算法的进步融合起来，利用起来，就可以帮助人类在AI领域取得指数级的进步。
关于人工智能专家顾问到此分享完毕，希望能帮助到您。
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