一、人工智能与电气自动化哪个好就业
1、自动化是一个大口径专业,虽然没有T行业毕业就有高工资,但可以说是进可攻退可守,进可结合PLC做工业过程控制,可以学数控UG编程
2、有程序基础也可以去工业机器人领域,也可以深耕有限元做机械结构优化。退可继续做机械结构设计,机加工工艺等。
3、人工智能覆盖率更广一些,就业相对就会好一点,当前人工智能专业是一个比较热门的专业,随着人工智能领域的快速发展,人工智能专业人才的需求量也相对比较大,在工业互联网和产业结构升级的联合推动下,未来人工智能领域会汇集大量的行业资源和社会资源,人工智能相关岗位的岗位附加值也会比较高。
二、人工智能服务有哪些
1、无人驾驶汽车是智能汽车的一种，也称为轮式移动机器人，主要依靠车内以计算机系统为主的智能驾驶控制器来实现无人驾驶。无人驾驶中涉及的技术包含多个方面，例如计算机视觉、自动控制技术等
2、人脸识别也称人像识别、面部识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。人脸识别涉及的技术主要包括计算机视觉、图像处理等。
3、人脸识别系统的研究始于20世纪60年代，之后，随着计算机技术和光学成像技术的发展，人脸识别技术水平在20世纪80年代得到不断提高。在20世纪90年代后期，人脸识别技术进入初级应用阶段。目前，人脸识别技术已广泛应用于多个领域，如金融、司法、公安、边检、航天、电力、教育、医疗等。
4、机器翻译是计算语言学的一个分支，是利用计算机将一种自然语言转换为另一种自然语言的过程。机器翻译用到的技术主要是神经机器翻译技术（NeuralMachineTranslation，NMT），该技术当前在很多语言上的表现已经超过人类。
5、生物特征识别技术包括很多种，除了人脸识别，目前用得比较多的有声纹识别。声纹识别是一种生物鉴权技术，也称为说话人识别，包括说话人辨认和说话人确认。
6、智能客服机器人是一种利用机器模拟人类行为的人工智能实体形态，它能够实现语音识别和自然语义理解，具有业务推理、话术应答等能力。
7、智能外呼机器人是人工智能在语音识别方面的典型应用，它能够自动发起电话外呼，以语音合成的自然人声形式，主动向用户群体介绍产品。
8、智能音箱是语音识别、自然语言处理等人工智能技术的电子产品类应用与载体，随着智能音箱的迅猛发展，其也被视为智能家居的未来入口。究其本质，智能音箱就是能完成对话环节的拥有语音交互能力的机器。通过与它直接对话，家庭消费者能够完成自助点歌、控制家居设备和唤起生活服务等操作
9、个性化推荐是一种基于聚类与协同过滤技术的人工智能应用，它建立在海量数据挖掘的基础上，通过分析用户的历史行为建立推荐模型，主动给用户提供匹配他们的需求与兴趣的信息，如商品推荐、新闻推荐等。
10、医学图像处理是目前人工智能在医疗领域的典型应用，它的处理对象是由各种不同成像机理，如在临床医学中广泛使用的核磁共振成像、超声成像等生成的医学影像
11、图像搜索是近几年用户需求日益旺盛的信息检索类应用，分为基于文本的和基于内容的两类搜索方式。传统的图像搜索只识别图像本身的颜色、纹理等要素，基于深度学习的图像搜索还会计入人脸、姿态、地理位置和字符等语义特征，针对海量数据进行多维度的分析与匹配。
三、电气工程和人工智能哪个就业好
人工智能这两年是相当热门的，所以扎堆报考的情况也挺严重的。但从发展前景来看，人工智能的前景很广阔，不管是云计算、大数据技术还是物联网相关技术，其实最终发展诉求之一都是智能化，所以人工智能领域的人才需求挺大的，但因为报考人数较多，目前更注重高端研发型人才，所以现在报考人工智能建议读一下研究生，提高自身的就业竞争力。
四、字节跳动的行业领域和地位
字节跳动是一家总部位于中国的科技公司，成立于2012年。目前，字节跳动在多个行业领域有所涉足，并在其中取得了重要地位。
1.社交媒体和内容平台领域：字节跳动旗下的产品包括抖音（TikTok）、今日头条（Toutiao）等，这些应用在全球范围内广受欢迎。抖音成为了全球最受欢迎的短视频社交平台之一，而今日头条则是一家以个性化推荐为特点的新闻和内容平台。
2.视频分享和直播平台领域：除了抖音，字节跳动还推出了一些专注于直播和视频分享的应用，如火山视频（VigoVideo）和TikTok的国际版本。
3.教育科技领域：字节跳动也在教育科技领域进行积极探索。该公司推出了一些在线学习平台，如得到、Gogokid和GoXue，为用户提供各种教育课程和学习资源。
4.AI技术研发和应用领域：字节跳动将人工智能（AI）技术应用于其产品和服务中，包括内容推荐算法、语音识别和图像处理等方面。
五、人工智能中最早得以研究并被成功应用的领域是
1、机器学习。这一概念最早出现在世纪5年代，当时科学家们开始将计算机编程与统计学相结合来发展新的算法和技术。
2、其中一个里程碑性的事件是956年达特茅斯会议，该会议被认为是人工智能的起源，会议上提出了机器学习的概念和方法。随着技术的进步，机器学习在各个领域得到广泛应用，如图像识别、语音识别、自然语言处理等。它的成功应用推动了人工智能的快速发展。
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