2018 Çin Yapay Zeka Yetenek Anketi: Nereden geldiklerini açıklamak için 14 grafik?
Kaynak: AI Technology Base Camp'ten yetkilendirilmiştir (ID: rgznai100)
Bu makale hakkında 9300 Word, önerilen okuma 10+ dakika.
"Fransızların çok dürüst olduğunu duydum, ama ben öyle değilim, çok rahatım."
Bu makalenin içeriği, CSDN tarafından üretilen "2018 Yapay Zeka Sektörü Yol Haritası" V2.0 sürümünün yetenek analizi bölüm 1.6'sından gelmektedir. İlgili yapay zeka yeteneklerinin çeşitli boyutlarının veri analizi yoluyla, Çin'in yapay zeka yetenek gelişiminin panoramasını özetlemeye çalışıyoruz. Industry Roadmap 2.0'ın tam sürümü okuyucuların yakında indirmesi için hazır olacak, bu yüzden bizi izlemeye devam edin.
Çin'deki yerel yapay zeka yeteneklerinin sayısı artmaya devam ediyor ve denizaşırı yeteneklerin geri dönüşü genel trend.
AI teknolojisinin hızlı gelişimi, AI yeteneklerinin hızlı büyümesine daha sezgisel olarak yansıtılır. CSDN topluluğunun istatistiklerine göre 2013'ten 2016'ya kadar hem AI makaleleri yayınlayan toplam kullanıcı sayısı hem de toplam AI makalesi sayısı en az 2 kat ortalama büyüme oranına sahipti ve verilerin iki boyutu yoğunlaştırıldı. Bilimsel ve teknolojik çevrelerde yapay zekanın gelişimiyle ilgili en sıcak tartışma olan zaman noktası 2017'dir. 2018'de yapay zeka makaleleri yayınlayan kullanıcı sayısı ve yapay zeka makalelerinin sayısı yavaş bir büyüme dönemine girdi.
Son yıllarda, Çin'in yapay zeka yetenekleri büyümeye devam etti, ancak LinkedIn verilerine göre, Çin'in mevcut üst düzey yapay zeka yetenekleri hâlâ son derece eksik. Özellikle 10 yıldan fazla deneyime sahip yapay zeka yeteneklerinin sayısı Amerika Birleşik Devletleri'ninkinden çok uzak ve bunların çoğu yapay zeka yetenekleridir. Yeteneklerin hepsi denizaşırı tanıtımlara bağlıdır.
Çin'deki yapay zeka yeteneklerinin geri dönüşünde, ABD'den yapay zeka yeteneklerinin geri dönüşünün% 40 olduğu görülebilir.ABD'nin bilimsel ve teknolojik yetenek akışını çekmek için önemli bir yer olduğu düşünüldüğünde, bu yetenek dönüş turu, maaş, politika veya Çin, yüksek teknoloji ortamını kuvvetli bir şekilde geliştirme açısından, bu denizaşırı üst düzey teknik yetenekler için güçlü bir çekim yarattı.
Yerel AI yeteneklerinin kademeli olarak artmasının ve denizaşırı AI yeteneklerinin geri dönüşünün Çin'in AI endüstrisinin gelişimini güçlü bir şekilde destekleyeceğine ve Çin'in AI gücünü artıracağına inanıyoruz.Bu yetenekler, gelecekte Çin'in AI gelişiminin temelini oluşturacak.
Yapay zeka gelgiti lisans eğitimine akıyor ve büyük üniversiteler yapay zeka ana dalları açtı
2017'den önce, sektördeki yapay zekanın gelişimi zaten nispeten sıcak olmasına rağmen, kolejlerin ve üniversitelerin AI kursları düzenlemesinde çok "sakin" oldukları açıkça görülüyor. Ancak 2017, Çin üniversitelerinde yapay zeka ile ilgili ana dalların kurulmasında bir dönüm noktasıydı.Çin hükümetinin üst düzey tasarımından etkilenen yapay zeka kolejleri kuran üniversitelerin sayısı çarpıcı bir şekilde arttı.
Temmuz 2017'de, yapay zeka disiplinlerinin oluşturulması, yapay zeka profesyonel eğitiminin içeriğinin genişletilmesi, "yapay zeka + X" kompozit ana dallarının oluşturulması ve yapay zekaya önem verilmesi gerektiğine işaret eden "Danıştay Yeni Nesil Yapay Zeka Geliştirme Planının Düzenlenmesine İlişkin Bildiri" yayınladı. Profesyonel çapraz füzyon. Nisan 2018'de Milli Eğitim Bakanlığı, üniversitelerde yapay zeka yeteneklerinin eğitimi için bir taslak sunan "Yüksek Öğretim Kurumlarında Yapay Zeka için Yenilikçi Eylem Planı" hakkında bir bildirim yayınladı.
CSRankings'den alınan verilere göre, Çin üniversitelerinin ilk beş yapay zeka gücü; Tsinghua Üniversitesi, Peking Üniversitesi, Çin Bilimler Akademisi, Zhejiang Üniversitesi ve Şanghay Jiaotong Üniversitesi'dir. Bu en iyi üniversitelere ek olarak, farklı seviyelerdeki üniversiteler yapay zeka ile ilgili kurslar oluşturmak için rekabet etmektedir. Yapay zeka yetenek kademesi kademeli olarak tamamlanacaktır.
Yapay zeka ana dallarının yaratılmasının ve yapay zeka eğitiminin geliştirilmesinin şu anda ve gelecekte uzun bir süre için Çin üniversitelerinin ana akım eğilimleri olduğuna inanıyoruz. Yapay zeka ile ilgili ana dallar, teknoloji dalgasının yeni çağında, tıpkı İnternet gibi üniversite öğrencilerinin gözünde "tatlı pasta" olacak. Zamanın yükselişinden sonra, bilgisayar mesleği popüler bir meslek olma yolunda hızla yükseliyor.
AI Geliştirici AnketiYukarıda bahsedilen AI yetenek veri analizine ek olarak, CSDN topluluğu ayrıca geliştiriciler için AI alanında belirli bir kullanıcı anketi anketi yaptı ve bazı soru araştırma verileri tekrarlanan istatistikler içeriyor.
1. Geliştiricilerin% 40'ı AI teknolojisini kullanmaya çalışıyor, ancak geliştiricilerin% 30'u hala "bekliyor ve izliyor"
Şu anda, insanların% 40'ı AI teknolojisini kullanmaya çalışıyor. Alanlarındaki temel teknoloji AI teknolojisidir. AI / makine öğrenimi / derin öğrenme ile bazı başarılar elde eden kullanıcıların yaklaşık% 30'u "bekle ve gör" aşamasındadır. Kullanıcı sayısı da% 30'dur.
2. Kendi kendine çalışma, geliştiricilerin AI teknolojisini öğrenmesinin yaygın bir yoludur ve lisans düzeyinde AI eğitim verileri artacaktır
Yapay zeka ile ilgili teknolojileri öğrenme şeklinden yola çıkarak, çoğu kullanıcı kendi kendine çalışma ve iş pratiği yoluyla yeni teknolojileri takip etmeye ve öğrenmeye devam ediyor. Çevrimiçi ders kaydı yoluyla öğrenme ikinci sırada yer alırken, üniversite kursları yoluyla öğrenenlerin yalnızca% 10'undan azı Son yıllarda yerli üniversitelerde yapay zeka ile ilgili ana dalların kurulmasıyla, bu verilerin büyüklük sırasına göre artması bekleniyor.
3. Geliştiricilerin% 90'ı veri bilimcilerinin yeni çağda programcı olacağına inanıyor
Veriler, kullanıcıların% 87'sinin veri bilimcilerinin yeni çağda programcı olacağına inandığını, ancak AI çağında programcıların işlevleri de buna göre değişeceğini gösteriyor.Sadece programlama becerilerine sahip olmayacaklar, aynı zamanda veri bilimcileri doğrultusunda gelişecekler. Veri işleme yetenekleri, teknik yetenekler ve karar verme yetenekleri gibi kapsamlı yeteneklere sahip olmanız gerekir.
4. Torch / PyTorch makine öğrenimi çerçevesinin popülerliği Tensorflow'a yetişiyor
Grafik verilerine göre, Torch / PyTorch kullanan kullanıcılar Tensorflow'a yetişmek üzereler ve Baidu'nun PaddlePaddle çerçevesi "ılık" durumda.
5. Karar ağaçları gibi geleneksel makine öğrenimi yöntemleri daha çok kullanılıyor ve pekiştirmeli öğrenme gibi yeni yöntemler yetişiyor
Makine öğrenimi türü perspektifinden bakıldığında, AI mühendisleri karar ağaçları, küme analizi ve Bayes sırasına göre en çok makine öğrenimi türünü kullanır. Bunların tümü geleneksel makine öğrenimi türleri ve pekiştirmeli öğrenmenin temsil ettiği makine öğrenimi türüdür. Son yıllarda artan ilgi yeni bir trend haline gelecektir.
6. CNN ve RNN en popüler sinir ağı modelleridir
Sinir ağı modelleri açısından bakıldığında, CNN / IGN, kullanıcıların% 35'iyle şüphesiz en sıcak olanı, ardından kullanıcıların% 23'üyle RNN / LSTM / GRU / NTM ve% 23'üyle SVM izliyor. % 19.
7. Çoğu geliştiricinin ait olduğu şirket, halihazırda ön istihbarat yeteneklerine sahiptir
Veriler, şu anda iş zekası, dijitalleştirme ve algoritma modelleri aşamasında olan şirket sayısının sırasıyla ilk üçte yer aldığını ve en düşük% 4'ü yapay zeka tarafından yönlendirilen şirket sayısının oluşturduğunu gösteriyor. Diğer bir deyişle, ankete katılan geliştiricilere ait şirketlerin çoğu halihazırda ön yapay zeka yeteneklerine sahip, ancak yapay zeka teknolojisi etrafında bir iş modeli oluşturmadan önce daha yapılacak çok yol var.
8. Şirketlerin makine öğrenimi / derin öğrenme algoritmaları ve veri analizi pozisyonları için daha fazla talebi var
Yukarıdaki şekil, makine öğrenimi / derin öğrenme algoritmalarıyla uğraşan mühendislerin sayısının en büyük olduğunu, bunu bilgisayarla görme / görüntü tanıma / görüntü işleme mühendisleri, veri bilimcileri / veri analistleri / veri madenciliği mühendislerinin izlediğini, ancak buna bağlı olarak aşağıdaki şekilde göstermektedir. Ayrıca, bu AI konumlarındaki boşlukların sayısının da büyük olduğunu gösteriyor.Elbette, bu AI konumlarının sayısına göre bazı teknoloji uygulamalarının sıcak ve soğuk derecelerini de görebiliriz.
9. Üretim, finans ve tıbbi bakımın üç büyük endüstrisi, AI teknolojisi ile en yakından entegre edilmiştir
Veri tablosu, yapay zeka teknolojisi ve üretiminin mevcut kombinasyonunun en fazla olduğunu ve finans ile medikalin ikinci ve üçüncü sırada olduğunu gösteriyor. Ayrıca enerji, perakende ve turizm gibi büyük büyüme potansiyeline sahip AI + sektörleri de ilgiyi hak ediyor.
- Bitiş -Tsinghua-Qingdao Veri Bilimi Enstitüsü'nün resmi WeChat kamu platformunu takip edin " THU Veri Pastası "Ve kız kardeş numarası" Veri Pastası THU "Daha fazla ders avantajı ve kaliteli içerik elde edin.
