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导读：
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学了人工智能之后能做哪些工作?
学习人工智能后，可从事的工作领域广泛且多元，主要技术方向包括计算机视觉（CV）、自然语言处理（NLP）、数据科学推荐与广告搜索，以下为具体岗位及方向解析：计算机视觉（CV）方向计算机视觉是人工智能中最直观、应用场景最丰富的领域之一，通过算法让机器“看懂”图像或视频内容，实现识别、检测、追踪等功能。
学习人工智能后可以从事的工作非常多样，主要集中在计算机视觉（CV）、自然语言处理（NLP）以及数据科学推荐等方向。 计算机视觉（CV）方向 计算机视觉方向是人工智能领域中最为直观且应用广泛的一个方向。它涉及从图像或视频中提取有用信息，并理解其内容的技术。
数据挖掘师，数据挖掘工程师是数据师（Datician[det？？n]）的一种。一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中知识的工程技术专业人员。这些知识可用使企业决策智能化，自动化，从而使企业提高工作效率，减少错误决策的可能性，以在激烈的竞争中处于不败之地。
计算机图形学CG、计算机视觉CV和数字图形处理DIP的区别简谈
1、计算机图形学（CG）、计算机视觉（CV）和数字图像处理（DIP）的核心区别在于输入输出对象及处理目标不同：CG从数据生成图像，CV从图像提取信息，DIP对图像进行变换并输出图像。
2、CV需要以DIP作为基础，类似于物理学和数学的关系。总结：计算机图形学、数字图像处理、计算机视觉三者之间既有区别又有联系。图形学主要关注图形的构造与生成，图像处理则是对已有图像进行变换与分析，而计算机视觉则侧重于从图像中提取信息并理解真实世界。
3、计算机视觉大量依赖数字图像处理进行预处理，如识别前的图像增强。相互促进：三者之间的技术相互渗透，共同促进了图像与视觉技术在当代科技中的快速发展。例如，增强现实（AR）技术既需要计算机图形学来生成虚拟三维物体，又需要计算机视觉来跟踪物体的识别与姿态获取，同时还需要数字图像处理进行预处理。
4、计算机图形学（CG）专注于虚拟世界的构建，CV则关注真实图像的理解，而DIP（数字图像处理）像Photoshop滤镜，赋予图像非现实感。早期的非真实感图形学（NRG）和纹理迁移（Texture Transfer）虽有尝试，但方法尚不成熟，CV侧重于纹理合成，主要关注像素特征，而忽略了语义的连贯性。
5、计算机图形学和数字图像处理的区别在于图形和图像。图形是矢量的、纯数字式的。图像常常由来自现实世界的信号产生，有时也包括图形。而图像和图形都是数据的简单堆积，计算机视觉要从图像中整理出一些信息或统计数据，也就是说要对计算机图像作进一步的分析。
6、计算机图形学（Computer Graphics，简称CG）是一种使用数学算法将二维或三维图形转化为计算机显示器的栅格形式的科学。
“AI+营销”:你必须懂的26个术语
人工智能价值对齐（AI Alignment）确保人工智能追求与人类价值观相匹配的目标，确保AI以对人类和社会有益的方式行事。这些术语涵盖了人工智能和AI营销的核心概念和关键技术，理解这些术语有助于更好地把握AI在营销领域的应用和发展趋势。
mma中国发布的《ai营销术语词典》收录了100个关键术语，以下为部分核心术语的整理与解析：基础技术类机器学习（machine learning）通过算法使计算机从数据中学习模式，无需显式编程，用于预测和分类任务。自然语言处理（nlp， natural language processing）使计算机理解、生成人类语言的技术，应用于聊天机器人、情感分析等场景。
人工智能（AI）：计算机科学的一个分支，旨在创建能够执行通常需要人类智能才能完成的任务的机器。机器学习（ML）：AI的一个子集，系统能够通过经验自动改进而无需明确编程。深度学习（DL）：机器学习的一种，使用多层人工神经网络进行复杂模式的识别和预测。
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