顺势而为，学人工智能就是了!!经常被人问到，人工智能究竟可以使用在什么地方。特意系统地整理了一下，抽空做了文末的思维导图，人工智能目前还属于弱智能阶段，估计要发展到强智能还需要很长时间，计算机视觉CV方向CV方向就是AI应用充当人类的眼睛来识别图像、视频的多媒体元素，目前是人工智能最成熟的分支，很多应用的精度已经超越人类的能力，常见应用有图像分类、图像高级处理、图像识别、人脸检测、人脸识别、视频处理、视频监控、车牌识别与身份证识别等OCR识别应用。
1、面对人工智能对人工的代替，职业培训学点什么好呢？
顺势而为，学人工智能就是了!!经常被人问到，人工智能究竟可以使用在什么地方？特意系统地整理了一下，抽空做了文末的思维导图。人工智能目前还属于弱智能阶段，估计要发展到强智能还需要很长时间，AI应用方向目前有以下几个方面：1.计算机视觉CV方向CV方向就是AI应用充当人类的眼睛来识别图像、视频的多媒体元素，目前是人工智能最成熟的分支，很多应用的精度已经超越人类的能力，常见应用有图像分类、图像高级处理、图像识别、人脸检测、人脸识别、视频处理、视频监控、车牌识别与身份证识别等OCR识别应用。
2.自然语言处理NLP方向NLP方向实际上AI最早想突破的领域，主要处理的文本、语音数据，自然语言处理领域是目前学术界与大型科技公司最为追捧的方向，近两年深度学习的成果大多聚焦于自然语言处理，但总体而言，许多应用还没达到超过人类精度的地步，不过NLP应用爆发出来的能量很大，前景非常好，所以学术界与大型科技公司大量投入该领域，
NLP方向典型应用有语音识别、语音搜索、语音合成、文本情感分析、推荐系统、搜索引擎、广告推荐等高价值领域。3.数据分析挖掘方向传统数据分析主要使用Excel工具、SPSS/SAS统计分析软件进行，需要自动化提高效率或更灵活定制的话就需要R语言或Python语言来构建数据模型进行数据分析，而随着大数据底层技术的成熟，大数据的采集、处理、存储都相对成熟，而接下来就是给大数据赋能的数据分析挖掘发光发热了，
基于Hadoop进行数据存储，使用Spark或Flink等大数据实时处理框架进行大数据处理，之上使用Hive数据仓库或Kylin等工具结合Python创建机器学习模型进行高层的分析挖掘成为目前比较流行的解决方案。4.综合应用方向不少AI应用需要综合计算机视觉、自然语言处理、数据挖掘技术，典型的有无人驾驶汽车、无人机、机器人、人机博弈等AI综合应用，
2、在职业学校学什么技术吃香？
对于职业学校的话，选择我感觉还不如选择职业学校里面的职业专修技能。像我家周围就有职业学校，我们市区有两个职业学校，只有学校的学生还是特别多的，以前是机电一体化，会计类比较热门，现在的电气工程类和财会类比较火，像一些冷门的酒店管理之类的职业也有人选择。各类企业，特别是外资企业的技术类特别喜欢在这些职业学校直招，
我个人推崇的两类人，一类是个人能力突出的销售类运营类人才；另一类就是这些具有专业能力的技术型人才。职业学校一般分几类学制：分别是3 2跟3 3，在学好数理化课程以外的主要任务就是装修职业技能。我们这边的学校，学生专修的时间都比较长，学生在实习单位实习达两年以上，通常在进入单位正式工作都具有一定的工作经验，很容易将课堂上学习到的东西运用到实际中去，
这也给他们在找工作的时候有一定的先天优势。当然，既然是从事专业技术的人员，也是需要不断的充电学习，不断的提升提炼自己的专业技能，才能有更好的发展，职业学校比一般的学校，更重视动手能力和实践能力，贴近社会，贴近企业，贴近市场，为学校跟企业之间的联系，搭建沟通的平台。职业学校的另一个优势就是政府扶持，很多港区外企，大型私营企业都是国家充分鼓励的，而且给了多方面的优惠政策，
3、职业经理人培训课程主要学什么，学费贵不贵？
职业经理的培训内容为两个方面：业务能力和管理能力。一般的培训只对管理能力做培训，因为管理能力是通用技能，也是通过培训容易获得的，管理能力培训的内容包括：1.角色认知能力，职业经理既是企业高层的下属，又是下属的上级，同时与平行部门又是同级关系，另外还是外部的供应商和客户，因而，职业经理实际上需要经常转换角色，这就很容易出现偏差。
