AI人工智能到底多值钱？

12月16日晚，因特尔（Intel）以20亿美元，约合人民币140亿人民币的高昂价格收购了以色列一家成立仅仅三年的AI公司Habana Labs，这家公司成立于2016年，致力于提高AI芯片的处理性能并降低其成本和功耗，其AI芯片主要针对深度神经网络训练的特定需求，更适合云端AI训练。

AI人工智能是这几年来最热门的技术，没有之一，也是Intel公司最看重的新兴市场之一，为此Intel多年来自研或者收购了多家公司，打造了基于CPU、GPU、EFGA、Nervana神经网络等AI解决方案。收购Habana Labs完成之后，其作为一个独立的业务部门，将向Intel数据平台事业部报告，该事业部也是Intel广泛的数据中心人工智能技术的大本营。

什么是AI人工智能？

人工智能（Artificial Intelligence，缩写为AI）亦称智械、机器智能，指由人制造出来的机器所表现出来的智能。通常人工智能是指通过普通计算机程序来呈现人类智能的技术。

人工智能（Artificial Intelligence）作为计算机科学的一个分支，是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

在现阶段，人工智能的技术在很多领域都得以运用并体现在我们的日常生活中，例如：苹果手机Siri、AI人脸识别技术、会做手术的机器人等等。

怎样才能成为AI人工智能领域炙手可热的人才？

近几年互联网行业最火热的领域非人工智能莫属，几乎所有的互联网公司都纷纷表态人工智能将是下一个时代的革命性技术，人工智能也将会取代人类的一部分工作，你是否担心未来会被人工智能支配?还不如去澳洲读人工智能专业，那么，澳洲开设人工智能专业都有哪些大学?

1.澳大利亚国立大学Australian National University

（1）Bachelor of Avance Computing ( Honours)Intelligent Systems

高级计算机本科(人工智能方向)

课程长度4年，学费$45,600/年

雅思要求：6.5/6.0（不能配语言）

（2） Master of Machine Learning an Computer Vision

机器学习与计算机视觉研究生

课程长度2年，学费$45,600/年

雅思要求：6.5/6.0（不能配语言）

2.  新南威尔士大学 University of New South Wales

（1） Bachelor of Science (Computer Science) Artificial Intelligence

计算机科学本科(人工智能专业)

课程长度3年，每年3学期;学费$49,360/年

雅思要求：6.5/6.0

（2）Master of Information Technology (Artificial Intelligence)

信息技术研究生(人工智能专业)

课程长度2年，每年3学期;学费$45,840/年

雅思6.5/6.0。

3. 昆士兰大学University of Queenslan

Bachelor of Computer Science (2425) Major in Machine Learning

计算机科学本科(机器学习)

课程长度3年;学费 $45,120/年

4.伍伦贡大学University of Wollongong

Master of Computer Science (Machine Learning an Big Data)

计算机科学硕士(机器学习与大数据)

课程长度2年;学费 $33,648/年

5. 格里菲斯大学Griffith University

Bachelor of Computer Science - Data Science an Artificial Intelligence

计算机科学本科(数据科学与人工智能)

课程长度3年;学费 $30,000/年

AI人工智能专业人才的就业领域

据AI资深从业人士表示，目前，AI的技术类岗位大致分为三类：做算法、做工程、做数据。

1、算法岗

在AI界，算法工程师是一个高端、高薪也相对紧缺的职位，站在AI职业体系的顶端。按研究方向不同，分为音/视频算法工程师、图像处理算法工程师、计算机视觉算法工程师、信号算法工程师、自然语言算法工程师、数据挖掘算法工程师、搜索算法工程师等。

2、工程岗

即AI领域的软件工程师，广义软件工程师中的一个分支，也就是大家平时说的程序员。

在职业技能方面，作为AI领域的软件工程师，首先得是一个合格的程序员，必须具备程序员的基本素质：编码能力，以及基础算法能力，比如链、树、图的构建、遍历、查找、排序、删除等。

3、数据岗

在真实的人类世界中，基本没有完全按规矩进行而全无意外的事情，要实现对人类真正有用的模型，还需要人工标注训练数据。

数据标注的日常工作，就是给如文本、图像、视频、音频等各种各样的数据，按照业务需求打上定义好的标签。