以机器学习的过程为例，涉及到数据收集、数据整理、算法设计、算法训练、算法验证、算法应用等步骤，所以算法是机器学习开发的重点。在计算机视觉、机器人学、自动推理等领域，算法设计同样是重点所在。第二：程序开发工程师。AI领域另一个比较重要的岗位就是程序开发，一方面程序开发工程师需要完成算法实现（一部分算法实现由算法工程师完成），另一方面程序开发工程师需要完成项目的落地，需要完成各个功能模块的整合。
AI领域涉及到大量的程序开发任务，包括操作系统开发、嵌入式开发、Web开发等等，所以程序开发工程师在AI领域有大量的岗位需求。第三：行业专家。人工智能产品往往需要解决具体的行业问题，比如工业生产领域、医疗领域、教育领域、金融领域等等，所以行业专家是AI领域的重要角色。AI领域不少产品经理都有丰富的行业经验，能够知道行业“痛点”在哪里，并指导研发团队进行相应的产品研发。
除了以上角色之外，AI领域还需要硬件工程师、网络工程师、运维工程师等诸多角色，随着产业互联网的发展，未来AI领域将释放出大量的就业岗位。所以，选择学习AI相关知识是不错的选择。我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
人工智能的主要应用领域有哪些？
首先非常感谢您提出的问题，很荣幸能够做出回答。简而言之，许多人应该接触过电影中的面部识别技术，这是人工智能最广为人知的应用之一。华为云使用这项技术帮助深圳警方成功找到了嫌疑犯并找回了一个丢失的孩子。事实上，除了面部识别，人工智能在恢复图像方面也发挥着重要作用。随着数字成像智能的不断提高，扭曲或碎片化的图像可以转化制成清晰的母版。
它是如何工作的？人工智能成像技术可以恢复被雨水浸泡或被污渍污染的图像，重像素化或低分辨率图像，以及被某些元素覆盖的图像。除了图像，这项技术还可以用来恢复视频。这项技术不仅是一种先进的图片编辑工具，而且还能产生像人一样能分析周围环境的人工智能机器。例如，数字成像技术可以帮助自动驾驶车辆在恶劣的道路条件和恶劣的天气条件下行驶，大大提高驾驶安全性。
此外，人工智能在许多行业从事单调乏味的非技术性工作，以帮助人类提高生产效率。例如，建筑业有一项常规工作：计算钢筋，这非常耗时。当钢筋运输车进入在施工现场时，验收直杆一般都是人工清点，一车钢筋大约需要半个小时。当钢筋进入现场称重时，人工智能可以快速识别钢筋的类型、数量、厚度等信息。建筑工人可以从中解脱出来，从事更有技能的工作。
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