人工智能在财政领域应用的前景？
一、人工智能在财政领域应用的前景？
人工智能的发展对财会行业来说,既有益,亦有弊。人工智能的应用开拓了财会行业的发展领域,把财会人员从烦冗复杂的重复劳动中解放出来。
但与此同时,随之而来的是人工智能对财会行业的冲击,人工智能的应用使市场对财会人员的要求提高了,市场不再需要低质量劳动力,人才市场缺少的是高端会计人才,这促使着财会人员不断进步,从而优化财会行业的人才质量。
二、人工智能在农业领域的发展前景？
AI专家建立了一套模拟气候环境和作物生长的仿真器，并开创性地搭建出农业人工智能系统，将农业专家的知识和经验自然地嵌入仿真器中。
这个农业AI系统提高了农产品的产量和自然资源利用率，同时大幅降低了传感器成本，展现出“AI+农业”的应用潜力。
未来腾讯AI Lab还将在农业、能源等领域进行持续的技术探索。
三、人工智能在医疗领域的发展前景？
人工智能的发展对于医疗行业的改进起着巨大的推进作用，能够有效改善服务质量，提高医疗诊断的精准度。
借助于大数据分析技术以及人工智能的深度学习，医疗行业将会出现一大批先进的医疗应用，从而有效控制医疗成本，同时为用户提供更加满意的服务。医疗行业是未来人工智能应用的重要领域，拥有巨大的发展空间。
四、人工智能领域的，本科生就业前景如何？
人工智能。。。本科生。。。斗胆认为前景不好
本科生还是好好打基础吧。微积分 线性代数 概率论 算法 数据结构 编译 操作系统 数据库等等。在最年轻，学习能力最强的时候打好这些基础，会给你将来省很多时间。如果本科毕业就业的话，大部分笔试面试还都是比较基础的问题。如果我作为面试官碰见一个本科生算法一塌糊涂，但是会人工智能，我是绝对不会相信的。如果有BAT，MSRA的相关实习经历，那肯定会另当别论。可是本科在这些地方做实习，肯定也是靠扎实的基础。
我本科的课程要求也会要求选一些方向的选修课，比如人工智能，包括图像识别，语音处理，自然语言处理等课程。但是现在想想真的都是些入门课。你难道想在本科期间一个学期或者一个学年掌握语音识别，NLP还是图像识别么？在国内能真正做到这些的，恐怕也就那几所高校比较优秀的同学了。
不是说人工智能火学点相关的知识，就可以找到不错的工作的。工业界面对的都是各种复杂的业务场景，不是说训练一个cnn就可以解决的。如何定义问题，理解问题，搭建系统来解决问题的。靠的都是你以前扎实的基础，丰富的经验。
五、人工智能领域有哪些？
人工智能的领域有：
1、智能文本分类；
2、智能语音；
3、智能视频识别；
4、智能服务机器人；
5、人脸识别
一、智能文本分类
智能分类主要针对文本处理，应用于社会治理方面如城管、12345热线、网格事件、法院案件等存在大量案件，且案件类型较多样的场景，比如城管事件中有很多这样的分类。
二、智能语音应用
智能语音针对语音进行处理，应用方向主要为语音识别。
三、智能视频识别应用
智能视频识别针对视频进行处理，主要用于视频流的分析。
四、智能服务机器人
机器人应用目前还是比较多，商场、医院、交通枢纽有指引机器人，政务办事大厅有政务事项办理机器人，城市管理有智能清扫机器人、排污机器人，接待室里有讲解机器人等，机器人在城市的方方面面还是起到了一定的作用。
五、人脸识别
人脸识别技术其实不需要多说，现在是普及最广泛、群众接触最多的一项应用。各类移动应用都引入人脸识别以便实现身份的认证，比如扫脸支付、进站检票、证券开户。
六、人工智能领域都有哪些？
人工智能的领域有：
1、智能文本分类；
2、智能语音；
3、智能视频识别；
4、智能服务机器人；
5、人脸识别
一、智能文本分类
智能分类主要针对文本处理，应用于社会治理方面如城管、12345热线、网格事件、法院案件等存在大量案件，且案件类型较多样的场景，比如城管事件中有很多这样的分类。
二、智能语音应用
智能语音针对语音进行处理，应用方向主要为语音识别。
三、智能视频识别应用
智能视频识别针对视频进行处理，主要用于视频流的分析。
四、智能服务机器人
机器人应用目前还是比较多，商场、医院、交通枢纽有指引机器人，政务办事大厅有政务事项办理机器人，城市管理有智能清扫机器人、排污机器人，接待室里有讲解机器人等，机器人在城市的方方面面还是起到了一定的作用。
五、人脸识别
人脸识别技术其实不需要多说，现在是普及最广泛、群众接触最多的一项应用。各类移动应用都引入人脸识别以便实现身份的认证，比如扫脸支付、进站检票、证券开户。
七、怎么进入人工智能领域？
可以通过学习编写程序的方式进入人工智能领域，因为程序员在人工智能领域的运用是很广泛的
八、人工智能属于什么领域？
人工智能的应用领域非常广，人工智能作为一种计算机科学的一个分支，从事人工智能研究的人还很少。资力企服通过近期AI相关类型企业资质办理逐渐上升的特点了解到，国家对人工智能专业人才的渴求度很大，应用领域也分布的广，人工智能主要分为自然语言处理、计算机视觉、语音识别、专家系统以及交叉领域等五个领域。
第一方面：自然语言处理
自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。自然语言处理并不是一般地研究自然语言，而在于研制能有效地实现自然语言通信的计算机系统，特别是其中的软件系统，是计算机科学，人工智能，语言学关注计算机和人类（自然）语言之间的相互作用的领域。自然语言处理的目的是实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。
第二方面：语音识别
语音识别是一门交叉学科。语音识别技术所涉及的领域包括：信号处理、模式识别、概率论和信息论、发声机理和听觉机理、人工智能等等。与机器进行语音交流，让机器明白你说什么，这是人们长期以来梦寐以求的事情，如今人工智能将这一理想变为现实，并带它走入了我们日常的生活。
第三个方面：计算机视觉
计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。通过计算机视觉，电脑将处理更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。计算机视觉的主要任务是通过对采集的图片或者视频进行处理以获得相应场景的三维信息。
第四个方面：专家系统
专家系统是人工智能中最重要的也是最活跃的一个应用领域，它是指内部含有大量的某个领域专家水平的知识与经验，利用人类专家的知识和解决问题的方法来处理该领域问题的智能计算机程序系统。通常是根据某领域一个或多个专家提供的知识和经验，进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，去解决那些需要人类专家处理的复杂问题。
第五个方面：各领域交叉使用
其实人工智能的四大方面应用其实或多或少都涉及到了其他领域，然而交叉应用最突出的方面还是智能机器人。机器人是自动执行工作的机器装置。它既可以接受人类指挥，又可以运行预先编排的程序，也可以根据以人工智能技术制定的原则纲领行动。它的任务是协助或取代人类工作的工作，例如生产业、建筑业，或是危险的工作。
人工智能是一个涵盖所有机器智能的术语。资力企服分析近期办理AI相关资质的企业情况发现，人工智能研究和应用的不同领域有时会重叠，人工智能正带来创造更智能、更强大机器的大胆机遇。未来几年，人工智能必将进一步改变商业和生活。
九、人工智能涉及哪些领域？
1、智能制造
随着工业制造4.0时代的推进，传统的制造业在人工智能的推动下迅速爆发。人工智能在制造的应用领域主要分为三个方面：
（1） 智能装备：主要包括自动识别设备、人机交互系统、工业机器人和数控机床等。
（2） 智能工厂：包括智能设计、智能生产、智能管理及集成优化等。
（3） 智能服务：个性化定制、远程运维及预测性维护等。
2、智能家居
智能家居主要是引用物联网技术，通过智能硬件、软件、云计算平台等构成一套完整的家居生态系统。这些家居产品都有一个智能AI你可以设置口令指挥产品自主运行，同时AI还可以搜索你的使用数据，最后达到不需要指挥的效果。
3、智慧金融
人工智能在金融方面可以进行自动获客、身份识别、大数据风控、智能投顾、智能客服和金融云等。
4、智能医疗
智能医疗主要是通过大数据、5G、云计算、大数据、AR/VRh和人工智能等技术与医疗行业进行深度融合等。智能医疗主要是起到辅助诊断、医疗影像及疾病检测、药物开发等作用。
5、智慧教育
主要是指人工智能在教育领域实现信息化，利用数字化、网络化、智能化和多媒体化等基本特征进行开放、交互、共享、协作、泛在等信息技术促进教育现代化交流。
6、智能安防
智能安防主要是利用人工智能系统实施的安全防范控制，在当前安全防范意识不断加强的环境下，智能安防市场应用广泛。其中主要应用在人体、行为、车辆、图像方面进行分析。
7、智慧物流
物流行业在人工智能、5G技术的推动下迅速发展。物流利用智能搜索、推理规划及计算机视觉等技术仓储、运输、配送和装卸等自动化改革，实现了无人操作一体化。
8、智慧交通
智能交通是通信、信息和控制技术在交通系统中集成应用的产物。主要通过智能设计路线出行的方法改善堵车、拥挤及交通事故等。
9、智慧零售
人工智能在零售领域应用广泛，包括无人便利店、智慧供应链、客流统计、无人车和无人仓等。
十、人工智能目前就业前景如何，如何安排人工智能领域学生就业？
就就业前景来发表一下观点
先看薪酬，人工智能在互联网岗位薪酬排名中位列第三
数据显示，管理岗在各岗位中薪酬最高，平均达到23k，数据开发和人工智能紧随其后，都在20k以上。
职位数大增，投递量增长更快
从 2015年到 2016年，人工智能招聘岗位的数量翻了一番，投递量增加了近两倍，平均薪酬也有温和增长。
从 2016 年到 2017 年，职位数增长了 27 %，投递量则翻了一倍不止，平均薪酬基本保持不变。
岗位竞争激烈程度下降
虽说投递量出现大幅增长，但从 2016 年到 2017 年，人工智能岗位与求职者数量比值实际上是下降的，从 2.6 个求职者到 1.3 个求职者对应一个职位，这其中有岗位数量种类增加的原因。
大部分要求 1-5 年经验
在招聘需求中，人工智能岗位大多要求 3-5 年或 1-3 年工作经验。其中要求 3-5 年经验的在 2016 年占 40.4%，2017 年降至 38%；要求 1-3 年经验的则从 31.8% 增长至 33.3%。
想进人工智能行业，最好去北京
超过一半的人工智能岗位招聘都在北京，比例高达 54%，排在后面的城市分别是上海、深圳、杭州、广州和成都。
想要了解更多求职信息可以关注微信公众号：Synet求职（ID：Synet2015）