数据科学和人工智能岗位有何差别？
尽管数据科学和人工智能（AI）都来自于同一领域，彼此相互联系，但是它们也有特定的应用背景和意义。它们所需的专业技能通常会相互重叠，但它们的具体职能和所应用的领域也都有所不同。本文讲述了这两个专业领域的差异，包括岗位和职业目标的不同，所用哪些工具和技能，两个岗位有哪些交叉之处，给你带来更深刻的见解。
北美人工智能：2021找AI相关工作的五个技巧
人工智能的飞速发展正在改变各行各业，随之而来许多工作职能会发生巨变。在未来的几年，组织中的许多职位都或多或少在一定程度上要使用人工智能技术，这给精通人工智能的人带来了巨大的新机会。本文会带你了解一些拿机器学习工作的策略，包括了解市场、建立作品集、到技能提高和应用程序本身等等。
被AI支配的人生——偏见是如何产生的？
自人工智能被人们创造以来，AI相关的理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，包括了机器人，语言识别，图像识别，自然语言处理等等。随着AI应用领域的扩展，它都被人们运用到了哪些地方？带给了人们哪些收获？人工智能是怎样实现的？本文，我们会探讨AI目前在社会中的应用，以及它可能存在的某些偏见是怎么形成的。
面试前你该知道人工智能的6个设计原则
这篇报告由Gartner发表，阐述了数字商务人工智能的6个设计原则，Gartner能取得如今的成就，很大一部分原因是Gartner一直遵循这六个原则！
谨慎对待人工智能概念品牌重塑的三个原因
数十年来，人工智能这一标签的使用都被视为一个问题。 在机器学习，数据科学，图像分析和自然语言处理等研究领域，这个术语很少被提及。 也许现在是时候让我们这些在这些领域工作的，或是对这个领域的历史有更深入了解的人思考一下如何与雇主和利益相关者进行沟通——特别是如何在交流的同时最大限度地在这个被过度炒作的品牌下降低其不断累积的风险。本文将介绍科学界内人工智能标签不受欢迎的三个相互关联的原因，并说明为什么我们可能要谨慎对待这个术语在工业领域的过度使用的问题。
通过AI技术对应聘者进行筛选！你能过的了联合利华这一关吗？
面部识别让我们解锁手机、为我们的午餐付款，甚至是让我们被捕。现在这项技术更加的进步了，它不仅仅能判断我们是谁还能判断我们的感受。在职场中，面部识别可以判断出求职者的热情，无趣或是诚实来帮助雇主们筛选掉不好的特性。机器与人类博弈的这一关，到底谁会赢？
人工智能帮你变得更加美美哒？——穿衣的未来：AI，VR和智能面料
现在，是改变的开始。
伊利诺伊大学厄巴纳- 香槟分校计算机科学系助理教授RanjithaKumar说：“如果算法能很好地完成工作，人们就会花更少的时间去思考穿什么衣服。
从人工智能和小机件到智能织物和虚拟现实，技术已经准备好将创新渗透到我们如何着装但是如何购物。
亚马逊的EchoLook是最受认可的例子，它在今年早些时候宣布时引起了极大的反响。该小工具（$200）作为一个穿衣搭配的助手，帮助用户决定穿什么。
