人工智慧研究能轉行網路安全嗎

A. 人工智慧畢業以後可以從事哪些方向的工作

教育
目前，在教育方面，對於人工智慧的學歷要求並不是特別高，但學生對於人工智慧·專業·的知識掌握度要充足。由於人工智慧在學科方面涉及特別廣泛，再加之教育領域，無論是哪一門一個學科，都需要教師對於智能化產品的熟練使用，人工智慧在教育方面可以實現教育的智能化、多元化、全球化。為了使教學等更加的方便，人工智慧將會大量應用於教育領域，這或許對於學習人工智慧專業學生是一個巨大的機遇。
軟體開發
在軟體開發領域，通常要求的學歷在本科以上，越高越好。程序員、網路工程師等職業都是現在的熱門高薪行業，但這些職業對於就業人員的自身要求也比較高。對數學、編程等的熟悉掌握，便是獲取這類熱門行業的竅門。只要你對於專業知識掌握足夠，在這方面做到好就業、穩就業是沒有問題的。
通信網路

人工智慧專業的人員畢業後可以做網路通信領域的工作，例如有線傳輸工程師、運維工程師等。通信網路一般有兩個任務，一是網路的控制，二是網路的管理和維護。網路控制就是對資源的有效調度，提高網路效率，使網路能更好地服務於群眾。其二便是准確地理解網路需求，進行最優化的網路設計及部署，並能夠實時感知網路狀況，及時排除故障。人工智慧行業在這方面可以說是如魚得水，工作任務和專業契合度非常的高

B. 我是女生，讀研究生，計算機圖形學,人工智慧和網路安全哪個方向好本人演算法不是很好

這三個方向在實際項目中都有應用。圖形學和網路安全一般公司都可以搞，人工智慧只有網路、阿里、騰訊這樣的大公司搞，他們有實力有需求。三個方向，演算法都很重要，但實際應用中網路安全更多地側重於應用，演算法都是常用的，可能涉及的比較少。

C. 人工智慧和網路安全選哪個好

我個人認為二者各有各的特點，主要看自己內心的想法，人工智慧與網路安全的結合目前還是一個新興產業,但具有發展前途,特別是計算安全領域還有很多尚未解決且具有挑戰性的問題需要人們不斷去探索和追尋答案。以下是我的個人看法，希望能夠對大家有幫助。

生活中就比如說給自己的用戶名設置足夠長度的密碼,最好使用大小寫混合和特殊符號,不要為了貪圖好記而使用純數字密碼，不要使用與自己相關的資料作為個人密碼,如自己或男(女)朋友的生日,電話號碼,身份證號碼等等，這些對於網路安全都是至關重要的。在我們的日常生活中,難免會遇到大大小小的安全問題,安全知識大全可以幫助我們解決安全的一些小問題。所以，積極學習網路安全也是非常有必要的一件事情。

以上就是我的個人見解，希望能夠對大家有用。

D. 人工智慧畢業之後可以干什麼

人工智慧在畢業之後可以做的職位總結分析了5大職業。

1、演算法工程師，演算法工程師是一個比較高端的職位，

專業要求：計算機、電子、通信、數學等相關專業；

學歷要求：本科及其以上的學歷，大多數是碩士學歷及其以上；

語言要求：英語要求是熟練，基本上能閱讀國外專業書刊；

必須掌握計算機相關知識，熟練使用模擬工具MATLAB等，必須會一門編程語言。

演算法工程師的主要研究方向是視頻演算法工程師、圖像處理演算法工程師、音頻演算法工程師 通信基帶演算法工程師 信號演算法工程師。

2、數據挖掘師，數據挖掘工程師是數據師（Datician['detɪʃən]）的一種。一般是指從大量的數據中通過演算法搜索隱藏於其中知識的工程技術專業人員。這些知識可用使企業決策智能化，自動化，從而使企業提高工作效率，減少錯誤決策的可能性，以在激烈的競爭中處於不敗之地。

3、圖像識別工程師，圖像識別，是指利用計算機對圖像進行處理、分析和理解，以識別各種不同模式的目標和對象的技術，是應用深度學習演算法的一種實踐應用。 現階段圖像識別技術一般分為人臉識別與商品識別，人臉識別主要運用在安全檢查、身份核驗與移動支付中；商品識別主要運用在商品流通過程中，特別是無人貨架、智能零售櫃等無人零售領域 。

圖像的傳統識別流程分為四個步驟：圖像採集→圖像預處理→特徵提取→圖像識別。圖像識別軟體國外代表的有康耐視等，國內代表的有圖智能、海深科技等。另外在地理學中指將遙感圖像進行分類的技術。

4、自然語言處理工程師，自然語言處理是計算機科學領域與人工智慧領域中的一個重要方向。它研究能實現人與計算機之間用自然語言進行有效通信的各種理論和方法。自然語言處理是一門融語言學、計算機科學、數學於一體的科學。因此，這一領域的研究將涉及自然語言，即人們日常使用的語言，所以它與語言學的研究有著密切的聯系，但又有重要的區別。自然語言處理並不是一般地研究自然語言，而在於研製能有效地實現自然語言通信的計算機系統，特別是其中的軟體系統。因而它是計算機科學的一部分。

自然語言處理（NLP）是計算機科學，人工智慧，語言學關注計算機和人類（自然）語言之間的相互作用的領域。

5、語言識別工程師，語音識別是一門交叉學科。近二十年來，語音識別技術取得顯著進步，開始從實驗室走向市場。人們預計，未來10年內，語音識別技術將進入工業、家電、通信、汽車電子、醫療、家庭服務、消費電子產品等各個領域。 語音識別聽寫機在一些領域的應用被美國新聞界評為1997年計算機發展十件大事之一。很多專家都認為語音識別技術是2000年至2010年間信息技術領域十大重要的科技發展技術之一。 語音識別技術所涉及的領域包括：信號處理、模式識別、概率論和資訊理論、發聲機理和聽覺機理、人工智慧等等。

人工智慧基礎學習與面試秘籍

E. 研究生讀復旦人工智慧好還是讀北大網路安全好

各有優勢。讀人工智慧畢業後更容易就業做研究開發;而網路安全就業難度可能會大些，但一但就業基本就不會失業，且工作於核心機構。這就看你的取捨了。

F. 人工智慧在網路安全領域的應用有哪些

近年來，在網路安全防禦中出現了多智能體系統、神經網路、專家系統、機器學習等人工智慧技術。一般來說，AI主要應用於網路安全入侵檢測、惡意軟體檢測、態勢分析等領域。

1、人工智慧在網路安全領域的應用——在網路入侵檢測中。

入侵檢測技術利用各種手段收集、過濾、處理網路異常流量等數據，並為用戶自動生成安全報告，如DDoS檢測、僵屍網路檢測等。目前，神經網路、分布式代理系統和專家系統都是重要的人工智慧入侵檢測技術。2016年4月，麻省理工學院計算機科學與人工智慧實驗室(CSAIL)與人工智慧初創企業PatternEx聯合開發了基於人工智慧的網路安全平台AI2。通過分析挖掘360億條安全相關數據，AI2能夠准確預測、檢測和防範85%的網路攻擊。其他專注於該領域的初創企業包括Vectra Networks、DarkTrace、Exabeam、CyberX和BluVector。

2、人工智慧在網路安全領域的應用——預測惡意軟體防禦。

預測惡意軟體防禦使用機器學習和統計模型來發現惡意軟體家族的特徵，預測進化方向，並提前防禦。目前，隨著惡意病毒的增多和勒索軟體的突然出現，企業對惡意軟體的保護需求日益迫切，市場上出現了大量應用人工智慧技術的產品和系統。2016年9月，安全公司SparkCognition推出了DeepArmor，這是一款由人工智慧驅動的“Cognition”殺毒系統，可以准確地檢測和刪除惡意文件，保護網路免受未知的網路安全威脅。在2017年2月舉行的RSA2017大會上，國內外專家就人工智慧在下一代防病毒領域的應用進行了熱烈討論。預測惡意軟體防禦的公司包括SparkCognition、Cylance、Deep Instinct和Invincea。

3、人工智慧在網路安全領域的應用——在動態感知網路安全方面。

網路安全態勢感知技術利用數據融合、數據挖掘、智能分析和可視化技術，直觀地顯示和預測網路安全態勢，為網路安全預警和防護提供保障，在不斷自我學習的過程中提高系統的防禦水平。美國公司Invincea開發了基於人工智慧的旗艦產品X，以檢測未知的威脅，而英國公司Darktrace開發了一種企業安全免疫系統。國內偉達安防展示了自主研發的“智能動態防禦”技術，以及“人工智慧”與“動態防禦”六大“魔法”系列產品的整合。其他參與此類研究的初創企業包括LogRhythm、SecBI、Avata Intelligence等。

此外，人工智慧應用場景被廣泛應用於網路安全運行管理、網路系統安全風險自評估、物聯網安全問題等方面。一些公司正在使用人工智慧技術來應對物聯網安全挑戰，包括CyberX、network security、PFP、Dojo-Labs等。

以上就是《人工智慧在網路安全領域的應用是什麼?這個領域才是最關鍵的》，近年來，在網路安全防禦中出現了多智能體系統、神經網路、專家系統、機器學習等人工智慧技術，如果你想知道更多的人工智慧安全的發展，可以點擊本站其他文章進行學習。

G. 人工智慧畢業以後可以從事哪些方向的工作

人工智慧未來的發展前景非常廣闊，可以從事的工作方向主要有智能汽車、智能機器人、智能客服、虛擬主播、智能創作、智能醫療、智能RPA、智慧城市、搜索引擎+智能推薦、工業視覺、金融大數據等場景。

隨著機器翻譯、圖像和人臉識別等領域的日漸成熟，如果說人工智慧的上半場是技術的飛躍，那麼人工智慧的下半場則是在各個場景落地，而人工智慧的下半場才剛剛開始。

若幫助到您，望採納！

H. 人工智慧將如何變革網路安全

隨著大數據的應用，人工智慧逐漸走入千家萬戶並顯示出巨大的市場空間，隨之而來的安全漏洞問題同樣不容忽視，有些甚至已經顯現。隨著技術革新，一些看似只有在電影中出現的場景正在成為現實。

傳統網路漏洞帶來的損失一般是信息泄露、銀行卡盜刷等欺詐、盜竊行為，這些損失往往可以用金錢衡量，相對比較低，隨著技術的逐漸完善，人工智慧技術已越來越多地進入到工業、生活等諸多領域。而針對人工智慧的網路攻擊帶來的損失，有可能迅速傳導給消費者，嚴重時會危及生命。

無人駕駛就是其中的一大熱點。「現在很多公司都在利用人工智慧技術研究無人駕駛，而特斯拉去年已經在新車型上實現了這個功能。等紅燈、保持車距、躲避障礙物都沒問題，打一下轉向燈，就能自己並線。特斯拉要實現這些，依靠的是遍布車身的上百個感測器將源源不斷的數據發送給它的自動駕駛系統。但我們通過研究發現，其實可以利用數據欺詐等手段遠程式控制制汽車，讓汽車偏航，甚至逼停汽車造成事故。人工智慧的網路攻擊不僅僅是財產損失，有時甚至會威脅到生命。因此，如何完善現有技術手段加強監管，並利用大數據等創新方式予以制衡，成為需要思考解決的問題。

更重要的是隨著「互聯網+」、大數據、網路融合等戰略實施，網路安全的威脅也進入國計民生的領域。電信和互聯網企業收集處理大量用戶個人數據、生產運行數據、政務數據等重要數據，面臨著很大的安全挑戰。信息竊取、數據泄露等事件時有發生，網路數據安全和用戶信息保護形勢日趨嚴峻。所以在網路安全方面目前工信部正在研究制定通信行業網路安全技術手段建設的指導意見，建造國家級網路安全大數據中心，形成全網安全態勢感知和安全防禦能力，為國家部門提供強有力的網路安全支撐服務。

I. 目前人工智慧、大數據、網路安全，學哪個最吃香

人工智慧最吃香，但是風險也大，因為只有龍頭企業才有好崗位
人工智慧也是技術變革最快的
網路安全崗位少，但可以長期投入，變化沒有那麼大
大數據未來就是基礎建設
屬於兩者之間

J. 人工智慧對網路安全造成了什麼影響

人工智慧可以高度的提高網路的安全性，但是也會有一些黑客用它來進行網路犯罪。