机器和深度学习学科在技术领域产生了巨大的兴趣，拥有正确的机器学习技能和深度学习技能的数据科学专业人士将在未来几年内处于有利地位。利用人工智能（AI）技术的企业应用程序的收入，包括其细分的机器学习和深度学习，预计到2024年将每年暴涨50%以上，达到379亿美元。甚至谷歌的首席执行官桑达尔-皮查伊最近也发表了大胆的声明："人工智能可能是人类有史以来最重要的工作。我认为它是比电或火更深刻的东西"。哇！"。埃森哲的研究也认为，人工智能技术对企业的影响预计将提高劳动生产率达40%，并通过改变工作性质和创造人与机器之间的新关系，到2035年可使经济增长率翻一番。

利用人工智能的企业的前景是令人兴奋的，公司正在迅速加强其劳动力，以充分利用人工智能、深度学习和机器学习将带来的好处。掌握这些技术所需的高级技能组合的需求越来越大，自2013年以来，需要人工智能技能组合的工作份额扩大了4.5倍。以下是对各种技术技能、不断变化的工作前景和市场驱动力的快速概述，它们将成为这场智能机器思维革命的代表。

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深度学习技能和TensorFlow

数据科学一直专注于分析大量的数据--包括企业内部和外部的数据--以获得商业利益。现在，在数据科学领域出现了一些专业，利用神经网络使分析更快、更准确、更智能。神经网络建立在机器学习算法的基础上，创建了一个先进的计算模型，其工作原理很像人脑。用于深度学习的最流行的软件平台之一是TensorFlow，这是谷歌开发的开源软件库，用于进行机器学习和深度神经网络研究。使用TensorFlow的深度学习模型正被用于从医疗保健、提高农业产量到帮助寻找气候变化的解决方案等各个方面，在此过程中增加了对深度学习技能的需求。

自然语言处理

自然语言处理（NLP）是计算机科学和人工智能领域，涉及理解和处理计算机和人类自然语言之间的互动。专家们利用NLP技术来有效地处理大规模的自然语言数据，利用分析来执行任务，如改善语音识别，这对广泛的行业有巨大的影响。与机器学习和深度学习一样，自然语言处理是最需要的技能之一。

机器人流程自动化

机器人流程自动化（RPA）是技术的应用，它允许技术人员配置计算机软件或 "机器人 "来捕捉和解释现有的应用程序，以处理交易，操作数据，触发响应，并与其他数字系统进行通信。2016年，RPA软件和服务的全球市场达到2.71亿美元，预计到2028年将增长到76.4亿美元。

不要忘记核心数据科学技能

高度需求的技能包括传统的大数据分析和数据科学领域，包括Python、Java、C++、开源开发环境经验、Spark、MATLAB和Hadoop。这些技能构成了人工智能专业知识的基础，并产生巨大的职业前景。ZipRecruiter指出，在美国，机器学习职业的工资中位数为130,889美元。

职业利益也包括承包商和自由职业者

对人工智能和机器学习技能的需求如此之高，以至于公司也必须转向承包商和自由职业者，以填补机器学习和其他人工智能领域的技能差距。据报道，人工智能和相关领域，如自然语言处理，势在必行。

考虑到先天的需求，Simplilearn与普渡大学合作并与IBM合作推出了人工智能和机器学习课程，将帮助你获得从Python、NLP、语音识别和高级深度学习等各种行业技能和技术的专业知识。这个研究生课程将帮助你在人群中脱颖而出，在人工智能、机器学习和深度学习等蓬勃发展的领域发展你的事业。

全面的研究生课程为您提供Simplilearn-普渡大学的联合证书，同时，您在完成课程后有权成为普渡大学校友会的会员。IBM是人工智能和数据科学的领导者，帮助专业人士接触人工智能和数据科学领域的相关行业，提供全球认可的证书，以及完全访问IBM Watson进行实践学习和练习。

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人工智能、机器和深度学习的顶级市场

随着更多具有所需机器学习技能的专业人员的加入，人工智能、机器学习和深度学习技术的采用正在广泛的行业中加速进行。事实上，人类关系（HR）业务是那些相当有效地驾驭AI浪潮的行业之一。人力资源和招聘部门的任务是筛选大量的简历，HiringSolved和Entelo等新平台提供人工智能工具，帮助候选人与空缺职位相匹配。机器学习还可以用来帮助制作没有偏见的职位描述，甚至管理重复性的任务，如安排候选人面试。由于机器学习，金融服务也有望发生重大变化，它可以更有效地执行大量的交易，以便人类代理人可以专注于与客户建立更重要的关系活动。而且，随着人工智能应用在进行智能实时预测方面变得更好，公司正在利用它们来改善客户体验。科技时报》估计，在他们合作的早期创业公司中，90%的公司正计划将人工智能和机器学习用于这些目的。

看看Simplilearn由我们的行业专家提供的关于 "机器学习VS深度学习VS人工智能 "的视频，帮助你了解机器学习、深度学习和人工智能之间的区别。

无论你目前在哪个行业，人工智能、机器学习和深度学习技术很快就会影响你的工作，如果它们还没有影响的话，这种可能性是相当大的。提高你的技术团队的机器学习技能，以跟上这些突破性的趋势，将提高他们在新的人工智能驱动的世界中保持竞争力的能力。

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关于作者

Stuart Rauch 斯图尔特-劳奇

Stuart Rauch是一位拥有25年产品营销经验的资深人士，是ContentBox Marketing Inc.的总裁。他曾在多家企业软件公司经营营销组织，包括NetSuite、Oracle、PeopleSoft、EVault和Secure Computing。Stuart是内容开发方面的专家，他为技术领域的客户带来了创造力、语言敏锐度和产品知识的独特融合。