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新加坡国立大学( National University of Singapore，NUS )和提供就业匹配服务的本地科技初创企业JobTech联合开发一款新的应用程序NUS career+，于2018年9月发布了测试版，2021年1月25日正式推出。它利用人工智能（AI）和大数据帮助学生规划教育和职业生涯，跟踪获得的技能和就业部门正在寻找的技能。
新加坡国立大学的13000多名学生下载了这款移动应用程序，为他们的就业做好准备。
NUS career+应用程序
这款应用可供4万名新加坡国立大学本科生注册，它根据学生的学习成绩编制了一份个性化的技能简介。学生可以选择感兴趣的职业领域，这将生成一个职业准备进度条。
短进度条意味着学生需要学习更多相关的内容来缩小技能差距，然后应用程序会推荐合适的知识。
在本周一的一份声明中，NUS表示，传统的求职门户网站会根据搜索偏好进行推荐，但这款应用程序每天都会分析数以百万计的招聘信息，建议那些可能很适合某个学生个人能力的职位。
这所大学在1月25日、1月27日和1月29日三天将举办一年一度的职业盛会，该校表示：“这使他们获得更广泛的就业机会，包括他们不熟悉的领域。”今年的展会将是迄今为止规模最大的虚拟职业博览会。
为了帮助学生适应工作，NUS应用程序还有几个功能，比如人才未来指数评分，它显示未来可能需要哪些技能。
此外，一个技能特征图可以让学生直观地映射出自己的技能集合，识别出与市场需求对应的相邻技能。
国立大学常务副校长Ho Teck Hua教授说：“数字平台采用以结构性而非周期性的方式加速。为了在快速发展且不确定的新经济中茁壮成长，我们需要采用人工智能驱动的工具，如NUS career+应用程序，它可以让我们的毕业生在求职中获得竞争优势，同时使学生能够确定最符合其职业兴趣的课程模块。”
26岁的NUS四年级经济学专业leewijie对这款新应用表示欢迎，他说，应用程序中的个性化信息很有帮助，将帮助像他这样的学生轻松进入工作世界。
他说：“模块推荐功能有助于指导我如何弥合技能差距，并补充了职业准备指标，让我了解自己对不同职业道路的准备程度。”
人工智能和大数据
人工智能和大数据的关系是非常紧密的，实际上大数据的发展在很大程度上推动了人工智能技术的发展，因为数据是人工智能技术的三大基础之一（另两个基础是算法和算力）。
从当前人工智能的技术体系结构来看，当前的人工智能对于数据的依赖程度还是非常高的，也可以说没有数据就没有智能。
机器学习有五个大的步骤，包括数据收集、算法设计、算法实现、算法训练和算法验证，完成验证的机器学习算法就可以在实际场景中应用了。
通过机器学习的步骤可以发现，数据收集是机器学习的基础，没有数据收集就无法完成算法训练和算法验证，实际上数据对于算法设计也有非常直接的影响。从这个角度来看，在进行人工智能研发之前，首先就要有数据。
要想理解人工智能和大数据之间的关系，可以通过机器学习来进行描述，一方面机器学习是人工智能技术的重要组成部分，另一方面机器学习在大数据领域也有广泛的应用，所以机器学习可以看成是人工智能和大数据之间的桥梁。
目前机器学习不仅在人工智能领域有广泛的应用，机器学习也是大数据分析的两种常见方式之一，所以很多大数据行业的从业者，通过机器学习也可以比较顺利地转向人工智能领域，这也在一定程度上模糊了大数据和人工智能之间的技术边界。
实际上，目前很多从事人工智能研发的企业都有一定的大数据基础，这也是为什么很多互联网企业能够走在人工智能研发前列的原因之一。
大数据和人工智能的发展还需要两个重要的基础，分别是物联网和云计算，物联网不仅为大数据提供了主要的数据来源渠道，同时也为人工智能产品的落地应用提供了场景支撑，而云计算则为大数据和人工智能提供了算力支撑。所以，从事大数据和人工智能领域的研发，也需要掌握一定的物联网和云计算知识。
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