① 人工智慧就業崗位有哪些

人工智慧可以說是一門高尖端學科，屬於社會科學和自然科學的交叉，涉及了數學、內心理學、神經生理學、容資訊理論、計算機科學、哲學和認知科學、不定性論以及控制論。研究范疇包括自然語言處理、機器學習、神經網路、模式識別、智能搜索等。就業方向為：

科學研究

工程開發

計算機方向

軟體工程

應用數學

電氣自動化

通信

機械製造

② 人工智慧就業怎麼樣，好找工作嗎

人工來智能被稱為第四次工業革命源，代表著未來20年的發展趨勢
未來肯定會形成人工智慧和量子科學的雙管道未來技術，目前人工智慧還處於比較低端的發展情況，自從最近三年，計算機學習方法，以蒙特卡洛搜索為代表的計算機技術推廣之後，人工智慧開始得到一定程度的開發和商業應用。看好未來的發展，所以學的話很有價值。
目前人工智慧還是架構在原來的集成電路基礎的計算機技術上，基本上要通過學習計算機技術來實現人工智慧的學習，不過未來肯定還是要架構在量子計算機上，所以量子通信也是必學的基礎，目前國內比較領先的有合肥的中國科學技術大學、清華的量子理論實驗室（姚班）、還有中科院支持的上海科技大學。
社會上的一些培訓班就算了，連皮毛都算不上，花了幾萬塊學完之後也就能用個手柄遙控玩具車。

③ 人工智慧專業目前的就業前景怎麼樣

高考報考人工智慧專業，大學畢業後的就業前景應該是非常不錯的。

可以說，這一兩年是人工智慧專業開始朝專門化發展的前兩年，這是一個屬於人工智慧的時代。世界許多國家都在加緊人工智慧方面的研究，可以說是未來的世界，誰掌握了人工智慧，誰就掌握了未來。


④ 人工智慧會帶來哪些職業需求

到2020年，人工智慧將會創造230萬個就業的機會，這個數字將遠遠超過自動化所取內代的勞動力容。
人工智慧是一個高科技、多門學科綜合的產業，它的發展必將帶來一次全新的工業技術革命。它所包括的製造業、大數據等產業將帶來一次質的飛躍。機器人也不會因此取代工人，但它會增加工人的勞動效率，從而帶動社會的發展。

⑤ 人工智慧專業的學習難度和將來的就業前景

中國人工智慧已經以雷霆萬鈞之勢沖進了我們的生活。除了智能機器人，還有智能家居、無人駕駛汽車、「刷臉」支付……人工智慧的爆發式發展離不開國家政策的支持。

  • 智能家居

    • 2017年7月，國務院印發《新一代人工智慧發展規劃》，相關部委開始抓緊推進規劃的實施工作； 2017年10月，十九大將人工智慧正式寫進報告，在政策層面為國內AI產業發展提供了一項長期保障； 2017年11月，《新一代人工智慧發展規劃》啟動會上，首批4家國家創新平台確立；2017年12月，工信部印發《促進新一代人工智慧產業發展三年行動計劃(2018-2020年)》，相當於「行動書」出台。

    • 超1000億元市場待挖掘
      2017年人工智慧市場規模達295.9億元，與《新一代人工智慧發展規劃》提出的2020年完成超過1500億元的目標相差甚遠，行業潛力巨大。（數據來源於賽迪網）

    • 人才缺口超過500萬
      根據高盛發布的《全球人工智慧產業分布》報告統計，2017年全球新興人工智慧項目中，中國占據51%。但全球人工智慧人才儲備，中國卻只有5%左右。我國人工智慧的人才缺口超過500萬人。

    • 平均薪資
      25800元/月
      到2017年，人工智慧崗位平均招聘薪資已達2.58萬元，遠高於一般技術類崗位。五成職位招聘薪資突破3萬元，而標注的月薪還只是薪酬福利的一部分。（騰訊研究院《2017全球人工智慧人才白皮書》）

    • 就業范圍廣
      學習人工智慧後可從事人工智慧開發工程師、演算法工程師、爬蟲工程師、數據挖掘/分析工程師、機器學習工程師、Web前/後端開發等職業。

⑥ 人工智慧專業就業方向及前景

1人工智慧專業就業方向

科學研究 工程開發 計算機方向 軟體工程 應用數學 電氣自動化 通信 機械製造

人工智慧的人才培養以研究生教育為主，一方面人工智慧的研發具有較大的難度，另一方面人工智慧領域的研發需要更多的研究資源，人才培養周期也相對比較長。由於當前人工智慧依然處在行業發展的初期，所以學習人工智慧專業要想有一個較好的就業出口，可以考慮讀一下研究生。

2人工智慧專業就業前景

人工智慧目前是一個快速增長的領域，人才需求量大，相比於其他技術崗位，競爭度偏低，薪資相對較高，因此，現在是進入人工智慧領域的大好時機。研究還表明，掌握三種以上技能的人才對企業的吸引力更大，且趨勢越來越明顯，因此，IT技術人員在掌握一門技術的同時，需要適當掌握更多的技能!

3人工智慧專業核心課程

1.認知與神經科學課程群

具體課程：認知心理學、神經科學基礎、人類的記憶與學習、語言與思維、計算神經工程

2.人工智慧倫理課程群

具體課程：《人工智慧、社會與人文》、《人工智慧哲學基礎與倫理》

3.科學和工程課程群

新一代人工智慧的發展需要腦科學、神經科學、認知心理學、信息科學等相關學科的實驗科學家和理論科學家的共同努力，尋找人工智慧的突破點，同時必須要以嚴謹的態度進行科學研究，讓人工智慧學科走在正確、健康的發展道路上。

4.先進機器人學課程群

具體課程：《先進機器人控制》、《認知機器人》、《機器人規劃與學習》、《仿生機器人》

5.人工智慧平台與工具課程群

具體課程：《群體智能與自主系統》《無人駕駛技術與系統實現》《游戲設計與開發》《計算機圖形學》《虛擬現實與增強現實》

6.人工智慧核心課程群

具體課程：《人工智慧的現代方法I》《問題表達與求解》、《人工智慧的現代方法II》《機器學習、自然語言處理、計算機視覺等》

⑦ 人工智慧專業就業主要做什麼的呀

人工智慧可以說是一門高尖端學科，屬於社會科學和自然科學的交叉，涉及了數學、心理學、神經生理學、資訊理論、計算機科學、哲學和認知科學、不定性論以及控制論。研究范疇包括自然語言處理、機器學習、神經網路、模式識別、智能搜索等。應用領域包括機器翻譯、語言和圖像理解、自動程序設計、專家系統等。對於本科並沒有專門、深入的AI、ML專業，因為畢竟這些方向屬於高層次的知識，需要一定的基礎。但由於現在AI熱還有工業界對於這方面人才的強烈需求，所以已經有些大學專門開設了數據科學專業，更甚者是數據科學學院。所以如果有意向從事AI相關的工作，在本科專業上可以嘗試以下選擇：1、如果是暫時沒有太大傾向，既有可能做科學研究，也有可能做工程開發，可以選計算機方向，例如「計算機科學」（Computer Science），軟體工程（Software Engineering），目前情況來看，最對口從事AI方向的的確是CS，AI具體的裡面的子領域如Machine Learning，Computer Vision， Natural Language Processing，Data Mining等，在CS的高年級和研究生階段都有對應的課程和研究方向。AI工作既需要非常扎實和廣泛的數學基礎同時也要求很高的實做能力，而CS正好在這兩方面都有著重培養。2、如果是潛心做學術，搞理論研究，那麼專業推薦選擇「應用數學」。目前的機器學習機器學習本質上是微分方程、概率論、矩陣分析等等數學領域的一個應用場景。而近年來發展蓬勃的深度學習，正是機器學習的一個非常接近人工智慧的分支。不排除現在的自動化、通信、機械 等專業在一定程度上都會往智能靠攏，無論是什麼專業都可以在課外學習相關的知識，尤其是在這個優質學習資源隨手可得，終身學習的時代，但在整體課程的安排上，這個專業還是會不同於其他的專業，而且這有個優點是在讀研復試的時候會有些加分，缺點在於：如果不讀研，那麼就業平均情況是弱於其他專業的，畢竟這個專業在社會認可度較低，而且本科知識較淺，基本上對於職業化幫助不大。

⑧ 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

⑨ 人工智慧的就業前景怎麼樣

人工智慧的就業前來景是非常源不錯的。現在的科技日新月異，人工智慧領域需要大量的專業的人才。而且當前時代屬於人工智慧時代，各種家電產品都充斥著人工智慧的技術。人工智慧以計算機技術為基礎，主要從事科研技術類工作。

⑩ 人工智慧專業的就業方向有哪些

    人工智慧可以說是一門高尖端學科，屬於社會科學和自然科學的交叉，涉及了數學、心理學、神經生理學、資訊理論、計算機科學、哲學和認知科學、不定性論以及控制論。研究范疇包括自然語言處理、機器學習、神經網路、模式識別、智能搜索等。就業方向為：

    • 科學研究

    • 工程開發

    • 計算機方向

    • 軟體工程

    • 應用數學

    • 電氣自動化

    • 通信

    • 機械製造