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网站首页人工智能专业就业方向及前景
人工智能的就业方向有哪些?
难度，肯定高，要求你有创新的思维能力，高数中的微积分、数列等等必须得非常好，软件编程(基础的应用最广泛的语言：C/C++)必须得很好，微电子(数字电路、低频高频模拟电路、最主要的是嵌入式的编程能力)得学得很好，还要有一定的机械设计能力(空间思维能力很重要)。这样的话，你就是人才，你就是中国未来5年以后急需的人工智能领域的人才。
一门深入地钻研下去，你就是这个领域的专家甚至大师。
但是！！！如果你没有这些喜好和特长或者没能学好这些学科的话，现在做别的选择还来得及。
1) 搜索方向：百度、谷歌、微软、yahoo等(包括智能搜索、语音搜索、图片搜索tlMRhVoF、视频搜索等都是未来的方向)
2) 医学图像处理：医疗设备、医疗器械很多都会涉及到图像处理和成像，大型的公司有西门子、GE、飞利浦等。
3) 计算机视觉和模式识别方向：前面说过的指纹识别、人脸识别、虹膜识别等;还有一个大的方向是车牌识别;目前鉴于视频监控是一个热点问题，做跟踪和识别也不错。
4) 还有一些图像处理方面的人才需求的公司如威盛、松下、索尼、三星等。
鉴于AI方向的人才都是高科技型的，在待遇方面自然相对比较丰厚，所以很这个方向很有发展前途。
人工智能专业怎么样？就业前景怎么样？
但是！！！如果你没有这些喜好和特长或者没能学好这些学科的话，现在做别的选择还来得及。
人工智能就业方向
难度，肯定高，要求你有创新的思维能力，高数中的微积分、数列等等必须得非常好，软件编程(基础的应用最广泛的语言：C/C++)必须得很好，微电子(数字电路、低频高频模拟电路、最主要的是嵌入式的编程能力)得学得很好，还要有一定的机械设计能力(空间思维能力很重要)。这样的话，你就是人才，你就是中国未来5年以后急需的人工智能领域的人才。
一门深入地钻研下去，你就是这个领域的专家甚至大师。
但是！！！如果你没有这些喜好和特长或者没能学好这些学科的话，现在做别的选择还来得及。
一家之言，仅供参考！~
学习人形机器人相关技术和知识，可以成为当今和以后国家急需的机器人人才，系统了解机器人结构、应用和设计开发，培养科学的工科思维方式，激日夏养花网发兴趣、自由发挥创作、培养沟通、协调、专注能力。也许你会说机器人毕竟不是生活常见东西，其实在一些学校，已经开始引进机器人课程推动教育改革了，以后会更多的。学机器人相关知识，对普通人而言，大到国家人才储备，小到个人谋生就业，都有巨大的用处。
基于开发板的手工DIY和设计方向。
现在开发板可以说已经大行其道了，当然不仅仅在个人手工DIY和设计，生活、工作都可能用得着。不夸张地说，我们生活中常见的简单电子产品和应用设施，都可以用开发板开发出相应的功能（以前单片机能做的，现在普通人用开发板就能做），也就是说，学会了这种开发技术，你做出来的东西可以千变万化，利用想象力和技术让生活更便利更个性更不可思议。
基于综合交互的任教方向。
人工智能可以当老师，但老师不会被人工智能取代，因为因材施教、启发引导、灵魂塑造、人情交互这些老师的综合能力不是一般AI能学会的。如果提前学习一些机器人和人工智能知识和课程，你就拥有了在公办学校、民办学校、培训机构任教的资格。做一名老师反而是一种不错的选择。我们国家在大力布局机器人和AI，所以特别需要拥有教学技能和经验的老师，你有先发优势。
基于AI相关知识和技能的各个工种方向。
利用AI和机械臂的结合，可以培养动手、制造，维护和解决问题的能力。桌面机械臂的课程，是引向人工智能技工的就业方向；AI技工需要掌握轻工业设备的使用和维护。人工智能时代的工作，要求更高素养的技术工人。除此之外，调试、维护乃至销售类工作，甚至还有市场上更多的其他工作，都需要人工智能知识打底，拥有这些知识、思维，才能更好做其他工作。
编程相关的方向。
编程相关的工作方向，这里有两个意思，一，编程相关工作会烧脑，但不是当前苦哈哈的码农工作；二，短期内人工智能可以深度学习、自我编程，但仍然需要我们人类编程、撰写规则。一人客觉得编程会成为机器人时代的基本技能，通过学习机器人编程课程，你能领悟或培养出工程结构思维和编程思维，这也是AI时代里任何工作都需要具备的应用技能，部分优秀的学生还能晋级为国家都需要的人工智能高级编程人才。
新制造和新设计相关方向。
3D打印是未来新制造的基石技术，当然以后新制造和新设计是各技术的交叉作用，前面讲的开发板同样可以称为新制造。这里只谈3D打印的新制造。3D打印相关技术，将为你打开一扇通往新制造、新设计的就业大门。当然不要仅从字面上理解3D打印，有价值的不是打印本身，而是设计制造本身。未来的制造是智能制造和个性制造。不管以后你是上班还是自主创业，3D打印技能和思维都能助你一臂之力，能让你在创新实践中创造无数工具，产生日夏养花网无数创意。
但我认为这是未来发展的方向。男女都合适。如果做应用，当然要和计算机有联系，比如编程；如果是作理论研究，数学一定要好。
大数据和人工智能那个好学，学那个比较好就业呢？
计算机类专业：计算机科学与技术，软件工程，大数据，人工智能，数学媒体技术，信息安全，物联网，网络工程，这些专业对应的就业岗位有，软件开发，算法工程师，机器学习工程师，前端工程师，网络工程师。
选择一门学科学习，我们不能从哪个好学开始，我们得从自身的兴趣和技能优点出发，做一个客观的决定。下面我们先好好捋一捋大数据和人工智能的概念和研究方向。
1、大数据
大数据是物联网、Web系统和信息系统发展的综合结果，其中物联网的影响最大，所以大数据也可以说是物联网发展的必然结果。大数据相关的技术紧紧围绕数据展开，包括数据的采集、整理、传输、存储、安全、分析、呈现和应用等等。目前，大数据的价值主要体现在分析和应用上，比如大数据场景分析等。
2、人工智能
人工智能是典型的交叉学科，研究的内容集中在机器学习、自然语言处理、计算机视觉、机器人学、自动推理和知识表示等六大方向，目前机器学习的应用范围还是比较广泛的，比如自动驾驶、智慧医疗等领域都有广泛的应用。人工智能的核心在于“思考”和“决策”，如何进行合理的思考和合理的行动是目前人工智能研究的主流方向。
3、大数据与人工智能
大数据和人工智能虽然关注点并不相同，但是却有密切的联系，一方面人工智能需要大量的数据作为“思考”和“决策”的基础，另一方面大数据也需要人工智能技术进行数据价值化操作，比如机器学习就是数据分析的常用方式。在大数据价值的两个主要体现当中，数据应用的主要渠道之一就是智能体（人工智能产品），为智能体提供的数据量越大，智能体运行的效果就会越好，因为智能体通常需要大量的数据进行“训练”和“验证”，从而保障运行的可靠性和稳定性。
目前大数据相关技术已经趋于成熟，相关的理论体系已经逐步完善，而人工智能尚处在行业发展的初期，理论体系依然有巨大的发展空间。从学习的角度来说，如果从大数据开始学习是个不错的选择，从大数据过渡到人工智能也会相对比较容易。人工智能涉及的领域非常广泛，工业、航天、商业都有应用，并且已经深入人们的生活，打开手机中的Cortana或者Siri，这就是AI的产物。
分析让大量的数据有了价值，机器开始懂得用户想要什么，可以预测未来的天气和球赛的比分，这种人工智能与场景的结合，要实现的就是改变生活方式和解放生产力。具体来说，很多过去只有人能做的事情，现在更多的情况下能够通过机器实现，典型的例子包括语音助手、无人驾驶汽车。更重要的是，当硬件性能逐渐提升、计算资源越来越强大时，成本却越来越低廉。tlMRhVoF
4、两者的未来发展方向
聚焦新零售
在最近的大数据和人工智能的应用热潮中，几乎没有哪个领域像零售业这样可以让企业受益。无论是沃尔玛还是当地的母婴店，各地的企业似乎都在利用这些技术来降低管理费用，同时扩大业务范围。例如，客服人员可能会被人工智能助理彻底取代，但更重要的是，零售商可以通过人工智能跟踪他们的库存，而消费者的兴趣很快就会发生革命性的变化。随着越来越多的零售商将大数据和人工智能应用到他们的商业模式中，预计这个行业现在可以利用人力和机器的力量来获得更多的利润。
聊天机器人应用越来越广泛
Facebook，Skype和Slack等公司都在其服务中添加了聊天机器人，他们对消费者来说非常有趣，包括法律帮助热线，技术创新让聊天机器人越来越智能。这意味着它们可以为人们解析法规，通过有效的诊断来指导患者。
如果大数据继续以目前的高速度增长，那么预计在日前使用的社交媒体平台上将会有应用更广泛的聊天机器人。这可能比人们想像得还要快，这些由 人工智能技术 驱动的机器人可能会更加有效地与人们聊天，人们甚至可能无法判断是否正在与另一个人交谈。
人工智能和云计算的结合
随着越来越多的企业采用人工智能解决方案以应对其业务困境，其中许多公司将寻求加强其IT基础设施，并将业务转向云端。随着大数据应用者的规模越来越大，人工智能越来越成为一种主流，随之而来的数据需求将给企业的本地服务器带来更大的负担，这意味着他们需要在别处满足他们的数据需求。
云计算非常适合帮助满足和管理这些不断增长的需求，因为内部部署的服务器和数据管理对于企业来说变得过于混乱并且成本高昂。
更加智能的市场营销
市场营销是利用大数据的力量革命化的关键领域之一，通过梳理大量的数据，企业能够比以往任何时候都更准确地针对特定的消费者，将广告和交易直接发送到潜在消费者的邮箱或家门口。
随着越来越多的公司试图利用自动算法来分类数据以找到潜在的客户，人工智能领域将受益于行业投资的增加。而实时定位可以为正确使用的公司带来20%以上的销售机会，这意味着采用人工智能可以获得十分丰厚的利润。
暗数tlMRhVoF据的新纪元
随着大数据的增长，利用暗数据获得商业成功的机会也将随之增加。所谓的暗数据就是企业正常商业活动期间搜集，处理，存储的数据。但这些数据通常无法用于诸如分析，商业关系或者是直接变现获利等目的。对于并不熟悉人工智能和数据管理领域的许多人来说，这种数据不断被证明是有用的。暗数据可能难以让人理解，但随着越来越多的企业投资人工智能，这些迷惑可能就会消散，并导致人们对正在进行的数据革命的热情更高。
学习的难度比较高，要求你有创新的思维能力，高数中的微积分、数列等等必须得非常好，软件编程(基础的应用最广泛的语言：C/C++)必须好，微电子(数字电路、低频高频模拟电路、最主要的是嵌入式的编程能力)得学得好，还要有一定的机械设计能力(空间思维能力也重要）
当今人工智能立足于深度（多层）神经网络，进行深度机器学习，可以根据大量的训练数据来提高模型优化能力。人工智能是基于大数据的支持和采集，运用于人工设定的特定性能和运算方式来实现。
因此，人工智能离不开大数据，人工智能需要依赖大数据平台和技术来帮助完成深度学习进化。
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