人工智能专业就业做什么?

小编今天整理了一些人工智能专业就业做什么?相关内容，希望能够帮到大家。

本文目录一览：

• 1、人工智能专业就业做什么?
• 2、2023人工智能专业就业方向及前景 毕业能做什么
• 3、人工智能毕业之后可以干什么?

人工智能专业就业做什么?

可以留校当老师，公司研发岗位，人工智能实验室等。
具体岗位有：数据挖掘工程师、下位机算法工程师、售前技术支持(商业智能方向)、行业研究员(股市)、科技公司的电气工程师、C/C++算法开发工程师等等。

人工智能专业毕业后的就业方向人工智能虽然属于一门高精尖学科，但它的研究对象是以计算机为主，融合社会科学和自然科学的内容。
它的研究方向主要分为两类：一类是以算法为主、另一类则偏向机械自动化方向。目前国内高校本科并没有设置人工智能专业，在研究生阶段才开设相应的研究方向。本科只要选择与之相关的计算机类、电子信息类、自动化类、应用数学类即可。
研究人工智能方向，需要具备良好的数学功底、编程能力、英语水平。本科阶段选择这几类专业，与之学科相关度较高，研究生阶段转型更加容易。目前研究生阶段开设人工智能方向的高校主要以C9院校和中科院研究所为代表。
国外高校中，麻省理工、卡内基梅隆大学、斯坦福大学、加州大学伯克利分校四所高校，在美国计算机科学专业并列第一，也是人工智能研究方面做得最好的四所高校。
最近几年，人工智能研究方向的毕业生，毕业后都进入大型互联网公司工作。BAT、华为、网易、美国的微软、谷歌、facebook、亚马逊等公司也非常青睐人工智能方向的毕业生。
人工智能的就业前景目前人工智能已经为人类创造出了非常可观的经济效益，人工智能可以代替人类做大量人类不想做、不能做的工作，而且机器犯错误的概率比人低，并且能够持续工作，大大的提升工作效率。节约了大量的成本，未来的人工智能可能还会代替人类工作，代替人类做家务，帮助人类学习，甚至可以照顾老人和小孩，实时监护人类的健康，生病了直接给人来治疗，延长人类的寿命，让人类的生活变得越来越美好。

2023人工智能专业就业方向及前景 毕业能做什么

人工智能专业毕业后的就业方向有：机器视觉、微电子技术、集成电路、通讯、机械设备制造、人脸识别和视网膜识别软件开发、掌纹识别、智能搜索、自动程序设计、机器语言、语言和图像理解、遗传编程。人工智能专业其在未来的就业前景上还是非常不错的。
2023人工智能专业就业方向
2023人工智能专业毕业后的就业方向有：机器视觉、微电子技术、集成电路、通讯、机械设备制造、人脸识别和视网膜识别软件开发、掌纹识别、智能搜索、自动程序设计、机器语言、语言和图像理解、遗传编程。
具体来说，2023人工智能专业毕业生可以从事科研机构研发员、机器人研究人员、软件开发人员、高校课程讲师、智能IT转型师等具体行业。综述，人工智能是一门涵盖多学科的理工专业，在国家大力倡导产业链、供应链升级的关键时期，人工智能专业可谓是香饽饽，各大科研企业对此类专业人才供不应求。
1、人工智能专业可以考虑算法工程师。进行人工智能相关前沿算法的研究，包括机器学习、知识应用、智能决策等技术的应用。以机器学习的过程为例，涉及到数据收集、数据整理、算法设计、算法训练、算法验证、算法应用等步骤，所以算法是机器学习开发的重点。
2、人工智能专业可以考虑程序开发工程师。一方面程序开发工程师需要完成算法实现，另一方面程序开发工程师需要完成项目的落地，需要完成各个功能模块的整合。
3、人工智能专业可以考虑人工智能运维工程师。大数据与AI产品相关运营、运维产品研发；相关组件的运维工具系统的开发与建设；提供大数据与AI云产品客户支持。
2023人工智能专业就业前景怎么样
人工智能专业其在未来的就业前景上还是非常不错的；毕竟当前作为大数据时代，人工智能的相关技术已经得到了很多人的关注，因此市场对于人工智能等方面的产品已经成为非常热切的对象。
对应接受过人工智能专业高等教育的人才还是比较稀少的，因此岗位的空缺度还是非常大的，毕竟其作为培养周期上还是非常长的专业，多数都是以研究生作为主要的培养方向，因此在未来的就业选择和发展上，人工智能专业还是非常受青睐的。
可以说，这一两年是人工智能专业开始朝专门化发展的前两年，这是一个属于人工智能的时代。世界许多国家都在加紧人工智能方面的研究，可以说是未来的世界，谁掌握了人工智能，谁就掌握了未来。

人工智能毕业之后可以干什么?

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人工智能在毕业之后可以做的职位总结分析了5大职业。

1、算法工程师，算法工程师是一个比较高端的职位，

专业要求：计算机、电子、通信、数学等相关专业；

学历要求：本科及其以上的学历，大多数是硕士学历及其以上； 初心网

语言要求：英语要求是熟练，基本上能阅读国外专业书刊；

必须掌握计算机相关知识，熟练使用仿真工具MATLAB等，必须会一门编程语言。

算法工程师的主要研究方向是视频算法工程师、图像处理算法工程师、音频算法工程师 通信基带算法工程师 信号算法工程师。

2、数据挖掘师，数据挖掘工程师是数据师（Datician['detɪʃən]）的一种。一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中知识的工程技术专业人员。这些知识可用使企业决策智能化，自动化，从而使企业提高工作效率，减少错误决策的可能性，以在激烈的竞争中处于不败之地。

3、图像识别工程师，图像识别，是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象的技术，是应用深度学习算法的一种实践应用。   现阶段图像识别技术一般分为人脸识别与商品识别，人脸识别主要运用在安全检查、身份核验与移动支付中；商品识别主要运用在商品流通过程中，特别是无人货架、智能零售柜等无人零售领域  。

图像的传统识别流程分为四个步骤：图像采集→图像预处理→特征提取→图像识别。图像识别软件国外代表的有康耐视等，国内代表的有图智能、海深科技等。另外在地理学中指将遥感图像进行分类的技术。

4、自然语言处理工程师，自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。因此，这一领域的研究将涉及自然语言，即人们日常使用的语言，所以它与语言学的研究有着密切的联系，但又有重要的区别。自然语言处理并不是一般地研究自然语言，而在于研制能有效地实现自然语言通信的计算机系统，特别是其中的软件系统。因而它是计算机科学的一部分。

自然语言处理（NLP）是计算机科学，人工智能，语言学关注计算机和人类（自然）语言之间的相互作用的领域。

5、语言识别工程师，语音识别是一门交叉学科。近二十年来，语音识别技术取得显著进步，开始从实验室走向市场。人们预计，未来10年内，语音识别技术将进入工业、家电、通信、汽车电子、医疗、家庭服务、消费电子产品等各个领域。 语音识别听写机在一些领域的应用被美国新闻界评为1997年计算机发展十件大事之一。很多专家都认为语音识别技术是2000年至2010年间信息技术领域十大重要的科技发展技术之一。 语音识别技术所涉及的领域包括：信号处理、模式识别、概率论和信息论、发声机理和听觉机理、人工智能等等。

人工智能基础学习与面试秘籍

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