神经网络硕士就业前景,计算神经科学就业前景

算法工程师 就业前景

一、算法工程师简介（通常是月薪15k以上，年薪18万以上，只是一个概数，具体薪资可以到招聘网站如拉钩，猎聘网上看看）算法工程师目前是一个高端也是相对紧缺的职位；算法工程师包括音/视频算法工程师（通常统称为语音/视频/图形开发工程师）、图像处理算法工程师、计算机视觉算法工程师、通信基带算法工程师、信号算法工程师、射频/通信算法工程师、自然语言算法工程师、数据挖掘算法工程师、搜索算法工程师、控制算法工程师（云台算法工程师，飞控算法工程师，机器人控制算法）、导航算法工程师（@之介感谢补充）、其他【其他一切需要复杂算法的行业】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；语言要求：英语要求是熟练，基本上能阅读国外专业书刊，做这一行经常要读论文；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。

算法工程师的技能树（不同方向差异较大，此处仅供参考）1 机器学习2 大数据处理：熟悉至少一个分布式计算框架Hadoop/Spark/Storm/ map-reduce/MPI3 数据挖掘4 扎实的数学功底5 至少熟悉C/C++或者Java，熟悉至少一门编程语言例如java/python/R加分项：具有较为丰富的项目实践经验（不是水论文的哪种）二、算法工程师大致分类与技术要求（一）图像算法/计算机视觉工程师类包括图像算法工程师，图像处理工程师，音/视频处理算法工程师，计算机视觉工程师要求l 专业：计算机、数学、统计学相关专业；l 技术领域：机器学习，模式识别l 技术要求：（1） 精通DirectX HLSL和OpenGL GLSL等shader语言，熟悉常见图像处理算法GPU实现及优化；（2） 语言：精通C/C++；（3） 工具：Matlab数学软件，CUDA运算平台，VTK图像图形开源软件【医学领域：ITK，医学图像处理软件包】（4） 熟悉OpenCV/OpenGL/Caffe等常用开源库；（5） 有人脸识别，行人检测，视频分析，三维建模，动态跟踪，车识别，目标检测跟踪识别经历的人优先考虑；（6） 熟悉基于GPU的算法设计与优化和并行优化经验者优先；（7） 【音/视频领域】熟悉H.264等视频编解码标准和FFMPEG，熟悉rtmp等流媒体传输协议，熟悉视频和音频解码算法，研究各种多媒体文件格式，GPU加速；应用领域：（1） 互联网：如美颜app（2） 医学领域：如临床医学图像（3） 汽车领域（4） 人工智能相关术语：（1） OCR：OCR （Optical Character Recognition，光学字符识别）是指电子设备（例如扫描仪或数码相机）检查纸上打印的字符，通过检测暗、亮的模式确定其形状，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程（2） Matlab：商业数学软件；（3） CUDA： (Compute Unified Device Architecture)，是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台（由ISA和GPU构成）。

CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题（4） OpenCL: OpenCL是一个为异构平台编写程序的框架，此异构平台可由CPU，GPU或其他类型的处理器组成。

（5） OpenCV：开源计算机视觉库；OpenGL：开源图形库；Caffe：是一个清晰，可读性高，快速的深度学习框架。

（6） CNN：（深度学习）卷积神经网络（Convolutional Neural Network）CNN主要用来识别位移、缩放及其他形式扭曲不变性的二维图形。

（7） 开源库：指的是计算机行业中对所有人开发的代码库，所有人均可以使用并改进代码算法。

（二）机器学习工程师包括机器学习工程师要求l 专业：计算机、数学、统计学相关专业；l 技术领域：人工智能，机器学习l 技术要求：（1） 熟悉Hadoop/Hive以及Map-Reduce计算模式，熟悉Spark、Shark等尤佳；（2） 大数据挖掘；（3） 高性能、高并发的机器学习、数据挖掘方法及架构的研发；应用领域：（1）人工智能，比如各类仿真、拟人应用，如机器人（2）医疗用于各类拟合预测（3）金融高频交易（4）互联网数据挖掘、关联推荐（5）无人汽车，无人机相关术语：（1） Map-Reduce：MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。

概念"Map（映射）"和"Reduce（归约）"，是它们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编程语言里借来的特性。

（三）自然语言处理工程师包括自然语言处理工程师要求l 专业：计算机相关专业；l 技术领域：文本数据库l 技术要求：（1） 熟悉中文分词标注、文本分类、语言模型、实体识别、知识图谱抽取和推理、问答系统设计、深度问答等NLP 相关算法；（2） 应用NLP、机器学习等技术解决海量UGC的文本相关性；（3） 分词、词性分析、实体识别、新词发现、语义关联等NLP基础性研究与开发；（4） 人工智能，分布式处理Hadoop；（5） 数据结构和算法；应用领域：口语输入、书面语输入、语言分析和理解、语言生成、口语输出技术、话语分析与对话、文献自动处理、多语问题的计算机处理、多模态的计算机处理、信息传输与信息存储 、自然语言处理中的数学方法、语言资源、自然语言处理系统的评测。

相关术语：（2） NLP：人工智能的自然语言处理，NLP (Natural Language Processing) 是人工智能（AI）的一个子领域。

NLP涉及领域很多，最令我感兴趣的是“中文自动分词”（Chinese word segmentation）：结婚的和尚未结婚的【计算机中却有可能理解为结婚的“和尚“】（四）射频/通信/信号算法工程师类包括3G/4G无线通信算法工程师， 通信基带算法工程师，DSP开发工程师（数字信号处理），射频通信工程师，信号算法工程师要求l 专业：计算机、通信相关专业；l 技术领域：2G、3G、4G，BlueTooth（蓝牙），WLAN，无线移动通信, 网络通信基带信号处理l 技术要求：（1） 了解2G，3G，4G，BlueTooth，WLAN等无线通信相关知识，熟悉现有的通信系统和标准协议，熟悉常用的无线测试设备；（2） 信号处理技术，通信算法；（3） 熟悉同步、均衡、信道译码等算法的基本原理；（4） 【射频部分】熟悉射频前端芯片，扎实的射频微波理论和测试经验，熟练使用射频电路仿真工具（如ADS或MW或Ansoft）；熟练使用cadence、altium designer PCB电路设计软件；（5） 有扎实的数学基础，如复变函数、随机过程、数值计算、矩阵论、离散数学应用领域：通信VR【用于快速传输视频图像，例如乐客灵境VR公司招募的通信工程师（数据编码、流数据）】物联网，车联网导航，军事，卫星，雷达相关术语：（1） 基带信号：指的是没有经过调制（进行频谱搬移和变换）的原始电信号。

（2） 基带通信（又称基带传输）：指传输基带信号。进行基带传输的系统称为基带传输系统。

传输介质的整个信道被一个基带信号占用.基带传输不需要调制解调器，设备化费小，具有速率高和误码率低等优点,.适合短距离的数据传输，传输距离在100米内，在音频市话、计算机网络通信中被广泛采用。

如从计算机到监视器、打印机等外设的信号就是基带传输的。大多数的局域网使用基带传输，如以太网、令牌环网。

（3） 射频：射频（RF）是Radio Frequency的缩写，表示可以辐射到空间的电磁频率（电磁波），频率范围从300KHz～300GHz之间（因为其较高的频率使其具有远距离传输能力）。

射频简称RF射频就是射频电流，它是一种高频交流变化电磁波的简称。每秒变化小于1000次的交流电称为低频电流，大于10000次的称为高频电流，而射频就是这样一种高频电流。

高频(大于10K)；射频（300K-300G）是高频的较高频段；微波频段（300M-300G）又是射频的较高频段。

【有线电视就是用射频传输方式】（4） DSP：数字信号处理，也指数字信号处理芯片（五）数据挖掘算法工程师类包括推荐算法工程师，数据挖掘算法工程师要求l 专业：计算机、通信、应用数学、金融数学、模式识别、人工智能；l 技术领域：机器学习，数据挖掘l 技术要求：（1） 熟悉常用机器学习和数据挖掘算法，包括但不限于决策树、Kmeans、SVM、线性回归、逻辑回归以及神经网络等算法；（2） 熟练使用SQL、Matlab、Python等工具优先；（3） 对Hadoop、Spark、Storm等大规模数据存储与运算平台有实践经验【均为分布式计算框架】（4） 数学基础要好，如高数，统计学，数据结构l 加分项：数据挖掘建模大赛；应用领域（1） 个性化推荐（2） 广告投放（3） 大数据分析相关术语Map-Reduce：MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。

概念"Map（映射）"和"Reduce（归约）"，是它们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编程语言里借来的特性。

（六）搜索算法工程师要求l 技术领域：自然语言l 技术要求：（1） 数据结构，海量数据处理、高性能计算、大规模分布式系统开发（2） hadoop、lucene（3） 精通Lucene/Solr/Elastic Search等技术，并有二次开发经验（4） 精通Lucene/Solr/Elastic Search等技术，并有二次开发经验；（5） 精通倒排索引、全文检索、分词、排序等相关技术；（6） 熟悉Java，熟悉Spring、MyBatis、Netty等主流框架；（7） 优秀的数据库设计和优化能力，精通MySQL数据库应用 ；（8） 了解推荐引擎和数据挖掘和机器学习的理论知识，有大型搜索应用的开发经验者优先。

（七）控制算法工程师类包括了云台控制算法，飞控控制算法，机器人控制算法要求l 专业：计算机，电子信息工程，航天航空，自动化l 技术要求：（1） 精通自动控制原理（如PID）、现代控制理论，精通组合导航原理，姿态融合算法，电机驱动，电机驱动（2） 卡尔曼滤波，熟悉状态空间分析法对控制系统进行数学模型建模、分析调试；l 加分项：有电子设计大赛，机器人比赛，robocon等比赛经验，有硬件设计的基础；应用领域（1）医疗/工业机械设备（2）工业机器人（3）机器人（4）无人机飞控、云台控制等（八）导航算法工程师要求l 专业：计算机，电子信息工程，航天航空，自动化l 技术要求（以公司职位JD为例）公司一（1）精通惯性导航、激光导航、雷达导航等工作原理；（2）精通组合导航算法设计、精通卡尔曼滤波算法、精通路径规划算法；（3）具备导航方案设计和实现的工程经验；（4）熟悉C/C++语言、熟悉至少一种嵌入式系统开发、熟悉Matlab工具；公司二（1）熟悉基于视觉信息的SLAM、定位、导航算法，有1年以上相关的科研或项目经历；（2）熟悉惯性导航算法，熟悉IMU与视觉信息的融合;应用领域无人机、机器人等。

谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创

人工智能这个专业怎么样，以后就业方向？

人工智能这个专业非常不错好文案。最热门就业方向主要是在IT行业、金融行业。其他的就业方向包括：设备制造（从重型设备到智能家居设备）、通信等等。 但是，这个专业的就业近些年也会存在一个问题。

为什么说这个专业不错 各行各业的发展趋势就是自动化、智能化 。

这些年随着算力的大幅提升，使得过去数十年积累的一些人工智能 理论能够落地实现、并达到成熟商用的程度 ，从而带动了这一次的人工智能浪潮。

这里面最典型的、当前技术能支撑落地的理论是1943年提出的神经网络模型，产出的最典型的产品是图像识别。

而 人工智能专业就是因应这个趋势产生的 ，其最现实的目的是：充分利用现有的理论和技术加速 覆盖 各个行业的自动化、智能化程度，同时积极 探索 研究进行进一步的 突破 。

就业方向的说明 说白了自动化、智能化本来就是IT的份内事，所以自然而然人工智能这个专业最适合的就是IT行业。目前主要集中在研发图像识别、语音及语义识别、内容（含商品）推荐等相关产品。

而对于金融行业，它本质上是一个非常复杂的非线性系统--比如股市，能够影响到它的因素非常非常多，所以这个行业内一直有一个量化的梦想--即通过数学模型实现最大化规避风险、同时最大化获利，并且这一切还要由计算机来自动完成。

所以也对人工智能有强烈的需求。 至于设备制造、通信等领域，都是期望通过人工智能技术提升其自动化、智能化水平。

这个容易理解，比如和普通人关系最近的智能家居设备 就业存在的问题 这部分属于泼冷水。前文已经提到， 这一次 人工智能的浪潮是因为算力够了，所以去实现N多年前的理论。

而这一次成熟的技术实际上很少，主要是：图像识别、语音及语义识别，后者实际上并不算很成熟（语音识别只能识别普通话、语义识别其实不算很成熟），另外还有一些推荐相关的数据分析&挖掘技术，等等。

而这些成熟的技术迅速被无论是独角兽也好、还是头部公司也好，给做成了通用平台或产品--如：商汤的人脸识别产品。

那么对于后来者实际上机会不多了，这也是李开复童鞋在2018年说18个月后会有大量的AI公司倒闭的原因--并且这一次他说的很准。

改变这种情况只能有两种方式：1)理论再次突破；2)改造、调优成熟技术；3)应用技术到特定的领域或场景。比如，基于图像识别的垃圾分类自动识别。

2)和3)的机会、空白点还是很多；而1)也需要顶尖人才完成。 所以即便存在这些问题，仍然要说这是个好专业。 总结 一句话总结下吧：好专业，就业广阔但也不要拔高到宇宙第一的程度。

欢迎关注下我、欢迎评论！

中国人工智能学会教育工作委员会主任王万森亲历了我国智能科学与技术本科专业创建、发展的全部过程，在他眼里，智能科学与技术专业和人工智能专业没有本质区别，只是名字不同。

同时王万森表示：“人工智能不是一个孤立专业，而是一个专业类。

”例如，沿大数据智能这一学科领域衍生出了“数据科学与大数据技术”专业；沿智能自主系统学科领域衍生出来了“机器人工程”专业……“，随着新一代人工智能的快速发展及其应用的不断深入，很有可能还会不断衍生新的专业，这样就形成了一个以智能科学与技术专业/人工智能专业为核心，外加衍生层诸专业的新生专业类，即人工智能类专业。

” 现阶段在没有人工智能一级学科的情况下，人工智能方向的招生还是放在控制科学与工程（自动化）、或者计算机科学与技术下面。

智能科学与技术专业是智能科学系在2003年提出成立的，智能科学系的前身是北京大学信息科学中心，由北京大学数学系、计算机系、电子学系等10个系（所）于1985年成立，主要从事机器感知、智能机器人、智能信息处理和机器学习等交叉学科的研究和教学。

截至2019年，我国高校开设智能科学与技术专业155个；人工智能专业38个；数据科学与大数据技术专业：509个；机器人工程专业：194个。

而至今人工智能专业开设院校已经超过了200个，大部分高校也是在智能科学与技术专业基础上演变而来，甚至如王万森所言的直接改名而来。所以，我就建基于智能科学与技术专业来对人工智能专业进行详解。

相关专业课程 现代控制理论、系统工程、数字信号处理、数字图像处理、信息感知、通信原理、微机原理与接口技术、控制原理、信息网络、智能科学技术导论、脑与认知科学、数理逻辑学、人工智能基础、智能信息处理、运筹学、计算机控制系统、智能控制理论与技术、神经网络基础、模式识别、智能控制、移动智能、智能信息处理、人机交互、计算机仿真、最优化理论与计算、人因系统、最优控制、数据挖掘、自然语言处理与理解、机器翻译、机器学习、智能 游戏 等相关专业课程。

学习要求 考生想报考这个专业，对于数学、计算机学科的了解一定要非常优秀才能学好本专业，另外最好物理和英语科目也比较优秀为好。

研究生专业 电路与系统、测试计量技术及仪器、计算机应用技术、计算机软件与理论、地球探测与信息技术、交通信息工程、信号与信息处理、生物医学工程、模式识别与智能系统、控制理论与控制工程、检测技术与自动化装置、系统工程、导航、制导与控制。

就业领域 毕业生可在高校、科研单位和中外企业的研究中心直接从事智能信息处理和计算机科学等相关领域的研究工作；在外企、IT公司及其他大型公司从事智能应用系统及计算机工程的研发；在政府机构、教育机构、信息中心、数据中心及企业的技术部门和行政管理部门从事计算机、信息处理、教学(教师)、技术管理、系统维护(网管员)和应用部署(软件系统使用和维护)等工作；也可以报考智能科学技术相关的研究生专业。

该专业适合升学考研。

本专业较好的大学 清华大学、北京大学、上海交通大学、南京大学、复旦大学、哈尔滨工业大学、中国科学技术大学、华中 科技 大学、东南大学、北京航空航天大学、西安交通大学、浙江大学、中山大学、四川大学、吉林大学、同济大学、武汉大学、山东大学、电子 科技 大学、南开大学、西安电子 科技 大学、北京邮电大学、华南理工大学、湖南大学、中南大学、厦门大学、重庆大学、天津大学、大连理工大学、北京师范大学、西北工业大学、南京航空航天大学等 我是YiRon，专注高考升学规划领域，欢迎关注，我将为大家带来更多的有关高考升学有关的专业、志愿、高校资讯。

这是一个非常好的问题，作为一名教育工作者，我来回答一下。

首先，当前人工智能专业是一个比较热门的专业，随着人工智能领域的快速发展，人工智能专业人才的需求量也相对比较大，所以当前选择人工智能专业会有比较广阔的就业前景。

在工业互联网和产业结构升级的联合推动下，未来人工智能领域会汇集大量的行业资源和 社会 资源，人工智能相关岗位的岗位附加值也会比较高，这一点在近几年研究生的就业上，就有比较明显的体现。

随着当前大型互联网（ 科技 ）公司开始纷纷布局人工智能领域，未来人工智能专业人才的需求量依然有较大的上升空间。

长期以来，人工智能专业人才的培养都是以研究生教育为主，当前一部分高校陆续在本科阶段开设了人工智能专业，而且未来会有更多的高校会在本科设立人工智能专业。

在人工智能技术逐渐开始落地应用之后，人工智能领域不仅需要具有创新能力的高端人才，同样需要大量具有行业应用能力的技能型人才，而且技能型人才的需求量往往会更大。

从这个角度来看，未来本科生甚至是专科生学习人工智能专业，也都会有较好的就业前景。

人工智能是非常典型的交叉学科，涉及到哲学、数学、计算机、控制学、经济学、神经学和语言学等多个学科，所以不仅知识量比较大，学习难度也相对比较高，因此选择人工智能专业一定要做好充分地思想准备。

最后，虽然当前本科阶段就可以选择人工智能专业，但是如果想获得更好的发展，当前应该考虑读一下人工智能方向的研究生。

如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！ 值得注意的是，目前上至国家教育部，下至地方各大高校对人工智能专业都在跑步入场。

这很大程度上是看到了人工智能行业的未来巨大前景，所以在这个时候选择 人工智能专业，或者大数据科学专业，物联网专业，可谓正逢其时， 再晚几年恐怕高考填志愿的时候分数还得缩水一般的学校都很难进去。

具体我在跟知乎合作的盐选专栏中有专门分析： 当然，最先还是 推荐大家仔细去了解一下人工智能、数据分析的相关理论 ，否则不明确究竟有没有兴趣是很尴尬的， 这边推荐看一下以下的免费资料： 今年又新增了100多所学校开设人工智能专业。

而且人工智能专业未来的就业前景是非常广阔的，学生的可选择性也非常广。 因此，高考填志愿完选择人工智能专业是没完全有问题的。

但是目前在高考填志愿的时候，其实大家也要注意，这样一个坑：选择人工智能专业的话，我们一定要仔细判断一下这个学校够不够格去开办这个人工智能专业。

因为很多的大学里面一方面是由于师资力量严重缺乏，导致只是开设这个专业的名号，而没有实质的师资队伍。

目前客观的说适合少数几个顶尖的院校，比方说清华大学，北京大学，复旦大学和上海交通大学，以及像哈尔滨工业大学，中国 科技 大学，西安交通大学等等师资都是非常强的。

其他很多的学校尤其是地方新建本科院校，一般开设这个专业的目的只是为了在高校招生的时候比较方便而已，只是多了一个噱头。

很多的师资都是通篇东拼西凑而形成的，并没有设立一套比较专制化的人工智能专业的教学队伍。 当然我们前面讲到的就是大学专业里面的一个坑也是正常的。

因为作为一个新兴的专业，面临的不确定性也是非常大。 但是总的来说人工智能行业是非常有潜力的，大家只要选择到一所办学实力还不错的学校。未来的发展前景还是非常不错的。

最后给大家附上人工智能专业的教学计划。 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。 因此，这个专业很不错的，现在属于国家重点扶持发展的领域，未来的就业前景十分广阔。

也是国内这2年很多一流高校新开设的专业。 学校选择：双一流高校（211985院校）。除此以外，都不要看了。

另外，因专业较新，各高校的建设水平肯定有差异，自己要注意甄别（通过各种渠道方式查院校师资背景）。 大家的答案都大同小异，人工智能专业介绍得挺详细的。我来说点儿不一样的东西。

我认为人工智能将会引领人类 社会 进行第三次工业革命。

第一次工业革命，蒸汽机时代解放了人们的双手，极大的提升了 社会 的生产力； 第二次工业革命，以电为主的相关技术迅猛发展，使人们沟通和交流更加紧密，缩短了人与人之间的距离，进一步的提升了 社会 生产力。

推动着人类科学迅猛发展。 我认为第三次工业革命，将是以人工智能技术为代表，解放人类大脑，让人工智能与各行各业相结合，从中 探索 人类大脑未曾触及的事，释放无限可能。

所以人工智能的重要性，无与伦比。 计算机博士在读，分享知识、欢迎关注。 【名字高大上 非常不好找工作】就是稍早几年前的码农。专业倒是好专业，非常好的专业。但也要具体问题具体分析。

其实，人工智能很好找工作，国家战略需求好专业，常青藤名校等好大学比如MIT留学回来的，弄个总工、高工什么的，或者成立自己的高 科技 公司。

如果考生当地小城市不知名的职业学院和技校里头的人工智能专业，还是算了吧。找工作不如计算机专业师范类，毕业后到中小学教计算机，听名字很前卫，找工作太超前，不在北上广深杭一类城市，等同于毕业即失业。

人工智能是非常有潜力的热门专业，可以做各种识别等，还有数据分析，你可以看下百战程序员的课程 人工智能在工业互联网和产业结构升级的联合推动下，未来人工智能领域会汇集大量的行业资源和 社会 资源，人工智能相关岗位的岗位附加值也会比较高，这一点在近几年研究生的就业上，就有比较明显的体现。

随着当前大型互联网（ 科技 ）公司开始纷纷布局人工智能领域，未来人工智能专业人才的需求量依然有较大的上升空间。

在人工智能技术逐渐开始落地应用之后，人工智能领域不仅需要具有创新能力的高端人才，同样需要大量具有行业应用能力的技能型人才，而且技能型人才的需求量往往会更大。

从这个角度来看，未来本科生甚至是专科生学习人工智能专业，也都会有较好的就业前景。 如果想了解人工智能的话，推荐去尚学堂听一下他们的课程，业内资深讲师的讲解。

人工智能领域的本科开设专业学校较少，大多 社会 型人才都是通过报班培训或者自学，所以市场需求远远没有得到满足，自学的话前期还好，但是涉及到人工智能和爬虫领域就困难了，很难学。

如果想系统学习，推荐咨询某公教育U就业，希望对你有所帮助。

人工智能行业将来的就业好吗？

1、人工智能行业作为“新型基础设施”的一部分与5G、云计算、大数据、工业互联网等新技术深度融合，形成新一代信息基础设施的核心能力，为数字经济发展提供底层支撑，将来就业前景很好。

2、人工智能应用的范围很广，包括：计算机科学，金融贸易，医药，诊断，重工业，运输，远程通讯，在线和电话服务，法律，科学发现，玩具和游戏，音乐等诸多方面。

学习人工智能有哪些就业方向？

人工智能技术关系到人工智能产品是否可以顺利应用到我们的生活场景中。在人工智能领域，它普遍包含了机器学习、知识图谱、自然语言处理、人机交互、计算机视觉、生物特征识别、AR/VR七个关键技术。

一、机器学习机器学习(MachineLearning)是一门涉及统计学、系统辨识、逼近理论、神经网络、优化理论、计算机科学、脑科学等诸多领域的交叉学科，研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能，是人工智能技术的核心。

基于数据的机器学习是现代智能技术中的重要方法之一，研究从观测数据(样本)出发寻找规律，利用这些规律对未来数据或无法观测的数据进行预测。根据学习模式、学习方法以及算法的不同，机器学习存在不同的分类方法。

根据学习模式将机器学习分类为监督学习、无监督学习和强化学习等。根据学习方法可以将机器学习分为传统机器学习和深度学习。

二、知识图谱知识图谱本质上是结构化的语义知识库，是一种由节点和边组成的图数据结构，以符号形式描述物理世界中的概念及其相互关系，其基本组成单位是“实体—关系—实体”三元组，以及实体及其相关“属性—值”对。

不同实体之间通过关系相互联结，构成网状的知识结构。在知识图谱中，每个节点表示现实世界的“实体”，每条边为实体与实体之间的“关系”。

通俗地讲，知识图谱就是把所有不同种类的信息连接在一起而得到的一个关系网络，提供了从“关系”的角度去分析问题的能力。

知识图谱可用于反欺诈、不一致性验证、组团欺诈等公共安全保障领域，需要用到异常分析、静态分析、动态分析等数据挖掘方法。

特别地，知识图谱在搜索引擎、可视化展示和精准营销方面有很大的优势，已成为业界的热门工具。但是，知识图谱的发展还有很大的挑战，如数据的噪声问题，即数据本身有错误或者数据存在冗余。

随着知识图谱应用的不断深入，还有一系列关键技术需要突破。

三、自然语言处理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，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，涉及的领域较多，主要包括机器翻译、机器阅读理解和问答系统等。

机器翻译机器翻译技术是指利用计算机技术实现从一种自然语言到另外一种自然语言的翻译过程。基于统计的机器翻译方法突破了之前基于规则和实例翻译方法的局限性，翻译性能取得巨大提升。

基于深度神经网络的机器翻译在日常口语等一些场景的成功应用已经显现出了巨大的潜力。

随着上下文的语境表征和知识逻辑推理能力的发展，自然语言知识图谱不断扩充，机器翻译将会在多轮对话翻译及篇章翻译等领域取得更大进展。

语义理解语义理解技术是指利用计算机技术实现对文本篇章的理解，并且回答与篇章相关问题的过程。语义理解更注重于对上下文的理解以及对答案精准程度的把控。

随着MCTest数据集的发布，语义理解受到更多关注，取得了快速发展，相关数据集和对应的神经网络模型层出不穷。

语义理解技术将在智能客服、产品自动问答等相关领域发挥重要作用，进一步提高问答与对话系统的精度。问答系统问答系统分为开放领域的对话系统和特定领域的问答系统。

问答系统技术是指让计算机像人类一样用自然语言与人交流的技术。人们可以向问答系统提交用自然语言表达的问题，系统会返回关联性较高的答案。

尽管问答系统目前已经有了不少应用产品出现，但大多是在实际信息服务系统和智能手机助手等领域中的应用，在问答系统鲁棒性方面仍然存在着问题和挑战。

自然语言处理面临四大挑战：一是在词法、句法、语义、语用和语音等不同层面存在不确定性;二是新的词汇、术语、语义和语法导致未知语言现象的不可预测性;三是数据资源的不充分使其难以覆盖复杂的语言现象;四是语义知识的模糊性和错综复杂的关联性难以用简单的数学模型描述，语义计算需要参数庞大的非线性计算四、人机交互人机交互主要研究人和计算机之间的信息交换，主要包括人到计算机和计算机到人的两部分信息交换，是人工智能领域的重要的外围技术。

人机交互是与认知心理学、人机工程学、多媒体技术、虚拟现实技术等密切相关的综合学科。

传统的人与计算机之间的信息交换主要依靠交互设备进行，主要包括键盘、鼠标、操纵杆、数据服装、眼动跟踪器、位置跟踪器、数据手套、压力笔等输入设备，以及打印机、绘图仪、显示器、头盔式显示器、音箱等输出设备。

人机交互技术除了传统的基本交互和图形交互外，还包括语音交互、情感交互、体感交互及脑机交互等技术。

五、计算机视觉计算机视觉是使用计算机模仿人类视觉系统的科学，让计算机拥有类似人类提取、处理、理解和分析图像以及图像序列的能力。

自动驾驶、机器人、智能医疗等领域均需要通过计算机视觉技术从视觉信号中提取并处理信息。近来随着深度学习的发展，预处理、特征提取与算法处理渐渐融合，形成端到端的人工智能算法技术。

根据解决的问题，计算机视觉可分为计算成像学、图像理解、三维视觉、动态视觉和视频编解码五大类。目前，计算机视觉技术发展迅速，已具备初步的产业规模。

未来计算机视觉技术的发展主要面临以下挑战：一是如何在不同的应用领域和其他技术更好的结合，计算机视觉在解决某些问题时可以广泛利用大数据，已经逐渐成熟并且可以超过人类，而在某些问题上却无法达到很高的精度;二是如何降低计算机视觉算法的开发时间和人力成本，目前计算机视觉算法需要大量的数据与人工标注，需要较长的研发周期以达到应用领域所要求的精度与耗时;三是如何加快新型算法的设计开发，随着新的成像硬件与人工智能芯片的出现，针对不同芯片与数据采集设备的计算机视觉算法的设计与开发也是挑战之一。

六、生物特征识别生物特征识别技术是指通过个体生理特征或行为特征对个体身份进行识别认证的技术。从应用流程看，生物特征识别通常分为注册和识别两个阶段。

注册阶段通过传感器对人体的生物表征信息进行采集，如利用图像传感器对指纹和人脸等光学信息、麦克风对说话声等声学信息进行采集，利用数据预处理以及特征提取技术对采集的数据进行处理，得到相应的特征进行存储。

识别过程采用与注册过程一致的信息采集方式对待识别人进行信息采集、数据预处理和特征提取，然后将提取的特征与存储的特征进行比对分析，完成识别。

从应用任务看，生物特征识别一般分为辨认与确认两种任务，辨认是指从存储库中确定待识别人身份的过程，是一对多的问题;确认是指将待识别人信息与存储库中特定单人信息进行比对，确定身份的过程，是一对一的问题。

生物特征识别技术涉及的内容十分广泛，包括指纹、掌纹、人脸、虹膜、指静脉、声纹、步态等多种生物特征，其识别过程涉及到图像处理、计算机视觉、语音识别、机器学习等多项技术。

目前生物特征识别作为重要的智能化身份认证技术，在金融、公共安全、教育、交通等领域得到广泛的应用。七、VR/AR虚拟现实(VR)/增强现实(AR)是以计算机为核心的新型视听技术。

结合相关科学技术，在一定范围内生成与真实环境在视觉、听觉、触感等方面高度近似的数字化环境。

用户借助必要的装备与数字化环境中的对象进行交互，相互影响，获得近似真实环境的感受和体验，通过显示设备、跟踪定位设备、触力觉交互设备、数据获取设备、专用芯片等实现。

虚拟现实/增强现实从技术特征角度，按照不同处理阶段，可以分为获取与建模技术、分析与利用技术、交换与分发技术、展示与交互技术以及技术标准与评价体系五个方面。

获取与建模技术研究如何把物理世界或者人类的创意进行数字化和模型化，难点是三维物理世界的数字化和模型化技术;分析与利用技术重点研究对数字内容进行分析、理解、搜索和知识化方法，其难点是在于内容的语义表示和分析;交换与分发技术主要强调各种网络环境下大规模的数字化内容流通、转换、集成和面向不同终端用户的个性化服务等，其核心是开放的内容交换和版权管理技术;展示与交换技术重点研究符合人类习惯数字内容的各种显示技术及交互方法，以期提高人对复杂信息的认知能力，其难点在于建立自然和谐的人机交互环境;标准与评价体系重点研究虚拟现实/增强现实基础资源、内容编目、信源编码等的规范标准以及相应的评估技术。

目前虚拟现实/增强现实面临的挑战主要体现在智能获取、普适设备、自由交互和感知融合四个方面。在硬件平台与装置、核心芯片与器件、软件平台与工具、相关标准与规范等方面存在一系列科学技术问题。

总体来说虚拟现实/增强现实呈现虚拟现实系统智能化、虚实环境对象无缝融合、自然交互全方位与舒适化的发展趋势。

现在学习人工智能前景怎么样？

前景很好，中国正在产业升级，工业机器人和人工智能方面都会是强烈的热点，而且正好是在3~5年以后的时间。

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。

人工智能的就业前景？

第一.真正的人工智能岗位，如算法工程师，研究员等学历以研究生为主， 本科除非特别优秀，所以现实情况是一般人工智能专业的学生都考研深造了。第二. 同学你学的应该就业方向是python相关的开发工程师。

翻看了大部分培训机构中名字带人工智能的培训课程，大部分是噱头，学习涉及到学人工智能的内容很少，要么就是浅尝则止。

专业的人工智能培训或者人工智能大学课程都会涉及到三部分：数学，深度学习算法（经典神经网络结构）和框架（tensorflow，caffe，pytorch等），开发语言三大部分。

你选择的课程应该是培训机构的为了招生向热点靠拢，名称诱人，但是就业方向是广撒网，从同学你参加培训的机构课程内容看就业就是python开发，去做人工智能的工作只能说是其中一个选择，应该概率很小，培训机构这么设置课程名称和内容是为了招生容易，就业容易，但是可能和你内心的期望，做人工智能工作应该相差很远。

第三.人工智能的培训内容太泛，因为没有详细的介绍，应该不够精。个人建议还是要想做人工智能，学习上还是要多付出努力，还有就是培训机构很难养一名真正具有人工智能的经验的讲师。

多年前偶然认识一位在一家行业里最早做人工智能培训的机构的运营管理人员，他们只做线下人工智能周末提升培训，他们机构没有专职讲师，只找兼职讲师上课，找来的兼职人工智能讲师都是名校毕业的硕士或者博士，在名企工作，虽然工作年限不长，但是年薪都在60w以上，这些老师来兼职上课是因为这个机构背后的大老板是技术牛人，在顶级互联网企业做技术高管，这些人有些是他带的，因为有人情因素在里面。

其实你自己也可以算算，人工智能开发培训机构，一个学生学费20000，给学校返点30%，再加上出差，到学校请方方面面吃饭，逢年过节维护关系送礼等，一个学生平均下来大约收到手是12000，培训学习周期要5个月，一年一个教室也就开两个班，有多少个教室（这些教室可能还有其他培训项目的培训）再乘以2，一个班40人，也就是年收入大概100万，如果养两个讲师，每个讲师年薪50w，一年100w就出去了，还要养销售团队，就业团队，还有教室，水电等支出，基本上不赚钱，所以讲师在人工智能方面的水平（其他方面的技术无法考量）只能是呵呵了。

所以综上，先进入到it行业再说，然后不断深造，想办法找到专业的人工智能工作，以达到自己的人生目标。

人工智能软件就业前景怎么样？

前景很好，中国正在产业升级，工业机器人和人工智能方面都会是强烈的热点，而且正好是在3~5年以后的时间。

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。

现在看来人工智能的前景怎么样啊？

就业前景还是不错的，近两年，人工智能方面一直都是热点。

人工智能专业作为近几年兴起的工科专业之一，虽然发展时间不久，但是绝对极具竞争力，无论是对以后就业还是科研研究，人工智能专业所能从事的行业都是有广泛代表性的。

不过这个专业难度大，要求有创新的思维能力，高数必须学得非常好，需要掌握软件编程、微电子等，要有一定的机械设计能力、空间思维能力。只有深入钻研，才能成为领域的佼佼者。

学习人工智能专业怎么样？以后就业前景好吗？

高考报考人工智能专业，大学毕业后的就业前景应该是非常不错的。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，现在已被国家列入发展规划，国家提出了人工智能三步走的发展战略，现工智能已经有了国家战略的背景支持。因此，在今后的发展当中，肯定是会越来越火热。

根据领英发布的全球人工智能人才分布显示，中国目前的人工智能人才缺口超过五万人。人才是极度的供不应求。从科研院所到商业巨头和企业，各行各业都在开发引进人工智能，导致人工智能领域的缺口非常大。

而且它作为以计算机技术为基础的高端技术，工资是绝对不会低的，不仅不会低，是非常高的。

请点击输入图片描述高考报考人工智能，大学毕业后的就业方向，可以分为一般的人工智能工程师、人工智能专家、人工智能数据分析师、数据分析科学家、人工智能科学家等。

因为目前在高端的人工智能领域方面，本专业的顶级人才非常缺乏，未来很长一段时间内，这个缺口仍然非常大。

总体来说，人工智能专业的就业方向非常广阔，首先是一般的人工智能工程师、年薪20万左右；请点击输入图片描述其次是人工智能专家，年薪在35万左右，但是需要有两年以上的工作经验；再次是人工智能数据分析师，年薪大概有60万左右，需要3到5年的工作经验。

再来就是数据分析科学家，年薪80万左右。最高级的就是人工智能科学家，年薪百万的大牛，需要8到10年的经验积累。