人工智能有哪些职业?如何制作人工智能程序?

首先你需要的基础知识基本了解python基本语言，任意一种深度学习框架，熟练的Linux知识，数据处理基本知识，简单的深度学习知识与百度知识。首先选定一个合适的模型，比如我搞nlp就不会去用cnn，我能用bert就不用seq2seq。然后找到相应GitHub代码下载下来，将其中的数据集替换成自己的，然后训练，然后成功。

1.AI架构师
AI架构师是未来最热门的工作之一。随着所有行业的企业都在推动先进的人工智能系统，熟练的AI架构师需要试验关键任务解决方案，并制定可行、可靠且经济高效的AI计划。
信息管理、用户体验、分析、安全性和基础架构等关键业务垂直领域都需要强大的AI架构来生成有形的业务解决方案。因此，合格的人工智能架构师将受到高度追捧，并且预期年薪很容易超过10万美元。
2.机器学习工程师
受到采用AI和ML的企业的高度追捧，机器学习工程师的平均年薪为114,856美元，其中优秀的工程师年薪高达20万美元。
每个智能企业都需要软件工程师来开发代码，并匹配一个数据科学家来收集、分析并从数据滚动的海洋中获取需要的内容。重要的是这两者协同工作以产生最佳的AI应用程序，但实际上，这两个角色很难相互理解。机器学习工程师需要成为这两个看起来疏远的两部分中间的桥梁。
3.数据科学家
数据是新的货币，数据科学家是其新的财务主管。这些人员收集、分析并理解极其庞大和复杂的数据集，从而为企业制定战略规划提供可操作的见解。
数据科学家的需求非常大，今天绝对每个企业都需要一位数据科学家。难怪数据科学家的平均年薪为120,931美元，而高级管理人员的收入远不止于此。如果您希望从程序员或软件开发人员的角色升级，那么，成为数据科学家是下一个重要的步骤。
4.商业智能(BI)开发人员
开发强大的人工智能应用程序在很大程度上取决于分析复杂数据和绘制图片，以显示业务发展方向。如果广告系列产生积极的结果或需要工作，商业智能就会显示出来。成为一名优秀的BI分析师需要非常敏锐的技术和分析技能，以及在建模、设计和维护复杂的基于云的数据平台方面的优势。
5.AI伦理学家
在现代数字领域中发现相关性的另一项非常重要的工作是AI伦理学家。人工智能渗透日常生活的规模之大，以及收集和交换的敏感信息之多，迫切需要划定一些伦理界限。AI伦理学家将是高薪人士，具有高级学位和成功记录的研究科学家和人工智能专业人员有望成为AI世界道德规范的守护者。

1、道路工程专业：以道路、桥梁并重为原则，以公路、城市道路、机场及常用桥梁的主体工程结构物为主要研究对象，结合交通流特性及工程管理特点。

学习掌握工程结构物的设计理论、设计方法、施工工艺及评价方法和管理的基本知识，面向道路与铁道工程、桥梁与隧道工程及交通规划与管理等学科培养专业技术人才。

2、桥梁工程专业：以常用桥梁、特大桥、特殊桥型与隧道的主体工程结构物为主要研究对象，将工程结构物的设计理论、设计方法、施工工艺与工程管理等方面的知识构成为本专业的知识主线，面向桥梁与隧道工程、结构工程及结构力学学科培养专业技术人才。

3、轮机工程专业：该专业的教学计划是按照国际和国家海船船员的任职标准制定的，学生毕业时需要具备以下的知识和技能：

能独立担任机舱值班工作，保证机电设备自动化系统在良好状态下安全地运行；能正确运用测试仪器对于运行工况和经济性进行量测、计算、试验和调整，并能处理故障和进行维修工作；

掌握船舶构造及其性能、船舶驾驶营运经济、人员安全、海上救生、国内外有关法律、法规、规范以及防止海上污染等基本知识。

4、电子信息工程专业：做电子工程师，设计开发一些电子、通信设备；做软件工程师，设计开发与硬件相关的各种软件；做项目主管，策划一些大的系统；可以继续进修成为教师或从事科研工作；

可以从事电子信息设备的应用与维修工作；也可以从事相关的商业职位，未来的发展重点是电子信息产品制造业、软件产业和集成电路等产业；新兴通信业务如数据通信、多媒体、互联网、电话信息服务等业务也将迅速扩展；值得关注的还有文化科技产业等。

5、人工智能专业：现在处于人才不足，且在一段时间内仍将留有部分缺口，所以就业前景十分乐观，在大数据时代，人工智能相关技术得到了越来越多的关注，市场对于人工智能产品的呼声也越来越高。

加之现在中国正处于产业转型升级新阶段，工业机器人和人工智能都会是未来的科技热点和就业热点，因此不少科技公司都陆续开始在人工智能领域实施战略布局，由于人工智能人才相对比较短缺，所以人才的争夺也比较激烈。

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

人工智能是现在大环境下需求最大的行业。未来的时代不是IT的时代了是大数据的时代，未来的科技发展的核心也是大数据人工智能。国家在这方面的人才缺口特别大，供不应求。

人工智能具体的职位：
1、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。
2、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。
3、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。
4、 AI硬件专家
AI 领域内另外一种日益增长的蓝领工作是负责创建 AI 硬件(如 GPU 芯片)的工业操作工作。大科技公司目前已经采取了措施，来建立自己的专业芯片。
当然除了这些职位还有很多如人工智能训练师等可以选择的就业方向。

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人工智能（AI）取代阁下工作好像是明日发生就要发生的事。曾任职微软（Microsoft）和Google 的李开复说很多职位将被取代，牛津大学说10 年后近半美国职位将处于高度自动化（即人类无得捞）；尽管不少人学者认为AI 消灭工作但同时创造新工种。不如简单点：看看有那些工作会因为人工智能发展而吃香。

研究构构Tech Pro 引述求职网站Indeed 数据，列出6 大待遇优渥的AI 工种，包括：机器学习（Machine Learning）工程师、数据科学家、研究科学家、科研专家、商业智能（BI）开发员、电脑视觉工程师，以上职位平均年薪逾136,000 美元）。心动吧？很明显，以上只是反映美国数据（惟香港情况应相差不远），求职者亦需要先经学术训练才能胜任AI 工作。

人工智能类工种需要的技能当然包括编程，C / C++、Java、Python 等编程语言背景是基本，因这跟机器学习有关，有自然语言处理（NLP）技术等经验更佳。还有不要忘记：数学。AI 正正涵盖高等数学及资讯科技知识，如：线性代数、矩阵、凸优化（Convex Optimization）、概率论。未掌握以上基础，逻辑能力和分析能力便无从建立，遑论以AI 研发为职业。

除了科学技术，要做成功的「AI 从业员」，最好也学习商业知识，如把机器学习模型结果转化为企业或消费者可用的系统；多参加交流会议、阅读近期科学出版物，对吸收新知识应付日益复杂的环境也很重要。

Gartner 早前发表报告预计，人工智能将消灭180 万职位，但到2020 年又会在新兴领域创造230 万个工作岗位；Capgemini 调查又指，83% 受访公司表示因打算或正采用AI 技术而需开新职位。因此，机会总是有的，但如何令它属于你，便要懂得如何装备自己。

就业方向主要有：科研机构(机器人研究所等)、软硬件开发人员、高校讲师等。在国内的话就业前景是比较好的，国内产业升级，IT行业的转型工业和机器人和智能机器人以及可穿戴设备的研发将来都是强烈的热点。

人工智能专业就业方向

1什么是人工智能专业

人工智能，即AI（ArTIficial Intelligence），是一门包含计算机、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等综合学科。人工智能是从计算机应用系统角度出发，研究如何制造出人造的智能机器或智能系统，来模拟人类智能活动的能力，以及延生人类智能科学。

AI需要非常广泛的知识面和训练，学AI的学生要做好思想准备的是，你们不仅需要CS的雄厚的基础知识，还需要了解一些认知心理学、语言学、哲学和工程学的知识才能在未来的发展更顺利。除此之外，还需要掌握一些技能和工具，例如统计学、神经科学、控制、优化和运筹学。所以AI的申请者不是以单纯地成为IT人为目的的，而是要拥有丰富的知识量和技能的，未来多是冲着做researcher而去的。

2就业方向

科学研究

工程开发

计算机方向

软件工程

应用数学

电气自动化

通信

机械制造

3就业前景

对于人工智能岗位需求公司规模分布中，大公司招人多，规模在2000人以上的大公司人工智能人才需求占比28%，500人以上的公司占比高达42%，且整体呈现出公司越大薪酬越高的现象。

人工智能目前是一个快速增长的领域，人才需求量大，相比于其他技术岗位，竞争度偏低，薪资相对较高，因此，现在是进入人工智能领域的大好时机。研究还表明，掌握三种以上技能的人才对企业的吸引力更大，且趋势越来越明显，因此，IT技术人员在掌握一门技术的同时，需要适当掌握更多的技能

1、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、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。

4、智能机器人研发工程师。研发方向主要从事机器人控制系统开发，高精度器件的设计研发等。工业机器人系统集成方向主要做工作站设计，电气设计，器件选型，机器人调试，编程，维护等。

5、AI硬件专家。AI 领域内另外一种日益增长的蓝领工作是负责创建 AI 硬件(如 GPU 芯片)的工业操作工作。大科技公司目前已经采取了措施，来建立自己的专业芯片。

人工智能行业的就业方向主要分为搜索、图像处理、计算机视觉、模式识别和图像处理等，搜索方向如谷歌、微软等，包括智能搜索、语音搜索、图片搜素、视频搜索等。图像处理如医学的图像处理，医疗设备、医疗器械都会涉及到图像处理和成像。

1、受众分析员

《今日美国》（USA Today ）新闻网的The Journal News 开设受众分析员( Audience Analyst )岗位。工作职责具体包括两方面：挖掘、记录和分析量化数据信息；提供信息分析和策划参考。

2、参与编辑

美国有线电视新闻网（CNN）开设参与编辑（Engagement Editor）岗位。职责是确定能引发受众共鸣的新闻故事、发现最佳传播策略并向多个媒体平台推送。

3、应用技术创新引领员

《今日美国》（USA Today）开设应用技术创新引领员（Creative Lead of Applied Technologies）岗位。主要从事虚拟现实项目的设计工作，和编辑团队合作开发一个受众浸入式新闻体验项目。

4、社交媒体和社区编辑

社交媒体和社区编辑（Social Media and Community Editor）岗位，其需要24小时不间断把新文章、图片和视频发布到流行的社交媒体上，满足社交平台上的受众需求。

5、社会发现总监

社会发现总监（Director of Social Discovery）岗位，其职责是率领团队评估这些受众上传的素材，发现现场目击者，挑选最好的用户生产内容并将其发展为热点新闻故事，在突发事件发生时及时采编新闻并进行评论。

6、移动项目经理

《华尔街日报》（The Wall Street Journal）开设移动项目经理（Mobile Project Manager）岗位，职责在于协调并改进程序应用开发人员和编辑团队的日常合作。

人工智能就业方向前景很好，现在正在产业升级，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。

AI研究院（Research Lab）

公司研发部门（R&D）

公司产品部

全球范围各大厂人工智能方向薪资及高薪揽才计划
从各大互联网公司先后创建人工智能研究院，以及以下这些高薪揽才计划便可略窥一二。

1.阿里星计划

年薪平均估计60w左右，上不封顶，本科生-博士生都有机会入，CTO直接面试，每年招10人，半年base美国office的机会

2.百度少帅计划

IDL部门（机器学习、深度学习），年薪100w+，每年9人，30岁以下，工作地北京、深圳，一年后硅谷或常青藤名校访问至少半年，三年后带领20-30人团队

3.滴滴新锐计划

滴滴研究院，面向全球高校博士、硕士、优秀本科生的精英人才计划，研究方向包含机器学习、计算机视觉、机器人、自动控制、汽车工程、人工智能、数据挖掘、最优化理论、分布式计算、图形图像、语音识别、语音合成、自然语言处理等

4.腾讯技术大咖

要求，全球TOP100 CS相关硕士博士毕业，人工智能相关，待遇：上不封顶offer，深圳市还有“孔雀计划”160w的奖励
人工智能的相关职业主要是基于算法为基础发展起来的岗位。从领域分布来看，自动驾驶、智能机器人、语音识别是目前人工智能的主战场，这方面的职位从业人群相对稀缺；智能客服ADAS、语义识别也极为火热，且近两年企业增速呈上升趋势;一二线互联网公司急需研发、AI类型的科学家、研发总监、核心工程师等。

具体相对稀缺的职位有：

深度学习工程师：年薪在40-150万区间

计算机视觉工程师：年薪在50-160万区间

语音识别工程师：年薪在45-150万区间

机器学习工程师：年薪在40-150万区间

NLP工程师：年薪在45-150万区间

深度学习框架研发工程师：年薪在40-150万区间

图像识别工程师：年薪在40-140万区间

人工智能领域的其他相关职业有：自然语言处理、AI开源平台开发、产品经理、数据分析、产品开发等相关职位，年薪也在30万-80万不等。

除此之外，与人工智能紧密相关的车联网、物联网、区块链等领域的职位，也是人工智能领域从业者可以横向选择的职业方向。

关于AI在的就业方向主要有，科研机构(机器人研究所等)，软硬件开发人员，高校讲师等，在国内的话就业前景是比较好的，国内产业升级，IT行业的转型工业和机器人和智能机器人以及可穿戴设备的研发将来都是强烈的热点。

通过人工智能专业的学习，未来可以从事人工智能的众多领域，岗位有高级前端工程师，软件开发工程师，工业机器人应用工程师，硬件开发工程师等。

人工智能可以说是一门高尖端学科，属于社会科学和自然科学的交叉，涉及了数学、心理学、神经生理学、信息论、计算机科学、哲学和认知科学、不定性论以及控制论。研究范畴包括自然语言处理、机器学习、神经网络、模式识别、智能搜索等。就业方向为：

科学研究

工程开发

计算机方向

软件工程

应用数学

电气自动化

通信

机械制造

人工智能就业岗位相对广泛，比如WEB前端开发、WEB全栈开发、Python爬虫工程、大数据开发、人工智能开发等。

算法、大数据、机械学习这些方向都是人工智能的重要组成方向，人工智能的就业都可以在这些方面考虑。此外，在物联网方向，随着我们5G标准的兴起，相信是会有不少的新岗位出现的。

有算法工程师、机器学习工程师、大数据算法工程师等。目前人工智能可以应用于各行各业，金融、教育、物流、交通、零售业、农业、家居、制造业等。

基础型：
1.数据库
2.高效率的搜索引擎。
提高型：
如果想做一个能够有一定学习能力的还要有一个知识系统，就是将数据库中的未知知识，在第一次提出问题并且输入正确答案后自动整理收纳到数据库中，在下一次提问时能够做出正确答案。如果想要再深入的就要涉及到模式识别了，就是知识的模糊判断，简单说就是把“一”识别成”1″。

数码时代以来，人工智能的硬件条件已经成熟了。
目前困扰人工智能研究的主要问题是，功能程序碎片化不能满足模仿人类智能的需求。一个程序对应一个功能，这与人类智能的一体和谐、各功能相互相应天衣无缝的特征相差很远。实现操作系统与应用程序一体化，例如手机不必安装任何应用程序驱动程序，只原创输入或下载相关知识含义，即可实现所需功能。顶多做试运行及调试即可。操作系统会自己去了解认识自己拥有什么。即我有什么样的身体。功能及表达方式将随机主喜好，及想象力，而自主增加，实现功能及成长的无限diy，实现这样一体化以后，你的梦想就将很快实现。
其中的难点是，操作系统智能化。
而智能化的难点是，既要保证输入/输出数据流的绝对镜像，又要满足感知/驱动这两种完全不同的含义断取规则需要。
预计1-2年，这些难题都将被理论上解决。再经过1年时间，你的梦想就将实现。人类那时将进入真正的智能时代。
最先应用这一原理的领域可能是，导弹目标识别系统，搜索引擎，手机。