人工智能有哪些职业?女生学人工智能好吗?

可以

人工智能专业适合女生学，在认真了解各专业的基本概念和主要方向之后，如果发自内心的对计算机、人工智能在从事的事业感兴趣，那就可以尝试选择计算机专业。如果还不确定自己的兴趣，那就再去更深入地了解这些专业。在此基础上，数理思维强的同学加分，有编程经验的同学加分，但这些都是锦上添花，最重要的是发自内心的兴趣。计算机各行业都活跃着女生的身影，例如清华大学计算机系毕业生连续三次获得国际顶级会议SIGMOD的十年最佳论文奖，都是女生（清华女生再获ACM SIGMOD十年最佳论文奖（代发） (转载)）等。因此，计算机行业就靠真本事，背景性别都不是事儿，而且不需要体力劳动，其实非常适合女生。

人工智能背后其实都是算法设计，许多世纪初科幻作品对人工智能的负面猜想越来越成为现实，譬如人脸识别和指纹识别问题，又比如智能设备陷入固定程式。

不由想起几个科幻故事，《天生我才》愈加讽刺，本是天生我才必有用吧？

可是女主角星冉，一个普通不能再普通的女孩子，却总是因为互联网人工智能时代的迎来，而过去遵循的钢琴弹奏再无何用——于是智能的冲击下，手工作坊一样的钢琴教学小店被关闭，曾经成千上万次汗水凝练下的弹奏再也得不到人们的欣赏，智能制造出的音乐抢了这样普罗大众的饭碗，总是陷于自我没用的自卑之中。

作者何夕也是个挺有意思的人，将自己设立为了作品中的男主人公“今夕何夕”，这样的追问总有古典色彩，也借他的口，便思索互联网时代和田园牧歌时代的状态：人类在互联网时代的博闻强识，是真的变聪明了，还只是因为资讯的发达，导致人们无所不知，然而这种所谓的“无所不知”可能都是拾人牙慧，真正善于思考的人又有几何？

写《天行健》的燕垒生也写过人工智能科幻作品《情尽桥》，其实也是来自于唐代诗人雍陶写的《题情尽桥》。

从来只有情难尽，何事名为情尽桥?

自此改名为折柳，任他离恨一条条!

用一个电子人和生物人的爱情，从喜剧到悲剧，“此情可待成追忆”，再次讲述爱情的感动。

倘若世界真的完全被AI控制，所有的事情都失去病毒一样的思考和感情的激情，爱情只是一段程序，没有情绪，那是否还是人类的世界？

当电子人爱上生物人，将感情的表露视为病毒的时候，那么追问人类社会的意义是什么呢？

人们追求稳定，倘若数据的增加是人工智能取得进步的关键，那么人工智能还需要趋于稳定（因为算法似乎很少犯错）。

可类似激情一样的感情，似乎是病毒，有变异破坏的可能性，但是也在孕育万种可能，带来的可能不仅仅是悲伤，未必也不是创造新时代的因素。

任他“情难尽”，也就随他别情伤怀、离恨条条，但是这种没有情绪的冰冷，我想不是大家所要的社会。

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。

女生选择人工智能行业其实是很合适的，也好就业。智能化是未来的重要趋势之一。随着互联网的发展，大数据、云计算和物联网等相关技术会陆续普及应用，在这个大背景下，智能化必然是发展趋势之一。

1人工智能专业适合女生学吗
女生选择人工智能行业其实是很合适的，也好就业。没有大众想象的那种“编程开发只偏向男性”，在IT行业技术是第一位，男女平等。
首先，市场对Python 开发者的需求呈爆发性增长趋势，Python+人工智能人才缺口高达80万，供不应求。不管是男生还是女生，在如此大的市场需求之下，就业还是比较容易的。
2人工智能专业就业前景
智能化是未来的重要趋势之一。随着互联网的发展，大数据、云计算和物联网等相关技术会陆续普及应用，在这个大背景下，智能化必然是发展趋势之一。人工智能相关技术将首先在互联网行业开始应用，然后陆续普及到其他行业。所以，从大的发展前景来看，人工智能相关领域的发展前景还是非常广阔的。

人工智能需要写代码，常常和算法、数学公式打交道，是个很不错的选择，无论是男是女。
首先有科学调查显示，女生在考试中的成绩比男生还高，所以男女之间的差异并没有我们想象的那么大。
有信心，并且能够学好，那选择人工智能当然非常好。前提是：你能够对此专业的开发难度、工作内容、怎么实现需求最好有一个大概的了解，亲身经历、体验一下是最好的。只是道听途说，大都是一些并不现实和靠谱的东西，这样便会有一种问题：你看到的是高薪、高福利，多是好的一面，而没有重视这个岗位中的不好的一面。你能够看到后者，并且有所准备，能够接受不好的一面，比如高强度的脑力劳动、上线项目完成前的赶工和突击等等。这些更为重要。
如果这些都考虑到了，那么你再次选择，便是“有恃无恐”了。
人工智能是一个门槛较高的专业，大都是研究生教育，对学历要求也颇高，收入也是非常可观的。

。女生选择人工智能行业其实是很合适的，也好就业。没有大众想象的那种“编程开发只偏向男性”，在IT行业技术是第一位，男女平等。
人工智能前景很好，中国正在产业升级，工业机器人和人工智能方面都会是热点，而且正好是在3~5年以后的时间。但是，也有一个问题大家要注意：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）

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

女孩子也是可以学习人工智能，学习人工智能是没有门槛要求的，人工智能现在已经开始踏足与各个行业领域，对于人工智能不仅仅是互联网巨头要努力的方向，国家对于这一块也是非常的重视，并且投入了大量的资本。作为一名人工智能领域的工程师，是相当有前途的。

人工智能的应用十分广泛，目前比较热门的技术有自然语言生成、语音识别、机器学习平台、决策管理、生物识别技术等。下面一起看看详细介绍。
1、自然语言生成
利用计算机数据生成文本。目前应用于客户服务、报告生成以及总结商业智能洞察力。
2、语音识别
将人类语音转录和转换成对计算机应用软件来说有用的格式。
3、机器学习平台
不仅提供了设计和训练模型，并将模型部署到应用软件、流程及其他机器的计算能力，还提供了算法、应用编程接口（API）、开发工具包和训练工具包。
4、决策管理
引擎将规则和逻辑嵌入到人工智能系统，并用于初始的设置、训练和日常的维护和调优。
5、生物特征识别技术
能够支持人类与机器之间更自然的交互，包括但不限于图像和触摸识别、语音和身体语言。

更多人工智能技术的分析，推荐咨询CDA数据分析师的课程。CDA课程培养学员硬性的数据挖掘理论与Python数据挖掘算法技能的同时，还兼顾培养学员软性数据治理思维、商业策略优化思维、挖掘经营思维、算法思维、预测分析思维，全方位提升学员的数据洞察力。要求学生在使用算法解决微观根因分析、预测分析的问题上，根据业务场景来综合判断，洞察数据规律，使用正确的数据清洗与特征工程方法，综合使用统计分析方法、统计模型、运筹学、机器学习、文本挖掘算法，而非单一的机器学习算法。

个人觉得看你自己喜不喜欢吧，所学的课程也并没有什么女生不能干的事情。主要课程就是下面这些:

人工智能专业的必修基础课程方面一般包含大数据（人工智能）概论、Linux操作系统、Java语言编程、数据库原理与应用、数据结构、数学及统计类课程（高等数学、线性代数、概率论、数理统计）、大数据应用开发语言、Hadoop大数据技术、分布式数据库原理与应用、数据导入与预处理应用、数据挖掘技术与应用、大数据分析与内存计算等。选修的课程方面数据可视化技术、商务智能方法与应用、机器学习、人工智能技术与应用等。实践应用课程方面海量数据预处理实战、海量数据挖掘与可视化实战等。

人工智能专业可从事的岗位有：分析类，分析工程师、算法工程师；研发类，架构工程师、开发工程师、运维工程师；管理类，产品经理、运营经理。

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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明确一点，技能学习是不限制性别的，就像护士，医院也有男护士的存在。
人工智能并不限制任何人学习，众所周知由于人工智能是一门设计多领域知识的交叉学科，包括计算机知识、心理学、哲学、数学以及各种算法、神经学等等。所涉及的知识体系非常庞大，学习压力相对较大。目前来看大部分人工智能开发从业者的学历都是在研究生及以上的层次。所属的专业包括数学、计算机、物理等。而此类专业相对来说说女生相对较少，所以就造成一个假象，做人工智能开发工作很少有女生，甚至认为女生不适合学人工智能。
人工智能行业未来发展前景广阔，而对于女生来说，只要技术能力达到企业用人标准就不存在不好就业的问题。想要从事人工智能的女同学大可放心，人工智能技术还是依靠脑力劳动，本质上与体力无关，所以从岗位特性上来看，男生女生并没有明显的优势或劣势。反之因为目前人工智能从业者相对来说女生人数较少，招聘者更希望有更多的女生能够加入到人工智能行业中来。

人工智能专业适合女生学吗
人工智能专业适合女生学，在认真了解各专业的基本概念和主要方向之后，如果发自内心的对计算机、人工智能在从事的事业感兴趣，那就可以尝试选择计算机专业。如果还不确定自己的兴趣，那就再去更深入地了解这些专业。在此基础上，数理思维强的同学加分，有编程经验的同学加分，但这些都是锦上添花，最重要的是发自内心的兴趣。

计算机各行业都活跃着女生的身影，例如清华大学计算机系毕业生连续三次获得国际顶级会议SIGMOD的十年最佳论文奖，都是女生（清华女生再获ACM SIGMOD十年最佳论文奖（代发） (转载)）等。因此，计算机行业就靠真本事，背景性别都不是事儿，而且不需要体力劳动，其实非常适合女生。

2人工智能就业前景
如此多的大学一窝蜂的开设这个专业，那么人工智能专业的就业情况如何呢？首先分为两个层次的学校，第一类是像清华大学、中国科学技术大学、上海交通大学这样的学校，很多学习这个专业的人，都会选择出国留学深造，最后成为行业里的顶级科学家，一般最少都是年薪百万；第二类是本科毕业后就会直接参加工作的，最后一般都是大学毕业后直接工作，而小米、京东、美团这样的企业，每天都招聘大量的算法工程师，每个月的薪资也是超过了2万元。所以总体来说，这个工作的前景是十分广阔的。理科生选择这个专业真的很不错。

女孩学习人工智能并不会跟男孩儿有什么差别。需要注意的事情也都是一样的，就是不要轻信人工智能培训机构这个专业，一般的机构是搞不定的。

人工智能专业肯定也是适合女生去学习的呀。现在的人工智能专业，很多女孩子都喜欢这个专业，觉得非常有意思，所以很多女孩子都选择这个专业去学习。

女生也是可以学人工智能的，人工智能产业将呈快速增长态势，随着人工智能技术的逐渐成熟，科技、制造业等业界巨头布局的深入，应用场景不断扩展，只要感兴趣，都可以学习人工智能专业，就业和发展前景都是十分广阔的。

我们这个社会逐渐迎来了人工智能时代，所以人工智能这个专业深受广大学子的喜欢。不过人工智能这个专业是一个偏工科的专业，读这个专业的大多都是男的，女生就比较少，因此对于女生来说，这个专业的就业前景是很好的。相信很多人都知道选对专业比选学校的更加的重要。所以高考完了，要抽出一些时间思考一些到底应该选择怎样的专业。哪些专业就业前景比较好，哪些专业适合自己等等。我见过一些人因为专业选的不好，上了大学之后后悔不已，然后又去复读，再考大学。我们都知道未来是一个人工智能时代，所以需要很多人工智能专业这方面的人才，特别是女生。女生和男生的性格不一样，在很多时候，女生往往更加的细心，耐心，做事情更加的专注，因此在工作上，很多的老板都希望招到一个女生。而这个专业出来的大多是男生，女生在这个时候就显得非常可贵了。如果你是女生，此刻正在很迷茫不知道怎么选专业的话，可以考虑人工智能这个专业，我相信这个专业在未来一定会有十分好的就业前景。不过这个专业对分数的要求不低，如果想在好的学校读这个专业，那么在分数方面则有更高的要求。所以如果正在看这篇文章的你想要读这个专业的话，那么在学习这一方面我们得多用一点心，争取考一个好的分数，这样我们才有保证能读到我们喜欢的，这个专业，然后在人工智能时代做出一番属于自己的成就。

总之如果你是一个女生，想要读一个就业前景很好的专业，那么来读人工智能这个专业吧！它一定不会让你感到失望的。

这并没有男生女生之分，但是人工智能这个玩意儿说实话也是比较复杂的，你确实要有兴趣你才能坚持下去，如果你只是一时兴起，你坚持不下去，我还是不建议学的，毕竟之后的求职成本很高

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。女生选择人工智能专业虽然会辛苦一些，但是也完全可以选择，人工智能领域的很多岗位，女生也是完全可以从事的。

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。

女生独特的细心度,创新意识及关注细节的特质，对人工智能这行业很有帮助。而且因为人工智能行业女生少，HR们自然更欢迎女生加入到人工智能行业。
就未来发展趋势看，虽然人工智能研究人员的数量在不断增长，但增速远远赶不上市场的需求。要知道，当下人工智能已经从早期的小众技术向更广泛的领域进行了全面扩展。目前，人工智能已经在多个领域落地，且展现出多元形态：
比如，有的研究人员专门从事于神经网络领域的研究。他们需要通过分析大量数据来学习复杂的任务和算法，进而将相关技术应用于智能手机的数字助手、自动驾驶汽车等。
而伴随人工智能研究院专注研究领域的细分，未来会更加强调“术业有专攻”，对他们的要求会更高。这样一来，也就意味着行业对相关人才的需求不仅是数量，还有质量。
阿尔法狗与人类对弈时，用到了策略网络来选择下一步棋的走法。这象征着计算机技术已进入人工智能的新信息技术时代。技术变革必然带来新的机遇和挑战，《科学》杂志说2045年之前，当前工作50%会被人工智能替代，而在中国这个数据是77%，而且时间还会提前。
要想不被时代抛弃就要迅速加入到人工智能领域中来。