做人工智能有哪些职业要求(2023年最新解答)

导读：本篇文章新媒号来给大家介绍有关做人工智能有哪些职业要求的相关内容，希望对大家有所帮助，一起来看看吧。

我想转行做人工智能，有什么要求吗？

人工智能对于一般同学而言，其入门门槛相对较高，你虽然只是学会开发语言的使用，但如果你真的想从事人工智能方向，仅凭这一点还是远远不够的。

从事人工智能领域，首先你的数学理论知识要非常的扎实，这样你才能够看懂人工智能所使用到的算法底层原理，因为这其中涉及到大量的数学定理和公式。

其次，你需要熟练掌握机器学习相关算法底层原理的实现，人工智能本质是使用机器学习算法，使用数据进行模型训练，最后将训练出的模型应用到相关领域中。第三点，你要有一定英语基础，因为可能你需要看大量的人工智能相关的算法文献。第四点，你也需要有很强的科研能力，因为你从事人工智能领域，至少要有自己的质量很高的学术论文。所以如果你对于机器学习相关算法都不了解的话，那么你在面试人工智能的岗位时，一般会很难通过。

学习人工智能有什么要求吗？

首先你需要数学基础：高等数学，线性代数，概率论数理统计和随机过程，离散数学，数值分析；

其次需要算法的积累：人工神经网络，支持向量机，遗传算法等等算法；

当然还有各个领域需要的算法，比如你要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM；

算法很多需要时间的积累。

然后，需要掌握至少一门编程语言，毕竟算法的实现还是要编程的；如果深入到硬件，一些电类基础课必不可少；

2人工智能专业的就业方向

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。应用领域包括机器翻译、语言和图像理解、自动程序设计、专家系统等。

对于本科并没有专门、深入的AI、ML专业，因为毕竟这些方向属于高层次的知识，需要一定的基础。但由于现在AI热还有工业界对于这方面人才的强烈需求，所以已经有些大学专门开设了数据科学专业，更甚者是数据科学学院。所以如果有意向从事AI相关的工作，在本科专业上可以尝试以下选择：

1、如果是暂时没有太大倾向，既有可能做科学研究，也有可能做工程开发，可以选计算机方向，例如“计算机科学”（Computer Science），软件工程（Software Engineering），目前情况来看，最对口从事AI方向的的确是CS，AI具体的里面的子领域如Machine Learning，Computer Vision， Natural Language Processing，Data Mining等，在CS的高年级和研究生阶段都有对应的课程和研究方向。AI工作既需要非常扎实和广泛的数学基础同时也要求很高的实做能力，而CS正好在这两方面都有着重培养。

2、如果是潜心做学术，搞理论研究，那么专业推荐选择“应用数学”。目前的机器学习机器学习本质上是微分方程、概率论、矩阵分析等等数学领域的一个应用场景。而近年来发展蓬勃的深度学习，正是机器学习的一个非常接近人工智能的分支。

不排除现在的自动化、通信、机械等专业在一定程度上都会往智能靠拢，无论是什么专业都可以在课外学习相关的知识，尤其是在这个优质学习资源随手可得，终身学习的时代，但在整体课程的安排上，这个专业还是会不同于其他的专业，而且这有个优点是在读研复试的时候会有些加分，缺点在于：如果不读研，那么就业平均情况是弱于其他专业的，毕竟这个专业在社会认可度较低，而且本科知识较浅，基本上对于职业化帮助不大。

做人工智能有哪些职业要求(2023年最新解答) 第1张

ai工程师需要哪些技能

AI工程师需要的技能：

技能一：监督学习中需要彻底掌握三个最基础的模型，包括线性回归（Linear Regression）、对数几率回归（Logistic Regression）和决策树（Decision Trees）。

技能二：了解这些模型的数学含义，能够理解这些模型的假设和解法。写实际的代码或者伪代码来描述这些模型的算法，真正达到对这些算法的掌握。“K 均值算法”有必要认真学习，做到真正的、彻底的理解。

技能三：理解假设检验容易被 AI 工程师遗忘的内容。要熟悉假设检验的基本设定和背后的假设，清楚这些假设在什么情况下可以使用，如果假设被违背了的话，又需要做哪些工作去弥补。

技能四：具备最基本的编程能力，对数据结构和基础算法有一定的掌握。对于搭建一个人工智能系统（比如搜索系统、人脸识别系统、图像检索系统、推荐系统等）有最基本的认识。

机器学习算法能够真正应用到现实的产品中去，必须要依靠一个完整的系统链路，这里面有数据链路的设计、整体系统的架构、甚至前后端的衔接等多方面的知识。

扩展资料：

AI工程师会做：设计，着手对信息的分析；擅长一些特定开发领域，例如网络，操作系统，数据库或应用程序；帮助维护组织的计算机网络和系统；在软件系统的设计，安装，测试和维护中起到关键作用。

成为一种专门的程序员，可以与Web开发人员和软件工程师合作，来把Java或其他编程语言集成到业务应用程序，软件和网站中；研究软件应用程序领域，准备软件要求和规格说明文件；为了能做到这些。

人工智能这个行业有哪些职业门槛?

按照人工智能的发展，的确是一个极具发展前景的行业，大数据、云技术、人工智能……等新一代技术浪潮催生了新的企业模式和用人需求，而人工智能则与人类智慧在促进商业发展中如何互相影响。

说明人类开始受到人工智能的影响，行业也是，受益于人工智能的高速发展，行业开始往智能化方向发展，而且相关岗位需求呈现爆发式增长，但是，人才的供给和培养却尚未有过精细化探讨。

说到底这些探讨无非就是职业门槛的设置，由于人工智能领域的人才普遍欠缺，那么企业应该如何设置这些门槛，才能是人才快速发展起来?

由于人工智能技术门槛高，具备学术知识以及实操经验的“技术大牛”是企业争抢的目标。基于该类人才可复制性、可替代性差，企业在追逐人才时通常处于被动状态，甚至出现高薪难求的状况，这是人工智能人才，即职业门槛高的原因，这项AI技术实在是太高了，一般人而言，只能从事一些门槛较低的工种。其中，算法工程师增速最为迅猛：算法是大数据向人工智能转化的基础，当前人力资源市场对算法工程师的需求主要集中在数据挖掘、自然语言处理、机器学习、计算机视觉等。从智联大数据来看，算法工程师的需求增速连续3个季度均超过人工智能平均增速。

即使技术门槛高，人工智能就职要求普遍严格，但是我们应该看到的是，各大高校正在积极铺设人工智能人才的输出之路。与此同时，人工智能存量人才主要来自于企业自身培养，而互联网、电信相关的行业成为人工智能人才转化的重要来源。所以说，从学校、企业这两个人工智能发展的主题出发，人工智能人才将会涌现出更多，来带动人工智能的发展，而后人就可以建立在前人的经验基础之上，在人工智能技术上取得有所突破，形成一个良性的竞争和人才成长环境，只有在这两种相辅相成的竞争环境中，人才才会出现更多，那么人工智能这个行业的门槛就会有所降低，可以说，人才量的问题可以决定这个门槛的高低。