ai人才的紅利還沒有現(xiàn)在真正釋放出來。無論是基礎(chǔ)ai職位，還是人工智能行業(yè)的技術(shù)工作者，都會面臨相同的挑戰(zhàn)。
為了讓讀者對未來新的發(fā)展方向的理解，這些羅列了一些人工智能的職業(yè)課程：圖像分析、語音處理、機(jī)器學(xué)習(xí)。在未來人工智能職業(yè)發(fā)展中探討這一行業(yè)的新興技術(shù)、新的商業(yè)形態(tài)和行業(yè)現(xiàn)狀。
行業(yè)現(xiàn)狀一、人工智能與社會兩級分化現(xiàn)狀與此同時，由于ai供給量大幅增加，導(dǎo)致各個領(lǐng)域的需求量逐年減少。導(dǎo)致人工智能人才供給嚴(yán)重不足，出現(xiàn)社會兩極分化嚴(yán)重的情況。
數(shù)據(jù)看，在人工智能產(chǎn)業(yè)的缺口方面，圖像分析人才仍然高達(dá)8.7萬，語音識別人才則為4.6萬，而圖像分析技術(shù)、語音識別技術(shù)、機(jī)器學(xué)習(xí)人才，都遠(yuǎn)不止這些數(shù)字。
這種現(xiàn)象使得人工智能人才緊缺成為一個高熱度的新職業(yè)，對于具有技術(shù)及行業(yè)經(jīng)驗的工程師來說是一個職業(yè)市常市場需求未來人工智能以及機(jī)器學(xué)習(xí)將依然保持較高的熱度，除了人工智能本身的發(fā)展前景之外，由于市場對于人工智能從業(yè)者、ai相關(guān)產(chǎn)品研發(fā)及運營、政府及商業(yè)機(jī)構(gòu)等，人才的需求是比較大的。
二、急需大數(shù)據(jù)、
人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)等人才。而現(xiàn)在急需的人才，主要是以下三種。人工智能ai人才：擁有算法工程師、應(yīng)用軟件工程師、機(jī)器學(xué)習(xí)工程師等領(lǐng)域的經(jīng)驗與專業(yè)。對于許多工程師、研發(fā)人員來說，人工智能是一個令人興奮的熱門領(lǐng)域。
但人工智能在多數(shù)公司里主要由人工智能系統(tǒng)支撐，這些系統(tǒng)包括人工智能教育、開發(fā)運行網(wǎng)站、音樂及軟件等實現(xiàn)。
ai軟件開發(fā)人員：對于工程師來說，他們需要從設(shè)計概念，進(jìn)行需求分析，至編寫代碼。而軟件開發(fā)人員本身又需要具備非常的ai知識，這類程序員需要具備一定的專業(yè)領(lǐng)域知識，主要分為數(shù)據(jù)庫編程和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)編程。機(jī)器學(xué)習(xí)工程師：對于工程師來說，了解機(jī)器學(xué)習(xí)知識是非常重要的，尤其是各種監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)。
即使是機(jī)器學(xué)習(xí)模型預(yù)測的相關(guān)技術(shù)，如果脫離了實際的數(shù)據(jù)，都很難得到結(jié)果。比如，kaggle競賽中salesplake用雙平臺車輛的數(shù)據(jù)進(jìn)行車輛�？奎c圖片識別。監(jiān)督學(xué)習(xí)的輸入是車輛的行駛數(shù)據(jù)，訓(xùn)練模型，然后驗證模型的準(zhǔn)確度，如果準(zhǔn)確度過低，需要進(jìn)行更進(jìn)一步的修改；
無監(jiān)督學(xué)習(xí)則是無需訓(xùn)練數(shù)據(jù)的，相關(guān)任務(wù)較多，如生成一張多邊形的網(wǎng)格。
ai軟件工程師：ai相關(guān)軟件工程師主要負(fù)責(zé)產(chǎn)品運營工作。同時要懂得編程。未來人工智能市場需求中ai行業(yè)的工程師是非常稀缺的。
