人工智慧是我的研究方向之一，所以我來回答一下這個問題。
由於AI領域的研究方向比較多（自然語言處理、機器學習、知識表示、計算機視覺、機器人學、自動推理等），所以AI領域的相關崗位也比較多，有研發崗位、應用崗位、生產崗位、管理崗位等等，其中技術崗位包括以下幾個大的部分：
第一：演算法工程師。演算法工程師是AI領域比較重要的崗位之一，因為AI領域的核心問題之一就是演算法設計，AI問題說到底就是演算法問題，因此AI領域內有大量的演算法工程師。以機器學習的過程為例，涉及到資料收集、資料整理、演算法設計、演算法訓練、演算法驗證、演算法應用等步驟，所以演算法是機器學習開發的重點。在計算機視覺、機器人學、自動推理等領域，演算法設計同樣是重點所在。
第二：程式開發工程師。AI領域另一個比較重要的崗位就是程式開發，一方面程式開發工程師需要完成演算法實現（一部分演算法實現由演算法工程師完成），另一方面程式開發工程師需要完成專案的落地，需要完成各個功能模組的整合。AI領域涉及到大量的程式開發任務，包括作業系統開發、嵌入式開發、Web開發等等，所以程式開發工程師在AI領域有大量的崗位需求。
第三：行業專家。人工智慧產品往往需要解決具體的行業問題，比如工業生產領域、醫療領域、教育領域、金融領域等等，所以行業專家是AI領域的重要角色。AI領域不少產品經理都有豐富的行業經驗，能夠知道行業“痛點”在哪裡，並指導研發團隊進行相應的產品研發。
除了以上角色之外，AI領域還需要硬體工程師、網路工程師、運維工程師等諸多角色，隨著產業網際網路的發展，未來AI領域將釋放出大量的就業崗位。所以，選擇學習AI相關知識是不錯的選擇。
AI涉及到的方面較廣，相關專業主要是在計算機學院和資訊科技學院(自動化學院)，以下為部分高校開設的本科關於ai的。
研究生開設的專業課會更加細分
人工智慧是我的研究方向之一，所以我來回答一下這個問題。
由於AI領域的研究方向比較多（自然語言處理、機器學習、知識表示、計算機視覺、機器人學、自動推理等），所以AI領域的相關崗位也比較多，有研發崗位、應用崗位、生產崗位、管理崗位等等，其中技術崗位包括以下幾個大的部分：
第一：演算法工程師。演算法工程師是AI領域比較重要的崗位之一，因為AI領域的核心問題之一就是演算法設計，AI問題說到底就是演算法問題，因此AI領域內有大量的演算法工程師。以機器學習的過程為例，涉及到資料收集、資料整理、演算法設計、演算法訓練、演算法驗證、演算法應用等步驟，所以演算法是機器學習開發的重點。在計算機視覺、機器人學、自動推理等領域，演算法設計同樣是重點所在。
第二：程式開發工程師。AI領域另一個比較重要的崗位就是程式開發，一方面程式開發工程師需要完成演算法實現（一部分演算法實現由演算法工程師完成），另一方面程式開發工程師需要完成專案的落地，需要完成各個功能模組的整合。AI領域涉及到大量的程式開發任務，包括作業系統開發、嵌入式開發、Web開發等等，所以程式開發工程師在AI領域有大量的崗位需求。
第三：行業專家。人工智慧產品往往需要解決具體的行業問題，比如工業生產領域、醫療領域、教育領域、金融領域等等，所以行業專家是AI領域的重要角色。AI領域不少產品經理都有豐富的行業經驗，能夠知道行業“痛點”在哪裡，並指導研發團隊進行相應的產品研發。
除了以上角色之外，AI領域還需要硬體工程師、網路工程師、運維工程師等諸多角色，隨著產業網際網路的發展，未來AI領域將釋放出大量的就業崗位。所以，選擇學習AI相關知識是不錯的選擇。