1、人工智慧方向就業前景

關於人工智慧的就業前景肯定是光明的。首先人工智慧是目前國家重點支援發展的方向，工業4.0、大資料、雲計算、5G等近幾年經常被提及的產業和人工智慧息息相關。工業4.0的目的是實現高效率，智慧化，甚至是無人工廠。工業4.0也被看做是又一次的工業革命，要實現工業4.0人工智慧是一個重要的推手。大資料、雲計算、以及5G是人工智慧的支撐，在這三個領域中國具有一定的優勢，這也是國家決定大力發展人工智慧產業，引領下一次科技革命的原因。可以說人工智慧產業是目前各國必掙的科技高地。

其次，發展人工智慧產業是推動中國產業轉型的有效途徑。目前中國還處在勞動力密集型產業時期，隨著人口老齡化增加，人口紅利正在消失，中國必須對一些產業進行轉型升級。人工智慧產業所帶動的大資料、雲計算、5G等高科技產業發展正是中國實現轉型的關鍵契機。

人工智慧之所以與大資料、雲計算、5G息息相關，是因為人工智慧是基於學習的方法實現的，就想知道什麼都不知道的嬰兒，透過不斷學習知識才能越來越聰明。人工智慧也是這樣，大資料就是人工智慧的知識，嬰兒對於知識的不斷思考才能得到經驗和創新，雲計算便是人工智慧的大腦。當嬰兒長大變聰明瞭，一身本領需要施展，這時候5G就是人工智慧施展才能的媒介，因為5G傳播速度超快，可以實現大資訊量低延時的傳送，有利於人工智慧的發展。

從今年研究生擴招情況就可以看出，中國人工智慧方向存在巨大缺口，今年研究生擴招18.9萬，主要擴招的是人工智慧和醫學相關專業。所以不用擔心人工智慧方向就業問題。

2、對於人工智慧怎麼學需要看具體學習人工智慧的哪個方向，人工智慧早期是機器學習為主、後來深度學習佔據主導。如果細分又會有機器視覺，自然語言處理等。

但是無論學習哪個方向都需要有數學基礎和程式設計基礎。因為人工智慧領域的很多演算法都是數學推匯出來的，雖然現在的深度學習是端到端的學習，內部是個黑盒。但是想要真正的搞明白其中的原理做出一些創新還是要從基本的數學開始，就想梯度下降法一樣，就是利用的數學微積分知識。程式設計的重要性自然不言而喻，想法的實現就是靠程式設計。目前流行的程式語言是Python。

3、對於如何學習的問題，我個人覺得必經之路是看吳恩達的《機器學習》全套影片(110節影片)，裡面的演算法講的很全很細，大約需要一個月的時間。其次是吳恩達的《深度學習》影片(共5章內容)裡面講深度學習的內容很全，大約需要一個月的時間。學完這些可以說恭喜你入門人工智慧了。

【人工智慧前景】 人工智慧技術是引領未來的創新性技術，且在國家經濟以及網際網路、大資料及超級計算機的發展之下，AI技術的發展也進入了具有深度學習，跨界融合，人機協同，群智開發自主操控等特性的新階段。 這些具有新特性的AI技術將對人類的生產、生活乃至思維模式都產生重大的影響。國內現有的以BAT為首，外加科大訊飛四所公司所構築的的人工智慧平臺，基本成為了中國人工智慧領域的四大支撐，此外，國家還鼓勵企業作為人工智慧發展的主體，並堅持以市場作為發展的主導。 由此足可以想見，人工智慧領域的發展在國家策略的支援下，擁有著相當光明的前景。具有很好的就業機會。

【需要的基礎】 需要機器學習演算法的基礎，程式語言可以選擇Python或者R，java也可以。然後還需要深入學習自然語言處理，語音處理等。

本章節主要從國家政策、戰略，人工智慧概念及與Python的關係，人工智慧市場及招聘人才缺口需求，人工智慧市場培訓以及2020年最值錢的人工智慧培訓課程介紹，同時，如果你是即將報考人工智慧專業的同學，後面輔有華人工智慧專業排行榜，2020年畢業生在報考該專業的時候可以參考！

引言：十年育樹，百年育人，依照習總書記的指導， 中華民族的復興、中國夢的實現，必須依託人才，而行業必須是科技，因此人才強國、科技強國，從來就不是一句空洞的語言，需要經歷時間和技能的不斷沉澱堆疊，21世紀中國走向世界強國的必要條件，肯定要首先科技強國。

2016年 人工進入首次進入國家戰略地位。

2017年，國務院印發《新一代人工智慧發展規劃》，其中戰略目標是到2020年人工智慧產業成為新的重要經濟增長點，人工智慧核心產業規模超過1500億元，帶動相關產業規模超過1萬億元。這裡我要重點說一句，依據《2018—2019年華人工智慧產業創新創投研究報告》，以及上海市政府釋出的《關於本市推動新一代人工智慧發展的實施意見》，預計2020年實現人工智慧重點產業規模將超過1000億元，並且人工智慧市場每年依照40%左右的增速發展，如果2020年上大學、2024年畢業，那麼2024年畢業的當年的人工智慧市場核心產業初略估計為3800億，相關涉及相關產業估計2.5萬億，我先說說，2.5萬億啥概念，中國目前5G通訊火爆不火爆，中國5G技術冠絕全球，目前預測中國5G市場規模將在2020年達到6.6萬億，人工智慧將僅次與5G市場，所以學習人工智慧專業肯定是將來當年畢業生中最熱門最容易找工作的專業。

2018年工業和資訊化部印發《促進新一代人工智慧產業發展三年行動計劃(2018-2020年)》。重點發展八大類智慧產品：

目前國家透過人工智慧專項扶持政策，全國已形成頭部區域牽引、百花齊放的發展格局，趨勢堪比目前得5G市場。根據人工智慧發展報告和白皮書的資料，華人工智慧企業2018年就已達到1011家，相關網際網路公司也都在跟進人工智慧，中國人工智慧人才缺口至少在500萬以上，個人覺得500萬有點太過誇張，但100萬左右還是沒問題的，換言之，全國每個城市平均下來，3~5萬人的人工智慧需求肯定是有的，所以人工智慧後續不愁找工作，人工智慧專業肯定是未來的朝陽行業，下一個網際網路風口。

提起人工智慧我們肯定迴避不了一個語言、一個現象，就是全民學Python的熱情，目前全中國的辦公室人都在學Python，你不懂爬蟲、不懂Python程式設計，出去都不好意思給別人打招呼，這不是因為Python的廣告好，現象的背後才是本質，Python這個程式語言太好用了，易學，易用，功能強大，所以才普及的如此強烈、廣泛，我學軟體從09年開始，當時C#與Java並駕齊驅，基層語言C、C++，以及VB、VC、VJ等，之後是PHP、之後是JS，畢業後從事通訊行業，回眸間，目前存活的企業級除了Java、C相關，便捷開發便是Python，特別是到了人工智慧時代，Python更是秒殺一切語言，我解釋不了這種現象，狂熱，也讓我也開始著手學習Python，並且，一著手就發現愛上這個語言，我對他的理解是，Python平時處理點小事，搞點小研究，小程式設計，挺方便，挺實用，挺有趣，要是企業級開發，肯定還是沒有其他方便，尤其是人工智慧方面，更是擁有得天獨厚的條件，能在廣大工作人員中受歡迎流行肯定會有過硬的本領。

下面解釋下人工智慧與Python的關係：

人工智慧是一種應用，Python是一種語言，只不過這種語言很適合人工智慧。

如下貼一張達內IT培訓的人工智慧課程，這個絕對是市場熱門培訓，培訓完後直接上剛，基本工資基本不會低於8000元，目前國內IT培訓公司最有名氣第一是達內、當然還有北大青鳥、東軟等等。從我身邊同學和同事，以及認識的人的經歷來說，達內的IT培訓還是靠譜的，但是達內培訓價格確實非常不美麗，貴的要命，動輒IT培訓費在2萬左右，對下面介紹的這款Python人工智慧培訓課程，達內價格在1.8萬~2.5萬左右，個人感覺，不缺錢，速成、急於找工作，拿高薪的可以去培訓，物有所值，說白了，有些人可能就是培養成一個技工，但誰說技工不能拿高工資，有些本身就有特長的學生，可能就成為行業翹楚。廢話不說，上圖：

劃重點，羅列幾個大學人工智慧專業的側重點，其它學校自行查詢：

如果你前兩年問這個問題，那肯定是說人工智慧前景一片光明。但是目前你看一些人工智慧初創企業，像商湯、曠視、依圖、地平線、雲從科技等等，技術很好，但是應用落地很難。今年年初以來爆出了大量的裁員啊等等。如果想從事相關行業，一定要進入大廠。當然了人工智慧這項技術也是很有意思的，想學的話網上資源很多的，像吳恩達的影片，周老師的西瓜書等等，可以跟著學起來。

我最近也在學人工智慧這一塊，學之前也有過這方面的調研

首先說發展前景，前景肯定是有的，目前的汽車自動駕駛就是一個案例，以後很多的領域都會往這方面發展，因為人工跟電腦辦事的效率本來就是天壤之別

就業的話其實新手是不好就業的，因為這本身就是一個頂端技術，不是本專業出身的壓根摸不著頭腦，沒有公司願意接收一個零級小白，所以你首先是本專業出身，並且有一定的專案經驗

人工智慧七十四歲大勢所趨，學習人工智慧可以從兩個方面學習，電子技術和軟體技術，但是最重要的還是軟體技術方面，因為微控制器很多電子應用專業的學生都可以焊點。人工智慧其實就是軟體技術的人才多方面去進行AI演算法的編寫，許多極為複雜的判斷，這樣組成。所以如果問人工智慧的前景，就要看軟體技術的前景了。

近年來華人工智慧產業呈現出了蓬勃發展的良好態勢。一是部分關鍵應用技術特別是影象識別、語音識別等技術，處於全球相對領先的水平，人工智慧論文總量和高倍引用的論文數量，也處在第一梯隊，據全球相對前列。二是產業整體實力顯著增強。全華人工智慧產業超過一千家，覆蓋技術平臺、產品應用等多環節，已經形成了比較完備的產業鏈。京津冀、長三角、珠三角等地區的人工智慧產業急劇發展的格局已經初步形成。三是與行業融合應用不斷深入。人工智慧憑藉其強大的賦能性，正在成為促進傳統行業轉型升級的重要驅動力量，各領域智慧的新技術、新模式、新業態不斷湧現，輻射溢位的效應也在持續增強，人工智慧概念的火熱促進了不少行業的興起，比如域名，許多相關的top域名已經被註冊。但也要看到，在快速發展過程當中，華人工智慧的基礎技術，還有較大欠缺，能夠真正創造商業價值的還比較少。傳統行業與人工智慧的融合還存在較高門檻，有資料顯示，今年人工智慧領域投融資比前兩年特別是跟去年相比，也有比較大幅度的下調。

華人工智慧應用具有領域廣、滲透深的特點，在產業化方面具有獨特優勢，但也面臨巨大挑戰，尤其是在基礎理論和演算法方面，原始創新能力不足，在高階晶片、關鍵部件等方面基礎薄弱，高水平人才也不足。隨著全球人工智慧加速發展，各國在認知智慧、機器學習、智慧晶片等方面將不斷取得突破。

人工智慧，需要數學基礎：高等數學，線性代數，機率論數理統計和隨機過程，離散數學，數值分析。

需要演算法的積累：人工神經網路，支援向量機，遺傳演算法等等演算法;當然還有各個領域需要的演算法，比如要讓機器人自己在位置環境導航和建圖就需要研究SLAM;總之演算法很多需要時間的積累。

需要掌握至少一門程式語言：畢竟演算法的實現還是要程式設計的;如果深入到硬體的話，一些電類基礎課必不可少。

top域名認為人工智慧門檻比較高，需要積累，如果你有這方面的天賦，可以去嘗試。