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　　同学，您好！学人工智能可以干什么？可以从事数据科学家、软件工程师、人工智能/机器学习工程师、软件架构师、数据分析师、 全栈开发人员、AI硬件专家、业务拓展专家(人工智能方向)这几个方向。

　　1.数据科学家

　　数据科学家是指能够使用科学方法和数据挖掘工具以数字方式再现和理解复杂的大量数字、符号、文本、URL、音频或视频信息，并发现新的数据见解的工程师或专家(不同于统计学家或分析师)。一个优秀的数据科学家需要具备的素质包括：懂数据收集，懂数学算法，懂数学软件，懂数据分析，懂预测分析，懂市场应用，懂决策分析等。

　　2.软件工程师

　　Software Engineer英文为Software Engineer，是对从事软件职业的人的一种职业能力认证，表明其具备工程师的资格。软件工程师是从事软件开发工作的人的总称。它是一个广义的概念，包括软件设计师、软件架构师、软件工程经理、程序员等一系列职位，工作内容与软件开发和生产相关。软件工程师的技术要求比较全面。除了最基本的编程语言和数据库技术外，还有JavaScript、AJAX等众多前沿技术。此外，还涵盖了与网络工程和软件测试相关的其他技术。

　　3. 人工智能/机器学习工程师

　　机器学习项目的核心是机器学习工程师。他们拥有数据科学、应用研究和高级编程方面的背景和技能，负责运行机器学习项目并管理将代码投入生产所需的基础设施和数据管道。机器学习工程师必须能够“跨越数学和编程数学之间的界限”。人工智能不同垂直行业的企业，包括图像识别、语音识别、医药、网络安全等，都需要该职位的人才。

　　4.软件架构师

　　软件架构师是软件行业的新兴职业。其工作职责是在软件项目开发过程中，将客户需求转化为标准化的开发计划和文本，制定项目的总体架构，并指导整个开发团队完成本项目。计划。领导系统整体分析设计和实施，负责软件架构和关键技术决策的人。

　　5.数据分析师

　　数据分析师是数据工程师Datician['detn]的一种，是指不同行业专门从事行业数据收集、整理、分析，并基于数据进行行业研究、评估和预测的专业人员。

　　6.数据仓库工程师

　　“数据仓库工程师”这个概念比较笼统。先解释一下“数据仓库”。顾名思义，它是一个企业几乎所有业务系统数据的集合，用于分析和决策支持。并从事与数据仓库建设/维护项目相关的工作，可称为“数据仓库工程师”。常见的两种“数据仓库工程师”： ETL工程师：主要负责实现从业务系统(数据源)到数据仓库的数据抽取/转换/加载 报表工程师：主要负责数据 什么是数据仓库工程师仓库到前端报表的呈现。

　　7. 全栈开发人员

　　全栈开发人员是熟悉每一层的人。包括服务器、网络和服务器环境、数据建模、业务逻辑、API层、Action层、MVC、UI、用户体，知道用户和业务真正想要什么等等。全栈工程师密切关注项目开发的每一个过程熟悉的工程师。

　　8. AI硬件专家

　　AI 领域另一个不断增长的蓝领工作是负责创建 GPU 芯片等 AI 硬件的工业运营。大型科技公司已经采取措施构建自己的专用芯片。英特尔正在构建专门用于机器学习的芯片。与此同时，IBM 和高通正在创建一种反映神经网络设计并可以像它们一样运行的硬件架构。Facebook 人工智能研究总监 Yann LeCun 表示，Facebook 还在帮助高通开发与机器学习相关的技术。随着对人工智能芯片和硬件的需求持续增长，对专门生产这些专业产品的工业制造岗位的需求将会增加。

　　9.业务拓展专家(人工智能方向)

　　基于公司AI发展战略，业务发展专家需要在图像识别、语音处理、视频处理、数据智能、增强现实、智能客服等技术方面拓展对外合作，确保基本业务发展目标的实现;同时，他们还需要收集、整理和消化前沿技术(大数据、人工智能、智慧城市、云)。

　　以上就是学人工智能可以干什么的介绍。如果你对AI学习感兴趣，可以去千锋教育学习相关课程。完成课程后，保证你精通人工智能最前沿的技术。

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