AI时代，人工智能专业分支及就业方向

　　大学的时光，我们不能只是埋头学习！还需要抬眼望世界。如今AI行业崛起，这是一个大好的就业趋势。

　　人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

　　人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。

　　1) 机器人领域：人工智能机器人，如PET聊天机器人，它能理解人的语言，用人类语言进行对话，并能够用特定传感器采集分析出现的情况调整自己的动作来达到特定的目的。

　　2) 语言识别领域：该领域其实与机器人领域有交叉，设计的应用是把语言和声音转换成可进行处理的信息：如语音开锁（特定语音识别），语音邮件以及未来的计算机输入等方面。

　　3) 图像识别领域：利用计算机进行图像处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象的技术，例如人脸识别、汽车牌号识别等。

　　4) 专家系统：具有专门知识和经验的计算机智能程序系统，后台采用的数据库相当于人脑，具有丰富的知识储备，采用数据库中的知识数据和知识推理技术来模拟专家解决复杂问题。

　　实例

　　人脸识别、指纹识别、视网膜识别、虹膜识别、智能搜索、博弈、专家系统等。

　　从1956年正式提出人工智能学科算起，50多年来，取得长足的发展，成为一门广泛的交叉和前沿科学。总的说来，人工智能的目的就是让计算机这台机器能够像人一样思考。50多年来从手机上的计算器到无人驾驶汽车，再到今天Master 59连胜人类顶尖围棋选手，再到未来可能改变世界的重大变革，人类慢慢领悟到——人工智能的时代正在来临。

　　不管你选择什么专业方向，人工智能和机器人专业的主要课程包括数学、计算机课程，基本的编程语言、算法设计、操作系统、数据结构、逻辑、概率论和数理统计等方法。

　　总的来说可以分为以下几个分支：第一，模式识别。第二，机器学习。第三，数据挖掘。第四，智能算法。

　　【模式识别】是指对表征事物或者现象的各种形式（数值、文字、逻辑关系等）信息进行处理分析，以及对事物或现象进行描述分析分类解释的过程，例如汽车车牌号的辨识涉及到图像处理分析等技术。

　　【机器学习】研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构是指不断完善自身的性能，或者达到操作者的特定要求。

　　【数据挖掘】知识库的知识发现，通过算法搜索挖掘出有用的信息，应用于市场分析、科学探索、疾病预测等。

　　【智能算法】解决某类问题的一些特定模式算法。例如，我们最熟悉的最短路径问题，以及工程预算问题等。

　　AI在美国的就业方向主要有，科研机构(机器人研究所等)，软硬件开发人员，高校讲师等。

　　随着国内产业升级，IT行业的转型工业和机器人和智能机器人以及可穿戴设备的研发将来都是强烈的热点正好都是3-5年后的时间，正好是同学们学成归来的时候！

　　1) 搜索方向：百度、谷歌、微软、yahoo等（包括智能搜索、语音搜索、图片搜索、视频搜索等都是未来的方向）

　　2) 医学图像处理：医疗设备、医疗器械很多都会涉及到图像处理和成像，大型的公司有西门子、GE、飞利浦等。

　　3) 计算机视觉和模式识别方向：前面说过的指纹识别、人脸识别、虹膜识别等。还有一个大的方向是车牌识别。目前鉴于视频监控是一个热点问题，做跟踪和识别也不错。

　　4) 还有一些图像处理方面的人才需求的公司如威盛、松下、索尼、三星等。