一、学人工智能就业怎么样？

就业很好。

人工智能专业的就业前景与产业发展趋势有直接的联系，在当前的智能化大背景下，很多行业领域都希望借助人工智能技术来实现创新，所以未来人工智能专业人才的需求潜力还是比较大的。

二、人工智能就业前景怎么样？

人工智能(AI)是一个快速发展的领域，其就业前景随着技术的进步和应用领域的不断扩展而不断变化。总体来说，AI的就业前景看起来是乐观的，但也有一些挑战和机遇。

机遇方面，AI技术的广泛应用和发展带来了大量的人才需求。从互联网行业到传统行业，从硬件开发到软件算法，都有大量的AI相关职位空缺。尤其是一些高端职位，如机器学习、深度学习等领域的高级专家和研究员，需求量很大。同时，随着AI技术的普及，越来越多的企业开始重视AI技术的应用和研发，这也为AI人才提供了更多的机会。

然而，挑战也不容忽视。首先，AI领域的竞争非常激烈，人才竞争也很激烈。由于AI技术的复杂性和专业性，真正能够胜任工作的人才并不多，这导致了AI人才的高度稀缺性。其次，随着AI技术的快速发展，技术的更新换代速度非常快，这就要求AI人才不断学习新技术、新知识，以保持竞争力和市场需求。

另外，AI的发展也带来了一些就业风险。随着自动化和智能化程度的提高，一些传统的岗位可能会被取代，同时新的岗位也在不断涌现。这就要求求职者不断关注行业动态和市场需求，积极学习和适应新的技术和岗位，以保持竞争力和就业机会。

总之，人工智能的就业前景是机遇和挑战并存。虽然有一些不确定性，但总体来说，AI是一个充满机会和发展潜力的领域。如果你对AI技术有兴趣并且愿意不断学习和探索，那么相信在这个领域一定会有所作为。

三、人工智能法学就业前景怎么样？

人工智能法学就业前景不是很好。

因为法学和人工智能是两个都门槛极高的专业。把法学课程+计算机课程简单相加=两门专业都没学好。大概率培养出来的是会写一点代码（但是远远达不到算法工程师级别），但是法律专业学业不精的“人才”。专业是要有专业方向的，以目前的研究水平来看，人工智能法学还没有很好的就业岗位。

四、人工智能就业现状？

　　就业情况很好

2023人工智能专业毕业后的就业方向有：机器视觉、微电子技术、集成电路、通讯、机械设备制造、人脸识别和视网膜识别软件开发、掌纹识别、智能搜索、自动程序设计、机器语言、语言和图像理解、遗传编程

五、人工智能专业就业前景怎么样？

人工智能专业非常好就业。因为该专业是目前的热门专业，也是在社会经济，国计民生，应急救援，国防科技等领域应用十分广泛，前景十分广阔，生命力极其强大的专业。先介绍一下个人情况，我由于是本科就开始自学，没有导师、学长学姐指导，当时比较年轻，有冲劲，属于什么跟视觉相关，我就去学了，所以走了很多弯路，但也正是如此，才学了很多很多东西。除了很多直接相关的内容外，一些跟计算机视觉不是特别相关的内容也都有涉及，例如视觉slam，cuda，数字图像处理，机器学习，统计学习方法，模式识别，数值分析，群智能优化算法等，还有很多。也有点幸运的是，虽然走了很多弯路，学了很多不怎么用得到的东西，但我从中锻炼的能力促使我现在学任何一个新的东西，速度都比别人要快，理解效果更好，勉强算是祸兮福所依。然后我的学习思路介绍一些入门必学的内容，一些可以不学但学了会更好的内容。每个内容都进行了简要的介绍，并提供了获取途径。

必学的内容1. 李飞飞的csn231课程。这个课程我没有完整看过，因为我当时看的时候，我已经有很好的基础了，里面讲的东西我都了解，所以只扫了几眼。但这是很多人都推荐必看的一个入门视频。获取路径：b站搜“李飞飞”就可以获取。2. 李宏毅的关于深度学习的课程。这个我选择性的看了一部分，同样是因为看的时候已经有基础。从我看的那些内容来看，李宏毅的视频讲得非常非常好，十分惊叹竟然会有人讲课讲得这么好。获取路径：b站搜索“李宏毅深度学习”。3. 《解析卷积神经网络--深度学习手册》，这是我个人十分推荐的pdf，对于神经网络的结构组成介绍得很详细，写的非常简单，我阅读了两遍。获取路径：在文末提供的链接里有。4. opencv，一个图像处理的库，这日后会经常用到，我在文末的链接获取方式里放了它的pdf，这个pdf的特点是写的非常简单明了。5. tensorflow和Pytorch，建议先学tensorflow，因为对于刚入门的读者来说，tensorflow会更复杂一点点，等学会了tensorflow后，会发现pytorch无师自通。关于学习tensorflow，可以看下面这个链接里的教程，这个教程写得很不错。https://lyhue1991.github.io/eat_tensorflow2_in_30_days/也可以在B站上搜“tensorflow”，上面有很多很完整的视频教程。我在下面的链接里也提供了一份《tensorflow实战》。关于pytorch，在文末的链接获取方式里也提供了一份《动手学pytorch》。这个教程我全看了，十分推荐。6. CNN的一些经典结构，需要对每个经典结构了解得非常清楚，因为它们会经常跟你见面。如果说要自己设计一些网络结构，这些经典网络中所体现的一些设计思想，改进思路，都是十分值得借鉴的。关于这方面，在文末的链接获取方式里有两个pdf，《模型汇总》和《CV技术指南》里几篇文章《CNN结构演变总结》可以看一看。7. 无障碍阅读英文文献的能力。在以后的日子里，需要阅读大量的论文，需要用翻译软件的话，理解不准确，阅读速度不够快，阅读效率不够高。关于具备这个能力的方法，在文末的链接获取方式里提供了《CV技术指南》，里面有一篇文章介绍了如何实现高效阅读论文的方法。学完上面这些内容，可以勉强算是入门了，可以开始做自己方向上的研究。然而，基础算不上很牢固，一来是因为深度学习这方面是一个很难懂的东西，可能你看某个文档或某个视频的内容看懂了，但若是问你几个问题也许一个都回答不出来；二来是因为上面这些内容跟具体方向还没什么关系，它仅仅是个基础，计算机视觉方面，从我个人的角度来看，它最重要的是思路，思想。由于计算机视觉不具备可解释性，很多方向上的创新，改进，都是人的主观理解，但效果确实有提升也是真的，因此这些创新、改进的思路算得上是经验，只有熟悉这些才是真正的入门，自己设计、创新和改进的东西才会产生好的效果，因为创新不是小孩子的天马行空，必须基于合理的情况下。可以学一学的内容1. 机器学习。机器学习很难理解，里面的东西对计算机视觉的人来说也不常用，但仍然建议看一遍，里面有很多算法，对分析问题能力和理解能力的提升会很有帮助，也会扩展自己的思路，获取路径：B站搜索李宏毅机器学习，文末的获取方式里也提供了西瓜书的pdf。2. 统计学习方法，这个就比较简单了，可直接看书，同样是里面的算法对于提升能力扩展思路很有帮助，甚至很多传统算法，计算机视觉现在用到的一些算法，都有这里面的内容，这本来应该是列在上面必学内容里的，想想还是列在这里合适。获取路径：文末的获取方式里提供了pdf。3. cuda。这对于计算机视觉的人来说，没必要去学，因为在框架里已经实现好了。但从我个人的角度来看，仍建议稍微了解一下，一是因为不深入的话其实内容不多，二是可以加深对代码的理解。获取路径：文末的获取方式里有一个pdf，我当初学的是一本绿色的书《GPU高性能编程CUDA实战》，但我没它的pdf，提供的这个pdf我稍微扫了一眼，确实比较简单，内容也不多。4. 数字图像处理。这个没得说的，看它的题目就知道，最好是学一学，这个也本应该列在必学的内容里，会对理解图像这一方面非常有帮助。推荐冈萨雷斯版的教材，这个网上应该有pdf，我在文末的获取方式里提供了一本《图像处理分析和机器视觉》，非常非常厚，里面的内容我选择性地看过一些，建议读者也挑一些看一看，例如关于什么是噪声，噪声的分类等。5. PRML-模式识别。这个也挺重要的，很多导师要求研究生在入学前就要学模式识别，公认的那版对刚入门的读者来说比较难理解，建议还是看一看，在文末的链接里提供了一个简单版的《模式识别与智能计算》，里面虽然有很多内容与公认那版不一样，但那些内容很值得去了解（第五章没必要看），例如模糊控制、模拟退火算法等，这些对于提升能力扩展思路很有帮助。6. 自己动手无框架（只用Numpy）实现一个卷积神经网络，而不是一个纯粹的全连接网络，包括卷积层，池化层，激活层，全连接层，实现完后再去看看别人怎么写的。这样做有两个目的，一个是自己真正的深入理解卷积神经网络，在这个过程中你会理解池化是如何回传梯度的，卷积操作在底层是如何优化的；第二个为了以后的结构设计和模块设计更合理。例如MobileNet_v3中提到sigmoid的底层实现太复杂，重新设计了一个简单的，例如很多论文设计出结构后都会分析底层的矩阵优化算法，避免计算太复杂。再补充一些个人的看法，目前计算机视觉最近几年发展很快，出现了很多很多重要的论文，模型，结构，算法。对于现在入门的读者来说，其实很难，因为要学的东西太多了，而不学又不行，因为没有广泛的知识面在这个领域是很难有创新的。而我能做的，就是在公众号中将这些内容尽可能地做一些总结，到现在为止，这些总结每篇都概括了十几篇论文的内容，读者看完总结后可节省不少时间去了解这些技术或方法。

暂时只想到这些，也许还漏掉了一些重要的内容。以上的资料获取方式：评论【我想要】会立马把资料发给正在学习计算机视觉的各位大佬。

六、人工智能的就业前景怎么样？

随着人工智能技术的快速发展，人工智能行业逐渐成为各大企业和机构关注的焦点。那么，在人工智能的就业市场上，究竟有着怎样的前景？在哪个城市可以找到更多的就业机会呢？本文将为大家详细解答这些问题。

一、人工智能就业前景

人工智能行业的发展势头迅猛，为各行各业带来了许多机遇。未来几年，人工智能相关职位的需求将会呈现高速增长的趋势。根据相关报告预测，到2025年，全球人工智能市场规模将达到1900亿美元。人工智能技术将在金融、医疗、制造、交通、教育等各个领域发挥作用，为企业提供更高效、更智能的解决方案。

在人工智能的就业市场上，主要的职位包括：机器学习工程师、数据科学家、算法工程师、人工智能工程师等。这些职位对于数据分析、机器学习、深度学习等领域有较高的要求。因此，在人工智能的就业市场上，从事相关职业的人才将会有较好的就业前景。

二、就业机会更多的城市

就业机会更多的城市主要集中在一些科技创新和人工智能产业发展较为成熟的地区。以下是一些就业机会较多的城市：

北京：作为中国的首都和科技创新中心，北京拥有众多的高校和科研机构，聚集了大量的人工智能企业和创新团队。无论是人工智能算法研究还是人工智能应用开发，北京都是一个非常理想的就业地点。

上海：上海是中国经济中心和金融中心，也是人工智能产业发展较为活跃的城市之一。除了大量的科技企业和研发机构外，上海还拥有众多的金融机构和跨国公司，为人工智能相关职位的就业提供了更多的机会。

深圳：作为中国的科技创新中心之一，深圳聚集了众多的人工智能企业和初创公司。深圳的创新创业氛围浓厚，为有志于从事人工智能行业的人才提供了广阔的发展空间。

硅谷：硅谷是全球著名的科技创新中心，拥有世界上最多的科技企业和研发机构。在硅谷，人工智能相关职位的需求非常旺盛，同时也有很多世界一流的人工智能研究团队。然而，硅谷的竞争也非常激烈，对于初入行的人才来说，可能要面临较大的挑战。

除了以上几个城市，还有其他一些国内外的城市，如杭州、成都、伦敦、纽约等，也是人工智能就业机会较多的地方。在选择就业城市时，可以根据个人的实际情况、发展需求和市场需求进行综合考虑。

三、总结

人工智能的就业前景非常广阔，各个行业都对人工智能有着很高的需求。选择合适的学习和培训机构，掌握相关的技术和知识，对于就业会有很大的帮助。同时，在选择就业城市时，可以根据市场需求和个人发展需求进行综合考虑。相信通过不断学习和努力，你一定能在人工智能行业找到理想的就业机会，取得好的职业发展。

七、美国人工智能博士就业怎么样？

人工智能是美国热门领域，人才需求大，所以人工智能博士在美国就业前景很好

八、人工智能专业就业35岁后怎么样？

35岁的年纪在职场上是有一定经验的。人工智能专业是需要有经验，有上进心，有能力的专业人材的。

比起其它领域，人工智能对于年龄的限制较小，重要的是拥有强大的技术能力、扎实的工作经验和丰富的行业背景。同时，人工智能的应用领域非常广泛，从金融、医疗、交通、工业等领域到教育、娱乐、农业等领域都有应用，因此人工智能行业需要的人才也非常多样化，从数据科学家、机器学习工程师到应用研究员等，都需要一些不同的技术和职业背景。

此外，人工智能行业的发展非常迅猛，未来需要大量的高素质人才，因此对于年龄较大的从业者来说，只要拥有相关技能和工作经验，依然有很多机会获得优质工作。

总之，年龄并不是影响人工智能领域就业的唯一因素，重要的是具备相关技术和经验，在工作中不断学习和提升自己，并能够实现个人价值的同时，为社会和行业做出贡献。

九、苏州大学人工智能就业怎么样？

回答公式1：苏州大学人工智能就业很好。原因： 1.苏州大学计算机科学与技术学院在人工智能领域拥有多年的历史，拥有一批经验丰富、技术过硬、教学水平高的师资队伍和教学资源，能够提供良好的教育培养。2.人工智能技术广泛应用于各个领域，现今市场对于人工智能人才的需求量不断增长，苏州大学人工智能专业毕业生具备较强的专业素养，有很好的就业前景。根据2021年的就业情况来看，苏州大学人工智能专业的就业率已经达到了98%，毕业生的就业岗位涵盖了互联网、金融、教育、医疗卫生等领域，薪酬相对较高，职业发展前景看好。

十、中科大人工智能就业怎么样？

中科大人工智能就业前景广阔。

中国科大与科大讯飞深入联合共建的人工智能实验班结合了中国科大在基础教育方面的优势和条件、利用“类脑智能技术及应用”和“语音及语言信息处理”两个国家工程实验室在前沿科学方面的学术优势和实践条件，为国家培养具有扎实理论基础和卓越实践能力的人工智能领域科技人才方面展开积极尝试。