人工智能专业就业前景如何？是否适合文科生呢？

从人工智能工程开发角度来说，涉及的职位有：

1.算法工程师。进行人工智能相关前沿「算法」的研究，包括机器学习、知识应用、智能决策等技术的应用。以机器学习的过程为例，涉及到数据收集、数据整理、算法设计、算法训练、算法验证、算法应用等步骤，所以算法是机器学习开发的重点。

2.程序开发工程师。一方面程序开发工程师需要完成「算法实现」，另一方面程序开发工程师需要完成「项目落地」，需要完成各个功能模块的整合。

3.人工智能运维工程师。大数据与AI产品相关「运营、运维」产品研发；相关组件的运维工具系统的开发与建设；提供大数据与AI云产品客户支持。

4.智能机器人研发工程师。研发方向主要从事「机器人控制系统」开发，高精度器件的设计研发等。工业机器人系统集成方向主要做工作站设计，电气设计，器件选型，机器人调试，编程，维护等。

5.人工智能硬件专家。AI领域内另外一种日益增长的蓝领工作是负责创建AI硬件(如GPU芯片)的工业操作工作。大科技公司目前已经采取了措施，来建立自己的专业芯片。

6.人工智能训练师。人工智能训练师是近年来随着人工智能技术广泛应用产生的新兴职业，狭义的人工智能训练师主要通过分析产品需求和相关数据，完成数据标注规则的制定，最终实现“提高数据标注工作的质量和效率”以及“积累细分领域通用数据”的价值。在部分公司招聘中，显示人工智能训练师的工作内容是：标注和加工图片、文字、语音等业务的原始数据；分析提炼专业领域特征，训练和评测人工智能产品相关算法、功能和性能；设计人工智能产品的交互流程和应用解决方案；监控、分析、管理人工智能产品应用数据；调整、优化人工智能产品参数和配置。”从这个工作内容来讲，其工作范围已大大扩展。

从人工智能科学研究角度来说，人工智能领域公认的核心课题包括：机器学习、计算机视觉、自然语言处理、语音处理、知识表示与计算、推理与规划等，并在此基础上支持着许多重要应用场景如无人驾驶、机器人等。

1.机器学习。旨在让计算机具备自动学习的能力，能够解决分类、聚类、回归、关联分析等任务。目前主流是从大规模数据中自动学习和总结规律，从而能够对新的数据进行预测，也被称为统计机器学习。简单地讲，机器学习是从大量"刺激-反馈"数据中自动总结规律的技术。

2.计算机视觉。旨在让计算机理解和处理图像数据（包括图片、视频等），使计算机掌握"看"的能力。图像是典型的无结构数据，由像素组成，如何从一幅图像中自动识别不同层次的对象（如轮廓、人脸、场景等）及其复杂关联，是计算机视觉面临的挑战问题。

3.语音处理。旨在让计算机理解、处理和生成人类语音，使计算机掌握"听"和"说"的能力。语音也是一种典型的无结构序列数据，看似简单的一维语音信号包含着丰富的信息如内容、意图、身份、情感、信道、场景、干扰等。以语音识别为例，目前在深度学习技术的支持下，普通场景的语音转文本的效果已经得到广泛应用。而在多人、方言、强噪、远场等挑战场景下，语音识别效果还需要进一步提升。

4.自然语言处理。旨在让计算机理解和处理人类语言。与 C++、Java 等人工设计的编程语言不同，人类语言是大自然的产物，因此被称为"自然语言"。人类语言也是典型的无结构数据，由字词组合而成，如何理解一句话、一篇文章甚至一本书的意思，也是人工智能面临的挑战问题。由于语言是人类特有的传递丰富信息和知识、表达复杂思想和情绪的载体，甚至被认为是人类思考的重要工具，因此自然语言处理问题更接近人类高级认知智能，有很多重要的开放问题。

5.知识表示与计算。人类对世界的认识积累形成了知识，知识是人类理解外部信息、实现各种智能能力的基础。近年来随着知识图谱的广泛应用，成为研究界和工业界关注的重点问题。