人工智能听起来很神秘，很迢遥，实在它早就运用到我们生活、事情的方方面面。
比如手机里的智能语音助手，比如机器人客服，扫地机器人、还有快递机器人等等。

大家就担心机器人会取代人类，但Gartner的一份研究报告称，人工智能是一个新兴领域，将能够创造200多万个事情岗位。
人工智能是一个广泛的术语，包括一样平常的人工智能、机器学习、专家系统、数据挖掘等。
当现代界，人工智能在各行各业都有很高的需求— 游戏、机器人、人脸识别软件、武器、语音识别、视觉识别、专家系统和搜索引擎等。

如果你想在AI领域钻营发展，那么你得先拥有人工智能领域须要的硬技能哦~

顶级人工智能技能

人工智能作为一种职业，须要节制各种各样的技能并伴随大量培训。
比如， 机器学习工程师拥有创建算法的技能，帮助进行机器剖析和决策 (须要对不同的编程措辞有深入的理解) 。
值得把稳的是，所有这些领域须要用到大量数学知识，如果你数学功底弱，学习起来可能会比较辛劳。
而数学好的同学，则在AI领域如鱼得水。

以下列举一些必备的人工智能技能:

编程措辞(Python, R, Java是最必要的)线性代数和统计学旗子暗记处理技能神经网络架构

1. 机器学习工程师

作为人工智能领域最受欢迎的事情之一，机器学习工程师必须拥有强大的软件技能，能够运用预测模型，利用自然措辞处理大量数据集。
此外，机器学习工程师还要理解软件开拓方法、敏捷实践，以及从Eclipse和IntelliJ等ide，到持续支配管道的组件等当代软件开拓工具的完全范围。

均匀薪资:3.15万

任职哀求:

拥有机器学习证书打算机科学或数学硕士或博士学位具有当代编程措辞 (如Python、Java和Scala) 运用知识具有很强的打算机编程技能、专业的数学技能、云运用和打算机措辞知识

2. 机器人科学家

机器人可以使事情自动化，但它们须要程序员的幕后操作，确保机器人正常事情。
机器人科学运用广泛，从太空探索到医疗保健，安全防护等太多科学领域。
其紧张功能是制造根据人类命令实行任务的机器设备或机器人。
该职位所需的其他技能包括编写和操作打算机程序，与其他专家互助，以及开拓技能雏形等。

均匀薪资:2万元

任职哀求:

干系的人工智能学习认证机器人工程/机器工程/机电工程/电气工程学士学位具有高档数学、物理科学、生命科学、打算机科学、打算机赞助设计和绘图(CADD)、物理、流体动力学和材料科学等专业知识背景职员

3. 数据科学家

数据科学家通过机器学习和预测剖析来网络、剖析和解释大量的数据，从而得到超越统计剖析的见地。
他们须要精通大数据平台和工具的利用，包括Hadoop、Pig、Hive、Spark和MapReduce。
数据科学家还精通措辞编程，包括构造化查询措辞(SQL)、Python、Scala和Perl，以及统计打算措辞。

均匀薪资:3.1万

硕士或博士学位SAS和R, Python编码，Hadoop平台，利用云工具 (如Amazon的S3) 履历，以理解非构造化数据的能力非技能技能哀求包括较强的沟通和剖析能力、求知欲和商业敏感度

4. 研究科学家

研究科学家是人工智能多个学科的专家，包括机器学习、打算统计和运用数学。
这些领域包括深度学习、图形模型、强化学习、打算机感知、自然措辞处理和数据表示等。

均匀薪资:2.4万

任职条件:

打算机科学或干系技能领域的硕士或博士学位拥有并行打算、人工智能、机器学习、算法知识、分布式打算和基准测试等技能。
深入理解打算机架构较强的口头和书面沟通技能

5. 商业智能开拓职员

对商业智能开拓职员的需求量很大。
其紧张事情是剖析繁芜的数据，并探求当前的业务和市场趋势，从而提高组织的盈利能力和效率。
他们不仅节制很强的技能和剖析能力，而且还具有良好的沟通和解决问题的能力。
他们卖力设计、建模、构建和掩护繁芜、广泛和高度可访问的基于云的数据平台数据。

均匀薪资：2.7万

打算机科学、工程或干系领域学士学位具有数据仓库设计、数据挖掘、BI技能、SQL查询、SQL Server Reporting Services (SSRS)和SQL Server集成做事(SSIS)知识和盛行数据科学证书者优先

随着技能的不断创新，人工智能带来的就业机会越来越多。
高德纳咨询公司的专家预测，“人工智能创造的就业机会将超过它肃清的就业机会。
” 但是想要在AI领域中就业，就须要节制该领域必备的知识和技能。
比如打算机科学学位或编程技能，拥有Python、Java、C/ c++等编程措辞背景，并有人工智能、机器学习或自然措辞处理履历，不是每一项技能都须要节制，但须要精通2-3个技能，这样才能够在竞争中拿到高薪。

圣普伦数据人工智能系列课程（机器学习课程+、Keras和TensorFlow的深度学习），通过体系化、精心编排的课程（自然措辞处理，语音识别，打算机视觉）帮助大家节制节制Deep Learning的观点和利用Keras和TensorFlow框架的模型，学会回归、分类和韶光序列建模，该课程由圣普伦与普渡大学互助并与IBM共同开拓，通过系统化学习，学员们将能够快速从AI人工智能新手发展为一名精良的人工智能科学家。

如果你想在人工智能领域钻营一席之地，最好从本日开始行动。
得到机器学习和人工智能等领域的证书是一个很好的开始，有了精确的教诲，你才能拥有无限的机会。