人工智能毕业后可以做什么？

1，算法工程师和算法工程师都是比较高端的职位。

专业要求:计算机、电子、通信、数学等相关专业；

学历要求:本科以上学历，多为硕士以上学历；

语言要求:精通英语，基本能阅读国外专业书刊；

必须掌握计算机相关知识，熟练使用MATLAB等仿真工具，必须会一门编程语言。

算法工程师主要研究方向为视频算法工程师、图像处理算法工程师和音频算法工程师通信基带算法工程师信号算法工程师。

2、数据挖掘师，数据挖掘工程师是数据师(Datician['det？N])。一般来说是指通过算法搜索隐藏在大量数据中的知识的工程专业人员。利用这些知识可以使企业决策智能化、自动化，使企业提高工作效率，减少错误决策的可能性，从而在激烈的竞争中立于不败之地。

3.图像识别工程师，图像识别是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以不同模式识别目标和物体的技术。是深度学习算法的一个实际应用。目前图像识别技术一般分为人脸识别和商品识别。人脸识别主要应用于安检、身份验证和移动支付。商品识别主要应用在商品流通过程中，尤其是无人货架、智能零售柜等无人零售领域？。

传统的图像识别过程分为四个步骤:图像采集→图像预处理→特征提取→图像识别。图像识别软件国外以康耐视为代表，国内以图智、海神科技为代表。此外，它还指在地理学中对遥感图像进行分类的技术。

4、自然语言处理工程师，自然语言处理是计算机科学和人工智能领域的重要方向。它研究用自然语言实现人与计算机之间有效交流的各种理论和方法。自然语言处理是一门集语言学、计算机科学和数学于一体的科学。所以这方面的研究会涉及到自然语言，也就是人们日常使用的语言，所以和语言学的研究密切相关，但又有重要的区别。自然语言处理不是一般的自然语言的研究，而是开发能够有效实现自然语言交流的计算机系统，尤其是软件系统。所以它是计算机科学的一部分。

自然语言处理(NLP)是计算机科学、人工智能和语言学关注计算机与人类(自然)语言之间交互的一个领域。

5.语言识别工程师，语音识别是一门交叉学科。在过去的二十年里，语音识别技术取得了显著的进步，并开始从实验室走向市场。据预测，在未来10年，语音识别技术将进入工业、家电、通信、汽车电子、医疗、家庭服务、消费电子等各个领域。语音识别听写机在某些领域的应用被美国新闻界评为1997年计算机发展十大事件之一。许多专家认为，语音识别技术是2000年至2010年信息技术领域十大重要技术发展技术之一。语音识别技术涉及的领域包括:信号处理、模式识别、概率论与信息论、发声机制与听觉机制、人工智能等等。

人工智能基础学习与面试秘籍