根据统计数据，人工智能领域的就业机会将继续增长，并且预计未来几年内将有更多的就业岗位出现。这次具有历史意义的、为期两个月之久的学术会议,标志着“人工智能”新学科的诞生。
人工智能工程技术就业方向及前景
一、人工智能工程技术就业方向如下：毕业生就业和创业领域涉及人工智能、自动化、互联网、IT等领域的国内外知名企事业单位。该专业实际应用于机器视觉、指纹识别、人脸识别、视网膜识别、虹膜识别、掌纹识别、专家系统、自动规划、智能搜索、定理证明、博弈、自动程序设计、智能控制、机器人学、语言和图像理解、遗传编程等。
二、考研方向：计算机科学与技术、软件工程、人工智能等。就业前景很好，该专业的人才未来的社会需求量也是很大的。
三、人工智能工程技术就业前景
智能化是未来的重要趋势之一。随着互联网的发展，大数据、云计算和物联网等相关技术会陆续普及应用，在这个大背景下，智能化必然是发展趋势之一。
产业互联网的发展必然会带动人工智能的发展。互联网当前正在从消费互联网向产业互联网发展，产业互联网将综合应用物联网、大数据和人工智能等相关技术来赋能广大传统行业，人工智能作为重要的技术之一，必然会在产业互联网发展的过程中释放出大量的就业岗位。
人工智能技术将成为职场人的必备技能之一。随着智能体逐渐走进生产环境，未来职场人在工作过程中将会频繁的与大量的智能体进行交流和合作，这对于职场人提出了新的要求，就是需要掌握人工智能的相关技术。
人工智能专业就业方向及前景
人工智能专业就业方向及前景为：搜索方向、计算机视觉和模式识别方向、医学图像处理、无人驾驶领域。
一、就业方向
1、搜索方向
搜索是人工智能的重要应用领域，目前初步实现的人工智能产品例如小度小度、小爱同学、天猫精灵等，都是建立在智能搜索和语音搜索的基础之上的。此外图片搜索已经基本实现，精准度可以达到90％以上，例如百度识图、作业帮搜题等。视频搜索也是搜索领域进一步研究的方向。
2、计算机视觉和模式识别方向
这个方向是从技术层面划定的方向，其应用领域包括：智能办公、智能交通、智慧城市等等。技术的表现层有指纹识别、虹膜识别（常见如影视剧中密码锁）、车牌识别（交通系统中的违章判定以及电子化处理）等等。
3、医学图像处理
医疗设备和医疗器械很多都会涉及到图像处理和成像技术，诸如西门子、飞利浦等企业都会有专门的人工智能研发部门。
4、无人驾驶领域
无人驾驶是近些年国内比较热点的话题，也是人工智能重点应用领域之一，某些汽车品牌已经在无人驾驶领域得到了应用并且真正获得上路资格，但是由于目前的人工智能技术并无法支撑真正的无人驾驶，因此在无人驾驶车辆出现事故后，无人驾驶的应用目前再次回归实验室。
二、就业前景
人工智能专业的就业市场前景非常广阔。随着人工智能技术的快速发展和广泛应用，对人工智能专业人才的需求不断增长。
无论是人工智能算法工程师、机器学习工程师、数据科学家还是自然语言处理工程师等岗位，都面临着高薪、高需求的局面。根据统计数据，人工智能领域的就业机会将继续增长，并且预计未来几年内将有更多的就业岗位出现。
技术发展趋势
1、深度学习与神经网络
深度学习是人工智能技术的核心驱动力之一，通过神经网络模拟人脑的工作方式，可以实现对图像、语音、文本等大规模数据的高效处理和分析。深度学习和神经网络技术的发展将为人工智能带来更多的应用和创新。
2、计算机视觉与图像识别
计算机视觉是人工智能领域的重要研究方向，其应用范围涵盖了人脸识别、目标检测、图像分割等众多领域。随着计算机视觉技术的不断进步，人工智能在图像识别和视觉感知方面的应用也将不断扩大。
3、自然语言处理与智能对话系统
自然语言处理是人工智能与语言学相结合的领域，通过对语言文本的理解和处理，使机器能够与人类进行交流和对话。智能对话系统的发展将推动人工智能在智能助手、智能客服等领域的应用。
人工智能的就业方向？
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。在国内的话就业前景是比较好的，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。
求职称论文人工智能的未来与挑战
人工智能的发展 英国科学家图灵于 1936 年提出“理论计算机”模型 , 被 称之为“图灵机”( Turing Machine) , 创立了“自动机理论”。1950 年 ,图灵发表了著名论文《计算机能思维吗 ?》,明确地提出了“机器能思维”的观点 。1956 年夏季 , 在美国达特摩斯 (Da rt mo ut h) 大学 , 由麦卡赛 (J . McCart hy) 、明斯基 ( M . L . Minsky) 、香农等发起 ,由西蒙 ( H . A . Simo n) 、塞缪尔 ( A . L . Sa muel) 、纽厄尔 ( A . Newell ) 等参加 ,举行了关于“如何用机 器模拟人的智能”的学术研讨会 , 第一次正式采用“人工智 能”( A rtificial Intelligence ) 的术语[ 1 ] 。这次具有历史意义 的 、为期两个月之久的学术会议 ,标志着“人工智能”新学科 的诞生 。在人工智能 50 多年的历史中 ,先后出现了逻辑学 派 (符号主义) 、控制论学派 ( 联结主义) 和仿生学派 ( 行为主 义) 。符号主义方法以物理符号系统假设和有限合理性原理
为基础 ,联结主义方法以人工神经网络和进化计算为核心 , 行为主义方法则侧重研究感知和行动之间的关系 。这些理 论和方法在模式识别 、知识工程 、专家系统 、智能控制 、数据 挖掘、智能机器人等领域取得了伟大成就 ,极大推动了科技 进步和社会发展[ 2 ] 。如 ,医学专家系统 、多层前馈神经网络、 IB M 的国际象棋机器人 、日本的 A S H IMO 、韩国的 MA H2
RU 、我国的主体网格智能平台 A Grip 等 。但这些成果多是 对智能的某些方面进行宏观的功能模拟 ,并未给出到底什么 样的符号 ,什么样的形式化方法来表示人脑的智能体系 。尽
管有学者研究神经网络 ,探讨用神经网络方法模拟人脑而产
生智能 ,然而复杂的人脑结构以及未知的工作机理岂是简单 的神经网络模型所能表示的 。图灵大师为了说明机器可以具有智能 ,提出了著名的“图灵测试”,用机器行为解释智能 , 将智能归为行为 ,而彭罗斯却认为意识是智能的根本 ,没有 意识就不会有思维 ,没有思维又何谈智能 ,因此认为机器不 能具有智能 。爱丁顿曾提出 ,大脑是由原子 、电子组成 ,那么 一个普通原子的机械集合体能够成为一个具有思维的机器 吗 ? 机器是否可以具有智能不断地争论着 。要想回答这一 问题 ,就要弄清机器的工作机理是否能与人脑的工作机理相 /article.asp?ID=33263 论文网，似或一致 。香农的信息论发表后 , 人工智能学者们受到启 发 ,开始用信息的观点来探讨人脑与智能 ,直到 20 世纪 90 年代的脑 ———机对话 (BCI) 实验出现 , 正式证明机器与人脑 在信息处理上的机理是一致的 ,大脑与计算机可以直接进行 信息交换 ,可以互相理解 ,计算机芯片可以成为大脑的一部 分 。至此 ,机器是否可以具有智能的争论告一段落 ,人工智 能的发展出现了新的空间 。
2 人工智能的未来与挑战
人工智能研究的主要目标 ,就是希望用现代科学技术的 手段来扩展人类智能系统的能力[ 3 ] ,那么人工智能未来的发
展方向有哪些更值得关注的呢 ? 本文从四方面进行了阐述 :
人工智能技术与生物技术 、电子技术结合研究生物电子体 , 与脑科学 、信息处理技术结合研究大脑信息处理模型 ,与网 络技术 、软件技术结合研究网络智能软件 ,与通讯技术、控制 技术结合研究家庭机器人 。