人工智能专业对应的职业有哪些
人工智能是当今世界最热门和快速发展的领域之一。随着技术的进步和应用的广泛性，越来越多的人选择学习人工智能专业。那么，学习人工智能专业后，有哪些职业可以选择呢？本文将为您概述人工智能专业对应的职业，并为每个职业提供简要的介绍。
1.机器学习工程师：机器学习工程师是人工智能领域的核心职业之一。他们使用机器学习算法和数据分析技术，设计和开发能够从数据中学习和改进的智能系统。机器学习工程师在各个行业中都有广泛的应用，例如金融、医疗、电子商务等。
2.自然语言处理工程师：自然语言处理工程师负责开发能够理解和处理人类语言的系统和应用。他们研究和开发语音识别、语义分析、机器翻译等技术，使计算机能够与人类进行自然的交流和理解。
3.计算机视觉工程师：计算机视觉工程师专注于开发计算机系统能够理解和解释图像和视频的能力。他们设计和实现图像识别、目标检测、人脸识别等算法和应用，广泛应用于安防、医学影像、无人驾驶等领域。
4.数据科学家：数据科学家是人工智能领域中的重要角色。他们通过分析和解释大量的数据，从中提取有价值的信息和模式，为企业和组织提供决策支持。数据科学家运用统计学、机器学习和数据可视化等技术，解决实际问题并进行预测和优化。
5.人工智能研究员：人工智能研究员致力于推动人工智能领域的前沿科研。他们进行新算法和新模型的研发，探索人工智能的潜力和应用。人工智能研究员通常在大学、研究机构或科技公司从事研究工作，并发表相关领域的学术论文。
6.人工智能伦理专家：随着人工智能的不断发展和应用，涉及伦理和道德问题的讨论也越来越重要。人工智能伦理专家关注人工智能系统的道德和社会影响，并提供伦理指导和政策建议。他们研究和评估人工智能技术的潜在风险，确保其在使用中符合道德和法律准则。
7.机器人工程师：机器人工程师将人工智能技术与机械工程相结合，设计和开发智能机器人系统。他们负责机器人的感知、决策和执行能力，使机器人能够自主地与环境交互和执行任务。机器人工程师在制造业、医疗保健和军事等领域有广泛的应用。
8.数据工程师：数据工程师负责构建和维护大规模数据处理系统和基础架构。他们设计数据管道和数据存储解决方案，确保数据的有效采集、存储和处理。数据工程师在人工智能项目中起到关键的作用，为机器学习和数据科学团队提供高效的数据支持。
人工智能专业对应的职业多种多样，涵盖了从算法开发到应用实践的各个领域。机器学习工程师、自然语言处理工程师和计算机视觉工程师是人工智能领域的核心职业，负责开发和应用核心技术。同时，数据科学家、人工智能研究员、人工智能伦理专家、机器人工程师和数据工程师等职业也扮演着重要的角色，推动着人工智能的发展和应用。随着人工智能的不断演进，这些职业将继续迎来更多的机会和挑战，为我们的社会和生活带来更多的创新和便利。
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人工智能行业有哪些证书呢
目前人工智能行业的证书主要有中国人工智能学会认证的《人工智能职业技能等级认证证书》和国家工信部认证的《人工智能职业能力等级评价证书》，二者在职业方向的划分有些不大一样。以下是二者的区别介绍：
证书封面区别
中国人工智能学会证书封面：
工信部证书封面:
人工智能学会证书划分标准
中国人工智能学会的认证是按照应用方向而划分的，目前已经开展认证的证书有计算机视觉方向的《计算机视觉测试工程师》和《计算机视觉实施工程师》以及《计算机视觉应用开发工程师》三个证书，自然语言方向的《自然语言处理测试工程师》和《自然语言处理实施工程师》以及《自然语言处理应用开发工程师》三个证书，后期还会陆续开展语音信号方向、自动化等方向的证书。其中，应用开发类证书属于中级证书，需考完初级证书才能进行中级证书的考试。
人工智能学会证书样本
人工智能学会颁发的《计算机视觉测试工程师》证书：
人工智能学会颁发的《计算机视觉实施工程师》证书：
人工智能学会颁发的《计算机视觉应用开发工程师》证书：
自然语言处理方向的证书也和计算机视觉方向的证书外形一样，只是相关的文字不一样，所以没有放出来，相信大家可以自行脑部一下了。
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人工智能学会证书查询入口：zscx.caai.cn/
工信部证书划分标准
工信部的人工智能证书划分是按照工作类型而划分的，有数据分析处理方向的《人工智能数据分析与挖掘应用工程师》、有算法方向的《人工智能机器学习应用工程师》、以及管理方向的《人工智能应用管理师》三个方向的证书，证书分初级和中级，需考完初级证书才能进行中级证书的考试。
工信部证书样本
工信部颁发的《人工智能数据分析与挖掘应用工程师》证书：
工信部颁发的《人工智能机器学习应用工程师》证书：
工信部颁发的《人工智能应用管理师》证书：
认证课程学习内容请前往公司官网了解：deepaiedu.com/
工信部证书查询入口：miiteec.org.cn/plus/lis
以上就是目前两大权威机构的对于人工智能行业证书认证情况。
后记：
由中国人工智能学会和国家工信部权威认证的人工智能证书是跨入人工智能行业的敲门砖，随着人工智能技术的发展越来越成熟，相关的从业人员也会剧增，证书的考取难度也会变高。
如果已经从事或者准备从事人工智能行业的人员，对于考证宜早不宜迟，早拿证早安心，国家对人工智能行业从业证书的要求将会越来越高，现在证书刚开始推广，无论从费用上，还是从考试难度上，都是最低的。
人工智能系统的技术架构
一、架构图
1.基础层包括：
硬件设施、软件设施、数据资源。其中在硬件设施方面，做深度学习和神经网络训练时候往往会涉及到模型训练是在CPU还是GPU上面，在这个里面GPU就是做计算加速的，第二个是智能芯片，市面上出现的智能语音芯片和图像识别的芯片就是对应这一块。在软件设施方面，智能云平台解决的是硬件资源管理的问题，目前市面上有阿里云，腾讯云、亚马逊云，微软云，百度云等各种云平台，对外输出的是资源的服务能力，第二个是大数据平台，涉及到的是分布式存储，Hadoop等框架，在数据资源方面，把通用数据作为基础层，主要考量的点是通用数据更多的是人工智能类产品当前对外输出的人类相关的数据，往往涉及到人机对话聊天等数据，而专业的行业数据，在会场的智能导航，智能问诊等场景有所应用。
2.技术层包括：
基础框架、算法模型、通用技术，其中基础框架与软件设施有一定的映射关系，算法模型包括机器学习深度学习增强学习等，深度学习包括神经网络，深度神经网络，卷积神经网络等具体的算法，通用技术是算法模型的一个应用，包括自然语言处理、智能语音、机器问答、计算机视觉等，这里需要注意一个点，我们把自然语言处理等归类为通用技术，说明它本身并不是一种算法模型，而是算法模型支撑起来的一种具体的技术形态。
3.底应用层：
包括应用平台和智能产品，需要注意的是智能操作系统，智能音箱、人脸支付等都属于终端，它依赖于音箱和手机等智能设备，这些设备是需要依赖于特定的硬件平台上的，而硬件平台的管理控制则依赖于智能操作系统，这个可以直接对比传统的移动互联网时代，操作系统是安卓、iOS，在PC互联网时代的Windows，Ubuntu。
目前市面上能看到的智能操作系统有百度DuerOS、图灵等。
4.案例：
在这张图对应的是DuerOS的整体技术 架构，从上到下包括三个层次：能力层(小度技术开放平台)，包括原生技能、第三方技能的各种开发工具。核心层(小度对话核心系统)，对应的是通用技术层，包括语音识别、语音播报、屏幕展示、对话服务等。应用层(小度智能设备开放平台)，包括各种API接口、开发套件、麦克风阵列等。在这个里面我们能看到的是它的整体涵盖了对外的开放平台，然后它的技术设备层面对外开放对话核心系统。