ai人才的红利还没有现在真正释放出来。无论是基础ai职位，还是人工智能行业的技术工作者，都会面临相同的挑战。
为了让读者对未来新的发展方向的理解，这些罗列了一些人工智能的职业课程：图像分析、语音处理、机器学习。在未来人工智能职业发展中探讨这一行业的新兴技术、新的商业形态和行业现状。
行业现状一、人工智能与社会两级分化现状与此同时，由于ai供给量大幅增加，导致各个领域的需求量逐年减少。导致人工智能人才供给严重不足，出现社会两极分化严重的情况。
数据看，在人工智能产业的缺口方面，图像分析人才仍然高达8.7万，语音识别人才则为4.6万，而图像分析技术、语音识别技术、机器学习人才，都远不止这些数字。
这种现象使得人工智能人才紧缺成为一个高热度的新职业，对于具有技术及行业经验的工程师来说是一个职业市常市场需求未来人工智能以及机器学习将依然保持较高的热度，除了人工智能本身的发展前景之外，由于市场对于人工智能从业者、ai相关产品研发及运营、政府及商业机构等，人才的需求是比较大的。
二、急需大数据、
人工智能、机器学习等人才。而现在急需的人才，主要是以下三种。人工智能ai人才：拥有算法工程师、应用软件工程师、机器学习工程师等领域的经验与专业。对于许多工程师、研发人员来说，人工智能是一个令人兴奋的热门领域。
但人工智能在多数公司里主要由人工智能系统支撑，这些系统包括人工智能教育、开发运行网站、音乐及软件等实现。
ai软件开发人员：对于工程师来说，他们需要从设计概念，进行需求分析，至编写代码。而软件开发人员本身又需要具备非常的ai知识，这类程序员需要具备一定的专业领域知识，主要分为数据库编程和神经网络编程。机器学习工程师：对于工程师来说，了解机器学习知识是非常重要的，尤其是各种监督学习和无监督学习。
即使是机器学习模型预测的相关技术，如果脱离了实际的数据，都很难得到结果。比如，kaggle竞赛中salesplake用双平台车辆的数据进行车辆停靠点图片识别。监督学习的输入是车辆的行驶数据，训练模型，然后验证模型的准确度，如果准确度过低，需要进行更进一步的修改；
无监督学习则是无需训练数据的，相关任务较多，如生成一张多边形的网格。
ai软件工程师：ai相关软件工程师主要负责产品运营工作。同时要懂得编程。未来人工智能市场需求中ai行业的工程师是非常稀缺的。
