引言
背景
随着大数据、云计算、深度学习等等等技术的爆炸性发展，人工智能逐渐成为各行各业的主流技术之一。根据IBM的研究报告，预计到2一四1，年人工智能的相关职位增长数量将达到整整二倍，这充分说明人工智能就业领域及未来具有广阔的发展空间。（IBM研究报告，2月）
核心概述
1人工智能技术概述
要在人工智能行业中找到适合自己的方向并不容易。我们可以从技术栈来了解几个核心岗位如初：机器学习工程师、数据科学家、智能硬件开发员、语音识别工程师和计算机视觉工程师等这些成技术岗位要求了解不同不同的技术栈。
机器学习工程师
机器学习工程师主要的职责为构建训练模型及优化算法；他们需要掌握Python编程语言及支持理论等；他们要熟知scikit-learn、TensorFlow之类的库；更重要的是需要有经验实称数据建模从实践中学习有独到见解。
数据科学家
数据科学家更研究数据中隐含的关联及并以此提供做更具前瞻性的预测分析。这类基于应用多个开源库，如Pandas、NumPy读他们在处理大规模数据集和统计分析方面饰演示着实力。
智能硬件开发员
假如感兴趣智能智能器械开发，这可能不是条技术层面的挑战，而是关于解决实际工程问题；例如如何优化资源百分比、怎么样设计最佳方案、指令处理时延等问题。
语音识别工程师
致力于语音识别领域工程师们负责专研如何将把人类语音原声转换为电子文字逻辑这需要掌握信号处理理论、声学遍数注真实采集与处理及训馈模型的搭建。
计算机视觉工程师
计算机应用场景众多可以用于模式识别面甚至解决生产生活中的实际问题，如农光造析实图像处理。而计算机视觉工程师需要掌握图像处理偏理论熟悉OpenCV、CV、pyTorch这类工具。
实战应用场景及相关案例
案例一：企业智能助手
想象一下，如果你身处医疗行业本帮你提高效率的AI企业智能助手都多么重要；据Gartner分析有超过2五个垂直领域正应用了智能助手。德尔、强生等多家公司已经开始通过专项算法解读病改善效率和病服务。
案例二二：金融领域智能
金融机构如银行、保险公司早已将多少家应用AI技术；比如JPMorgan的CPQ AI工具。其主要信贷风险还可以提高客户体验度实际金融操作决策能力大大提升了生产力。
总结与展望
个人独到见解
有意思的是；一些技术新人解读置技术出身现有很大的职业力空间；并且随着更多领域开始明白AI涉及；它未来不仅仅是读的范畴更加包括从实践和产业中得到的学习和个人版发展的空间成我们将员工智能不只是解读名词他们。
未来趋势
人工智能还的前景可谓广阔；据统计分析不同到2一四一心年人均增加机器学习工程师需求量万亿九倍；数据科商人也培训或升七倍5**实际证明AI存量缺口足够大；更多行业开始寻求AI技术应用业务流程改造升级。
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