且不说研究生，就本科生，还没有毕业就有一大半被无锡物联网中心提前签走，本科毕业就业率基本上是百分之百。何况研究生。
无锡现在很看重物联网、人工智能的发展，所以一定会找到工作的，至于薪资的高地，就要看你个人能力了
最先，现阶段人工智能领域是非常火热的领域之一，在大数据信息、物联网技术及其5G通讯的相互促进下，将来人工智能领域将释放出很多的就业岗位。伴随着大中型互联网公司相继在人工智能领域开展产业发展规划，现阶段人工智能领域的人才缺口还是挺大的。从近些年来相关方位硕士研究生的就业情况来说，机器视觉、模式识别和机器学习算法相关方位的就业情况较为非常好，工资待遇也较为不错。人工智能相关人才的培养一直以高等教育研究为主导，
一方面因素是由于人工智能技术性的难度系数相对来说大，另一方面原因是相关人才的培养针对文化教育资源也是有较多的是规定，涉及到老师资源、试验资源、课题研究资源和领域资源等。尽管现阶段一小部分高等院校逐渐相继在大学本科环节设立人工智能技术专业，不过因为现阶段人工智能领域仍然处于行业发展的早期，因此要想在人工智能领域发展趋势，最好是读一下硕士研究生。人工智能学生就业肯定是不用愁的，并且工资高公司抢着用，可是人工智能涉及到的学科许多，它涉及到电子计算机，数学课，机械设备，电子器件等课程，
这几个课程独立划出去全是一个一级学科，何况人工智能要另外把握多门冰箱课程。人工智能难，难在多学科交叉，要学千辛万苦，想变成大佬也是十分困难，假如要学，那么就好好学习，找一个较为牛的老师带，多做点具体新项目经常事倍功半。如今多学科交叉是发展趋势，如今进到人工智能领域还不是很晚。学精了是不用愁学生就业的并且工资是非常好的。
有关人工智能都有哪些专业，我觉得伴随着社会发展的不断发展，中国的人工智能领域或是十分普遍的，人工智能家居家具，工业生产，农牧业等多领域都离不了人工智能，海外对人工智能早已在广泛运用，海外的人力成本高，为了能控制成本挑选自动化机械才算是最好的方式，例如喷漆设备，大家中国现在已经在逐渐向自动化机械看齐，将来不论是加工制造业也罢或是别的领域，可用机器设备进行的事，尽可能就不要人力来进行，所以说，我认为人工智能绝对是非常大发展趋势，会普遍普及化运用到生活工作的每个角落。
人工智能技术关系到人工智能产品是否可以顺利应用到我们的生活场景中。在人工智能领域，它普遍包含了机器学习、知识图谱、自然语言处理、人机交互、计算机视觉、生物特征识别、AR/VR七个关键技术。一、机器学习
机器学习(MachineLearning)是一门涉及统计学、系统辨识、逼近理论、神经网络、优化理论、计算机科学、脑科学等诸多领域的交叉学科，研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能，是人工智能技术的核心。基于数据的机器学习是现代智能技术中的重要方法之一，研究从观测数据(样本)出发寻找规律，利用这些规律对未来数据或无法观测的数据进行预测。根据学习模式、学习方法以及算法的不同，机器学习存在不同的分类方法。
根据学习模式将机器学习分类为监督学习、无监督学习和强化学习等。
根据学习方法可以将机器学习分为传统机器学习和深度学习。
二、知识图谱
知识图谱本质上是结构化的语义知识库，是一种由节点和边组成的图数据结构，以符号形式描述物理世界中的概念及其相互关系，其基本组成单位是“实体—关系—实体”三元组，以及实体及其相关“属性—值”对。不同实体之间通过关系相互联结，构成网状的知识结构。在知识图谱中，每个节点表示现实世界的“实体”，每条边为实体与实体之间的“关系”。通俗地讲，知识图谱就是把所有不同种类的信息连接在一起而得到的一个关系网络，提供了从“关系”的角度去分析问题的能力。
知识图谱可用于反欺诈、不一致性验证、组团欺诈等公共安全保障领域，需要用到异常分析、静态分析、动态分析等数据挖掘方法。特别地，知识图谱在搜索引擎、可视化展示和精准营销方面有很大的优势，已成为业界的热门工具。但是，知识图谱的发展还有很大的挑战，如数据的噪声问题，即数据本身有错误或者数据存在冗余。随着知识图谱应用的不断深入，还有一系列关键技术需要突破。
三、自然语言处理
自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向，研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法，涉及的领域较多，主要包括机器翻译、机器阅读理解和问答系统等。
机器翻译
机器翻译技术是指利用计算机技术实现从一种自然语言到另外一种自然语言的翻译过程。基于统计的机器翻译方法突破了之前基于规则和实例翻译方法的局限性，翻译性能取得巨大提升。基于深度神经网络的机器翻译在日常口语等一些场景的成功应用已经显现出了巨大的潜力。随着上下文的语境表征和知识逻辑推理能力的发展，自然语言知识图谱不断扩充，机器翻译将会在多轮对话翻译及篇章翻译等领域取得更大进展。
语义理解
语义理解技术是指利用计算机技术实现对文本篇章的理解，并且回答与篇章相关问题的过程。语义理解更注重于对上下文的理解以及对答案精准程度的把控。随着MCTest数据集的发布，语义理解受到更多关注，取得了快速发展，相关数据集和对应的神经网络模型层出不穷。语义理解技术将在智能客服、产品自动问答等相关领域发挥重要作用，进一步提高问答与对话系统的精度。
问答系统
问答系统分为开放领域的对话系统和特定领域的问答系统。问答系统技术是指让计算机像人类一样用自然语言与人交流的技术。人们可以向问答系统提交用自然语言表达的问题，系统会返回关联性较高的答案。尽管问答系统目前已经有了不少应用产品出现，但大多是在实际信息服务系统和智能手机助手等领域中的应用，在问答系统鲁棒性方面仍然存在着问题和挑战。
自然语言处理面临四大挑战：
一是在词法、句法、语义、语用和语音等不同层面存在不确定性;
二是新的词汇、术语、语义和语法导致未知语言现象的不可预测性;
三是数据资源的不充分使其难以覆盖复杂的语言现象;
四是语义知识的模糊性和错综复杂的关联性难以用简单的数学模型描述，语义计算需要参数庞大的非线性计算
四、人机交互
人机交互主要研究人和计算机之间的信息交换，主要包括人到计算机和计算机到人的两部分信息交换，是人工智能领域的重要的外围技术。人机交互是与认知心理学、人机工程学、多媒体技术、虚拟现实技术等密切相关的综合学科。传统的人与计算机之间的信息交换主要依靠交互设备进行，主要包括键盘、鼠标、 *** 纵杆、数据服装、眼动跟踪器、位置跟踪器、数据手套、压力笔等输入设备，以及打印机、绘图仪、显示器、头盔式显示器、音箱等输出设备。人机交互技术除了传统的基本交互和图形交互外，还包括语音交互、情感交互、体感交互及脑机交互等技术。
五、计算机视觉
计算机视觉是使用计算机模仿人类视觉系统的科学，让计算机拥有类似人类提取、处理、理解和分析图像以及图像序列的能力。自动驾驶、机器人、智能医疗等领域均需要通过计算机视觉技术从视觉信号中提取并处理信息。近来随着深度学习的发展，预处理、特征提取与算法处理渐渐融合，形成端到端的人工智能算法技术。根据解决的问题，计算机视觉可分为计算成像学、图像理解、三维视觉、动态视觉和视频编解码五大类。
目前，计算机视觉技术发展迅速，已具备初步的产业规模。未来计算机视觉技术的发展主要面临以下挑战：
一是如何在不同的应用领域和其他技术更好的结合，计算机视觉在解决某些问题时可以广泛利用大数据，已经逐渐成熟并且可以超过人类，而在某些问题上却无法达到很高的精度;
二是如何降低计算机视觉算法的开发时间和人力成本，目前计算机视觉算法需要大量的数据与人工标注，需要较长的研发周期以达到应用领域所要求的精度与耗时;
三是如何加快新型算法的设计开发，随着新的成像硬件与人工智能芯片的出现，针对不同芯片与数据采集设备的计算机视觉算法的设计与开发也是挑战之一。
六、生物特征识别
生物特征识别技术是指通过个体生理特征或行为特征对个体身份进行识别认证的技术。从应用流程看，生物特征识别通常分为注册和识别两个阶段。注册阶段通过传感器对人体的生物表征信息进行采集，如利用图像传感器对指纹和人脸等光学信息、麦克风对说话声等声学信息进行采集，利用数据预处理以及特征提取技术对采集的数据进行处理，得到相应的特征进行存储。
识别过程采用与注册过程一致的信息采集方式对待识别人进行信息采集、数据预处理和特征提取，然后将提取的特征与存储的特征进行比对分析，完成识别。从应用任务看，生物特征识别一般分为辨认与确认两种任务，辨认是指从存储库中确定待识别人身份的过程，是一对多的问题;确认是指将待识别人信息与存储库中特定单人信息进行比对，确定身份的过程，是一对一的问题。
生物特征识别技术涉及的内容十分广泛，包括指纹、掌纹、人脸、虹膜、指静脉、声纹、步态等多种生物特征，其识别过程涉及到图像处理、计算机视觉、语音识别、机器学习等多项技术。目前生物特征识别作为重要的智能化身份认证技术，在金融、公共安全、教育、交通等领域得到广泛的应用。
七、VR/AR
虚拟现实(VR)/增强现实(AR)是以计算机为核心的新型视听技术。结合相关科学技术，在一定范围内生成与真实环境在视觉、听觉、触感等方面高度近似的数字化环境。用户借助必要的装备与数字化环境中的对象进行交互，相互影响，获得近似真实环境的感受和体验，通过显示设备、跟踪定位设备、触力觉交互设备、数据获取设备、专用芯片等实现。
虚拟现实/增强现实从技术特征角度，按照不同处理阶段，可以分为获取与建模技术、分析与利用技术、交换与分发技术、展示与交互技术以及技术标准与评价体系五个方面。获取与建模技术研究如何把物理世界或者人类的创意进行数字化和模型化，难点是三维物理世界的数字化和模型化技术;分析与利用技术重点研究对数字内容进行分析、理解、搜索和知识化方法，其难点是在于内容的语义表示和分析;交换与分发技术主要强调各种网络环境下大规模的数字化内容流通、转换、集成和面向不同终端用户的个性化服务等，其核心是开放的内容交换和版权管理技术;展示与交换技术重点研究符合人类习惯数字内容的各种显示技术及交互方法，以期提高人对复杂信息的认知能力，其难点在于建立自然和谐的人机交互环境;标准与评价体系重点研究虚拟现实/增强现实基础资源、内容编目、信源编码等的规范标准以及相应的评估技术。
目前虚拟现实/增强现实面临的挑战主要体现在智能获取、普适设备、自由交互和感知融合四个方面。在硬件平台与装置、核心芯片与器件、软件平台与工具、相关标准与规范等方面存在一系列科学技术问题。总体来说虚拟现实/增强现实呈现虚拟现实系统智能化、虚实环境对象无缝融合、自然交互全方位与舒适化的发展趋势首先，当前人工智能专业是一个比较热门的专业，随着人工智能领域的快速发展，人工智能专业人才的需求量也相对比较大，所以当前选择人工智能专业会有比较广阔的就业前景。在工业互联网和产业结构升级的联合推动下，未来人工智能领域会汇集大量的行业资源和社会资源，人工智能相关岗位的岗位附加值也会比较高，这一点在近几年研究生的就业上，就有比较明显的体现。随着当前大型互联网(科技)公司开始纷纷布局人工智能领域，未来人工智能专业人才的需求量依然有较大的上升空间。长期以来，人工智能专业人才的培养都是以研究生教育为主，当前一部分高校陆续在本科阶段开设了人工智能专业，而且未来会有更多的高校会在本科设立人工智能专业。在人工智能技术逐渐开始落地应用之后，人工智能领域不仅需要具有创新能力的高端人才，同样需要大量具有行业应用能力的技能型人才，而且技能型人才的需求量往往会更大。从这个角度来看，未来本科生甚至是专科生学习人工智能专业，也都会有较好的就业前景。您好，很高兴为您解答。
人工智能软件是非常好就业的:
一：人工智能发展前景：1、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。2、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。3、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。
二、就业方向：1、搜索方向，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，其应用领域包括智能办公、智能交通、智慧城市等等；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。4、无人驾驶领域，是人工智能重点应用领域之一；5、智慧生活和智慧城市等，包括交通、商业、生活的诸多领域将会出现人工智能的影子。
研究生就业困难，就业选择形式不容乐观。
在中国，研究生主要分为全日制和非全日制两种。全日制研究生是通过高等院校和科研机构举办的硕士研究生和博士研究生招生考试来进行招生，学制最少为2年或3年。
非全日制研究生在2017年以前主要是指在职研究生，主要通过十月联考、同等学力申硕 、一月统招在职研究生等方式进行招生；从2017年（包括2017年）起，双证在职研究生统一命名为非全日制研究生。
研究生国家奖学金由中央财政出资设立,博士研究生国家奖学金奖励标准为每生每年3万元;硕士研究生国家奖学金奖励标准为每生每年2万元。研究生国家奖学金每年评审一次,所刁符合规定条件的攻读硕士、博士学位的全日制研究生均有资格申请。
研究生仍然是有一定优势的：
研究生的学历水平比本科生和专科生要高，因此对于研究生来说，毕业以后找工作是具有一定优势条件的，研究生的社会认可度更高，而且他们能够享受到的待遇水平也比本科生和专科生好，因此我们并不能因为在学研究生的数量多，而就否定了研究生的优势。
在如今激烈的就业竞争形势之下，对于学子来说，如果能够以研究生的身份毕业，那么自己在求职就业的过程当中，将会更加有竞争力。
对于大学生来说，毕业之后继续选择深造读研，不仅仅是为了提高自己的学历水平，而是想要通过继续学习来积累专业知识，提高自身的专业技能，让自己能够成为所学专业领域的达人或者是牛人，读研是为了提升自身的价值，让自己也变得更具有竞争力，在激烈的就业竞争当中，能够让自己脱颖而出。
人工智能专业好就业
第一：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。人工智能相关技术将首先在互联网行业开始应用，然后陆续普及到其他行业。所以，从大的发展前景来看，人工智能相关领域的发展前景还是非常广阔的。
第二：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。
第三：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。从这个角度来看，未来掌握人工智能技术将成为一个必然的趋势，相关技能的教育市场也会迎来巨大的发展机会。
人工智能专业介绍
人工智能，是运用现代计算和学习的理论与方法，通过对现实世界中的语言、文字、声音、图像、视频等信号的分析处理，也包括对人类大脑活动信号的分析处理，达到对现实世界的智慧感知、认知，并按人类认知行为反馈控制 *** 纵现实世界的所有理论和技术的总称。
目前，人工智能已在金融、医疗、教育、零售、工业、交通、娱乐等诸多领域进行智能化的渗透。在智能变革的趋势下，传统行业纷纷开始探索如何与人工智能结合应用。随着传统产业的智能化实践逐步深入，行业中深层次的知识和经验尤为重要，简单的人工智能技术叠加将不再能满足用户的智能化预期。
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