一、人工智能的岗位一定需要高学历吗
并非所有人工智能岗位都要求高学历，因为人工智能领域的职位多种多样，其所需的教育背景和技能要求也各不相同。虽然一些高级人工智能职位（如研究科学家、高级工程师等）可能需要更高的学历，但对于其他技术或应用方面的人工智能职位，拥有实际的技能和经验可能比学历更重要。
在人工智能领域，一些认可的技能可能包括：
1.编程和软件开发：熟练掌握编程语言（如Python、Java等），具备软件开发和工程实践经验。
2.数学和统计学：了解数学和统计学的基本概念，包括线性代数、概率论、统计模型等。
3.机器学习和数据分析：具备机器学习算法、数据处理和分析的基本知识。了解主流机器学习框架如TensorFlow、PyTorch等。
4.自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）：对自然语言处理和计算机视觉领域有一定的了解，了解相关技术和方法。
5.理解业务需求和解决方案：能够理解业务需求，提供符合实际应用场景的人工智能解决方案。
除了以上技能，具备团队合作能力、创新思维和问题解决能力等质量也很重要。在人工智能领域，实际项目和经验往往比学历更重要。因此，通过参与实际项目、自我学习和不断提升技能，可以为在人工智能领域找到就业机会提供有价值的资质。
二、ai哪个岗位最好
很难说哪个岗位最好，Al目前是大火的领域，统称为“人工智能”，里面涉及的岗位有十几种，但最最基本的应该是算法。所以算法工程师的岗位是必不可少的。
三、电气考人工智能是跨专业吗
人工智能是当下社会经济发展的一个潮流趋势，涉及领域非常广泛，包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉、人机交互等，因此人工智能的就业岗位非常多样化，包括但不限于算法、数据处理、机器学习、自然语言处理、计算机视觉处理、智能硬件等方面工作。就业前景不错，收入可很可观。
四、人工智能的职业分析
1、未来人工智能的就业和发展前景都是非常值得期待的，原因有以下几点：第一，智能化是未来的重要趋势之一。第二，产业互联网的发展必然会带动人工智能的发展。第三，人工智能技术将成为职场人的必备技能之一。
2、在大数据时代，人工智能相关技术得到了越来越多的关注，市场对于人工智能产品的呼声也越来越高，因此不少科技公司都陆续开始在人工智能领域实施战略布局，由于人工智能人才相对比较短缺，所以人才的争夺也比较激烈。另外，由于相关人才的数量比较少（研究生培养为主），而且培养周期比较长，所以人工智能人才在未来较长一段时间内依然会有一定的缺口。
五、人工智能行业需要哪些专业人员
1、人工智能领域的研究跨度较广，包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。其中，现阶段需求量最大的3个领域分别是语音识别、图像识别和自然语言处理。
2、这些工作的共同点是都需要大量数据和深度学习功能。因此，算法策略和数据分析称得上是人工智能的两大核心岗位。
3、算法工程师主要有视频算法工程师、图像算法工程师和音频算法工程师。“如果把AI看作学生，算法工程师就是老师。”旷视科技市场部负责人谢忆楠说。算法工程师的任务是制定一套合理的算法逻辑，让AI快速、准确地习得某个指令。这个职位需求的基本技能是编程，因此需要很强的逻辑思维能力。
4、人工智能深度学习的基础是大量的数据输入，数据分析师要做的不仅是获取海量数据，还要从数据中找出规律，给出解决方案。可以说，“算法工程师给的是学习方法，数据分析师负责提供教材。”数据分析的另一个岗位是数据标注。大规模的数据里难免会出现“污染”数据，但AI不能自己判断输入数据的正误。“如果输入1000张照片并告诉AI这是猫，但其中混入了一张狗的照片，那么AI会强制认为这是猫。”谢忆楠说，这时候就需要数据标记将错误信息剔除。
5、除了这两类核心的研发岗位，AI行业还需要大量应用型人才。AI是一门技术，最终落实成产品才能具备商业价值。解决方案是未来比较有潜力的岗位。因为未来AI会和许多行业结合，如何把AI核心技术和行业需求绑定是一个很大的考验。因此，制定解决方案的不仅要了解AI技术本身，还要了解哪些行业对AI有需求。