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、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。
三、ai人工智能公司有哪些岗位
1、AI人工智能公司的岗位主要可以分为三大类：
2、应用层（解决方案与平台）：包括AI项目经理、AI产品经理以及AI+行业的解决方案工程师。这些职位主要负责将AI技术与具体行业需求相结合，提供定制化的解决方案。
3、技术层（技术开发岗）：包括各种AI技术的算法工程师和开发工程师。他们主要负责AI技术的研究、开发和实现。
4、基础层（支持类）：包括数据类工程师和售前售后工程师。他们主要负责数据处理、技术支持和销售服务等方面的工作。
四、ai人工智能带来什么新职业
1.提示工程师提示工程师是指通过有逻辑的语言,来引导AI工具,使得其生成符合用户需求的内容,包括文本、图片、音频等内容。针对每一次生成的内容,不断向
2.新奇能力发现师AI催生出的新奇能力发现师主要负责通过分析数据和发现趋势来寻找新的商业模式、产品或服务,通常指的是一种人工智能领域中的职位,其主要工作
3.人工智能训练师人工智能训练师是指专门从事人工智能模型训练工作的职业。其主要工作内容是设计、实现和优化各种机器学习、深度学习以及其他人工智能模型,确保模型能够准确地
五、人工智能本科就业有岗位吗
人工智能专业的就业岗位主要以工程师为主，具体的岗位如下：
进行人工智能相关前沿算法的研究，包括机器学习、知识应用、智能决策等技术的应用。以机器学习的过程为例，涉及到数据收集、数据整理、算法设计、算法训练、算法验证、算法应用等步骤，所以算法是机器学习开发的重点。
一方面程序开发工程师需要完成算法实现，另一方面程序开发工程师需要完成项目的落地，需要完成各个功能模块的整合