一、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。
二、人工智能岗位称谓
1、人工智能软件工程师：负责开发人工智能软件，包括人工智能框架和库、智能应用等。
2、人工智能硬件工程师：负责设计和开发人工智能硬件，包括人工智能芯片、传感器等。
3、机器学习工程师：负责开发和应用机器学习模型，提升系统性能。
4、自然语言处理工程师：负责开发和应用自然语言处理技术，使计算机能够理解和处理人类语言。
5、深度学习工程师：负责开发和应用深度学习模型，使计算机能够像人类一样从数据中学习。
6、人工智能研究员：负责研究人工智能的前沿技术，探索新的人工智能应用。
7、人工智能项目经理：负责管理人工智能项目，包括确定项目目标、计划项目进度、管理项目团队和沟通项目进展等。
三、人工智能职业目标定位
1、人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类的智能才能完成的复杂工作，不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。
2、例如，繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的，现在计算机不但能完成这种计算，而且还能够比人脑计算得更快、更准确。
四、人工智能专业可去哪些单位工作
目前人工智能领域比较热门的方向包括机器学习、计算机视觉、自然语言处理和机器人学，以机器学习方向为例，比较常见的岗位有算法设计工程师、算法实现工程师、算法训练工程师、算法验证工程师和算法应用工程师，当然不同的团队在命名上会有一定的区别，另外不少团队的算法设计工程师也会同时完成部分算法实现的过程，至少在验证过程中通常是自己完成的。
五、人工智能专业毕业去南方还是北方
因为南方的互联网的发展要比北方互联网的发展快速很多，人工智能专业的就业岗位要多很多，南方的经济发达一些，北方除了北京这个一线城市以外其他的地区发展不是很理想，南方尤其是沿海地区是很好找工作的。