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法学人工智能的机遇有哪些？
人工智能是信息技术领域的一个热门话题，主要包括通用人工智能、机器学习、专家系统（两者可能相同）、数据挖掘、神经网络和模糊系统。这些主题已成为学者、学生、教师和专业人士最想要和最必不可少的主题。
由于人工智能已经对公众产生了足够的影响，本文将帮助下一代更多地了解与该领域相关的职业机会。我们需要理解这样一个事实：机器学习是人工智能的实践面。它关乎识别数据来源，然后创建分析这些数据并根据其做出决策的系统。以下是人工智能领域的一些职业机会。
人工智能/机器学习研究员
研究员或研究学者是人工智能领域一个重要且关键的机会。由于人工智能和其他相关术语对社会来说非常新颖，因此对人工智能研究员的需求量非常大。作为研究学者，改进机器学习算法将是主要重点。大多数研究学者是由政府挑选的，并被给予一些实际问题。在某些情况下，研究将其应用于新领域和技术的方法，这通常会结合一到两个领域。
通常，如果有人获得了博士学位，就会有很好的工作机会。也有一些职位从事新兴技术，例如通用人工智能（DeepMind 等）。这些职位非常稀少，通常仅限于强大的博士研究员和精心挑选的团队成员。除了博士学位外，主要要求将基于逻辑思维和领域的创新。比起逻辑思维，拥有创新想法来解决实际问题的人总是作为研究学者而被需要。
人工智能软件开发
由于大多数工具都已将人工智能整合到其中，因此对软件的人工智能知识的需求已成为必不可少的。开发可以将机器学习应用于输入数据集的系统和基础设施。这就像任何其他软件工程职位一样。软件工程师通常是根据他们的解决问题的能力和思维方式进行招聘的。
你可以在相关领域获得学士学位（例如计算机科学）后获得这些工作，尽管最好对机器学习和人工智能有一些了解，并且具备良好的数学技能。拥有良好研究背景（在国家和国际期刊上发表研究论文）的硕士学位也更适合人工智能软件工程师或人工智能解决方案架构师（初级到高级）的角色。这些职位通常是从较低的级别开始，稳步提升到架构师的级别。大多数职位都由能够像机器一样思考的工程师担任。
自动化工程师
人工智能已经开辟了一个与其密切相关的全新领域，称为自动化。在当前情况下，自动化已成为强制性要求，它主要利用人工智能来帮助人类工程师解决各种问题，从简单问题到复杂问题。自动化工程师将了解环境的性质，并尝试自动化那些不需要人类工程师支持的常见重复性任务。通过自动化此任务，人工智能工具正在帮助人类工程师和组织在有限的资源下按时满足需求，这也有助于他们减少对不需要人工参与的任务的人力投入。
数据科学家
当前数据已成为黄金。数据已成为黄金，因为它在组织的业务预测中起着关键作用。尽管大多数预测都是基于互联网上生成的数据，但它通常被认为对业务至关重要。这开辟了数据科学这个新领域，而参与其中的被称为数据科学家。
这项工作通常与对大型数据源的深入调查有关，并且经常创建和训练系统以识别其中的模式。相关领域的博士学位并非不寻常的任务，但也有一些人仅凭学士学位就参与了数据科学。对数据科学工程师和数据科学家的需求稳步增长，并在市场上产生了巨大的需求。在未来五年内，数据科学将成为应届毕业生主要机会领域之一。了解数据结构和统计数学对于成为数据科学家至关重要。
机器学习工程师
机器学习是人工智能的一部分，通常涉及将机器学习或人工智能框架应用于不同领域中的特定问题。在福布斯 2017 年技术文章中，机器学习被认为是一个必不可少且顶尖的领域。机器学习通常应用于手势识别、广告分析或欺诈检测，这些都是人工智能已使用的热门领域。机器学习工程师的主要重点是了解机器的性质并解决与社会相关的机器学习问题。通常，拥有良好数学知识和硬件系统理解的人会被招聘为机器学习工程师。由于行业现在正转向人工智能，因此对这些机器学习工程师的需求量很大。
所需技能
与人工智能相关的机遇数量总是很多，但该领域总是缺乏工程师。扎实的系统软件、数据结构和算法基础、强大的数学知识、丰富的解决问题能力、编程技能和学习能力是个人在人工智能领域取得成功所需的主要技能。
除了这些技能外，强大的创新思维对于成为人工智能工程师或人工智能架构师至关重要。该领域的人员通常薪酬很高，因为他们成为减少组织在琐碎任务上花费的成本的原因。
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