智能软件开发方向怎么样（智能产品开发与软件技术专业哪个好）

今天给各位分享智能软件开发方向怎么样的知识，其中也会对智能产品开发与软件技术专业哪个好进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、学软件开发前景好吗？
• 2、人工智能软件就业前景怎么样？
• 3、人工智能软件就业前景怎么样

学软件开发前景好吗？

软件开发是有前途的。 软件开发是近些年来发展非常迅速的领域，随着大数据、云计算和物联网的快速发展，虽然每年都有大量的人才进入软件开发领域，但是目前整个软件开发领域依然存在大量的人才缺口，尤其是大数据和人工智能相关领域的人才缺口尤其明显。

由于巨大的人才缺口，目前大数据和人工智能领域的薪资待遇也比较高。 虽然目前软件开发领域依然存在大量的人才缺口，但是IT领域目前对软件开发人才的需求却在逐渐提高，这就要求软件开发的从业者要不断提升自身的开发能力以适应软件领域的结构化升级。虽然大数据和人工智能领域的人才缺口比较明显，但是相对来说，这些领域的人才培养周期也比较长。

对于初学者来说，如果要进入软件开发领域，要做好以下几件事：

第一：制定一个系统的学习计划。对于软件开发的从业者来说，如果想在软件开发的道路上走的更远，一定要注重基础知识的学习，基础知识结构往往能够决定软件开发人员的成长高度。基础知识结构包括数学基础（高数、线代、概率论、离散数学）、算法基础（算法设计、数据结构）、计算机基础（操作系统体系结构、计算机网络、数据库）三个部分。

第二：注重动手能力的培养。编程语言说到底就是一个操作计算机的工具，所以一定要多使用才能逐渐熟悉。不论学习什么编程语言都需要做大量的实验才能逐渐掌握编程语言，这个过程也是建立编程思维的过程。

第三：选择一个发展方向。方向的选择一定要有一定的发展前景，目前大数据、云计算、物联网、人工智能、区块链都是不错的选择。

人工智能软件就业前景怎么样？

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。

人工智能软件就业前景怎么样

人工智能这个业非常不错。最热门就业方向主要是在IT行业、金融行业。其他的就业方向包括：设备制造（从重型设备到智能家居设备）、通信等等。但是，这个业的就业近些年也会存在一个问题。

为什么说这个业不错

各行各业的发展趋势就是自动化、智能化。这些年随着算力的大幅提升，使得过去数十年积累的一些人工智能理论能够落地实现、并达到成熟商用的程度，从而带动了这一次的人工智能浪潮。这里面最典型的、当前技术能支撑落地的理论是1943年提出的神经网络模型，产出的最典型的产品是图像识别。

而人工智能业就是因应这个趋势产生的，其最现实的目的是：充分利用现有的理论和技术加速覆盖各个行业的自动化、智能化程度，同时积极探索研究进行进一步的突破。

大白话讲：有空白要填补、有不足要突破，所以需要人去干活、所以人力产销两旺。



就业方向的说明

说白了自动化、智能化本来就是IT的份事，所以自然而然人工智能这个业最适合的就是IT行业。目前主要集中在研发图像识别、语音及语义识别、（含商品）推荐等相关产品。

而对于金融行业，它本质上是一个非常复杂的非线性系统--比如股市，能够影响到它的因素非常非常多，所以这个行业一直有一个量化的梦想--即通过数学模型实现最大化规避风险、同时最大化获利，并且这一切还要由计算机来自动完成。所以也对人工智能有强烈的需求。

至于设备制造、通信等领域，都是期望通过人工智能技术提升其自动化、智能化水平。这个易理解，比如和普通人关系最近的智能家居设备



就业存在的问题

这部分于泼冷水。前文已经提到，这一次人工智能的浪潮是因为算力够了，所以去实现N多年前的理论。而这一次成熟的技术实际上很少，主要是：图像识别、语音及语义识别，后者实际上并不算很成熟（语音识别只能识别普通话、语义识别其实不算很成熟），另外还有一些推荐相关的数据分析挖掘技术，等等。

而这些成熟的技术迅速被无论是独角兽也好、还是头部公司也好，给做成了通用平台或产品--如：商汤的人脸识别产品。

那么对于后来者实际上机会不多了，这也是李开复童鞋在2018年说18个月后会有大量的AI公司倒闭的原因--并且这一次他说的很准。

改变这种情况只能有两种方式：1)理论再次突破；2)改造、调优成熟技术；3)应用技术到特定的领域或场景。比如，基于图像识别的垃圾分类自动识别。2)和3)的机会、空白点还是很多；而1)也需要顶尖人才完成。所以即便存在这些问题，仍然要说这是个好业。

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