人工智能工程师工作时间多长

人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”，也可能超过人的智能。人工智能的定义可以分为两部分，即“ 人工”和“ 智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。

很忙的哦还是！！！！十几个小时大概

“ 人工智能工程师是指从事与人工智能相关算法、深度学习等多种技术的分析、研究、开发，并对人工智能系统进行设计、优化、运维、管理和应用的工程技术人员。”

发展前景

2017年3月5日“ai人工智能”正式写入2017党代会报告，新的征程来了！无人驾驶汽车、个人生活助理、金融服务、电商运营、医疗服务、教育培训等各大家喻户晓的领域，ai人工智能都已经开始进入。

薪酬水平

依照现阶段BAT薪酬水平作为参考，AI项目工程师毕业转正即可高于年薪30-40万，工作3年可以高于60-80万，7-10年以上年薪可以高于150万。当然了工作7年以后，由于大家工作轨迹和成长差异较大，收入相对应也会有不一样。

工作内容

1.分析、研究人工智能算法、深度学习等技术并加以应用；

2.研究、开发、应用人工智能指令、算法；

3.规划、设计、开发基于人工智能算法的芯片；

4.研发、应用、优化语言识别、语义识别、图像识别、生物特征识别等人工智能技术；

5.设计、集成、管理、部署人工智能软硬件系统；

6.设计、开发人工智能系统解决方案。

工作要求

第1，数学基础；第2，编程基础；第3，机器学习基础；第4，专业领域知识基础；第5，具体行业的深度认知。任何应用场景都有自己独特的数据结构，而一个能够落地的AI应用自然离不开对于业务本身的深入理解。

工作特色

有较强的科研性质

适合哪些同学？

热爱科研，有志于成为人工智能领域专家的同学

有哪些相关专业？

智能科学与技术、计算机科学与技术、软件工程、电子信息工程和自动化等

有哪些相关证书？

人工智能工程师认证（HCNA-AI）

有哪些相关职业？

数据科学家、AI/机器学习工程师、数据标签专业人员、AI硬件专家、数据保护专家等

以上就是小编今天给大家整理分享的关于人工智能工程师是什么的相关内容，希望可以帮助到大家。

可以说，这一两年是人工智能专业发展的前两年，这是人工智能的时代。世界上许多国家都在加强对人工智能的研究，可以说是未来的世界。谁掌握了人工智能，谁就掌握了未来。人工智能现已被国家纳入发展计划。国家提出了人工智能的三步发展战略。目前，工业智能已得到国家战略的支持。因此，在未来的发展中，它肯定会越来越受欢迎。根据凌英发布的全球人工智能人才分布，中国人工智能人才缺口超过5万人。人才供不应求。从科研机构到商业巨头和企业，各行各业都在开发和引进人工智能，导致了人工智能领域的巨大差距。此外，作为一种基于计算机技术的高端技术，其工资永远不会低，不仅不会低，而且很高。大学毕业后的就业方向可分为普通人工智能工程师、人工智能专家、人工智能数据分析师、数据分析科学家、人工智能科学家等。目前，在高端人工智能领域，该专业的顶尖人才非常短缺，这一差距在未来很长一段时间内仍然很大。一般来说，人工智能专业的就业方向非常广泛，首先是一般人工智能工程师，年薪约20万元；二是年薪35万左右的人工智能专家，但需要有两年以上的工作经验；第三，人工智能数据分析师年薪约60万，需要3-5年的工作经验。然后是年薪80万左右的数据分析科学家。最先进的是人工智能科学家，年薪百万的大牛，需要8到10年的经验积累。

1.数学基础,要学习人工智能，最基本的高数、线代、概率论必须掌握，至少也得会高斯函数、矩阵求导，明白梯度下降是怎么回事，否则对于模型的基本原理完全不能理解，模型调参与训练也就无从谈起了。2. 编程基础,如果是做纯算法研究员，工程能力的要求不会太高，但也需要能写源代码；而对于做算法引擎开发或是应用开发的工程师来说，代码实现的能力高低就直接决定了工作产出的质量与效率了。所以，想做AI工程师的你需要熟练掌握至少一种编程语言，并掌握配套的工具、常用库等。3.机器学习基础,人工智能的热潮来源于深度学习相关技术与应用的优异表现，所以招聘最热的岗位无疑是机器学习算法工程师。因此，机器/深度学习的经典算法、常见的神经网络模型、模型调参和训练技巧就需要尽可能多和深入地掌握了。4.专业领域知识基础,人工智能主要应用领域可大致分为图像、语音和NLP（自然语言处理）。无论是其中哪个领域，都有海量的专业知识需要去掌握，比如如果你想从事智能驾驶行业的机器视觉方面的工作，那么你就需要掌握图像相关的知识；而如果你想做一款智能音箱的算法开发，你就需要掌握语音和NLP相关的知识。5.具体行业的深度认知。任何应用场景都有自己独特的数据结构，而一个能够落地的AI应用自然离不开对于业务本身的深入理解。算法工程师们需要清晰地把握一个AI系统由哪些模块组成，相互关系是什么，都用到哪些技术，解决什么问题，才可能针对具体的问题展开实验研究，从而进行优化。