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从事人工智能（AI）领域的工作，可以选择以下专业进行学习：
计算机科学与技术：这是最直接与人工智能相关的专业，涵盖了计算机编程、算法设计、数据结构等基础知识，以及人工智能的相关理论和应用技术。
计算机科学技术
数据科学与大数据技术：数据在人工智能中起着重要的作用，学习数据科学和大数据技术可以帮助你理解数据的采集、存储、处理和分析方法，为人工智能应用提供有力支持。
数学与统计学：人工智能的算法和模型基于数学和统计学的理论，学习数学和统计学可以提升你在人工智能领域的建模和分析能力。
机器学习与模式识别：机器学习是人工智能的核心技术之一，学习机器学习和模式识别可以帮助你掌握机器学习算法、模型构建和数据分析等技能。
机器学习
自然语言处理（NLP）：自然语言处理是人工智能中与人类语言相关的领域，学习NLP可以帮助你理解和处理自然语言数据，开发语音识别、机器翻译、智能对话等应用。
人工智能
除了专业知识外，还需要培养良好的编程能力、数学思维、问题解决能力和创新思维，以及持续学习和更新的意识，因为人工智能领域发展迅速，需要不断跟进最新的技术和研究成果。
与大数据相关的工作职位有哪些
通过目前招聘网站上的相关职位来看，学习人工智能未来可以从事以下岗位：
算法工程师：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。
智能机器人研发工程师：研发方向主要从事机器人控制系统开发，高精度器件的设计研发等。
AI硬件专家：AI 领域内另外一种日益增长的蓝领工作是负责创建 AI 硬件(如 GPU 芯片)的工业操作工作。
人工智能运维工程师：大数据与AI产品相关运营、运维产品研发；相关组件的运维工具系统的开发与建设；提供大数据与AI云产品客户支持。
程序开发工程师：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。
不过，现在人工智能还处于弱人工智能状态，并且快速发展，未来会出现什么岗位还犹未可知。
说个大概吧
大数据开发工程师：负责公司大数据平台的开发和维护，负责大数据平台持续集成相关工具平台的架构设计与产品开发等；
数据分析师：进行数据搜集、整理、分析，针对数据分析结论给管理销售运营提供指导意义的分析意见；
数据挖掘工程师：商业智能，用户体验分析，预测流失用户等；需要过硬的数学和统计学功底以外，对算法的代码实现也有很高的要求。
数据库开发：设计，开发和实施基于客户需求的数据库系统，通过理想接口连接数据库和数据库工具，优化数据库系统的性能效率等；
数据管理：数据库设计、数据迁移、数据库性能管理、数据安全管理，故障检修问题、数据备份、数据恢复等；
数据科学家：清洗，管理和组织（大）数据，利用算法和模型提高数据处理效率、挖掘数据价值、实现从数据到知识的转换；
数据产品经理：把数据和业务结合起来做成数据产品。
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评论列表（4条）
我是氢时代的签约作者“曼玉”！
希望本篇文章《从事ai要学什么专业》能对你有所帮助！
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