大专毕业人工智能专业好找工作吗
人工智能是未来一个大趋势有很大发展空间，和互联网一样，是一个衍生的行业，什么行业都可以“人工智能＋”。中国人对人工智能的缺口是很大的，但这缺口主要是由于门槛高，没个硕士学历，去搞人工智能很吃力，代码还是其次，对数学要求就很高，数学是人工智能的基础。
不论学历，人工智能对工作经验的要求都非常高。
如果你不是大牛，没有拿出手的项目，凭一个一个大专生学历是找不到的，你需要继续深造，拿到硕士学历。
如果不深造，你可以从事数据分析。数据分析对学历的要求低一点。大数据是人工智能运用的基础。
我说科技，打造静心科技。
感谢邀请，很高兴能够回答这个问题。首先可以肯定的来说，目前人工智能专业还是有很大的市场，而且缺口还是很大。因此我觉得人工智能专业还是比较好找工作，特别是一些需要数据分析的公司。并且，现在有很多公司正由传统的人工分析公司转变为数据驱动分析的公司。
但是也需要说明的是，目前很多大学都已经开设人工智能专业课程，而且根据一些数据表明，人工智能专业的博士硕士还是有很强的市场，大学甚至是大专毕业的学生需求概率还是比较低，当然不否认在大学能够把人工智能学得非常出色，但是需要承认的是，这种概率还是比较低，这个跟人工智能专业本身的知识结构是有关系。
人工智能专业的门槛并不是太高
过去，人工智能专业的门槛很高，因为大众对于人工智能的认知还停留在一个比较片面的层次。随着越来越多关于人工智能的课程和开源项目，越来越多人能够更好上手人工智能项目。
但是越来越多人成为了人工智能参数调整工程师，换句话说，就是大部分都是在移植开源网络，并根据自己的实际环境进行参数优化。不得不说，人工智能中的参数调整也是一项继续市场上很需要的工作，但是需要长时间的积累。因此对于刚从大专毕业的人工智能专业就业还是有一定的难度。
人工智能专业面向的就业范围很广
人工智能专业涉及面也很广泛，有图像、语音、***、自动驾驶、机器人等等领域，而且每一个领域内部都涉及到很多子领域，比如机器人涉及传感器感知、控制以及决策，每一个领域都具备很大的知识结构，而且每个子领域都有很多不同的人工智能算法，这就需要我们结合自己的实际进行选择。就业范围很大，人工智能算法也很多，作为初入人工智能行业，需要充分了解相同领域不同算法之间的优势和不足，掌握人工智能参数调整的基本方法，从而才能完成一个人工智能相关的项目。
你足够优秀，自然不愁工作
一句话概括，人工智能行业需求很大，高端人才急缺，中低端缺乏实践经验。你足够优秀，自然不愁工作。
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人工智能专业的就业前景：
如果只是普通的人工智能岗位，收入不会比其他行业高太多。根据猎聘发布的《2019年中国AI&大数据人才就业趋势报告》，AI和大数据人才的平均月薪是22322元，但在普通人群中也属佼佼者。就具体职能而言，平均月薪排名最高的是数据架构和数据科学家，分别为37451元、36570元，深度学习、图像识别、推荐算法等岗位的平均月薪较高，超过2万，分别为28185元、27671元和27033元。
专科学历够用吗：
人工智能技术服务专业可行性论证报告分析指出，人工智能作为新兴产业，高层、中层和低层人才都有大量社会需求，且呈现出金字塔结构。如果将能够把人工智能理论模型技术化的人工智能高级工程师设定为1，那么其上层做人工智能基础理论研究的科学家所占的比例为0.01，人工智能产业实用人才的需求比例则为100，而后者是高职院校培养的重点。
下面来看看人工智能专业在招聘网站上的情况：
诚邀，像人工智能这种新科技行业发展前景是相当不错的，但是这类工作目前没有完全在国内普及，所以找工作的难度也是相当高的。而且对于人工智能要的都是高端人才！所以光会基础是不行的，可以建议去北上广去找，毕竟在国内一线城市的发展也是最前言的，会有很多机遇！
我就是一个带大专生的老师，我把我经常对学生降找工作的建议分享给你。在人工智能产业环境，大专生找工作一定要立足产业应用环境，而且要找本科生、研究生不能做的工作才行。
我们知道在人工智能产业应用环境，很多工作都是智能系统和机器人在运营，代替了人在从事了，不需要人做的情况，人能做什么呢？
在人工智能应用环境，大量的都是智能系统，在运营大量的是机器人在操作，那么这种运营和操作，其实也需要大量的基础性支撑工作。这些基础性支撑工作就是要靠人工去配合智能系统和机器人完成的。智能系统和机器人的正常运行，其实就是大量的数据训练和人际互动训练。
因此，在智能系统和机器人的数据训练就需要大量的人工对数据进行这种标签标注工作，告诉系统和机器人，这个数据的分类、属性和含义。这个工作室日常性的重复性的训练过程。机器人在运行之前，需要进行人机互动训练，进行信息交换、数据交换的互动，训练机器人变得聪明和智慧起来，这个过程就需要大量的工作人员来进行训练。这个工作适合大专生来操作。
人工智能是在互联网的基础上发展起来的。他就是人类的整个基础设施和工具以后所谓的360喊都能够用到，所以对人工智能的这种基础信贷训练和操作作为大专生来说。目前对于各种智能系统和机器人系统要多使用多操作感受他的使用流程为自己未来的训练做好这种基础性的铺垫。目前对于各种智能系统和机器人系统要多使用多操作感受他的使用流程为自己未来的训练做好这种基础性的铺垫。
这种数据训练和人际互动训练对于大专生来说，是不是很没有面子呢？觉得是不是就是人工智能时代的班砖工作，其实不是的是关系统和机器的正常运行，需要安全、流畅、精准，真的是很重要基础工作。
成都人工智能专科学院有哪些
电竞少年又双叒叕夺得冠军，新华行走中的冠军！
捷报：
2020年6月20日，雾都重庆热闹非凡，
四川新华电脑学院2019级新生NEL战队，
在电信5G双千兆主办的“与我为伍，翼起守护”王者之巅总决赛中
以2：0击败夕阳战队，夺得桂冠！
一举拿下10000元奖金！
与我为伍 翼起守护 王者之巅决赛 夺得桂冠
继2020“兴文石海杯•王者荣耀全民赛”NEL战队摘得比赛桂冠，赢得冠军荣誉及20000元现金奖励之后，2020年6月20日，来自四川新华电脑学院的NEL战队捷报频传！电竞专业的学生 再次捧起“冠军神杯”！
在此祝贺四川新华电脑学院的何舒杭、王新宇、周文强、刘斌四名NEL电竞队队员，你们在赛场上沉着应战，在各大高校团队前展现出了新华学子的竞技风采，赢得了荣耀。他们中年龄最小的仅16岁，在四川新华不到两年的学习时间就已经获奖无数，这不仅是他们努力的结果更是新华实践教学最好的见证！
为荣誉而战 再攀高峰
自2018年四川新华电脑学院开设电子竞技专业以来所获殊荣数不胜数，获得荣誉不断，奖金更是最高达十万小至万元，电竞专业的学生不仅为电竞产业的发展做出了突出贡献，更是让学院收获了社会各界的广泛肯定与赞誉。2019级电竞班NEL战队屡获冠军，再一次力证新华电竞少年，C位出道，行走中的冠军，在全国各项重要比赛中，我们始终保持着鲜活的活力。
年轻昂扬的新华学子，蓬勃耀眼的电竞少年，行走中的冠军！
理实结合，新华学子展现专业电竞风采！
以赛促学、以赛促教，四川新华电脑学院自办学以来，不断创新人才培养模式，通过“产，学，教，研，创”人才生态培养体系，以产业生态资源、优质教育内容，为社会培养更多的电竞人才。积极参加全国各项电竞比赛是四川新华培养复合型、专业型、创新型人才培养的重要抓手，未来，四川新华电脑学院将持续带更多新华学子走出校门，走进全国比赛现场，将研究性学习和实践性参赛相结合，让学生接受专业化系统化学习的同时，积极参加了电竞比赛，在比赛中提升，进一步开阔视野，达到知识的广度与深度。
青春无畏，竞遇未来！在未来，我们必将以更加积极的姿态，全力打造创新创业型人才，为社会培养紧缺型电竞人才做出更多贡献！竞技、拼搏、青春、热血，新华学子，全力以赴的你们就是赛场上最吸睛的风景线。未来属于你们，为了属于自己的高光时刻，为了更多的冠军奖杯，前进吧！
机械工程及自动化专业本科毕业生转人工智能学习路径应该是怎样的
首先我们来了解一下人工智能，机器学习和深度学习的关系，人工智能是最早出现的，包含了后两者；其次是机器学习，包含了后者；深度学习，当今人工智能大爆炸的核心驱动，所以要学习人工智能，免不了要学习后面的两个内容，对于机器学习，你可以看一看吴恩达老师在coursera上的maching learning课程，一边学一边做，看完并且做完上面的练习之后就基本上是入门了，对于深度学习，我也没怎么开始，可以好好的看看deep learning这本书。
楼上有的我就不再重复了，理论知识是无论如何都要学好的，我来补充一下我的观点，首先我觉得题主应该先要考虑清楚自己想要做什么，人工智能是一个很宽泛的概念，现在它涉及到的主要领域有，图像处理与识别，自然语言处理，语音识别等等，我觉得楼主应该好好的去了解一下这些，然后找到自己感兴趣的领域，然后集中精力去学，毕竟人没有三头六臂，每个人的精力都是有限的，以上为我浅薄的建议了。
要转人工智能，从哪里入门呢，我觉得还是得从基础的理论知识开始学起----机器学习以及深度学习，那么他们三者之间关系是怎么样的呢，从下面的图片中我们可以看出人工智能是最外层的，而机器学习在次外层，是一种实现人工智能的方法，深度学习在最内层，是一种一种实现机器学习的技术，也是目前人工智能的核心所在，正是因为深度学习的火热，才将人工智能带的这么火热。所以我建议先学机器学习，然后再学深度学习。
那么机器学习又该从哪里学起呢，我建议先看一下吴恩达老师在coursera上的maching learning课程，楼主是工科专业，应该是学过C++的，我就默认楼主有编程基础了，这门课程的用的语言是matlab，有一定编程基础的学起来应该是比较简单的，听完课，并且完成他的课后练习，效果应该是还是不错的，书籍的话我>保举span style="font-weight: bold;">周志华老师的西瓜书，这本书还是很不错的
另外觉得实战不够的话，可以看这本书---机器学习实战，用的是python
深度学习的话，可以看deep learning这本书，如下图所示
学习深度学习理论知识的同时，还可以一边学习tensorflow，学习tensorflow的书籍也是有的，不过官方的文档就够用了，边学理论知识边用tensorflow搭建神经网络，做一做小实验，加深自己的理解。
我也是正在学习中的学生，所以只能说到这了，希望能帮到你，码字不易，望多多点赞
