据权威数据显示，在年全球的人工智能化产业达到了亿美元；而我国的人工智能产业也达到了亿美元。并且随着人工智能相关技术和应用的不断发展，未来的产业规模会越来越大。
而且智联招聘首席执行官郭盛表示：人工智能领域的职位增长量大概是45%到50%，相对于其他行业的增速，它是非常快的。
人工智能在这些背景下，人工智能就更加火热了，进而吸引了大量的大学生、IT从业者、职场人士等群体学习人工智能专业，以此迈入人工智能领域。因此各高校、各IT培训学校都陆陆续续开设了人工智能专业，以此满足各个群体的学习需求。
当然了，高校和培训学校开设的课程内容是有一定区别的，比如IT培训学校的人工智能专业为了和企业岗位技能需求匹配，少了一些理论课程，多了一些实操课程。
01人工智能专业学习内容
人工智能初级：人工智能技术和应用场景的全面解析，系统化介绍人工智能技术链条。通过实例对人工智能的开发语言载体Python进行深入理解并掌握Python语法规则，变量和数据类型，程序结构控制，Python的数据结构，Python中的OOP，了解-神经网络的训练方法和流程，学习主流机器学习、深度学习框架环境的搭建，TensorFlow、Keras、Caffe等。
人工智能中级：这个阶段的重点在于AI算法的开发实现方面，学习人工智能中的识别技术。包括数字识别（身份证、车牌号、英航卡、发票）、人脸识别（人脸特征、人脸装饰）等。
人工智能高级：通过学习过程的优化、数据预处理方法、超参数、学习率优化、Batch-Normalization等方法，实现开发算法的优化，完善提升神经网络的效率和质量，进一步理解算法实现与设计，实现开发工程师提升到算法专家之路
人工智能数据分析初级：通过数据集开发课程案例，介绍数据分析的基本流程和方法，涉及的数据建模方法主要是聚类和决策树，学完之后能够使用Python处理工作场景中的简单数据分析。
数据分析中级：基于真实企业数据库开发案例，重点介绍K-近邻、凝聚与分裂（层次聚类算法）、线性回归、朴素贝叶斯等数据建模方法，成为具有一定分析思维的数据分析师。
数据分析高级：通过完全贴近真实情境的数据分析工作，学会处理各种数据分析中的复杂问题，所使用的建模方法有支持向量机、DBSCAN、逻辑回归和反向传播神经网络，成长为一名高级数据分析师，并获得算法工程师的相关技能。
数据分析Python初级：数据可视化。通过项目实战完全掌握Matplotlib实现简单直观的数据可视化、Echarts实现更丰富的交互需求，在此基础上认识更多的数据可视化库并灵活运用。
Python中级：数据抓取与采集。互联网上存在着海量的数据信息，通过爬虫可以快速高效地获取这些数据。
Python高级：数据清洗与挖掘。本阶段主要完成数据处理方面的学习，利用Python实现数据清洗与存储相关技能。
Python以上就是IT培训学校人工智能专业的简略学习内容介绍。接下来就讲讲大家学完之后的就业岗位有哪些吧。
02人工智能就业岗位
AI算法工程师
1、深度学习算法研究、实现和优化，负责特定需求的深度学习算法解决方案。
2、跟进业界人工智能的研究成果，开发并提升相应的算法任务。
AI算法工程师图像识别工程师
1、根据公司产品和业务需求，进行相关图像算法的研究和开发。
2、负责相关算法的核心代码实现或移植。
自然语言处理工程师
1、根据公司产品和业务需求，进行相关NLP算法的研究和开发。
2、负责NLP问题的研究，完成知识抽取、实体匹配、语义消歧、关系抽取等应用的研发。
自然语言识别工程师语音识别工程师
1、参与公司核心语音识别算法的设计和研究及其工程实现。
2、负责跟进行业前沿技术发展趋势，不断优化当前神经网络模型。
数据挖掘工程师
1、对产品与用户数据进行爬取和分析，发现数据背后的特征规律。
2、完成产品、市场等部门提出的各类数据挖掘需求、完成机器学习与数据挖掘项目。
数据挖掘工程师数据分析工程师
1、负责数据分析工作，挖掘数据分析需求，制定并实施分析方案，进行项目数据分析、模型建构和数据处理。
2、结合分析结果，设计业务指标体系及数据产品并驱动相关业务的发展。
……
北大青鸟佳音校区IT计算机课堂虽然人工智能专业只是一个成立不到4年的新兴专业，刚起步不久，但是他的未来发展空间是巨大的。只要对人工智能有一定了解，都知道未来很多岗位都会被人工智能所替代，所以现在加入人工智能行业是一个明智的选择。
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