1. 머신러닝 엔지니어: 머신러닝은 AI의 핵심 분야로, 데이터로부터 학습할 수 있는 알고리즘과 모델 개발에 중점을 두고 있습니다. 기계 학습 엔지니어는 지능형 시스템을 설계, 개발 및 배포하여 대량의 데이터에서 통찰력을 추출하고 예측 또는 결정을 내립니다. 자동화되고 지능적인 의사 결정 지원 시스템에 대한 비즈니스 요구가 증가함에 따라 이 직책에 대한 수요는 계속해서 증가할 것으로 예상됩니다.
2. 데이터 과학자: 데이터 과학자는 통계 분석, 기계 학습 및 데이터 시각화 기술을 사용하여 복잡한 데이터를 분석하고 해석합니다. AI 분야에서는 기계 학습을 위한 데이터 세트 구축, 알고리즘 성능 최적화 또는 AI 시스템 결과 분석에 중점을 둘 수 있습니다. 데이터 사이언스의 적용이 다양한 산업으로 빠르게 확대되고 있어 이 분야의 취업 전망은 매우 밝습니다.
3. 자연어 처리 엔지니어: 자연어 처리(NLP)는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 해석하고 생성할 수 있도록 하는 AI의 중요한 분야입니다. NLP 엔지니어는 텍스트나 음성을 이해하고 생성할 수 있는 시스템 개발에 중점을 둡니다. 가상 비서, 챗봇, 음성 인식 시스템이 인기를 얻으면서 NLP 전문가에 대한 수요도 늘어나고 있습니다.
4. 컴퓨터 비전 엔지니어: 컴퓨터 비전은 기계가 시각적 정보를 '보고' 이해할 수 있도록 하는 과학입니다. 여기에는 이미지 인식, 비디오 분석, 객체 감지 등의 작업이 포함됩니다. 드론, 자율주행차, 감시시스템 등의 분야가 발전하면서 컴퓨터 비전 기술을 갖춘 전문가에 대한 수요가 급격히 늘어나고 있습니다.
5. 인공 지능은 컴퓨터 과학, 기계 학습, 자연어 처리, 로봇 공학, 시각 인식 및 기타 여러 분야와 관련하여 빠르게 발전하는 분야입니다. 기술이 지속적으로 발전하고 기업의 AI 기술에 대한 수요가 증가함에 따라 인공 지능 분야의 전망은 매우 광범위하고 낙관적이 되었습니다. 인공지능은 중국 대학의 학부 전공이다. 인공지능은 컴퓨터 과학을 기반으로 하는 학제간 융합 학문으로, 컴퓨터, 심리학, 철학 및 기타 학문으로 구성되어 있으며, 인간 지능을 시뮬레이션, 확장 및 확장하기 위한 이론, 방법, 기술을 연구하고 개발합니다. 지능의 본질을 이해하고 인간 지능과 유사한 방식으로 반응할 수 있는 새로운 지능형 기계를 생산하려는 시스템입니다. 이 분야의 연구에는 로봇공학, 언어 인식, 이미지 인식, 자연어 처리 및 전문가 시스템 등이 포함됩니다.