人工智能前景很好,但是学习的难度比较高,要求你有创新的思维能力,高数中的微积分、数列等等必须得非常好,但有些人说为什么说人工智能就业前景堪忧，原因是什么？

人工智能就业前景堪忧的原因

首先给大家说一下什么是人工智能，在百度百科上对人工智能是这样定义的，所谓人工智能就是研究、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。

我们都知道，现在是人工智能的发展阶段，如果人工智能发展到了终点，那么人们还会不会发现以后是否还会不会有技术奇点去超越人类智能，如果赋予思维的人工智能会不会听从于人类呢？还会不会是人类的工具呢？甚至会不会奴隶人类呢？

这些正是人们所担忧的事情。

而某位美国科学家曾经说过，当行为足够简单的机器被人类理解的时候，我们还是能够控制机器的，但是一点机器有了自己的意识，或者诞生了比人类智能还要强大的智能，那么它就会反抗人类，这样人类的地位就会大大下降。而且人工智能有了自己的思维，那么就会不断的繁殖不断的发展，可以说是无法消灭。

霍金曾经说过：在理论上，计算机可以模拟人类的智慧，并超越它。人工智能在帮助消除对自然世界的破坏或者消除贫困和疾病方面的潜力巨大，但是未来是不确定的。成功创造出有限的人工智能可能是我们文明史上的最大事件，或者说是最坏的事件。我们只是不知道。因此，我们无法知道我们是否会得到人工智能的无限帮助，或者被它忽视，或者被它摧毁。

所以我们在发展人工智能的时候还是要思考这件事情。

正如电影《机器人之恋》一样，人工智能发展太快或普及的领域太广的话，也许会带来很多意想不到的后果，甚至完全超出我们人类的控制范围，这样的结果对于我们地球来说是毁灭性的，所以在进行人工智能发展的时候一定要掌握好维度，牢牢把控制权把握在正义之人的手上。

和计算机专业都是比较火热的专业，选择哪个更好，主要看考生自己的喜好。如果考生更喜欢计算机方面的内容，选择计算机专业更好，反之亦然。

人工智能和计算机哪个专业更好

与人工智能专业两者之间存在千丝万缕的联系。与人工智能相关的专业并不仅仅包含计算机、软件编程等相关专业，开设人工智能的相关学科院校在、电气工程、、等相关专业均有可能开设。

数据行业对学历要求主要集中在大专及本科学历，近八成，计算机科学与技术专业人才培养占比分布高，入门门槛要求硕士或者博士学历岗位极少，主要集中在算法、数据、机器学习这类岗位，对从业人员的质量要求具有很高的门槛，因此，本科尽可能的选择与人工智能相关的专业，硕士、博士等高学历才是真正涉及人工智能专业的深层次学习。

综合以上观点，计算机科学与技术和人工智能专业，人工智能专业学习的层次更高，发展的前景也会更好。

人工智能现在已被国家列入发展规划，国家提出了人工智能三步走的发展战略，现工智能已经有了国家战略的背景支持。因此，在今后的发展当中，肯定是会越来越火热。高考报考人工智能，大学毕业后的就业方向，可以分为一般的人工智能工程师、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。

计算机专业一直很受欢迎，不仅就业面广，而且毕业生可以拿到更高的工资。计算机是一门多元化的学科，这注定了计算机专业学习的难度，同时也说明了该专业就业的方向有很多。毕业生主要面向交通系统各单位、交通信息化与电子政务建设与应用部门、各类计算机专业化公司、广告设计制作公司、汽车营销技术服务等从事IT行业工作。

学数据科学好找工作吗?职业前途怎么样？随着人工智能技术的深入发展，数据科学成为热门的学习科目，追其原因，不外乎因为数据科学在各个行业的广泛应用和巨大的人才需求。因此只要真正掌握了数据科学的核心技能，职业前途大有可为，找工作更是手到擒来。本文将从数据科学的应用行业、学习内容、就业形势和工作岗位几方面，来为大家全面分析数据科学的发展前景。　

数据科学具体应用在哪些行业？

营销：在营销业务中，数据科学家可以利用大量数据来优化营销支出并提高其广告系列的投资回报率，从而提高广告系列的响应率。

银行业：在银行业的舞台上，风险职能部门的数据分析师可以利用识别欺诈活动，并采取富有洞察力的措施全面覆盖风险。

零售：数字和电子商务运营是应用大数据分析进行业务优化的前沿。数据科学家可以在该领域中发挥重要作用，分析通过各种手段收集的消费者数据，从而识别客户行为。根据分析，零售商可以提供有针对性的个性化建议，以帮助增加客流量，从而提高销售转化率。

制造业：数据科学也在制造业中发挥着重要作用。通过利用他们的技能，数据科学家可以预测产品需求并优化业务的库存供应链。

数据科学要学哪些内容？

数据科学涉及高等数学，线性代数，概率论与统计学等等知识，要想从事数据科学的相关岗位，需要大家深入学习一种编程语言，培养SQL技能和数据准备技能，完成统计建模和算法技能，与实施它的工具和技术相媲美对于数据科学专业人员而言，在履行其工作的主要职责（包括数据准备，统计建模和算法开发，Insight生成）时，关注业务成果同样重要。以及在业务中部署见解。

数据科学就业形势分析：

随着数据科学成为业务增长和成功的关键推动因素，每个公司的CXO都无论需求量大，都需要拥有足够数量的数据科学专业人员。机会是无限的，数据科学将成为未来五年中最受追捧和最高薪的职业之一。每个行业和职能部门都将数据科学嵌入其运营中。总而言之，题为“2016年4月数据科学家工资”的Burtch Works研究报告“数据科学家的基本工资中位数随着个人贡献者和管理者的工作水平而增加。1级个人贡献者的基本工资是其他IT专业人员的1.5到2倍。对于经理而言，与IT经理相比，这些薪资水平可高达3倍。“

学数据科学可以从事哪些岗位？

高级数据科学家、首席数据科学家、普通数据科学家、统计学家（包含很多不同资历级别）、技术人员、经理、架构师、研究员（不常见）、转工程师数据工程师、软件工程师、机器学习软件工程师、后端或全栈（不常见）工程经理（通常情况下，风险团队或依靠 DS 的其他工程团队是个更好的选择）、硬件工程师（设计 TPU 芯片等，当然比其它选择更罕见）等等。

无论是从短期的就业形势，还是长期的职业发展前景来看，学好数据科学走到哪里，都是人人争抢的香饽饽。如果有人学了数据科学还觉得找工作困难，职业前途暗淡，那么可能需要再好好进修。目前推出的数据科学人工智能数学基础课程，就适合想要提升能力的学员，有需求的小伙伴可以了解一下。