人工智能方向如下：畢業生和創業領域涉及人工智能、自動化、互聯網、IT等領域的國內外知名企事業單位。該專業實際應用于機器視覺、指紋識別、人臉識別、視網膜識別、虹膜識別、掌紋識別、專家系統、自動規劃、智能搜索、定理證明、博弈、自動程序設計、智能控制、機器人學、語言和圖像理解、遺傳編程等。考研方向：計算機科學與技術、軟件工程、人工智能等。前景很好，該專業的人才未來的社會需求量也是很大的。
  智能化是未來的重要趨勢之一。隨著互聯網的發展，大數據、云計算和物聯網等相關技術會陸續普及應用，在這個大背景下，智能化必然是發展趨勢之一。
  產業互聯網的發展必然會帶動人工智能的發展。互聯網當前正在從消費互聯網向產業互聯網發展，產業互聯網將綜合應用物聯網、大數據和人工智能等相關技術來賦能廣大傳統行業，人工智能作為重要的技術之一，必然會在產業互聯網發展的過程中釋放出大量的崗位。
  1、機器學習工程師/科學家：機器學習在人工智能領域扮演著重要角色。機器學習工程師和科學家負責設計、開發和優化機器學習算法，用于數據分析、預測、分類等。他們在醫療、金融、電子商務等各個領域都有廣泛的機會。
  2、深度學習專家：深度學習在圖像識別、自然語言處理等領域取得了重大突破。深度學習專家研究和開發神經網絡模型，用于處理復雜的數據和任務，如圖像生成、語音合成等。
  3、自然語言處理（NLP）工程師：NLP工程師致力于開發能夠理解和生成人類語言的系統，應用于機器翻譯、語音識別、情感分析等。NLP在虛擬助手、客戶服務、內容生成等方面有廣泛的應用。
  4、計算機視覺工程師：計算機視覺工程師負責開發算法和技術，使計算機能夠識別和理解圖像和視頻。他們在自動駕駛、人臉識別、安防監控等領域有重要作用。
  5、數據科學家/分析師：數據科學家利用數據分析技術，從大量數據中提取有價值的信息和洞察，為企業和組織提供決策支持。在人工智能時代，數據科學家的角色變得更加關鍵。
  6、強化學習工程師：強化學習在控制問題和自主決策方面有應用，如游戲智能、機器人控制等。強化學習工程師研究和開發相關算法和系統。
  7、人工智能倫理與法律專家：隨著人工智能的發展，涉及隱私、安全、道德等問題日益重要。專家能夠就這些問題提供指導，制定合適的政策和法律框架。
  8、人工智能項目管理：由于人工智能項目的復雜性，需要專業的項目管理人員來協調和管理開發團隊，確保項目按時交付。
  9、教育與培訓：隨著人工智能技術的普及，培訓師、教育家和內容創作者將需要適應新技術，為人們提供與人工智能相關的知識和技能。
  人工智能技術將成為職場人的必備技能之一。隨著智能體逐漸走進生產環境，未來職場人在工作過程中將會頻繁的與大量的智能體進行交流和合作，這對于職場人提出了新的要求，就是需要掌握人工智能的相關技術。
  總的來說，人工智能領域具有廣泛的機會和發展前景。然而，需要注意的是，這個領域變化迅速，需要持續學習和適應新的技術和趨勢。同時，隨著人工智能的發展，也需要關注倫理和社會影響，確保技術的合理和負責任的應用。