最近，很多学生和朋友向我咨询了AI行业的现状和未来的发展方向，作为深耕AI领域多年的员工，也面试了很多对这个行业充满好奇心的求职者，见到了他们的迷茫和憧憬。
所以，在这里我想把我对AI行业的了解和我看到的真实情况，帮助对AI行业有想法的同学们。
AI业现状
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智能相关政策，市场利好，各学校广泛开设智能课程，部分学校动作缓慢，但在学术项目上广泛推广机器学习相关技术。
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1、2年前，简历上有2-3个实际项目的应届毕业生相当少见，但之前，学校已经懂得机器学习，做过简单的应用型学术项目(机器学习根据各学科数据)。
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在实际的职业环境中，只通过在深层的神经网络中填充数据，解决“分类”“预测”等有限类型的问题，能够适应的职场是有限的。
以机器学习、深度学习为代表的AI相关技术(在社会中)表现出先进性和智能，另外，为了解决更多的典型问题，需要配合良好的编程基础、过程能力、抽象能力、算法基础(典型
想想也想想。 申请人来到专门解决“分类”、“预测”等有限类型问题的职位时，我会如何选择？
如果一个职位需要灵活解决更多的问题，我会考察这些应聘者能做什么。
学校
：
如前所述，那个ai业不值得进入吗？
我想告诉你，只要你有希望，轻松学习，就能舒服地拿到工资，不会加班。 那不是不可能，但需要运气。 在这个快速发展、不断规范的行业，这种可能性也将越来越低。
进入数量的增加部分无疑是职位的增加部分(从我收到的简历中可以看出)。
但同时，房子也能看到明显的事实。 较少的当下，ai行业的发展势头还在高歌猛进，不断产生更多的职位需求。 与许多行业的疲软和寒流相比，仍然是一个需求旺盛的行业。
从毕业第一年开始，AI和算法职位为求职市场
数据驱动的模型使AI、数据和算法职位更容易成为团队领导者。：
• 职业:算法是脑力劳动，不能用时间和记录来计算分量
AI相关岗位重视知识更新，：的形成。
就业市场我将在之后为家详细解释这两个问题，我知道你想知道，哈哈！（文末有答案哦！）
然后，请在家里记住。 不管是什么新行业，怎么来都永远不够，如果你想成为，你必须在最好的状态下继续学习。
AI业的发展状态
如果你对职业的看法是“寻求智能解决方案”，而不是“从事深度网络的实现”，你就会发现“智能”囊括了所有的动态任务。
你学的第一个技能可能是“机器学习”，但随着时间的推移，你会慢慢发现，你过的技术包括经典算法和新算法，灵活地解决了你身上的各种问题。
这样的职业和经常重复的职业相，哪个更容易遇到障碍呢？ 答案很明显。 如果你有“永恒的探索”，你会发现有一代人的幸福在等待着你。
所以，如果你对AI感兴趣、想知道或者想入行的话，请参加我们为期一周的AI体验课程。
我们从AI领域到求职和学习方法、基础AI知识等维度，为您解读AI行业。
虽然是体验课程，但我们也投入了最强大的资源、知名企业、AI行业的专家，致力于研发。 因为AI值得这样对待。
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最后我想回答最开始我的提出的两个问题：
1. 如果⼀个职位，专业解决“分类”“预测”等有限的类型的问题，那么⼏⼗个应征者来 到的时候，我会怎么选择呢？
⾸先，在AI⾏业的发展阶段，如果我遇⻅了⼀个有3-5年对⼝经验，接连任职各⼤⼚⾼P职位，掌握核⼼技术的⼤⽜，我需要担⼼的是我留不留的住他的问题【捂脸】（侧⾯也证明现在本⾏业不缺钱），估计⼀般⼈各位也不和他⽐。
其次，对于⼀般的候选⼈（没有相关或弱⼩的经验，吾等⼀般⼈）来说，我们会对他们做过的项⽬做⼀个筛选。筛选的维度包括但不限于：
·项⽬本身靠谱程度（的确有些项⽬，根本不需要⽤机器学习，⾮扯上来）；
·候选⼈对项⽬的理解（⽐如有候选⼈项⽬不靠谱，但他是被逼的，⼈是清醒的，但有的候选⼈就不是了）；
·项⽬和公司⼯作的相似性（⼀般都会⽐较喜欢相似性⾼的，容易出成果）；
·候选⼈对于技术掌握程度（极多候选⼈跑了模型，但是技术细节所知模模糊糊，光背了⼏个相关的公式可是不⾏的。）
如果候选⼈有⼤型数据竞赛的成绩我会作为考虑。当然，不得不说，我会考虑学⽣的学校和学历。学校学位虽然不能保证⼈才的质量， 但还是会给出⼀个基本素质的保障。
2. ⼜如果，⼀个职位需要灵活解决更多的问题，那我⼜会考察应征者什么能⼒呢？
那么这个职位又提出了更⾼要求了是吧。嘻嘻。
这样的话，除了以上的项⽬经历⽅⾯的考量的话，还会看下列⼏个维度：
·某领域的突出能⼒和经验
·编程基本功（编程基本功强的⼤家都喜欢）
·⼯程素养和能⼒（很多职位实际⼯作需要考量部署、效率等）
·数学能⼒（概率or线性代数，应⽤题or基础题，要看公司的喜好和职位的需要。）
·算法和数据结构（编程测试中的算法题算⼩题，⼀些难以解决的真实问题也会扔过来。）
在各公司和职位需求中，所看重的各不相同。⼤⼚都很注重这些点。
所以，我还是要说，如果你对AI有兴趣，想了解，或正在考虑入行，但现在的能力还存在些问题，可以来参加我们为期一周的AI体验课程。我们会帮你梳理你在AI行业里的定位。