人工智能系统研究的挑战和趋势
九大挑战：坚持学习；鲁棒决策；可解读的决策；安全飞地；对抗学习；在保密数据上的共享学习；特定领域定制的硬件；组件化的AI系统；跨云端和边缘的系统。
四大趋势：关键性任务的人工智能；个性化人工智能；跨多组织机构的人工智能；后摩尔定律时期的人工智能。
简单地就是这些了。谢谢相邀
人工智能系统研究的挑战在于两个层面：其一、人机交互何时能达到人与人之间交互的水平，光靠大数据、云计算和机器深度学习是达不到的，目前最前沿的技术脑机联通技术，如何让机器读懂人脑？
真二、如何预见人工智能给人类社会带来的机遇和挑战？如何趋利避害，让人工智能造逼人类？
这些人工智能技术问题和软科学问题都将人类带入一个无人区，没有先例，也没有现成的答案，需要人类不懈地探索。
锦江学院人工智能就业机会大不大
就业机会大。
人工智能就业方向
科学研究、工程开发计算机方向、软件工程、应用数学电气自动化、通信、机械制造。
人工智能的人才培养以研究生教育为主，一方面人工智能的研发具有较大的难度，另一方面人工智能领域的研发需要更多的研究资源，人才培养周期也相对比较长。由于当前人工智能依然处在行业发展的初期，所以学习人工智能专业要想有一个较好的就业出口，可以考虑读一下研究生。
在人工智能领域有哪些潜在>时机/h2>
中国在人工智能领域有机会成为世界第一
中国的创新力量不容忽视，尤其是人工智能领域有着独特的优势。中国的市场正在继续累积更多的数据，这个对于人工智能也是很好的机会。请关注：广州赛远机器人防护服
此外，在宽松政策的支持下，中国的人工智能技术达到世界第二是没有问题的，世界第一是有机会的。
而中国要想在人工智能领域成为世界第一，有几个很重要的事情，是值得做、而且必须做的。
第一，要想尽办法把海外的中国人才吸引回来，或者至少让他们在国外做的研究跟中国是产生关系的。
第二，理工数学的优秀的年轻人很多，但是还是需要培训的，不是说清华、北大毕业的数学科学生毕业以后就能成为人工智能的专家，是需要有人带他们，是需要有课程，是需要刻意的培养的。
第三，要大大推动各个传统企业能够接纳人工智能，因为它们的算法，过去一直都是很落后的，而且落后于美国，也就有了弯道超车的机会。
例如，美国预防信用卡做假，没有人工智能的时候就已经靠各种规则做的很好了，中国则一直是非常落后的，但把这个做好可以立刻产生价值。因为如果你用人工智能做个算法，要卖到美国的银行，他可能已经有很好的非人工智能算法了，可能卖不进去，但是在中国呢，可能就可以快速产生价值、产生利润，然后让公司能够成长起来。
但前提是，这些银行不要那么封闭，要愿意采购外部的人工智能的软件，这方面应该去重点培植一些这样的人工智能的公司。
人才的培养需要各界协作
对于人才的培养， 一个是从国外的工业界吸引人，一个是从国外的学术界吸引人，还有一个就是国内的人才流动了，所有的流动都是好事，尤其从大公司出来创业，是非常利好的消息。BAT是不会很自然的去推动创业型的公司做人工智能。
如果说真的有风口理论，现在肯定是人工智能的风口。
人工智能这件事情，没有顶级的专家，真的启动不了，没有大批的优秀年轻人也无法做，没有大量的数据也干不了事、成不了事，还需要特别巨大的一个机群，所以这几件事情都要把它做好。
人工智能读研后前途怎么样
人工智能是一个充满机遇和挑战的领域，读研后前途广阔。随着科技的不断发展，人工智能技术已经广泛应用于各个行业，如金融、医疗、教育、交通等。因此，对人工智能专业人才的需求也越来越高。
通过深入学习和研究，你将掌握人工智能的核心技术和应用技能，能够应对各种复杂的挑战和任务。
你可以从事算法研究、数据挖掘、自然语言处理、计算机视觉等领域的工作，也可以在企事业单位、科研机构等单位从事相关研发和应用工作。总之，人工智能是一个快速发展的领域，读研后前途无限。
