很多朋友对于ai时代做什么生意好和ai时代哪些行业会吃香不太懂，今天就由小编来为大家分享，希望可以帮助到大家，下面一起来看看吧！

一、ai时代哪些行业会吃香

1、AI时代，以下几个行业将会非常吃香：

2、随着人工智能技术的不断发展，智能制造将成为制造业的核心趋势。智能制造行业需要大批专业人才来开发和优化人工智能算法，同时智能生产线也需要技术熟练的工人进行维护和操作。因此，智能制造行业的需求将会不断增长。智能制造将极大地提高生产效率，提升产品质量，促进制造业的全面升级和转型。在人工智能的加持下，制造业的未来发展潜力巨大。

3、在人工智能的帮助下，医疗健康行业将得到巨大的提升。医疗领域对于数据分析、机器学习等人工智能技术的需求正在日益增长。比如，人工智能可以通过分析海量的医疗数据，帮助医生做出更准确的诊断，提供更个性化的治疗方案。此外，人工智能还可以协助进行手术操作，提高手术成功率。因此，医疗健康行业的人才需求将会持续增加，特别是在医疗数据分析、医疗机器人研发和使用等方面。

4、金融科技行业是人工智能应用的另一个重要领域。随着人工智能技术的发展，金融科技行业将实现更高效、更精准的金融服务。例如，人工智能可以通过大数据分析技术评估信贷风险、预测市场趋势等。此外，人工智能还可以应用于智能投顾、智能客服等方面，提升金融服务的用户体验。因此，金融科技行业对于掌握人工智能技术的人才需求将会持续增加。

5、人工智能在教育行业的应用也将非常广泛。人工智能可以帮助个性化教学，根据学生的学习情况提供定制化的学习方案。同时，人工智能还可以协助教师进行教学管理，提高工作效率。随着人工智能技术的不断发展，教育行业对于掌握人工智能技术的人才需求也将不断增长。

6、综上所述，AI时代中智能制造、医疗健康、金融科技以及教育行业将会非常吃香。这些行业的发展将带动经济的增长和社会的发展，同时也为掌握人工智能技术的人才提供了广阔的就业机会和发展空间。

二、AI时代什么工作不会失业

人工智能(AI)的快速发展已经取代了许多传统工作，但仍有一些领域和职业，由于涉及到人类的情感、创造力、人际交往等方面，目前来看不太可能被AI完全取代。以下是一些可能不会被AI取代的工作：

1、创意类工作：例如艺术家、作家、设计师、音乐家等，需要创造力、想象力和艺术审美，这些都是人类的独特特征。

2、教育和咨询类工作：例如教师、辅导员、心理咨询师等，需要处理情感问题，与人类沟通和交流，以及理解和应对不同的个体和情况。

3、医疗和护理类工作：例如医生、护士、兽医等，需要处理病人的情感问题，进行诊断、治疗和护理工作。4、社交服务类工作：例如服务员、销售员、婚庆主持人等，需要与顾客或客户建立人际关系，解决问题并提供个性化服务。

5、科学研究类工作：例如科学家、工程师、发明家等，需要进行创新性的研究和发明，以及解决新问题和挑战。

总结，需要处理情感、人际交往和创造性的工作，可能会更难被AI所取代。但随着技术的发展和应用的不断推进，这种情况也可能随时改变。

三、AI时代什么职位最火

1、有编程能力和数据挖掘能力的工程师最火，包括：数据挖掘工程师、机器学习工程师，算法工程师。

2、今年3月份时，谷歌开发的人工智能AlphaGo打败了全球最顶尖的围棋高手，轰动全世界，AI时代正式拉开序幕。实际上，人工智能这一概念早在上世纪一大批科幻小说陆续发表时，就已被人们接受，而随着科技的发展，人工智能的发展前景更是日益清晰。一个人工智能的诞生需要无数个工程师挥洒汗水。其中，负责开发学习算法、使机器能像人类一样思考问题的数据挖掘工程师更是无比重要。什么人能完成人工智能的开发任务呢？必须指出，人工智能和一般的计算机程序有极大的差别，它应当具有“能够自主学习知识”这一特点，这一特点也被称为“机器学习”。而自学习模型(或者说机器学习能力开发)正是数据挖掘工程师的强项，人工智能的诞生和普及需要一大批数据挖掘工程师。

3、那么在AI时代，如何才能掌握相关的技能，成为企业需要的数据挖掘人才呢？

4、首先，机器学习的第一个门槛是数学知识。机器学习算法需要的数学知识集中在微积分、线性代数和概率与统计当中，具有本科理工科专业的同学对这些知识应该不陌生，如果你已经还给了老师，我还是建议你通过自学或大数据学习社区补充相关知识。所幸的是如果只是想合理应用机器学习算法，而不是做相关方向高精尖的研究，需要的数学知识啃一啃教科书还是基本能理解下来的。

5、跨过了第一步，就是如何动手解决问题。所谓工欲善其事必先利其器，如果没有工具，那么所有的材料和框架、逻辑、思路都给你，也寸步难行。因此我们还是得需要合适的编程语言、工具和环境帮助自己在数据集上应用机器学习算法。对于有计算机编程基础的初学者而言，Python是很好的入门语言，很容易上手，同时又活跃的社区支持，丰富的工具包帮助我们完成想法。没有编程基础的同学掌握R或者平台自带的一些脚本语言也是不错的选择。

6、接下来就是了解机器学习的工作流程和掌握常见的算法。一般机器学习步骤包括：

7、数据建模：将业务问题抽象为数学问题；

8、数据获取：获取有代表性的数据，如果数据量太大，需要考虑分布式存储和管理；

9、特征工程：包括特征预处理与特征选择两个核心步骤，前者主要是做数据清洗，好的数据清洗过程可以使算法的效果和性能得到显著提高，这一步体力活多一些，也比较耗时，但也是非常关键的一个步骤。特征选择对业务理解有一定要求，好的特征工程会降低对算法和数据量的依赖。

10、模型调优：所谓的训练数据都是在这个环节处理的，简单的说就是通过迭代分析和参数优化使上述所建立的特征工程是最优的。

11、这些工作流程主要是工程实践上总结出的一些经验。并不是每个项目都包含完整的一个流程，只有大家自己多实践，多积累项目经验，才会有自己更深刻的认识。

12、翻过了数学和编程两座大山，就是如何实践的问题，其中一个捷径就是积极参加国内外各种数据挖掘竞赛。国外的Kaggle和国内的阿里天池比赛都是很好的平台，你可以在上面获取真实的数据和队友们一起学习和进行竞赛，尝试使用已经学过的所有知识来完成这个比赛本身也是一件很有乐趣的事情。

13、另外就是企业实习，可以先从简单的统计分析和数据清洗开始做起，积累自己对数据的感觉，同时了解企业的业务需求和生产环境。我们通常讲从事数据科学的要”Make your hands dirty”，就是说要通过多接触数据加深对数据和业务的理解，好厨子都是食材方面的专家，你不和你的“料”打交道，怎么能谈的上去应用好它。

14、初学机器学习可能有一个误区，就是一上来就陷入到对各种高大上算法的追逐当中。动不动就讨论我能不能用深度学习去解决这个问题啊？实际上脱离业务和数据的算法讨论是毫无意义的。上文中已经提到，好的特征工程会大大降低对算法和数据量的依赖，与其研究算法，不如先厘清业务问题。任何一个问题都可以用最传统的的算法，先完整的走完机器学习的整个工作流程，不断尝试各种算法深挖这些数据的价值，在运用过程中把数据、特征和算法搞透。真正积累出项目经验才是最快、最靠谱的学习路径。

15、很多人在自学还是参加培训上比较纠结。我是这么理解的，上述过程中数学知识需要在本科及研究生阶段完成，离开学校的话基本上要靠自学才能补充这方面的知识，所以建议那些还在学校里读书并且有志于从事数据挖掘工作的同学在学校把数学基础打好，书到用时方恨少，希望大家珍惜在学校的学习时间。

16、除了数学以外，很多知识的确可以通过网络搜索的方式自学，但前提是你是否拥有超强的自主学习能力，通常拥有这种能力的多半是学霸，他们能够跟据自己的情况，找到最合适的学习资料和最快学习成长路径。如果你不属于这一类人，那么参加职业培训也许是个不错的选择，在老师的带领下可以走少很多弯路。另外任何学习不可能没有困难，也就是学习道路上的各种沟沟坎坎，通过老师的答疑解惑，可以让你轻松迈过这些障碍，尽快实现你的“小”目标。

17、机器学习这个领域想速成是不太可能的，但是就入门来说，如果能有人指点一二还是可以在短期内把这些经典算法都过一遍，这番学习可以对机器学习的整体有个基本的理解，从而尽快进入到这个领域。师傅领进门，修行靠个人，接下来就是如何钻进去了，好在现在很多开源库给我们提供了实现的方法，我们只需要构造基本的算法框架就可以了，大家在学习过程中应当尽可能广的学习机器学习的经典算法。

18、至于机器学习的资料网上很多，大家可以找一下，我个人推荐李航老师的《统计机器学习》和周志华老师的《机器学习》这两门书，前者理论性较强，适合数学专业的同学，后者读起来相对轻松一些，适合大多数理工科专业的同学。

好了，文章到此结束，希望可以帮助到大家。