全民人工智能，无疑是现在跟未来科技物理的必然的结果。伴随着科技的发展，人工智能已经在人们各个角落生根发芽，而且会越来越先进，更加的贴近人类思维，甚至在某个领域比人类更加好使。

比如围棋的阿尔法狗，便是集人类智慧结晶的人工智能机器人，即便是世界前几的围棋高手，对上它，也难以招架。

云南大学人工智能就业前景？

云南大学是云南省唯一的双一流大学，人工智能就业机会很多，发展前景很好。

随着5G时代的到来，智能技术在社会各个领域的应用进一步扩大，人工智能发展迅速，人工智能方向的毕业生也能在各领域大展拳脚，就业形势良好。毕业生可以从事研发工程师、数据挖掘工程师、算法工程师等岗位，在互联网行业中都是炙手可热，并且收入非常可观的。

人工智能研究生就业方向及前景？

就业方向是科研单位。就业前景不错。

人工智能相关学科发展、理论建模、技术创新、软硬件升级等整体推进，使得人工智能应用出现爆发式增长，人工智能已上升为国家十四五规划首要发展的科技技术，是引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，具有溢出带动性的“头雁”效应。

人工智能现在的发展前景如何？

  这个问题太大了，分成两段讨论吧。事先声明，由于问题太大太大，我写的这份总结既不保证完整，也不保证客观。
1。===功能===
人工智能现在已经能实现很多功能了，比如
语音识别--李开复博士当年做的工作奠定了很多当今识别系统的基础。
  这里忍不住说一下，Siri本身的技术并没有特别大的亮点，真正nb的是它的模式(语音识别直接与搜索引擎结合在一起，产品体验做得好。而且关键是这样的模式能采集到更多数据，使得系统的精度越来越高)
自然语言理解--目前看到的最强的结果应该是IBMWatson。
  但其实我们现在用的搜索引擎、中文输入法、机器翻译(虽然其实还不怎么work)都和自然语言理解相关。这块儿不是我的专业，请@段维斯同学补充。
数据挖掘--随着近年数据量的疯狂增长，数据挖掘也有了长足进步。最具有代表性的是前几年著名的Netflixchallenge(Netflix公司公开了自己的用户评分数据，让研究者根据这些数据对用户没看过的电影预测评分，谁先比现有系统好10%，谁就能赢100万美元)最后这一比赛成绩较好的队伍，并非是单一的某个特别nb的算法能给出精确的结果，而是把大量刻画了不同方面的模型混合在一起，进行最终的预测。
  
计算机视觉--目前越来越多的领域跟视觉有关。大家可能一开始想到的都是自动驾驶。虽然大家都在说googleX的无人车，但实际上现在无论是商业上，还是技术整合上最成功的算法是MobileEye的辅助驾驶系统。这个公司也是目前computervision领域最挣钱的公司。
  
从实现新功能方面说，视觉的发展的趋势主要有两方面，A)集成更多的模块，从问题的各种不同方面，解决同一个问题(比如MobileEye，就同时使用了数十种方法，放到一起最终作出决策)B)使用新的信息，解决一个原来很难的问题。
  这方面最好的例子是M$的Kinect，这个产品最让人拍案叫绝的就是那个红外pattern投影仪。

2。===理论基础===
这里说的是数学理论，是为实现功能解决问题而存在的。与人类的智能的联系在下一节说。
  从这个角度，我们已经有了很多强有力的数学工具，从高斯时代的最小二乘法，到现在比较火的凸优化，其实我们解决绝大多数智能问题的套路，都可以从某种意义上转换成一个优化问题。
真正限制我们解这个优化问题的困难有以下三个：
计算复杂度--能保证完美解的算法大都是NP-hard的。
  如何能让一个系统在当前的硬件下“跑起来”，就需要在很多细节取巧，这是很多learningpaper的核心冲突。
模型假设--所有模型都要基于一些假设，比如说，无人车会假设周围的汽车加速度有一个上限(至少不会瞬间移动吧，否则怎么闪避)绝大多数假设都不能保证绝对正确，我们只是制定那些在大多数时候合理的假设，然后基于这些假设建模(比如，在语音识别里，我们是否要假设存在背景噪声呢？如果有背景噪声，这个噪声应该符合什么特点呢？这时候无论你怎么定标准，总能找出“反例”)
数据基础--任何学习过程都需要数据的支持，无论是人类学说话学写字，还是计算机学习汽车驾驶。
  但是就数据采集本身来说，成功的案例并不多。大概这个世界上最强的数据采集就是google了吧。每次你搜索一个关键词，然后点进去，google就自动记录了你的行为，然后以此数据来训练自己的算法。###所谓前景，我理解有两个含义。一是有没有商业价值，毕业以后有没有公司愿意要你。
  二是能不能实现较强的功能，包括能不能达到人类的智能水平。
我相信商业价值是很大的。计算机的计算性能发展到今天，常规的商业应用，比如财务报表，字处理，网页服务等已经完全够用了。那么必然需要新的增长点。说的直白一点就是旧的程序已经足够快了。
  如果没有新程序和新功能，就没有人愿意升级软件和硬件系统了。那么下一步的新功能只能往智能化的方向发展。IBM花了很多钱，开发了一个电视节目里玩游戏的Watson。当然不是因为IBM老板特别爱看这个节目。主要原因是展示他们的技术，从而推动新一代智能产品的销售。
  这一系列的产品主要面向大医院，相当于一套自动回答问题的医学百科全书。Google花大力气开发了自动驾驶汽车。Apple推出了一个相当不完善的Siri。他们都看到了智能机器蕴含的巨大商业潜力，而此类机器的大规模应用将会带来革命性的效果。
第二个问题是多久才能实现类似于人类的功能。
  目前能够达到甚至超越人类的人工智能，都是专门设计来解决一个特定问题的。DeepBlue是专门下棋的。Watson和Google专门做信息检索。这都是人考虑到这些问题的特点从而专门设计的程序。而人类可以自我学习而解决各种不同的问题。如果把人类作为一个标杆，人工智能的研究还只是刚刚起步而已。
  要达到人类的能力，至少需要几十年甚至上百年的时间。当然，预测未来从来都是一件很不靠谱的事情。###这个问题好大，简单来说，给我感觉像是15年前的计算机(弱人工智能)行业的发展态势吧。
因为对于它的研究的前沿性和综合度的高度要求，它不仅是其所涵盖领域的集大成者也同样要求并促动其涵盖领域的飞速发展。
  人工智能的发展肯定越来越受到重视，国内这几年的学术关注扶持力度也明显加大。
但是，受重视不一定对人类的前景就好，这又涉及到一些对于人工智能威胁论的争辩。分所谓“地球主义者”和“宇宙注意者”。
  
就业的话，强人工智能的研究者貌似只有被实验室和其他学校研究机构收留，工程方面多偏向工业机器人等领域
发展领域的话，各种百科上都有，呵呵，太多了###《人工智能将成为下一波创业热点》这篇文章应该能给您一定的启发。