1) 基礎服務如數據源和計算平臺
2) 硬件產品如工業機器人和服務機器人
3) 智能服務如智能客服和商業智能
4) 技術能力如圖像識別和機器學習
目前大學和人工智能有關的專業，大致有些：
數據科學與大數據技術
計算機科學
軟件工程
應用數學
智能科學與技術等
想做工程開發類，可以選計算機方向。例如：計算機科學，軟件工程等專業。目前，最對口AI方向的專業是計算機科學。 AI工作不僅需要非常紮實和廣泛的數學基礎，同時也要求具備很高的實操能力。
想做學術研究類，可以選統計學及數學計算方向。比如線性代數，微積分，概率統計、數值計算等，人工智能對數學功底的要求是比較高，目前人工智能的實踐主要由於機器學習的發展，理論基礎涵蓋統計學，概率論，逼近論，凸優化等多門理論，機器學習在本質上是數學計算。
這裏順帶提壹下大數據、人工智能、雲計算三者關系，簡單說：雲計算是大數據的基礎，大數據又是人工智能的基礎。成都加米谷大數據培訓機構，大數據開發、數據分析與挖掘。
壹些職業簡介
1、算法工程師。進行人工智能相關前沿算法的研究，包括機器學習、知識應用、智能決策等技術的應用。以機器學習的過程為例，涉及到數據收集、數據整理、算法設計、算法訓練、算法驗證、算法應用等步驟，所以算法是機器學習開發的重點。
2、程序開發工程師。壹方面程序開發工程師需要完成算法實現，另壹方面程序開發工程師需要完成項目的落地，需要完成各個功能模塊的整合。
3、人工智能運維工程師。大數據與AI產品相關運營、運維產品研發；相關組件的運維工具系統的開發與建設；提供大數據與AI雲產品客戶支持。
4、智能機器人研發工程師。研發方向主要從事機器人控制系統開發，高精度器件的設計研發等。工業機器人系統集成方向主要做工作站設計，電氣設計，器件選型，機器人調試，編程，維護等。
5、AI硬件專家。AI 領域內另外壹種日益增長的藍領工作是負責創建 AI 硬件(如 GPU 芯片)的工業操作工作。大科技公司目前已經采取了措施，來建立自己的專業芯片。