學(xué)習(xí)AI人工智能后，可以從事多種工作，包括但不限于以下領(lǐng)域：

算法工程師：專注于算法的設(shè)計(jì)、優(yōu)化和應(yīng)用，是人工智能領(lǐng)域的核心崗位。算法工程師需要對數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)有深入的理解，能夠利用機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)解決實(shí)際問題。

數(shù)據(jù)科學(xué)家：負(fù)責(zé)從海量數(shù)據(jù)中挖掘有價(jià)值的信息，通過數(shù)據(jù)分析和可視化等技術(shù)幫助企業(yè)做出決策。他們需要掌握數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)分析等技能，并熟悉各種數(shù)據(jù)分析工具。

機(jī)器學(xué)習(xí)工程師：負(fù)責(zé)構(gòu)建、訓(xùn)練和優(yōu)化機(jī)器學(xué)習(xí)模型，使其能夠應(yīng)用于各種場景。他們需要理解各種機(jī)器學(xué)習(xí)算法的原理和應(yīng)用場景，并能夠根據(jù)具體問題選擇合適的算法和模型。

深度學(xué)習(xí)工程師：專注于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究與應(yīng)用，如計(jì)算機(jī)視覺、語音識(shí)別、自然語言處理等。他們需要熟練掌握深度學(xué)習(xí)框架（如TensorFlow、PyTorch等），并具備豐富的編程和調(diào)試經(jīng)驗(yàn)。

自然語言處理工程師：負(fù)責(zé)設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)自然語言處理算法和系統(tǒng)，用于解決語言理解和生成等問題。他們需要理解自然語言處理的基本原理和算法，并具備豐富的編程和調(diào)試經(jīng)驗(yàn)。

人工智能產(chǎn)品經(jīng)理：負(fù)責(zé)規(guī)劃和推動(dòng)人工智能產(chǎn)品的研發(fā)、上市及優(yōu)化。他們需要了解人工智能技術(shù)的發(fā)展趨勢和應(yīng)用場景，并能夠根據(jù)市場需求制定產(chǎn)品策略和計(jì)劃。

此外，隨著AI技術(shù)的不斷發(fā)展和應(yīng)用，還涌現(xiàn)出了許多新的職業(yè)方向，如AI倫理專家、AI安全專家等。這些職業(yè)方向需要掌握AI技術(shù)的同時(shí)，還需要關(guān)注其倫理、安全等方面的問題。

總之，學(xué)習(xí)AI人工智能后可以從事多種工作，具體職業(yè)方向取決于個(gè)人的興趣、能力和市場需求。同時(shí)，隨著技術(shù)的不斷發(fā)展和應(yīng)用，新的職業(yè)方向也將不斷涌現(xiàn)。