机器人工程vs机器学习vs HCI专业职业投资回报率，机器人工程、机器学习和人机交互是当今最受欢迎和最有前途的学位课程和职业。这三个领域利用人工智能的力量，人工智能是计算、开发和工程领域的领先专业。
不同之处在于，他们每个人都专注于人工智能应用和开发的不同方面以及他们与人类用户的交互。
在选择三者的主题之前，你需要对它们的功能了如指掌。首先，机器人工程集成了用于自主行为的传感器和执行器，机器学习开发用于数据分析的算法，人机交互侧重于理解人类行为。
同样重要的是选择正确的研究生院，它们是支持技术创新的开拓者。

什么是机器人工程？
许多孩子都梦想设计顶级机器人，因为机器人已经从只存在于科幻电影中演变到日常生活中。如果你对机器人着迷，无论是为了娱乐还是严肃的职业，这条路可能适合你。
机器人工程结合了计算机科学、电气工程、机械工程、数据分析以及物联网和先进材料科学等其他技术的原理。这种跨学科性质允许机器人工程师创建能够感知、交互和操纵其环境的复杂系统。

所需学历
工程学的学术背景是朝着正确方向迈出的一步。学士和研究生级别的工程课程以机器人技术中使用的相关原理为特色。学生还将发现他们的工程技能与机器人学科相关。
一个机器人工程的硕士学位为更高级别的职位、更高的薪水和更大的责任打开了大门。学生学习涵盖传感器、导航系统、机器人模拟、机器学习、人机交互和控制系统。
为机器人工程的职业生涯做准备不仅仅是关于学术。这也是关于通过实习获得现实世界的经验和建立强大的专业网络。
由于该计划以创新为中心，机器人工程专业的学生必须积极完成终身课程，这些课程由机器人相关组织批准。

机器人工程师的工作环境
机器人工程师是多才多艺的专业人士，他们使用CADD/CAM等软件设计、测试和制造高效、安全和经济的机器人。他们将自己的专业知识应用于制造装配线上的特定应用，定制机器人以满足独特的需求。
他们与其他人工智能、机械工程、电气工程和控制系统专业人士的合作进一步证明了他们的适应性和知识广度。
机器人工程师和技术人员在办公室或生产车间的机器人制造或使用机器人的公司中在干净、安静和舒适的环境中工作。
作为机器人工程师，您必须具备以下技能：
• 人工智能和机器学习（ML）
• 自动化
• 计算几何
• 计算机集成制造系统
• 计算机辅助制造
• 微型机器人
• 机器人机械手
• 信号处理

机器人工程师职业和薪酬展望
根据玻璃门的数据，机器人工程师平均每年挣95,944美元。此外，美国劳工统计局表示，机械工程领域预计从2022年到2032年增长10%。
没有迹象表明机器人工程师在当今行业的重要性会下降。机器人工程师将成为正确运营生产和工业部门的关键。
机器人工程师受雇于各个部门，包括汽车制造商、国防承包商、航空航天公司、医疗设备制造商和研究公司。
这个职业适合你，如果：
• 你喜欢用先进技术建造东西。
• 你对计算机科学、电气工程和机械工程有浓厚的兴趣。
• 在鼓励创新的快节奏工作环境中，你会茁壮成长。
这个职业不太适合，如果：
• 你更喜欢与人而不是机器一起工作。
• 你需要一个提供可预测工作时间的职业，或者一个传统的办公室环境。
• 你不喜欢与技术打交道或学习新的技术技能。

什么是机器学习？
机器学习是人工智能的另一个主题，被称为智能的未来。机器学习使用算法和数据来模仿人类学习，允许机器随着时间的推移而改进。它通过预测模式、分类数据、评估准确性和优化数据点来工作。
机器学习已经用于我们生活的各个方面，例如社交媒体功能、虚拟助手、推荐引擎和图像识别。
• 社交媒体平台使用算法来提供个性化体验，而Siri和Alexa等虚拟助手使用机器学习来提供定制的结果。
• 电子商务网站使用机器学习来跟踪用户行为并进行产品推荐。
• 图像识别也被用于各种领域，包括识别威胁和寻找失踪人员。

所需学历
机器学习专业人员也称为工程师。资格因职业目标、教育水平以及雇主和角色要求而异。
从根本上说，未来的专业人士必须攻读学位课程，以发展他们的编码技能和熟练程度。软件工程学位会导致机器学习的职业生涯。
在研究生阶段，获得机器学习硕士学位对于在该领域取得成功至关重要。机器学习正在彻底改变行业，因此继续教育对于获得这些机会至关重要。麻省理工学院和加州大学伯克利分校等大学提供专业发展项目。

机器学习工程师的工作环境
机器学习工程师是专门的软件工程师，他们将计算机科学和统计建模相结合，为机器学习设计算法。这些专业人员开发的智能系统会随着时间的推移而适应和改进，将海量数据转化为可操作的见解和预测模型。
机器学习工程师的职责因经验水平而异。
• 入门级机器学习工程师专注于数据分析、模型训练和学习算法。
• 中级机器学习工程师负责设计模型、提高性能和部署解决方案。
• 高级机器学习工程师管理复杂的项目和战略计划，并通过高层规划和决策为机器学习应用的创新和效率做出重大贡献。

机器学习职业和薪酬展望
软件工程师年收入平均为124,200美元，预计工作增长25%。然而，你应该记住，工资取决于你的经验水平。
机器学习工程师在科技公司、研究机构或初创企业的动态协作环境中工作。他们与具有学术背景和高水平专业知识的数据科学、软件开发和产品开发专家合作，整合机器学习模型。
他们全职工作，专注于编码、数据分析和模型训练。该领域发展迅速，需要终身学习才能跟上最新的算法。
这个职业适合你，如果：
• 您希望彻底改变各个行业并改进决策过程。
• 您喜欢编码、人工智能和解决问题。
• 您拥有强大的沟通技巧和对Amazon Web Services等云平台的熟练程度。
这个职业不太适合，如果：
• 你更喜欢竞争不太激烈的人工智能领域。
• 你很快就会因为阅读和学习研究论文而筋疲力尽。
• 您不喜欢使用大型数据集或执行数据分析。

什么是人机交互？
与机器人工程和机器学习类似，人机交互是一个多学科系统，旨在使计算机系统简单易用。然而，人机交互超越了计算机科学——它还借鉴了认知科学、行为科学和语言学等社会科学。
HCI要求产品和设计团队超越现有的心智模型，创建交互式解决方案，将用户体验放在首位。
HCI出现在1980年代的个人计算和台式计算机中。随着互联网、移动技术和物联网的出现，计算变得无处不在，导致了用户交互的发展。

所需学历
人机交互是一个广阔的领域，给你选择学位课程的各种选择。当然，获得人机交互学位会让你离成为专家更近一步。独立的人机交互硕士项目越来越受欢迎，并在一些最好的研究生院提供。
• 如果你更喜欢更广泛的教育经验，你可以攻读计算机工程或任何计算机科学专业，并攻读HCI选修课、证书或个人课程。
• 注册HCI硕士学位，深入研究高级主题，如用户研究方法、可用性测试、交互设计原则和界面原型设计。
• 确保通过HCI相关职位的实习或研究项目获得实践经验。这种实践经验可以提高您的技能，并使您对潜在雇主更具吸引力。
• 与该领域的专业人士建立联系，参与合作项目，并不断参加会议、研讨会和研讨会。
为HCI职业生涯提供适当的教育将帮助您精通：
• 计算机科学的编码技能。
• 数学和统计学知识，如微积分、概率和计算。
• 数据科学、回归分析和以用户为中心的研究。
• 设计工作室、原型设计、动画和技术。
• 认知科学与人格心理学

HCI专业人员的工作环境
人机交互专业人员的目标是通过了解用户使用情况、设计用户友好的方法、确保有效的通信和优先考虑最终用户来创建可用、安全和高效的系统。他们的工作主要需要大量的研究和咨询。
HCI研究人员使用各种技术进行数据采集，包括观察、访谈、调查和原型。观察关注人类行为和与技术的互动，访谈收集个人意见，调查允许自我报告数据，原型允许诚实的用户反馈来测试想法。这些方法相辅相成，进行全面研究。

人机交互职业与薪酬展望
人机交互的学位或熟练知识为以技术为中心的职业打开了大门，改变了人类与技术、物联网、硬件、软件和移动的交互。用户体验设计还确保了人机交互的可用性。
根据Glass Door的数据，人机界面的平均年薪为79,000美元。大多数人机界面毕业生受雇于大学，少数人与微软研究院、Spotify和谷歌等大型科技公司有关联。
这个职业适合你，如果：
• 你喜欢在技术和人类行为的交汇处工作。
• 您喜欢改善用户体验。
• 你喜欢广泛的研究。
这个职业不太适合，如果：
• 你更喜欢高技术或专业的角色。
• 你想要加速的投资回报率。
• 你不喜欢竞争激烈的环境和与他人打交道，因为你的工作需要研究和调查。

主要区别：机器人工程与机器学习与HCI
机器人工程
*人工智能和机器学习（ML）
*自动化
*计算几何
*计算机集成制造系统
*计算机辅助制造
*微型机器人
*机器人机械手
*信号处理

机器学习
*编码技能
*精通算法
*数据分析
*统计建模
*云计算平台

人机交互
*认知科学和心理学
*研究和设计
*用户研究
*数据科学
*数学和统计学
*界面原型
*编程语言和软件开发方法