为什么说美国人工智能硕士是为了培养人工智能领域的管理者而设定的？
这个说法并没有错误，但需要正确理解。在美国，专门的人工智能硕士项目并不多，我认为可以简单分为两类。一类是灵活度较大的，既可在工业界就业，也可继续攻读博士学位从事学术研究；另一类是完全就业导向型的。
首先说第一类，即可选择攻读博士学位或就业的硕士项目，以波士顿大学和东北大学为代表。这类项目通常由计算机系提供，项目时长为两年，如果学生有意攻读博士学位，通常会提供一个撰写论文的选项（thesis option）。
第二类是完全就业导向型的，不适合想继续攻读博士学位的学生。这类项目时长通常是一年到一年半。课程设置除了技术课程外，有些项目的课程设置还包括一些商科内容，以及包含工业界项目（Project or practicum）和实习。代表项目有卡内基梅隆大学的AI and Innovation、杜克大学、西北大学和加州大学洛杉矶分校的人工智能硕士项目。
这类项目的毕业生主要就业于工业界，将人工智能技术应用到各行各业，开发新的人工智能产品等。他们毕业后从事的岗位包括机器学习工程师（Machine Learning Engineer）、数据科学家（Data Scientist）、人工智能工程师（AI Engineer）、软件工程师（Software Engineer）等。不同项目之间也有各自的特点，包括课程设置、教授团队和申请要求等。
特别值得一提的是CMU的AI Engineering项目。虽然带有人工智能的标签，但是它和上述两类项目有所不同，可以说属于第三类项目。该项目将人工智能作为工具应用到7个不同的工程专业中，包括生物医学工程、化学工程、土木工程、电子和计算机工程、材料工程、机械工程和信息安全。申请者需要有相关的工程背景。
对于技术公司长期职业发展，一般可以分为三类，即走技术路线、产品路线、或管理路线。通常认为，拥有博士学位的人在技术路线上会更具优势，尽管在美国也不总是如此。因此，对于就业导向的硕士项目，培养的人更多是未来从事产品经理和管理者的。然而，对于大多数没有工作经验的学生来说，直接从事产品经理和管理者职位是不现实的，第一步仍然是从事技术相关的工作。工作若干年后，再结合自己的兴趣、优势、机遇等因素来选择未来的发展方向。
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