人工智能工程师主修方向：机器学习、深度学习等

人工智能工程师的主修方向包括但不限于以下几个方面：

1. 机器学习：主要研究如何设计和开发能够自动学习和改进的算法和模型，以实现人工智能的目标。

2. 深度学习：深度学习是机器学习的一个分支，主要研究如何构建和训练多层神经网络，以实现更复杂的任务和模式识别。

3. 自然语言处理：主要研究如何让计算机能够理解和处理自然语言，包括语义分析、语音识别、机器翻译等。

4. 计算机视觉：主要研究如何让计算机能够理解和处理图像和视频，包括目标检测、图像分割、人脸识别等。

5. 强化学习：主要研究如何让计算机通过与环境的交互来学习和制定决策策略，以达到最优化的目标。

6. 数据挖掘：主要研究如何从大规模数据中发现隐藏的模式和知识，以支持决策和预测。

除了以上主修方向，人工智能工程师还可以根据个人兴趣和需求选择其他相关领域进行深入研究和学习，如机器人技术、推荐系统、大数据分析等。