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人工智能是什么行業(yè)（人工智能要學(xué)哪些東西）

發(fā)布時間：2023-04-19 05:16:07 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 148

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本文目錄:

1、人工智能是什么專業(yè)？
2、人工智能專業(yè)屬于什么專業(yè)類別
3、人工智能有哪些專業(yè)學(xué)什么？怎么從事人工智能行業(yè)有什么工作崗位？
4、人工智能專業(yè)主要學(xué)什么就業(yè)方向有哪些

人工智能是什么行業(yè)（人工智能要學(xué)哪些東西）

一、人工智能是什么專業(yè)？

人工智能技術(shù)關(guān)系到人工智能產(chǎn)品是否可以順利應(yīng)用到我們的生活場景中。在人工智能領(lǐng)域，它普遍包含了機器學(xué)習(xí)、知識圖譜、自然語言處理、人機交互、計算機視覺、生物特征識別、AR/VR七個關(guān)鍵技術(shù)。

一、機器學(xué)習(xí)

機器學(xué)習(xí)(MachineLearning)是一門涉及統(tǒng)計學(xué)、系統(tǒng)辨識、逼近理論、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、優(yōu)化理論、計算機科學(xué)、腦科學(xué)等諸多領(lǐng)域的交叉學(xué)科，研究計算機怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能，是人工智能技術(shù)的核心?；跀?shù)據(jù)的機器學(xué)習(xí)是現(xiàn)代智能技術(shù)中的重要方法之一，研究從觀測數(shù)據(jù)(樣本)出發(fā)尋找規(guī)律，利用這些規(guī)律對未來數(shù)據(jù)或無法觀測的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測。根據(jù)學(xué)習(xí)模式、學(xué)習(xí)方法以及算法的不同，機器學(xué)習(xí)存在不同的分類方法。

根據(jù)學(xué)習(xí)模式將機器學(xué)習(xí)分類為監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)和強化學(xué)習(xí)等。

根據(jù)學(xué)習(xí)方法可以將機器學(xué)習(xí)分為傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)。

二、知識圖譜

知識圖譜本質(zhì)上是結(jié)構(gòu)化的語義知識庫，是一種由節(jié)點和邊組成的圖數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，以符號形式描述物理世界中的概念及其相互關(guān)系，其基本組成單位是“實體—關(guān)系—實體”三元組，以及實體及其相關(guān)“屬性—值”對。不同實體之間通過關(guān)系相互聯(lián)結(jié)，構(gòu)成網(wǎng)狀的知識結(jié)構(gòu)。在知識圖譜中，每個節(jié)點表示現(xiàn)實世界的“實體”，每條邊為實體與實體之間的“關(guān)系”。通俗地講，知識圖譜就是把所有不同種類的信息連接在一起而得到的一個關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，提供了從“關(guān)系”的角度去分析問題的能力。

知識圖譜可用于反欺詐、不一致性驗證、組團(tuán)欺詐等公共安全保障領(lǐng)域，需要用到異常分析、靜態(tài)分析、動態(tài)分析等數(shù)據(jù)挖掘方法。特別地，知識圖譜在搜索引擎、可視化展示和精準(zhǔn)營銷方面有很大的優(yōu)勢，已成為業(yè)界的熱門工具。但是，知識圖譜的發(fā)展還有很大的挑戰(zhàn)，如數(shù)據(jù)的噪聲問題，即數(shù)據(jù)本身有錯誤或者數(shù)據(jù)存在冗余。隨著知識圖譜應(yīng)用的不斷深入，還有一系列關(guān)鍵技術(shù)需要突破。

三、自然語言處理

自然語言處理是計算機科學(xué)領(lǐng)域與人工智能領(lǐng)域中的一個重要方向，研究能實現(xiàn)人與計算機之間用自然語言進(jìn)行有效通信的各種理論和方法，涉及的領(lǐng)域較多，主要包括機器翻譯、機器閱讀理解和問答系統(tǒng)等。

機器翻譯

機器翻譯技術(shù)是指利用計算機技術(shù)實現(xiàn)從一種自然語言到另外一種自然語言的翻譯過程?；诮y(tǒng)計的機器翻譯方法突破了之前基于規(guī)則和實例翻譯方法的局限性，翻譯性能取得巨大提升。基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機器翻譯在日?？谡Z等一些場景的成功應(yīng)用已經(jīng)顯現(xiàn)出了巨大的潛力。隨著上下文的語境表征和知識邏輯推理能力的發(fā)展，自然語言知識圖譜不斷擴充，機器翻譯將會在多輪對話翻譯及篇章翻譯等領(lǐng)域取得更大進(jìn)展。

語義理解

語義理解技術(shù)是指利用計算機技術(shù)實現(xiàn)對文本篇章的理解，并且回答與篇章相關(guān)問題的過程。語義理解更注重于對上下文的理解以及對答案精準(zhǔn)程度的把控。隨著MCTest數(shù)據(jù)集的發(fā)布，語義理解受到更多關(guān)注，取得了快速發(fā)展，相關(guān)數(shù)據(jù)集和對應(yīng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型層出不窮。語義理解技術(shù)將在智能客服、產(chǎn)品自動問答等相關(guān)領(lǐng)域發(fā)揮重要作用，進(jìn)一步提高問答與對話系統(tǒng)的精度。

問答系統(tǒng)

問答系統(tǒng)分為開放領(lǐng)域的對話系統(tǒng)和特定領(lǐng)域的問答系統(tǒng)。問答系統(tǒng)技術(shù)是指讓計算機像人類一樣用自然語言與人交流的技術(shù)。人們可以向問答系統(tǒng)提交用自然語言表達(dá)的問題，系統(tǒng)會返回關(guān)聯(lián)性較高的答案。盡管問答系統(tǒng)目前已經(jīng)有了不少應(yīng)用產(chǎn)品出現(xiàn)，但大多是在實際信息服務(wù)系統(tǒng)和智能手機助手等領(lǐng)域中的應(yīng)用，在問答系統(tǒng)魯棒性方面仍然存在著問題和挑戰(zhàn)。

自然語言處理面臨四大挑戰(zhàn)：

一是在詞法、句法、語義、語用和語音等不同層面存在不確定性;

二是新的詞匯、術(shù)語、語義和語法導(dǎo)致未知語言現(xiàn)象的不可預(yù)測性;

三是數(shù)據(jù)資源的不充分使其難以覆蓋復(fù)雜的語言現(xiàn)象;

四是語義知識的模糊性和錯綜復(fù)雜的關(guān)聯(lián)性難以用簡單的數(shù)學(xué)模型描述，語義計算需要參數(shù)龐大的非線性計算

四、人機交互

人機交互主要研究人和計算機之間的信息交換，主要包括人到計算機和計算機到人的兩部分信息交換，是人工智能領(lǐng)域的重要的外圍技術(shù)。人機交互是與認(rèn)知心理學(xué)、人機工程學(xué)、多媒體技術(shù)、虛擬現(xiàn)實技術(shù)等密切相關(guān)的綜合學(xué)科。傳統(tǒng)的人與計算機之間的信息交換主要依靠交互設(shè)備進(jìn)行，主要包括鍵盤、鼠標(biāo)、操縱桿、數(shù)據(jù)服裝、眼動跟蹤器、位置跟蹤器、數(shù)據(jù)手套、壓力筆等輸入設(shè)備，以及打印機、繪圖儀、顯示器、頭盔式顯示器、音箱等輸出設(shè)備。人機交互技術(shù)除了傳統(tǒng)的基本交互和圖形交互外，還包括語音交互、情感交互、體感交互及腦機交互等技術(shù)。

五、計算機視覺

計算機視覺是使用計算機模仿人類視覺系統(tǒng)的科學(xué)，讓計算機擁有類似人類提取、處理、理解和分析圖像以及圖像序列的能力。自動駕駛、機器人、智能醫(yī)療等領(lǐng)域均需要通過計算機視覺技術(shù)從視覺信號中提取并處理信息。近來隨著深度學(xué)習(xí)的發(fā)展，預(yù)處理、特征提取與算法處理漸漸融合，形成端到端的人工智能算法技術(shù)。根據(jù)解決的問題，計算機視覺可分為計算成像學(xué)、圖像理解、三維視覺、動態(tài)視覺和視頻編解碼五大類。

目前，計算機視覺技術(shù)發(fā)展迅速，已具備初步的產(chǎn)業(yè)規(guī)模。未來計算機視覺技術(shù)的發(fā)展主要面臨以下挑戰(zhàn)：

一是如何在不同的應(yīng)用領(lǐng)域和其他技術(shù)更好的結(jié)合，計算機視覺在解決某些問題時可以廣泛利用大數(shù)據(jù)，已經(jīng)逐漸成熟并且可以超過人類，而在某些問題上卻無法達(dá)到很高的精度;

二是如何降低計算機視覺算法的開發(fā)時間和人力成本，目前計算機視覺算法需要大量的數(shù)據(jù)與人工標(biāo)注，需要較長的研發(fā)周期以達(dá)到應(yīng)用領(lǐng)域所要求的精度與耗時;

三是如何加快新型算法的設(shè)計開發(fā)，隨著新的成像硬件與人工智能芯片的出現(xiàn)，針對不同芯片與數(shù)據(jù)采集設(shè)備的計算機視覺算法的設(shè)計與開發(fā)也是挑戰(zhàn)之一。

六、生物特征識別

生物特征識別技術(shù)是指通過個體生理特征或行為特征對個體身份進(jìn)行識別認(rèn)證的技術(shù)。從應(yīng)用流程看，生物特征識別通常分為注冊和識別兩個階段。注冊階段通過傳感器對人體的生物表征信息進(jìn)行采集，如利用圖像傳感器對指紋和人臉等光學(xué)信息、麥克風(fēng)對說話聲等聲學(xué)信息進(jìn)行采集，利用數(shù)據(jù)預(yù)處理以及特征提取技術(shù)對采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，得到相應(yīng)的特征進(jìn)行存儲。

識別過程采用與注冊過程一致的信息采集方式對待識別人進(jìn)行信息采集、數(shù)據(jù)預(yù)處理和特征提取，然后將提取的特征與存儲的特征進(jìn)行比對分析，完成識別。從應(yīng)用任務(wù)看，生物特征識別一般分為辨認(rèn)與確認(rèn)兩種任務(wù)，辨認(rèn)是指從存儲庫中確定待識別人身份的過程，是一對多的問題;確認(rèn)是指將待識別人信息與存儲庫中特定單人信息進(jìn)行比對，確定身份的過程，是一對一的問題。

生物特征識別技術(shù)涉及的內(nèi)容十分廣泛，包括指紋、掌紋、人臉、虹膜、指靜脈、聲紋、步態(tài)等多種生物特征，其識別過程涉及到圖像處理、計算機視覺、語音識別、機器學(xué)習(xí)等多項技術(shù)。目前生物特征識別作為重要的智能化身份認(rèn)證技術(shù)，在金融、公共安全、教育、交通等領(lǐng)域得到廣泛的應(yīng)用。

七、VR/AR

虛擬現(xiàn)實(VR)/增強現(xiàn)實(AR)是以計算機為核心的新型視聽技術(shù)。結(jié)合相關(guān)科學(xué)技術(shù)，在一定范圍內(nèi)生成與真實環(huán)境在視覺、聽覺、觸感等方面高度近似的數(shù)字化環(huán)境。用戶借助必要的裝備與數(shù)字化環(huán)境中的對象進(jìn)行交互，相互影響，獲得近似真實環(huán)境的感受和體驗，通過顯示設(shè)備、跟蹤定位設(shè)備、觸力覺交互設(shè)備、數(shù)據(jù)獲取設(shè)備、專用芯片等實現(xiàn)。

虛擬現(xiàn)實/增強現(xiàn)實從技術(shù)特征角度，按照不同處理階段，可以分為獲取與建模技術(shù)、分析與利用技術(shù)、交換與分發(fā)技術(shù)、展示與交互技術(shù)以及技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)與評價體系五個方面。獲取與建模技術(shù)研究如何把物理世界或者人類的創(chuàng)意進(jìn)行數(shù)字化和模型化，難點是三維物理世界的數(shù)字化和模型化技術(shù);分析與利用技術(shù)重點研究對數(shù)字內(nèi)容進(jìn)行分析、理解、搜索和知識化方法，其難點是在于內(nèi)容的語義表示和分析;交換與分發(fā)技術(shù)主要強調(diào)各種網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下大規(guī)模的數(shù)字化內(nèi)容流通、轉(zhuǎn)換、集成和面向不同終端用戶的個性化服務(wù)等，其核心是開放的內(nèi)容交換和版權(quán)管理技術(shù);展示與交換技術(shù)重點研究符合人類習(xí)慣數(shù)字內(nèi)容的各種顯示技術(shù)及交互方法，以期提高人對復(fù)雜信息的認(rèn)知能力，其難點在于建立自然和諧的人機交互環(huán)境;標(biāo)準(zhǔn)與評價體系重點研究虛擬現(xiàn)實/增強現(xiàn)實基礎(chǔ)資源、內(nèi)容編目、信源編碼等的規(guī)范標(biāo)準(zhǔn)以及相應(yīng)的評估技術(shù)。

目前虛擬現(xiàn)實/增強現(xiàn)實面臨的挑戰(zhàn)主要體現(xiàn)在智能獲取、普適設(shè)備、自由交互和感知融合四個方面。在硬件平臺與裝置、核心芯片與器件、軟件平臺與工具、相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)與規(guī)范等方面存在一系列科學(xué)技術(shù)問題?？傮w來說虛擬現(xiàn)實/增強現(xiàn)實呈現(xiàn)虛擬現(xiàn)實系統(tǒng)智能化、虛實環(huán)境對象無縫融合、自然交互全方位與舒適化的發(fā)展趨勢

二、人工智能專業(yè)屬于什么專業(yè)類別

人工智能是一門新興的高尖端學(xué)科，屬于社會科學(xué)與自然科學(xué)的交叉學(xué)科，涉及了數(shù)學(xué)、心理學(xué)、神經(jīng)生理學(xué)、信息論、計算機科學(xué)、哲學(xué)和認(rèn)知科學(xué)、不定性論以及控制論。研究的范疇包含自然語言的處理、機器算法的學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模式識別、智能搜索。應(yīng)用的領(lǐng)域包含機器翻譯、語言和圖像理解、自動程序設(shè)計、專家系統(tǒng)等。

想研究人工智能的方向，近兩年很多大學(xué)都開設(shè)了人工智能學(xué)院。西安電子科技大學(xué)人工智能學(xué)院、中國科學(xué)院大學(xué)人工智能技術(shù)學(xué)院、南京大學(xué)人工智能學(xué)院三所高校在人工智能領(lǐng)域皆屬于頂尖。

人工智能專業(yè)相關(guān)研究方向，有很多的分支學(xué)科，包含模式識別與智能系統(tǒng)、計算機應(yīng)用技術(shù)、智能科學(xué)與技術(shù)、信息與通信工程、計算機科學(xué)與技術(shù)、控制科學(xué)與工程、人工智能與信息處理、計算機應(yīng)用技術(shù)、生物信息處理方向、計算機科學(xué)與技術(shù)超級計算方向等。

對于本科專業(yè)的學(xué)習(xí)，如果有意從事人工智能方向的相關(guān)工作，可以嘗試選擇以下的相關(guān)專業(yè)：

計算機科學(xué)與技術(shù)。人工智能的工作既需要非常扎實和廣泛的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)的同時也要求很高的實際操作能力，人工智能專業(yè)方向的如Machine Learning，Computer Vision， Natural Language Processing，Data Mining等課程，在計算機科學(xué)與技術(shù)專業(yè)在高年級和研究生階段都有對應(yīng)的課程和研究方向。

數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)。既要掌握基礎(chǔ)的程序設(shè)計語言，也要掌握大數(shù)據(jù)平臺的運用，Numpy、Matplotlib、Pandas,SciPy和scikit-learn等科學(xué)計算與機械學(xué)習(xí)庫的掌握，完成技術(shù)方案設(shè)計及算法設(shè)計和核心模塊開發(fā)，組織解決項目開發(fā)過程中的重大技術(shù)問題；負(fù)責(zé)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)平臺的架構(gòu)、開發(fā)方案的設(shè)計、應(yīng)用與實現(xiàn)（包括機器學(xué)習(xí)、圖像處理等的算法）。

2人工智能非孤立專業(yè)，不宜另起爐灶

近日，教育部公布了新增本科專業(yè)目錄，“人工智能”專業(yè)位列其中，有35所高校獲批建設(shè)?！八从车氖俏覈斯ぶ悄鼙究平逃尸F(xiàn)出的繁榮景象?！?日，中國人工智能學(xué)會教育工作委員會主任王萬森在接受科技日報記者專訪時表示，人工智能本科專業(yè)的設(shè)立，對我國各級各類院校的高層次人工智能人才培養(yǎng)，具有重要的實際意義和深遠(yuǎn)的歷史意義。

不過，也有人感到困惑——在本科專業(yè)目錄中，早已有了智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)，人工智能專業(yè)和它到底有何區(qū)別?

北京航空航天大學(xué)教授李波告訴科技日報記者，一般認(rèn)為，智能科學(xué)與技術(shù)的專業(yè)面偏寬，與行業(yè)的對應(yīng)關(guān)系不直觀，而且腦科學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、心理學(xué)一般劃分在生命科學(xué)領(lǐng)域。北航牽頭組織新申報并獲批的人工智能專業(yè)，是信息領(lǐng)域的一個本科專業(yè)。“至于如何開設(shè)，應(yīng)該鼓勵各高校根據(jù)自身情況進(jìn)行選擇?！崩畈ㄕf，感知、認(rèn)知基礎(chǔ)好的學(xué)?？梢赃x擇智能科學(xué)與技術(shù)，智能技術(shù)及應(yīng)用基礎(chǔ)好的學(xué)?？梢赃x擇人工智能，當(dāng)然，學(xué)校也能在現(xiàn)有計算機或其他專業(yè)中培養(yǎng)人工智能方面的人才?！翱傊?，各高校應(yīng)結(jié)合自身特點，制定有自身特色的培養(yǎng)方案和課程體系。”

王萬森親歷了我國智能科學(xué)與技術(shù)本科專業(yè)創(chuàng)建、發(fā)展的全部過程。在他看來，它和人工智能專業(yè)并沒有本質(zhì)區(qū)別，差別只是在于專業(yè)名稱不同，名字的社會認(rèn)知度不同。

18年前，中國人工智能學(xué)會在北京召開了一次規(guī)模宏大的學(xué)術(shù)年會，部分與會代表提出了在我國建立人工智能本科專業(yè)的建議，該建議得到大多數(shù)參會人員的認(rèn)可。但就專業(yè)名稱，大家最后的共識是叫“智能科學(xué)與技術(shù)”專業(yè)。

王萬森說，這是因為，當(dāng)時人工智能正處于其發(fā)展的低潮，在“寒冬”時期將專業(yè)命名為“人工智能”，其結(jié)果可以想象。而且，這一名字沿用了計算機科學(xué)與技術(shù)專業(yè)名稱的結(jié)構(gòu)形式，也符合我國高等教育的慣例。

后來，教育部高等學(xué)校本科計算機類專業(yè)教學(xué)指導(dǎo)委員會設(shè)立了“智能科學(xué)與技術(shù)”專業(yè)教學(xué)指導(dǎo)工作組，確定了該專業(yè)的知識結(jié)構(gòu)。從專業(yè)知識結(jié)構(gòu)來看，該專業(yè)和人工智能專業(yè)也沒有本質(zhì)區(qū)別。“也就是在上述專業(yè)知識結(jié)構(gòu)下，我國智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)15年來的教育實踐，為我國培養(yǎng)了大批高層次人工智能專業(yè)人才。”王萬森表示。

至于兩個專業(yè)如何并行發(fā)展，王萬森也有自己的想法。一是可以將“智能科學(xué)與技術(shù)”作為研究生教育層面的一級學(xué)科名稱，把“人工智能”作為本科教育層面的專業(yè)名稱;如果兩個本科專業(yè)一定要并行存在，那么建議在研究型高校和部分應(yīng)用研究型高校采用“智能科學(xué)與技術(shù)”專業(yè)名稱，而在部分應(yīng)用研究型高校、應(yīng)用型高校和技術(shù)型高校采用“人工智能”專業(yè)名稱——前者注重研究，后者強調(diào)應(yīng)用。

不過，王萬森也強調(diào)，辦好高質(zhì)量的人工智能高等教育，關(guān)鍵不在專業(yè)名字叫什么。

“人工智能不是一個孤立專業(yè)，而是一個專業(yè)類?！崩纾卮髷?shù)據(jù)智能這一學(xué)科領(lǐng)域衍生出了“數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)”專業(yè);沿智能自主系統(tǒng)學(xué)科領(lǐng)域衍生出來了“機器人工程”專業(yè)……“隨著新一代人工智能的快速發(fā)展及其應(yīng)用的不斷深入，很有可能還會不斷衍生新的專業(yè)，這樣就形成了一個以智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)/人工智能專業(yè)為核心，外加衍生層諸專業(yè)的新生專業(yè)類，即人工智能類專業(yè)。”王萬森說。而整個人工智能專業(yè)教育體系，除上述核心層、衍生層專業(yè)外，還應(yīng)該包括支持人工智能復(fù)合型人才培養(yǎng)的復(fù)合型專業(yè)和支持人工智能交叉型人才培養(yǎng)的交叉型專業(yè)。

王萬森建議，應(yīng)創(chuàng)新人工智能與智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)的協(xié)同發(fā)展模式，構(gòu)建與新一代人工智能發(fā)展相適應(yīng)的知識結(jié)構(gòu)和課程體系，實現(xiàn)人工智能和其他專業(yè)的有機復(fù)合與交叉。

“人工智能專業(yè)建設(shè)不應(yīng)顛覆性地另起爐灶，推倒重來，而是要結(jié)合實際需求，和原有專業(yè)創(chuàng)新、協(xié)同發(fā)展?！彼硎荆悄芸茖W(xué)與技術(shù)/人工智能專業(yè)看起來發(fā)展得如火如荼，但諸多深層次問題并沒有真正得到解決，人工智能與其他社會領(lǐng)域?qū)I(yè)的有機復(fù)合、與其他學(xué)科專業(yè)的交叉融合都還不夠深入?！斑@些需要引起我們的高度重視?！?

三、人工智能有哪些專業(yè)學(xué)什么？怎么從事人工智能行業(yè)有什么工作崗位？

眾所周知，人工智能時代即將全面來襲，勢不可擋。有人說，人工智能如同一把雙刃劍，在給人們生活提供諸多便利的同時卻又會讓很多人陷入失業(yè)的困境。目前，很多高校都成立了人工智能研究院，清華大學(xué)還增設(shè)了人工智能學(xué)堂班。那么，人工智能有哪些專業(yè)怎么樣？主要學(xué)什么？怎么從事人工智能行業(yè)？有什么工作崗位？今天小編就來為大家一一揭秘。人工智能，英文縮寫AI，它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)，屬于自然科學(xué)和社會科學(xué)的交叉。所涉及的學(xué)科包括：計算機科學(xué)、信息論、控制論、自動化、仿生學(xué)、生物學(xué)、心理學(xué)、數(shù)理邏輯、語言學(xué)、醫(yī)學(xué)和哲學(xué)等多門學(xué)科。

據(jù)了解，和人工智能最有直接聯(lián)系的專業(yè)包括物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用技術(shù)、計算機科學(xué)與技術(shù)、軟件工程等。其學(xué)習(xí)課程包括機器學(xué)習(xí)、人工智能導(dǎo)論（搜索法等）、圖像識別、生物演化論、自然語言處理、語義網(wǎng)、博弈論等，前置課程有信號處理、線性代數(shù)、微積分、編程，還需要學(xué)生具備數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)。目前，國內(nèi)有32所院校都開設(shè)了人工智能相關(guān)專業(yè)，其中，清華大學(xué)計算機系智能技術(shù)與系統(tǒng)國家重點實驗室是國內(nèi)在人工智能人才培養(yǎng)和科學(xué)研究的重鎮(zhèn)；北京大學(xué)智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)主要從事機器感知、智能機器人、智能信息處理和機器學(xué)習(xí)等交叉學(xué)科的研究和教學(xué)；浙江大學(xué)在人工智能方面有著肥沃的土壤，其計算機學(xué)院下設(shè)的人工智能研究所是中國設(shè)立最早的人工智能研究機構(gòu)之一。其他知名院校比如上海交通大學(xué)、學(xué)、復(fù)旦大學(xué)、哈爾濱工業(yè)大學(xué)、中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)、華中科技大學(xué)、東南大學(xué)等，也都開設(shè)了人工智能相關(guān)專業(yè)，并已經(jīng)取得了一定的研究成果。算法、大數(shù)據(jù)、機械學(xué)習(xí)等都是人工智能的重要組成方向，人工智能的就業(yè)都可以在這些方面考慮。據(jù)了解，人工智能就業(yè)崗位相對廣泛，比如WEB前端開發(fā)、WEB全棧開發(fā)、Python爬蟲工程、大數(shù)據(jù)開發(fā)、人工智能開發(fā)等。據(jù)調(diào)查統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)，近年來人工智能研究方向的畢業(yè)生大多進(jìn)了大型互聯(lián)網(wǎng)公司，比如BAT、華為、網(wǎng)易、美國的微軟、谷歌、facebook、亞馬遜等。

四、人工智能專業(yè)主要學(xué)什么就業(yè)方向有哪些

在填報高考志愿時，有小伙伴比較關(guān)心人工智能專業(yè)有哪些就業(yè)方向?下面是由編輯為大家整理的“人工智能專業(yè)主要學(xué)什么就業(yè)方向有哪些”。

人工智能專業(yè)要學(xué)哪些課程

數(shù)學(xué)基礎(chǔ)課程：高等數(shù)學(xué)，線性代數(shù)，概率論數(shù)理統(tǒng)計和隨機過程，離散數(shù)學(xué)，數(shù)值分析等。

算法基礎(chǔ)課程：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，支持向量機，遺傳算法等，還有各個領(lǐng)域需要的算法，比如你要讓機器人自己在位置環(huán)境導(dǎo)航和建圖就需要研究SLAM。

人工智能是一個綜合學(xué)科，人工智能專業(yè)的主要領(lǐng)域是：機器學(xué)習(xí)、人工智能導(dǎo)論、圖像識別、生物演化論、自然語言處理、語義網(wǎng)、博弈論等。

人工智能專業(yè)的就業(yè)方向

1、算法工程師。進(jìn)行人工智能相關(guān)前沿算法的研究，包括機器學(xué)習(xí)、知識應(yīng)用、智能決策等技術(shù)的應(yīng)用。以機器學(xué)習(xí)的過程為例，涉及到數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)整理、算法設(shè)計、算法訓(xùn)練、算法驗證、算法應(yīng)用等步驟，所以算法是機器學(xué)習(xí)開發(fā)的重點。

2、程序開發(fā)工程師。一方面程序開發(fā)工程師需要完成算法實現(xiàn)，另一方面程序開發(fā)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(shù)據(jù)與AI產(chǎn)品相關(guān)運營、運維產(chǎn)品研發(fā);相關(guān)組件的運維工具系統(tǒng)的開發(fā)與建設(shè);提供大數(shù)據(jù)與AI云產(chǎn)品客戶支持。

4、智能機器人研發(fā)工程師。研發(fā)方向主要從事機器人控制系統(tǒng)開發(fā)，高精度器件的設(shè)計研發(fā)等。工業(yè)機器人系統(tǒng)集成方向主要做工作站設(shè)計，電氣設(shè)計，器件選型，機器人調(diào)試，編程，維護(hù)等。

5、AI硬件專家。AI領(lǐng)域內(nèi)另外一種日益增長的藍(lán)領(lǐng)工作是負(fù)責(zé)創(chuàng)建AI硬件(如GPU芯片)的工業(yè)操作工作。大科技公司目前已經(jīng)采取了措施，來建立自己的專業(yè)芯片。

人工智能專業(yè)的就業(yè)前景

人工智能是一個快速發(fā)展的領(lǐng)域，現(xiàn)在及未來對人才的需求量很大。和其他技術(shù)崗位相比，人工智能的人才少，競爭低，工資相對高。所以現(xiàn)在是進(jìn)入人工智能領(lǐng)域的好時機。人工智能是目前最受互聯(lián)網(wǎng)界和市場關(guān)注的新技術(shù)。全球主要互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)均在向人工智能方向轉(zhuǎn)型，并大幅增加相關(guān)科研、技術(shù)和產(chǎn)業(yè)應(yīng)用布局方面的投入。

人工智能將大幅改善依賴勞動力創(chuàng)造的勞動密集型、簡單重復(fù)性的傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)運行模式，并依托此經(jīng)濟(jì)模式構(gòu)建萬物互聯(lián)、智能協(xié)同的產(chǎn)業(yè)體系，打造國際領(lǐng)先的智能社會。人工智能將實現(xiàn)提升效率、降低成本的發(fā)展。

人工智能相關(guān)技術(shù)將首先在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)開始應(yīng)用，然后陸續(xù)普及到其他行業(yè)。所以，從大的發(fā)展前景來看，人工智能相關(guān)領(lǐng)域的發(fā)展前景還是非常廣闊的。人工智能作為重要的技術(shù)之一，必然會在產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的過程中釋放出大量的就業(yè)崗位。

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