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人工智能技術(shù)是學什么的（人工智能技術(shù)是學什么的就業(yè)方向）

發(fā)布時間：2023-04-28 14:04:18 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 663

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本文目錄:

1、人工智能需要學哪些課程主要學什么
2、學習人工智能主要學什么內(nèi)容？
3、人工智能到底是學些什么？
4、學習人工智能主要學習哪些課程？

人工智能技術(shù)是學什么的（人工智能技術(shù)是學什么的就業(yè)方向）

一、人工智能需要學哪些課程主要學什么

目前國內(nèi)人工智能相關(guān)崗位的應屆畢業(yè)生的起薪基本都在10k—20k之間，畢業(yè)三年后人工智能崗位的技術(shù)人員，平均月薪在25k以上，基本實現(xiàn)薪酬翻番，薪資水平、就業(yè)滿意度都優(yōu)于全國平均水平的專業(yè)。

人工智能要學哪些專業(yè)課程

數(shù)據(jù)科學與大數(shù)據(jù)專業(yè)和人工智能專業(yè)的必修基礎(chǔ)課程方面一般包含大數(shù)據(jù)（人工智能）概論、Linux操作系統(tǒng)、Java語言編程、數(shù)據(jù)庫原理與應用、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、數(shù)學及統(tǒng)計類課程（高等數(shù)學、線性代數(shù)、概率論、數(shù)理統(tǒng)計）、大數(shù)據(jù)應用開發(fā)語言、Hadoop大數(shù)據(jù)技術(shù)、分布式數(shù)據(jù)庫原理與應用、數(shù)據(jù)導入與預處理應用、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與應用、大數(shù)據(jù)分析與內(nèi)存計算等。選修的課程方面數(shù)據(jù)可視化技術(shù)、商務智能方法與應用、機器學習、人工智能技術(shù)與應用等。實踐應用課程方面海量數(shù)據(jù)預處理實戰(zhàn)、海量數(shù)據(jù)挖掘與可視化實戰(zhàn)等。

數(shù)據(jù)科學與大數(shù)據(jù)技術(shù)與人工智能專業(yè)可從事的崗位有：分析類，分析工程師、算法工程師；研發(fā)類，架構(gòu)工程師、開發(fā)工程師、運維工程師；管理類，產(chǎn)品經(jīng)理、運營經(jīng)理。

人工智能專業(yè)的就業(yè)方向

人工智能可以說是一門高尖端學科，屬于社會科學和自然科學的交叉，涉及了數(shù)學、心理學、神經(jīng)生理學、信息論、計算機科學、哲學和認知科學、不定性論以及控制論。研究范疇包括自然語言處理、機器學習、神經(jīng)網(wǎng)絡、模式識別、智能搜索等。就業(yè)方向為：

科學研究

工程開發(fā)

計算機方向

軟件工程

應用數(shù)學

電氣自動化

通信

機械制造

二、學習人工智能主要學什么內(nèi)容？

1.基礎(chǔ)數(shù)學知識：線性代數(shù)、概率論、統(tǒng)計學、圖論;

2.基礎(chǔ)計算機知識：操作系統(tǒng)、linux、網(wǎng)絡、編譯原理、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)庫;

3.編程語言基礎(chǔ)：C/C++、Python、Java;

4.人工智能基礎(chǔ)知識：ID3、C4.5、邏輯回歸、SVM、分類器、等算法的特性、性質(zhì)、和其他算法對比的區(qū)別等內(nèi)容;

5.工具基礎(chǔ)知識：opencv、matlab、caffe等。

我們知道，目前國家也相繼出臺了一些扶持人工智能發(fā)展的政策，人工智能正處于發(fā)展的紅利期，所以越早學習就越有就業(yè)優(yōu)勢。人工智能火起來就是這一兩年的事兒，因此不管是上市企業(yè)，還是一些中小型企業(yè)，對于人工智能人才的需求量都非常大。

人工智能是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領(lǐng)域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。

人工智能從誕生以來，理論和技術(shù)日益成熟，應用領(lǐng)域也不斷擴大，可以設想，未來人工智能帶來的科技產(chǎn)品，將會是人類智慧的“容器”。目前來看，現(xiàn)在學習人工智能是一個很好的時機！

三、人工智能到底是學些什么？

從大的技術(shù)層面來看，人工智能的知識體系主要涉及到六個大的學習方向，包括自然語言處理、計算機視覺、機器學習（深度學習）、自動推理、知識表示和機器人學，這些方向各有體系且聯(lián)系緊密。

人工智能是典型的交叉學科，涉及到數(shù)學、哲學、控制學、計算機、經(jīng)濟學、神經(jīng)學和語言學等學科，同時學習人工智能還需要具有一定的實驗環(huán)境，對于數(shù)據(jù)、算力和算法都有一定的要求，所以當前人工智能領(lǐng)域的人才培養(yǎng)依然以研究生教育為主。

簡介

對于初學者來說，如果想入門人工智能領(lǐng)域，可以從機器學習入手，一方面機器學習的知識體系相對比較容易理解，另一方面機器學習的應用場景也比較多，機器學習也是大數(shù)據(jù)分析的兩種常見方式之一。

機器學習的步驟涉及到數(shù)據(jù)收集、算法設計、算法實現(xiàn)、算法訓練、算法驗證和算法應用，這個過程需要學習編程語言、數(shù)據(jù)整理和算法設計這三大塊內(nèi)容。

編程語言可以從Python語言開始學起，目前Python語言在機器學習領(lǐng)域的應用也比較普遍，有大量的案例可以參考。在學習的初期完全可以采用一些公開的數(shù)據(jù)集，這樣也方便做結(jié)果對比，而算法可以從基礎(chǔ)的常見算法入手，比如決策樹、樸素貝葉斯、支持向量機等等。

四、學習人工智能主要學習哪些課程？

從課程體系結(jié)構(gòu)來看，主要分成四大部分，第一部分是基礎(chǔ)學科部分，主要涉及到數(shù)學和物理相關(guān)課程；第二部分是計算機基礎(chǔ)課程，涉及到編程語言、操作系統(tǒng)、算法設計等課程；第三部分是人工智能基礎(chǔ)課程，涉及到人工智能基礎(chǔ)、機器學習、控制學基礎(chǔ)、神經(jīng)科學、語言學基礎(chǔ)等內(nèi)容；第四部分涉及到人工智能平臺相關(guān)知識。

由于人工智能是典型的交叉學科，所以人工智能專業(yè)需要學習的內(nèi)容還是相對比較多的，而且學習難度也相對比較大，因此如果在本科階段選擇人工智能專業(yè)需要具有較強的學習能力。由于人工智能專業(yè)的學習過程對于學習環(huán)境有較高的要求，所以開設人工智能專業(yè)的高校往往都會有專門的數(shù)據(jù)中心、計算中心，以便于為學生提供數(shù)據(jù)和算力的支撐。

人工智能目前有六大研究方向，涉及到計算機視覺、自然語言處理、機器人學、自動推理、機器學習和知識表示，這些研究方向之間也存在比較緊密的聯(lián)系，目前計算機視覺、自然語言處理和機器學習這三個方向的熱度相對比較高。由于不同的高校往往有不同的資源整合能力，在人工智能領(lǐng)域也有一定的側(cè)重點，所以在選擇具體學習方向的時候，應該結(jié)合所在高校的實際情況，盡量選擇學科實力比較強的方向，這樣會有一個更好的學習體驗。

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