如何面对人工智能?专科有人工智能专业吗?

人工智能专业适合女生。人工智能专业适合女生学，在认真了解各专业的基本概念和主要方向之后，如果发自内心的对计算机、人工智能在从事的事业感兴趣，那就可以尝试选择计算机专业。如果还不确定自己的兴趣，那就再去更深入地了解这些专业。
1人工智能专业好就业
人工智能专业主要学科：数学、物理、电路原理、模拟电子技术、数字电子技术、通信原理、信号与系统、数字信号处理等，而其专业课程主要包括：机器学习、计算机视觉、自然语言理解、模式识别、计算机科学、脑科学、认知科学、统计学、智能控制、机器人等。
主要就业方向：科学研究，工程开发，计算机方向，软件工程，应用数学，电气自动化，通信，机械制造等相关领域的有关企业、研究机构从事产品设计、制造、新技术科研开发、应用研究与技术管理等岗位等工作。在信息通信、计算机、智能技术类等学科方向的学校或科研单位继续深造。
2人工智能专业前景好不好
人工智能就业机会很多，发展前景很好。随着5G时代的到来，智能技术在社会各个领域的应用进一步扩大，人工智能发展迅速，人工智能方向的毕业生也能在各领域大展拳脚，就业形势良好。毕业生可以从事研发工程师、数据挖掘工程师、算法工程师等岗位，在互联网行业中都是炙手可热，并且收入非常可观的。
人工智能技术发展，智能机器人、智能化电器、智慧物流、智能化社区等创新性应用逐渐深入到人类的社会生活中，人类生活方式正不断发生改变。在未来发展中，智能技术的应用将致力于改变医疗、起居、出行驾驶等各个方面，因此该专业的学生就业前景十分广阔。

不是计算机专业！

人工智能技术应用人工智能技术应用是中国普通高等学校专科专业。专业定义培养掌握人工智能基础专业理论知识、应用技术，具备人工智能技术应用开发、系统管理与维护等能力，从事人工智能相关的应用开发、系统集成与运维、产品销售与咨询、售前售后技术支持等工作的高素质技术技能人才。课程体系《人工智能数据集处理》、《分布式计算与存储技术》、《机器学习》、《深度学习》、《智能感知与理解》、《自然语言处理》、《智能产品营销与服务》等。

我们都知道，互联网技术发展到现在，人工智能已经走了很大的进步。他的表现不仅仅是围棋大战与人机大战。而是云计算，大数据。它意味着未来IT会更低成本，高效率，低能耗的工作。它的规模化，综合化，智能化，让他们更像人类，甚至某些方面超过了人类。那么，结果就是，大量的工作，职业，工种会消失，取消，被替代。

    人工智能，是社会进步的表现。同时对一些工种，是极大的冲击。对于还未踏入社会和职场的我们，如何面对和解决这个境况呢？

我想，我们要去学习知识，提升自身能力，将来要去做具有想象力，创造力，可以无中生有的工作和实业。要知道人工智能最重要的是“吃数据”，没有大量的数据，他不可能推理出合理的、贴近真实的功能和技巧。那些流水线上的工作现在就已经被替代了，因为机器可以很随意的模仿他们，而且更高效和低成本。可是机器，是带着芯片的机器，仍旧不是人，他虽然可以替代一部分低端，高危险的工作，但是不会研发新东西，不会创造新的东西。而这些东西，是需要想象力，创新力，和进取意识的。

  机器不是人，它是程序，是人编辑出来的，它只能按照人类的规划和设计去工作。所以，即使它会和人类产生竞争关系，他仍然不会完全替代和超越人类并取代人类。因为他们是没有生命的，不是生物学意义上的生物，只是具有一定使用寿命周期的有零件拼凑而成的设备，它的本质是“工具”。这一点是毋庸置疑的。

    人工智能的时代已经来临，同时还会大大的进步，面对如此巨大的冲击和挑战。我们要让自己变得更强大。变得让自己的职业，工作和技能无可替代，要让它成为具有影响力，创造力和想象力的职业。这样，我们才能立于不败之地。

人工智能技术关系到人工智能产品是否可以顺利应用到我们的生活场景中。在人工智能领域，它普遍包含了机器学习、知识图谱、自然语言处理、人机交互、计算机视觉、生物特征识别、AR/VR七个关键技术。

一、机器学习
机器学习(MachineLearning)是一门涉及统计学、系统辨识、逼近理论、神经网络、优化理论、计算机科学、脑科学等诸多领域的交叉学科，研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能，是人工智能技术的核心。基于数据的机器学习是现代智能技术中的重要方法之一，研究从观测数据(样本)出发寻找规律，利用这些规律对未来数据或无法观测的数据进行预测。根据学习模式、学习方法以及算法的不同，机器学习存在不同的分类方法。
根据学习模式将机器学习分类为监督学习、无监督学习和强化学习等。
根据学习方法可以将机器学习分为传统机器学习和深度学习。

二、知识图谱
知识图谱本质上是结构化的语义知识库，是一种由节点和边组成的图数据结构，以符号形式描述物理世界中的概念及其相互关系，其基本组成单位是“实体—关系—实体”三元组，以及实体及其相关“属性—值”对。不同实体之间通过关系相互联结，构成网状的知识结构。在知识图谱中，每个节点表示现实世界的“实体”，每条边为实体与实体之间的“关系”。通俗地讲，知识图谱就是把所有不同种类的信息连接在一起而得到的一个关系网络，提供了从“关系”的角度去分析问题的能力。
知识图谱可用于反欺诈、不一致性验证、组团欺诈等公共安全保障领域，需要用到异常分析、静态分析、动态分析等数据挖掘方法。特别地，知识图谱在搜索引擎、可视化展示和精准营销方面有很大的优势，已成为业界的热门工具。但是，知识图谱的发展还有很大的挑战，如数据的噪声问题，即数据本身有错误或者数据存在冗余。随着知识图谱应用的不断深入，还有一系列关键技术需要突破。

三、自然语言处理
自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向，研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法，涉及的领域较多，主要包括机器翻译、机器阅读理解和问答系统等。
机器翻译
机器翻译技术是指利用计算机技术实现从一种自然语言到另外一种自然语言的翻译过程。基于统计的机器翻译方法突破了之前基于规则和实例翻译方法的局限性，翻译性能取得巨大提升。基于深度神经网络的机器翻译在日常口语等一些场景的成功应用已经显现出了巨大的潜力。随着上下文的语境表征和知识逻辑推理能力的发展，自然语言知识图谱不断扩充，机器翻译将会在多轮对话翻译及篇章翻译等领域取得更大进展。
语义理解
语义理解技术是指利用计算机技术实现对文本篇章的理解，并且回答与篇章相关问题的过程。语义理解更注重于对上下文的理解以及对答案精准程度的把控。随着MCTest数据集的发布，语义理解受到更多关注，取得了快速发展，相关数据集和对应的神经网络模型层出不穷。语义理解技术将在智能客服、产品自动问答等相关领域发挥重要作用，进一步提高问答与对话系统的精度。
问答系统
问答系统分为开放领域的对话系统和特定领域的问答系统。问答系统技术是指让计算机像人类一样用自然语言与人交流的技术。人们可以向问答系统提交用自然语言表达的问题，系统会返回关联性较高的答案。尽管问答系统目前已经有了不少应用产品出现，但大多是在实际信息服务系统和智能手机助手等领域中的应用，在问答系统鲁棒性方面仍然存在着问题和挑战。
自然语言处理面临四大挑战：
一是在词法、句法、语义、语用和语音等不同层面存在不确定性;
二是新的词汇、术语、语义和语法导致未知语言现象的不可预测性;
三是数据资源的不充分使其难以覆盖复杂的语言现象;
四是语义知识的模糊性和错综复杂的关联性难以用简单的数学模型描述，语义计算需要参数庞大的非线性计算

四、人机交互
人机交互主要研究人和计算机之间的信息交换，主要包括人到计算机和计算机到人的两部分信息交换，是人工智能领域的重要的外围技术。人机交互是与认知心理学、人机工程学、多媒体技术、虚拟现实技术等密切相关的综合学科。传统的人与计算机之间的信息交换主要依靠交互设备进行，主要包括键盘、鼠标、操纵杆、数据服装、眼动跟踪器、位置跟踪器、数据手套、压力笔等输入设备，以及打印机、绘图仪、显示器、头盔式显示器、音箱等输出设备。人机交互技术除了传统的基本交互和图形交互外，还包括语音交互、情感交互、体感交互及脑机交互等技术。

五、计算机视觉
计算机视觉是使用计算机模仿人类视觉系统的科学，让计算机拥有类似人类提取、处理、理解和分析图像以及图像序列的能力。自动驾驶、机器人、智能医疗等领域均需要通过计算机视觉技术从视觉信号中提取并处理信息。近来随着深度学习的发展，预处理、特征提取与算法处理渐渐融合，形成端到端的人工智能算法技术。根据解决的问题，计算机视觉可分为计算成像学、图像理解、三维视觉、动态视觉和视频编解码五大类。
目前，计算机视觉技术发展迅速，已具备初步的产业规模。未来计算机视觉技术的发展主要面临以下挑战：
一是如何在不同的应用领域和其他技术更好的结合，计算机视觉在解决某些问题时可以广泛利用大数据，已经逐渐成熟并且可以超过人类，而在某些问题上却无法达到很高的精度;
二是如何降低计算机视觉算法的开发时间和人力成本，目前计算机视觉算法需要大量的数据与人工标注，需要较长的研发周期以达到应用领域所要求的精度与耗时;
三是如何加快新型算法的设计开发，随着新的成像硬件与人工智能芯片的出现，针对不同芯片与数据采集设备的计算机视觉算法的设计与开发也是挑战之一。

六、生物特征识别
生物特征识别技术是指通过个体生理特征或行为特征对个体身份进行识别认证的技术。从应用流程看，生物特征识别通常分为注册和识别两个阶段。注册阶段通过传感器对人体的生物表征信息进行采集，如利用图像传感器对指纹和人脸等光学信息、麦克风对说话声等声学信息进行采集，利用数据预处理以及特征提取技术对采集的数据进行处理，得到相应的特征进行存储。
识别过程采用与注册过程一致的信息采集方式对待识别人进行信息采集、数据预处理和特征提取，然后将提取的特征与存储的特征进行比对分析，完成识别。从应用任务看，生物特征识别一般分为辨认与确认两种任务，辨认是指从存储库中确定待识别人身份的过程，是一对多的问题;确认是指将待识别人信息与存储库中特定单人信息进行比对，确定身份的过程，是一对一的问题。
生物特征识别技术涉及的内容十分广泛，包括指纹、掌纹、人脸、虹膜、指静脉、声纹、步态等多种生物特征，其识别过程涉及到图像处理、计算机视觉、语音识别、机器学习等多项技术。目前生物特征识别作为重要的智能化身份认证技术，在金融、公共安全、教育、交通等领域得到广泛的应用。

七、VR/AR
虚拟现实(VR)/增强现实(AR)是以计算机为核心的新型视听技术。结合相关科学技术，在一定范围内生成与真实环境在视觉、听觉、触感等方面高度近似的数字化环境。用户借助必要的装备与数字化环境中的对象进行交互，相互影响，获得近似真实环境的感受和体验，通过显示设备、跟踪定位设备、触力觉交互设备、数据获取设备、专用芯片等实现。
虚拟现实/增强现实从技术特征角度，按照不同处理阶段，可以分为获取与建模技术、分析与利用技术、交换与分发技术、展示与交互技术以及技术标准与评价体系五个方面。获取与建模技术研究如何把物理世界或者人类的创意进行数字化和模型化，难点是三维物理世界的数字化和模型化技术;分析与利用技术重点研究对数字内容进行分析、理解、搜索和知识化方法，其难点是在于内容的语义表示和分析;交换与分发技术主要强调各种网络环境下大规模的数字化内容流通、转换、集成和面向不同终端用户的个性化服务等，其核心是开放的内容交换和版权管理技术;展示与交换技术重点研究符合人类习惯数字内容的各种显示技术及交互方法，以期提高人对复杂信息的认知能力，其难点在于建立自然和谐的人机交互环境;标准与评价体系重点研究虚拟现实/增强现实基础资源、内容编目、信源编码等的规范标准以及相应的评估技术。
目前虚拟现实/增强现实面临的挑战主要体现在智能获取、普适设备、自由交互和感知融合四个方面。在硬件平台与装置、核心芯片与器件、软件平台与工具、相关标准与规范等方面存在一系列科学技术问题。总体来说虚拟现实/增强现实呈现虚拟现实系统智能化、虚实环境对象无缝融合、自然交互全方位与舒适化的发展趋势

人工智能是属于电子信息类的专业类别。电子信息类拥有电子科学与技术、应用电子技术教育、电信工程及管理、电磁场与无线技术、水声工程、广播电视工程、信息工程等专业，其主要特点是计算机技术与机械设备的结合，人工智能也是如此，所以人工智能属于电子信息类的专业类别。

人工智能专业是中国普通高等学校本科专业。人工智能是一个以计算机科学为基础，由计算机、心理学、哲学等多学科交叉融合的交叉学科、新兴学科，研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
人工智能专业以培养掌握人工智能理论与工程技术的专门人才为目标，学习机器学习的理论和方法、深度学习框架、工具与实践平台、自然语言处理技术、语音处理与识别技术、视觉智能处理技术、国际人工智能专业领域最前沿的理论方法，培养人工智能专业技能和素养，构建解决科研和实际工程问题的专业思维、专业方法和专业嗅觉。

人工智能
就业方向：科学研究，工程开发。计算机方向。软件工程。应用数学。电气自动化。通信。机械制造
人工智能可以说是一门高尖端学科，属于社会科学和自然科学的交叉，涉及了数学、心理学、神经生理学、信息论、计算机科学、哲学和认知科学、不定性论以及控制论。研究范畴包括自然语言处理、机器学习、神经网络、模式识别、智能搜索等。应用领域包括机器翻译、语言和图像理解、自动程序设计、专家系统等。

AI是当今快速发展的领域，人才需求量大，与其它技术岗位相比，竞争程度低，工资相对较高，现在是进入AI领域的好时机。调查显示，掌握三种以上技能的人才对企业具有更大的魅力，趋势日益明显，IT技术人员在掌握技术的同时，也需要适当掌握更多的技能。
由于智能体逐渐进入生产环境，未来职场人将会在工作过程中频繁地与大量智能体进行沟通与合作，这对职场人士提出了新的要求，即需要掌握人工智能的相关技术。以上就是小编为您介绍的学人工智能就业前景 ，人工智能前景。
只要你对人工智能有足够的了解，你也可以开发机器人、软件系统等复杂多变的技术。选择自由职业时，对学历没有任何要求，取决于个人兴趣和专业知识的掌握度。现在的就业岗位对于人工智能的需求量非常大,只要掌握足够的专业知识，在就业方面是没有任何问题的。以上就是小编为您介绍的学人工智能就业前景 ，人工智能前景。

目前人工智能并不是一级学科，人工智能领域的相关专业分散在自动化系、计算机系等院系中。大学本科阶段与人工智能相关的专业大致有三类（当然还有更加细分的专业）：

1、智能科学与技术专业

旨在培养具备基于计算机技术、自动控制技术、智能系统方法、传感信息处理等科学与技术，进行信息获取、传输、处理、优化、控制、组织等并完成系统集成的，具有相应工程实施能力，可以在相应领域从事智能技术与工程的科研、开发、管理工作的、具有宽口径知识和较强适应能力及现代科学创新意识的高级技术人才。据悉，目前经教育部正式批准设立“智能科学与技术”本科专业的高校达50余个。

2、机器人工程专业

旨在培养掌握工业机器人技术工作必备知识、技术，有较强实践能力、创新精神，主要从事机器人工作站设计、装调与改造，机器人自动化生产线的设计、应用及运行管理等相关岗位工作，具有较强综合职业能力的高素质应用型专门人才。目前，全国开设机器人工程专业的高校已达60余所。

3、数据科学与大数据技术专业

旨在培养具有大数据思维、运用大数据思维及分析应用技术的高层次大数据人才。从大数据应用的三个主要层面（即数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘）系统地培养学生掌握大数据应用中的各种典型问题的解决办法，提升学生解决实际问题的能力。目前全国已有百余所高校开设了这一专业。

人工智能从本质上来看，是为人类所创造，最终也是服务于人类。

目前人工智能处于弱人工智能发展阶段，尚不具备联想与思考的能力，随着相关技术的发展，人工智能将发展到强人工智能以及超强人工智能阶段，届时人工智能技术将在多个维度、更深层次上影响到我们的生活。

作为普通人，应对人工智能最佳的方式是适应，主动适应技术的进步去寻求自身新的定位，让人工智能更好地服务于人类。

是一个综合性专业，计算机专业，自动化专业，新材料专业，都有关联，人工智能是需要多学科的综合，可以看你的喜好选择。aqui te amo。

人工智能专业是中国高校人计划设立的专业，旨在培养中国人工智能产业的应用型人才，推动人工智能一级学科建设。2018年4月，教育部在研究制定《高等学校引领人工智能创新行动计划》，并研究设立人工智能专业，进一步完善中国高校人工智能学科体系。2019年3月，教育部印发了《教育部关于公布2018年度普通高等学校本科专业备案和审批结果的通知》，根据通知，全国共有35所高校获首批「人工智能」新专业建设资格。[1][2]

2020年3月3日，教育部公布2019年度普通高等学校本科专业备案和审批结果，“人工智能”专业成为热门[3]。

中文名
人工智能
专业代码
080717T
专业层次
本科
学科门类
工学
专业类别
电子信息类

今天，人工智能已经对社会产生了深刻且广泛的影响，反之，学者、大众与媒体的观点与态度对人工智能的发展也将发挥重要作用。
2、在交通运输、家务劳动、医疗保健、娱乐产业、雇佣工作环境、公共安全、低能耗社区和教育这八大社会领域，人工智能已经开始逐步改变日常生活。2016年，Deepmind公司设计的人工智能程序AlphaGo在围棋领域挑战顶级职业选手获胜，并被披露该公司计划使用人工智能算法在五年内学习处理英国国家医疗服务体系的数据。
3、2017年，索菲亚被授予沙特公民身份，成为世界上首个获得公民身份的机器人……人工智能领域中的里程碑事件，清晰预示人工智能时代的来临，在证明技术进步的发展潮流不可阻挡的同时，也对现代社会发展和公民生活造成了广泛影响。
4、人工智能的应用将导致新的失业和再就业大潮。尽管这种情况尚未全面发生，但人们对此的焦虑情绪已经产生。根据盖洛普2013—2016年度工作和教育调查，当前美国有34%的80年后出生一代感到因技术资源缺乏可能失去工作的焦虑。
5、人工智能通过改变交流技术和媒介，通过社交网络、新型数据交互方式，在很大程度上改变了现代社会的人际交流方式。在北极星和ASM联合撰写的调查报告中，有接近甚至超过半数的受访民众表示，尽管每天都在使用社交网络媒体和手机应用，但并未意识到这些科技产品中人工智能在暗中发挥作用。
6、人工智能在潜移默化地改变人们的社交习惯和沟通方式，已经成为新媒体时代不可逆转的潮流。不仅如此，人工智能在诸多领域取得比肩人类的成就，对人类文明的自我反思也起到了推动作用。
7、在人工智能时代，回答机器人伦理、法律问题，思考人类和机器人的界限问题，已经是一项急迫的文明使命。今年12月1日电气与电子工程师协会发布新版人工智能与伦理白皮书，意味着人工智能技术、法律、伦理领域的深度研究和合作，将成为未来一段时期人类文明思考的重要方向。

人工智能的研究主要有三方面：一是纯理论性的，以强人工智能或者神经网络为研究方向，这样的话，本科可以选择神经科学，也可以选修心理学、哲学、计算机科学二是从算法层面对人工智能的优化，这也是大多数人现在对人工智能的理解，本科自然要学计算机科学了，但博弈论之类重视逻辑的小类别学科也有选修或者自学的必要。第三种就是工业应用的方面。楼主的认识很对，这样主要应该学习自动化和机械控制。不知楼主在国内还是国外读大学。在国外，人工智能的理论研究还是很有价值的。国内嘛就别想了。在国内，计算机是现在很火的专业不必多说。选机械控制专业的话就业前景非常好。楼主你说喜欢硬件方面科技产品设计？若不是机械控制，人工智能目前还主要是研究算法层面的。电子工程这样的硬件专业目前对人工智能还没啥应用。当然楼主有志于在国内研究神经网络那是祖国的骄傲啊^ ^ 人工智能是一门很迷人的学科。希望楼主能找到适合自己的方向好好发展，带动我国的人工智能领域哦！