人工智能专业学什么课程?人工智能编程学什么?

龙婷婷 美股 77

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    小南
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    人工智能专业课程有如下:

    首先你需要数学基础:高等数学,线性代数,概率论数理统计和随机过程,离散数学,数值分析。

    其次需要算法的积累:人工神经网络,支持向量机,遗传算法等等算法;当然还有各个领域需要的算法,比如你要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM;总之算法很多需要时间的积累。

    然后,需要掌握至少一门编程语言,毕竟算法的实现还是要编程的;如果深入到硬件的话,一些电类基础课必不可少。

    人工智能一般要到研究生才会去学,本科也就是蜻蜓点水看看而已,毕竟需要的基础课过于庞大。

    人工智能专业的主要领域是:机器学习 人工智能导论(搜索法等) 图像识别 生物演化论 自然语言处理 语义网 博弈论等。 需要的前置课程主要有,信号处理,线性代数,微积分,还有编程(最好有数据结构基础)。

    人工智能专业就业前景:

    第一:智能化是未来的重要趋势之一。随着互联网的发展,大数据、云计算和物联网等相关技术会陆续普及应用,在这个大背景下,智能化必然是发展趋势之一。

    人工智能相关技术将首先在互联网行业开始应用,然后陆续普及到其他行业。所以,从大的发展前景来看,人工智能相关领域的发展前景还是非常广阔的。

    第二:产业互联网的发展必然会带动人工智能的发展。互联网当前正在从消费互联网向产业互联网发展,产业互联网将综合应用网、大数据和人工智能等相关技术来赋能广大传统行业,人工智能作为重要的技术之一,必然会在产业互联网发展的过程中释放出大量的就业岗位。

    第三:人工智能技术将成为职场人的必备技能之一。随着智能体逐渐走进生产环境,未来职场人在工作过程中将会频繁的与大量的智能体进行交流和合作,这对于职场人提出了新的要求,就是需要掌握人工智能的相关技术。

    从这个角度来看,未来掌握人工智能技术将成为一个必然的趋势,相关技能的教育市场也会迎来巨大的发展机会。

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    柳忠岐
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    1、人工智能专业的学习内容有:编程语言、操作系统、算法设计、人工智能基础、机器学习、控制学基础、神经科学、语言学基础以及人工智能平台等等。人工智能专业虽然是新设立的专业之一,但是由于产业领域对于人工智能人才的需求量比较大,所以人工智能专业目前也受到了广泛的关注。
    2、人工智能的学科知识体系非常庞大,除了共同的学科基础之外,还存在非常多的细分方向。总体上,不同的学校根据自己的实际情况有所侧重。
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    天街刘旭
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    人工智能专业课程有:高等数学,线性代数,概率论数理统计和随机过程,离散数学,数值分析等。

    人工智能(英文名:Artificial Intelligence,英文缩写:AI)。它是研究、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。

    人工智能亦称智械、机器智能,指由人制造出来的机器所表现出来的智能。通常人工智能是指通过普通计算机程序来呈现人类智能的技术。通过医学、神经科学、机器人学及统计学等的进步,有些预测则认为人类的无数职业也逐渐被人工智能取代。

    著名的美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授对 人工智能下了这样一个定义:“人工智能是关于知识的学科――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”而另一个 美国麻省理工学院的 温斯顿教授认为:“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”

    这些说法反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。即人工智能是研究人类智能活动的规律,构造具有一定智能的人工系统,研究如何让计算机去完成以往需要人的 智力才能胜任的工作,也就是研究如何应用计算机的软 硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。

    定义详解:

    人工智能的定义可以分为两部分,即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解,争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的,或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步,等等。但总的来说,“人工系统”就是通常意义下的人工系统。

    关于什么是“智能”,就问题多多了。这涉及到其它诸如意识(CONSCIOUSNESS)、自我(SELF)、思维(MIND)(包括无意识的思维(UNCONSCIOUS_MIND))等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能,这是普遍认同的观点。

    但是我们对我们自身智能的理解都非常有限,对构成人的智能的必要元素也了解有限,所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。因此人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究。其它关于动物或其它人造系统的智能也普遍被认为是人工智能相关的研究课题。


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    张英伟
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    人工智能专业学的内容如下:

    1、人工智能学习内容

    学习内容包括数学基础、算法积累以及编程语言。数学要学好高数、线性代数、概率论、离散数学等等内容,算法积累需要学会人工神经网络、遗传算法等等,还需要学习一门编程语言,通过编程语言实现算法,还可以学习一下电算类的硬件基础内容。

    2、人工智能专业应用领域

    应用领域是很广泛的,主要有图像识别、博弈论、工智能导论、机器学习等,当然想要在这些领域有所发展,还需要学习一些信号处理、微积分、数据基础结构等等知识内容,保证使用过程中,有一定的理论来支撑。

    3、人工智能就业前景

    随着智能化的发展,人工智能技术会在互联网行业逐步应用和普及,把技术应用于物联网、大数据等行业,所以就业需求会不断扩大,我们也将会频繁与智能体互动和交流,这也是未来社会生产环境的发展趋势,需要我们去迎合时代发展的需要。

    随着人工智能的不断发展,对我们提出了新的要求,所以相关的人工智能基础内容,一定要学习起来,掌握人工智能技术将成为一个必然的趋势,学习人工智能专业的学生也会越来越多,相关技能的教育,也会迎来更多发展机会。

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    悠悠妈
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    人工智能,是一门以计算机科学为基础,由计算机、心理学、哲学多学科交叉融合的交叉课程。

    人工智能是计算机科学的一个分支,它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。人工智能从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来人工智能带来的科技产品,将会是人类智慧的“容器”。

    人工智能在计算机领域内,得到了愈加广泛的重视。并在机器人,经济政治决策,控制系统,仿真系统中得到应用。

    人工智能是计算机学科的一个分支,二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一。也被认为是二十一世纪三大尖端技术(基因工程、纳米科学、人工智能)之一。这是因为近三十年来它获得了迅速的发展,在很多学科领域都获得了广泛应用,并取得了丰硕的成果,人工智能已逐步成为一个独立的分支,无论在理论和实践上都已自成一个系统。

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    刘雨菥
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    人工智能需要学的课程如下:

    人工智能专业主要需要学:《人工智能、社会与人文》、《人工智能哲学基础与伦理》、《先进机器人控制》、《认知机器人》、,《机器人规划与学习》、《仿生机器人》、《群体智能与自主系统》《无人驾驶技术与系统实现》《游戏设计与开发》《计算机图形学》《虚拟现实与增强现实》、《人工智能的现代方法I》。

    就业前景

    前景很好,中国正在产业升级,工业机器人和人工智能方面都会是强烈的热点,而且正好是在3~5年以后的时间。难度,肯定高,要求你有创新的思维能力,高数中的微积分、数列等等必须得非常好,软件编程(基础的应用最广泛的语言:C/C++)必须得很好,微电子(数字电路、低频高频模拟电路、最主要的是嵌入式的编程能力)得学得很好。

    还要有一定的机械设计能力(空间思维能力很重要)。这样的话,你就是人才,你就是中国未来5年以后急需的人工智能领域的人才。一门深入地钻研下去,你就是这个领域的专家甚至大师。

    网友二:人工智能以计算机技术为基础,依赖算法和模仿人脑神经元结构,在大数据的统计下,利用高级计算机语言Python等x86或Linux架构系统下编写具有深度学习的,依赖图形海量AI的GPU组和CPU等架构上高精度传感器的智能的类似人脑思维的电子人工智慧。

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    烁烁
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    人工智能专业主要需要学:《人工智能、社会与人文》、《人工智能哲学基础与伦理》、《先进机器人控制》、《认知机器人》、,《机器人规划与学习》、《仿生机器人》。

    《群体智能与自主系统》《无人驾驶技术与系统实现》《游戏设计与开发》《计算机图形学》《虚拟现实与增强现实》、《人工智能的现代方法I》、《问题表达与求解》、《人工智能的现代方法II》、《机器学习、自然语言处理、计算机视觉等》。

    人工智能专业介绍

    人工智能(Artificial Intelligence)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。

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    nanazhangdege
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    要了解人工智能学什么内容,需要首先了解人工智能是什么:

    1、人工智能是计算机科学的一个分支,它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。人工智能从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来人工智能带来的 科技 产品,将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能,但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

    2、人工智能是一门极富挑战性的科学,从事这项工作的人必须懂得计算机知识,心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学,它由不同的领域组成,如机器学习,计算机视觉等等,总的说来,人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。

    那么,人工智能学什么内容呢?

    目前人工智能专业的学习内容主要包括: 机器学习、人工智能导论(搜索法等)、图像识别、生物演化论、自然语言处理、语义网、博弈论等。

    需要的基础课程主要有,信号处理,线性代数,微积分,还有编程(有数据结构基础)。

    从专业的角度来说,机器学习、图像识别、自然语言处理,这其中任何一个都是一个大的方向,只要精通其中一个方向,就已经很厉害了。所以不要看内容很多,有些你只是需要掌握,你需要选择的是一个方向深入研究。其实严格来说,人工智能不算难学,但是也不是轻轻松松就能学会的,需要有一定的数学相关的基础,同时还有一段时间的积淀。

    想必大家也都知道,现在是一个逐渐智能化的 社会 ,随着 科技 的不断进步,越来越多的智能化产品开始进入到人们的生活中。而近些年,相信大家经常会听到人工智能四个字,人工智能这个行业比较吸引人,同时薪资待遇也较好。因此,很多的大学毕业生毕业之后都想要进入这个行业,但进入这个行业并不容易,如果是零基础的话更是需要学习很多东西才行。那么人工智能入门需要我们学习什么呢?

    需要我们了解的一点是人工智能是一个综合学科,其本身涉及很多方面,比如神经网络、机器识别、机器视觉、机器人等,因此,我们想要学好整个人工智能是很不容易的。

    首先我们需要一定的数学基础,如:高数、线性代数、概率论、统计学等等。很多人可能要问,我学习人工智能为什么要有数学基础呢?二者看似毫不相干,实则不然。线性代数能让我们了解如何将研究对象形象化,概率论能让我们懂得如何描述统计规律,此外还有许多其他数学科目,这些数学基础能让我们在学习人工智能的时候事半功倍。

    然后我们需要的就是对算法的累积,比如人工神经网络、遗传算法等。人工智能的本身还是通过算法对生活中的事物进行计算模拟,最后做出相应操作的一种智能化工具,算法在其中扮演的角色非常重要,可以说是不可或缺的一部分。

    最后需要掌握和学习的就是编程语言,毕竟算法的实现还是需要编程的,推荐学习的有Java以及Python。如果以后想往大数据方向发展,就学习Java,而Python可以说是学习人工智能所必须要掌握的一门编程语言。当然,只掌握一门编程语言是不够的,因为大多数机器人的仿真都是采用的混合编程模式,即采用多种编程软件及语言组合使用,在人工智能方面一般使用的较多的有汇编和C++,此外还有MATLAB、VC++等,总之一句话,编程是必不可少的一项技能,需要我们花费大量时间和精力去掌握。

    人工智能现在发展得越来越快速,这得益于计算机科学的飞速发展。可以预料到,在未来,我们的生活中将随处可见人工智能的产品,而这些产品能为我们的生活带来很大的便利,而人工智能行业的未来发展前景也是十分光明的。所以,选择人工智能行业不会错,但正如文章开头所说,想入行,需要我们下足功夫,全面掌握这个行业所需要的技能才行。

    1.数学基础:

    高等数学,线性代数,概率论数理统计和随机过程,离散数学,数值分析,博弈论;

    2.算法积累:

    神经网络,支持向量机,贝叶斯,决策树,逻辑回归,线性模型,聚类算法,遗传算法,估计方法,特征工程等;

    3.编程语言:

    至少掌握一门编程语言,越精通越好,毕竟算法的实现还是要编程的;

    4.技术基础:

    计算机原理,操作系统,程序设计语言,分布式系统,算法基础;

    人工智能,即AI(ArtificialIntelligence),是一门包含计算机、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等综合学科。

    该概念第一次在达茅斯顿学术会议上提出:人工智能是从计算机应用系统角度出发,研究如何制造出人造的智能机器或智能系统,来模拟人类智能活动的能力,以及延生人类智能科学。

    核心课程

    ArtificialIntelligence人工智能

    MachineLearning机器学习

    AdvancedOperatingSystems高级操作系统

    AdvancedAlgorithmDesign高级算法设计

    ComputationalComplexity计算复杂性

    MathematicalAnalysis数学分析

    AdvancedComputerGraphics高级计算机图形

    AdvancedComputerNetworks高级计算机网络

    就业方向参考

    (1)搜索方向:百度、谷歌、微软、yahoo等(包括智能搜索、语音搜索、图片搜索、视频搜索等都是未来的方向)

    (2)医学图像处理:医疗设备、医疗器械很多都会涉及到图像处理和成像,大型的公司有西门子、GE、飞利浦等。

    (3)计算机视觉和模式识别方向:前面说过的指纹识别、人脸识别、虹膜识别等;还有一个大的方向是车牌识别;目前鉴于视频监控是一个热点问题,做跟踪和识别也不错;

    (4)还有一些图像处理方面的人才需求的公司,如威盛、松下、索尼、三星等。

    另外,AI方向的人才都是高 科技 型的,在待遇方面自然相对比较丰厚,所以很这个方向很有发展前途。

    高等数学,线性代数,概率论数理统计和随机过程,离散数学,数值分析。数学基础知识蕴含着处理智能问题的基本思想与方法,也是理解复杂算法的必备要素。今天的种种人工智能技术归根到底都建立在数学模型之上,要了解人工智能,首先要掌握必备的数学基础知识。线性代数将研究对象形式化,概率论描述统计规律。

    需要算法的积累:

    人工神经网络,支持向量机,遗传算法等等算法;当然还有各个领域需要的算法,比如要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM;总之算法很多需要时间的积累。

    需要掌握至少一门编程语言:

    比如C语言,MATLAB之类。毕竟算法的实现还是要编程的;如果深入到硬件的话,一些电类基础课必不可少。

    学习人工智能,需要数学基础:高等数学,线性代数,概率论数理统计和随机过程,离散数学,数值分析。

    需要算法的积累:人工神经网络,支持向量机,遗传算法等等算法;当然还有各个领域需要的算法,比如要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM;总之算法很多需要时间的积累。

    需要掌握至少一门编程语言:毕竟算法的实现还是要编程的;如果深入到硬件的话,一些电类基础课必不可少。

    一、 Python基础

    二、 数学基础,其中包含微积分基础、线性代数以及概率统计

    三、 各种框架,如Tensorflow等

    四、 深度学习,其中包含机器学习基础、深度学习基础、卷积神经网络、循环神经网络、生成式对抗神经网络以及深度强化学习。

    五、 商业项目实战,如MTCNN+CENTER LOSS 人脸侦测和人脸识别、YOLO V2 多目标多种类侦测、GLGAN 图像缺失部分补齐以及语言唤醒等。

    熟练掌握C程序设计语言,以及C++、Java、Visual Basic中的一种程序设计语言

    从专业的角度来说,机器学习、图像识别、自然语言处理,这其中任何一个都是一个大的方向,只要精通其中一个方向,就已经很厉害了。所以不要看内容很多,有些你只是需要掌握,你需要选择的是一个方向深入研究。其实严格来说,人工智能不算难学,但是也不是轻轻松松就能学会的,需要有一定的数学相关的基础,同时还有一段时间的积淀。

    感谢题主提出的问题,非常荣幸能够做出回答。

    1.人工智能是计算机科学的一个分支,它试图理解智能的本质,并产生一种新的智能机器,它能以类似人类智能的方式做出反应。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。自人工智能诞生以来,其理论和技术日益成熟,应用领域不断扩大。可以想象,人工智能带来的 科技 产品将成为未来人类智能的“容器”。人工智能可以模拟人类意识和思维的信息过程。人工智能不是人类智能,但它可以像人类一样思考,并可能超越人类智能。

    2.人工智能是一门具有挑战性的科学,从事这项工作的人必须了解计算机知识、心理学和哲学。人工智能是一门非常广泛的科学,它由不同的领域组成,如机器学习、计算机视觉等。一般来说,人工智能研究的主要目标之一是使机器能够胜任一些通常需要人类智能的复杂任务。

    那么,人工智能学到了什么?

    目前,人工智能专业的学习内容主要包括:机器学习、人工智能导论(搜索方法等)。)、图像识别、生物进化理论、自然语言处理、语义网、博弈论等。

    所需的基础课程主要是信号处理、线性代数、微积分和编程(有数据结构基础)。

    从专业的角度来看,机器学习、图像识别和自然语言处理都是大方向,只要你精通其中的一个,你就已经非常强大了。所以不要看太多的内容,有些你只需要掌握,你需要选择一个方向来深入学习。事实上,严格来说,人工智能不难学,但不容易学。它需要一定的数学基础和一段时间的积累。

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    张云霞
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    人工智能专业学习课程:认知心理学、神经科学基础、人类的记忆与学习、语言与思维、计算神经工程、人工智能平台与工具、人工智能核心等。

    人工智能专业主要课程

    1.认知与神经科学课程群

    具体课程:认知心理学、神经科学基础、人类的记忆与学习、语言与思维、计算神经工程

    2.人工智能伦理课程群

    具体课程:《人工智能、社会与人文》、《人工智能哲学基础与伦理》

    3.科学和工程课程群

    新一代人工智能的发展需要脑科学、神经科学、认知心理学、信息科学等相关学科的实验科学家和理论科学家的共同努力,寻找人工智能的突破点,同时必须要以严谨的态度进行科学研究,让人工智能学科走在正确、健康的发展道路上。

    4.先进机器人学课程群

    具体课程:《先进机器人控制》、《认知机器人》、,《机器人规划与学习》、《仿生机器人》

    5.人工智能平台与工具课程群

    具体课程:《群体智能与自主系统》《无人驾驶技术与系统实现》《游戏设计与开发》《计算机图形学》《虚拟现实与增强现实》

    6.人工智能核心课程群

    具体课程:《人工智能的现代方法I》《问题表达与求解》、《人工智能的现代方法II》《机器学习、自然语言处理、计算机视觉等》

    人工智能专业

    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。

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    张宁
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    人工智能专业学什么

    人工智能专业学什么,这一两年是人工智能专业开始朝专门化发展的前两年,这是一个属于人工智能的时代。世界许多国家都在加紧人工智能方面的研究,人工智能已经列入国家中长期发展规划。

    人工智能专业学什么1

    人工智能是一个包含很多学科的交叉学科,你需要了解计算机的知识、信息论、控制论、图论、心理学、生物学、热力学,要有一定的哲学基础,有科学方法论作保障。人工智能学习路线最新版本在此奉上:

    首先你需要数学基础:高等数学,线性代数,概率论数理统计和随机过程,离散数学,数值分析;

    其次需要算法的积累:人工神经网络,支持向量机,遗传算法等等算法;

    当然还有各个领域需要的算法,比如你要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM;

    1、从基础学科来分析

    人工智能主要得学习数学,计算机,算法,心理学,统计学,概率学。当然这些主要是基础的。要想深造还得涉猎更多的垂直行业,比如社会学领域的人工智能就离不开社科,经济学领域的人工智能离不开财经等等。

    2、人工智能的`方向

    §机器学习

    §深度学习

    §模式识别

    §计算机视觉

    等等。不展开了,自己百度。

    3、人工智能前景广阔

    人工智能已经列入国家中长期发展规划。未来,不对,现在人工智能已经或正在渗入生产生活的方方面面。

    目前人工智能专业的学习内容有: 机器学习、人工智能导论(搜索法等)、图像识别、生物演化论、自然语言处理、语义网、博弈论等。

    需要的前置课程主要有,信号处理,线性代数,微积分,还有编程(有数据结构基础)从上面的专业课程内容来看,需要掌握的人工智能相关的知识内容还是很多的。

    从专业的角度来说,机器学习、图像识别、自然语言处理,这其中任何一个都是一个大的方向,只要精通其中一个方向,就已经很厉害了。所以不要看内容很多,有些你只是需要掌握,你需要选择的是一个方向深入研究。其实严格来说,人工智能不算难学,但是也不是轻轻松松就能学会的,需要有一定的数学相关的基础,同时还有一段时间的积淀。

    人工智能专业学什么2

    首先,从当前的技术发展趋势来看,人工智能专业的发展前景还是非常广阔的,当前不论是云计算、大数据技术,还是物联网相关技术,最终的发展诉求之一都是智能化,而智能化也是诸多技术体系实现价值增量的重要环节,所以人工智能当前也是科技研发的一个重点领域。

    虽然人工智能技术的发展对于整个科技领域都有非常重要的意义,而且人工智能技术的发展对于产业领域的创新也有非常多的影响,但是由于人工智能技术本身涉及到的内容非常多,而且难度也比较高,所以人工智能技术的发展必然会经历一个长期的过程。

    虽然人工智能技术的发展需要一个过程,但是当前随着各大科技公司纷纷开放自身的人工智能平台,当前人工智能的行业生态也有了一定的规模,相信在5G通信的推动下,未来人工智能领域也会迎来一个更好的发展环境。

    从人才需求趋势来看,由于人工智能领域依然处在发展的初期,所以当前人工智能领域的人才需求依然比较重视高端研发型人才,所以当前选择人工智能专业,最好考虑读一下研究生,这会明显提升自身的就业竞争力。

    从大的发展趋势来看,在人工智能技术逐渐开始落地应用之后,产业领域会释放出大量高端应用型人才的需求,所以如果没有读博的计划,当前可以重点考虑一下专硕,专硕的人才培养规模会逐渐扩大,所以选择专硕也会更容易考研成功。

    最后,对于本科生来说,在学习人工智能技术的过程中,一定要重视开发能力的提升,同时要选择一个自己的主攻领域,虽然当前计算机视觉和自然语言处理领域已经汇集了大量的学生,但是这两个领域往往也有更好的学习体验。

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  • 张倩的头像
    张倩
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    在美国,单独开设AI的院校不多,一般是博士才会涉及AI的具体科研项目,硕士主要是修读相关课程。

    核心课程

    Artificial Intelligence 人工智能

    Machine Learning 机器学习

    Advanced Operating Systems 高级操作系统

    Advanced Algorithm Design 高级算法设计

    Computational Complexity 计算复杂性

    Mathematical Analysis 数学分析

    Advanced Computer Graphics 高级计算机图形

    Advanced Computer Networks 高级计算机网络

    就业方向参考

    (1)搜索方向:百度、谷歌、微软、yahoo等(包括智能搜索、语音搜索、图片搜索、视频搜索等都是未来的方向)

    (2) 医学图像处理:医疗设备、医疗器械很多都会涉及到图像处理和成像,大型的公司有西门子、GE、飞利浦等。

    (3)计算机视觉和模式识别方向:前面说过的指纹识别、人脸识别、虹膜识别等;还有一个大的方向是车牌识别;目前鉴于视频监控是一个热点问题,做跟踪和识别也不错;

    (4)还有一些图像处理方面的人才需求的公司,如威盛、松下、索尼、三星等。

    另外,AI方向的人才都是高科技型的,在待遇方面自然相对比较丰厚,所以很这个方向很有发展前途。

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  • 喜气洋洋的头像
    喜气洋洋
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    人工智能专业学习的主要课程有认知心理学、神经科学基础、人类的记忆与学习、语言与思维、计算神经工程等。人工智能专业是中国高校人才计划设立的专业,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。
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  • 壮壮的头像
    壮壮
    这个人很懒,什么都没有留下~
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    人工智能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。


    发展背景

    AI,全称是Artificial Intelligence,即人工智能,是研究、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。人工智能从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来人工智能带来的科技产品,将会是人类智慧的“容器”。

    人工智能是一门极富挑战性的科学,从事这项工作的人必须懂得计算机知识,心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学,它由不同的领域组成,如机器学习,计算机视觉等等,总的说来,人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。

    以上内容参考 百度百科-人工智能

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    杨茗伊
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    人工智能的学习,简单点来说,就是有3点,做到就相当于学会了人工智能,然后找工作实习就可以了。

    第一点学好数学知识
    人工智能就是计算机科学的一个分支,不过也有借助其他计算机技术的时候,它和计算机的主要组成部分非常相似,差异的地方主要就是形态。它们都是硬件和软件相配合,硬件就是实实在在可以看见,可以触碰到的物品,而软件则是在内部运行的,是一种可以对硬件进行控制,实现“智能”的程序。而软件主要是经由程序设计来完成的。
    程序设计就是一大堆的英文字母,被组合在一起,表达一种独有的信息,不过除了这些还会需要到数学知识,虽然在一些比较基础的或者是简单的程序上用的数学知识很少,不过随着程序越复杂,用到的数学知识就会越多,比如逻辑思维、数据结构、算法等等。
    第二点学习编程语言
    人工智能编程语言有一个共同的特点,那就是这些语言都是面向所要解决的问题、结合知识表示、完全脱离当代计算机的诺依曼结构特性而独立设计的;它们又处于比面向过程的高级编程语言更高的抽象层次。因此,用这些语言编写的程序,在现代计算机环境中,无论是解释或编译执行,往往效率很低。尤其当程序规模很大、很复杂时,将浪费大量系统资源(主要指处理机占用时间和存储空间占用量),使系统性能下降到难以容忍的地步。
    第三点实战
    理论知识只是理论知识和实际运用是两回事,拥有再好的理论,不能实现在现实中,也是没有用的,所以基础知识学完后就需要进行实习了,把学来的知识在实际的案例中慢慢吸收一遍,会得到不一样的理解。

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    涵涵妈妈
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    人工智能是python语言的一大应用领域,python也是最适合人工智能的语言,需要学习python,以下是学习大纲:
    阶段一:Python开发基础
    Python全栈开发与人工智能之Python开发基础知识学习内容包括:Python基础语法、数据类型、字符编码、文件操作、函数、装饰器、迭代器、内置方法、常用模块等。
    阶段二:Python高级编程和数据库开发
    Python全栈开发与人工智能之Python高级编程和数据库开发知识学习内容包括:面向对象开发、Socket网络编程、线程、进程、队列、IO多路模型、Mysql数据库开发等。
    阶段三:前端开发
    Python全栈开发与人工智能之前端开发知识学习内容包括:Html、CSS、JavaScript开发、Jquery&bootstrap开发、前端框架VUE开发等。
    阶段四:WEB框架开发
    Python全栈开发与人工智能之WEB框架开发学习内容包括:Django框架基础、Django框架进阶、BBS+Blog实战项目开发、缓存和队列中间件、Flask框架学习、Tornado框架学习、Restful API等。
    阶段五:爬虫开发
    Python全栈开发与人工智能之爬虫开发学习内容包括:爬虫开发实战。
    阶段六:全栈项目实战
    Python全栈开发与人工智能之全栈项目实战学习内容包括:企业应用工具学习、CRM客户关系管理系统开发、路飞学城在线教育平台开发等。
    阶段七:数据分析
    Python全栈开发与人工智能之数据分析学习内容包括:金融量化分析。
    阶段八:人工智能
    Python全栈开发与人工智能之人工智能学习内容包括:机器学习、数据分析 、图像识别、自然语言翻译等。
    阶段九:自动化运维&开发
    Python全栈开发与人工智能之自动化运维&开发学习内容包括:CMDB资产管理系统开发、IT审计+主机管理系统开发、分布式主机监控系统开发等。
    阶段十:高并发语言GO开发
    Python全栈开发与人工智能之高并发语言GO开发学习内容包括:GO语言基础、数据类型与文件IO操作、函数和面向对象、并发编程等。
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  • 果儿的头像
    果儿
    这个人很懒,什么都没有留下~
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    这是人工智能的全部课程,要是感兴趣的话可以了解一下:
    第一阶段
    前端开发 Front-end Development
    1、桌面支持与系统管理(计算机操作基础Windows7)
    2、Office办公自动化
    3、WEB前端设计与布局
    4、javaScript特效编程
    5、Jquery应用开发

    第二阶段
    核心编程 Core Programming
    1、Python核心编程
    2、MySQL数据开发
    3、Django 框架开发
    4、Flask web框架
    5、综合项目应用开发

    第三阶段
    爬虫开发 Reptile Development
    1、网络爬虫开发
    2、爬虫项目实践应用
    3、机器学习算法
    4、Python人工智能数据分析
    5、python人工智能高级开发

    第四阶段
    人工智能 PArtificial Intelligence
    1、实训一:WEB全栈开发
    2、实训二:人工智能终极项目实战

    5年前 0条评论
  • 喜气洋洋的头像
    喜气洋洋
    这个人很懒,什么都没有留下~
    评论

    人工智能专业主要学的是核心课程包括:数学、统计、计算机、自动化等,这些学科都属于人工智能专业的核心课程。

    5年前 0条评论
  • 陈丽的头像
    陈丽
    这个人很懒,什么都没有留下~
    评论
    人工智能所需要学习的技能有以下这些
    ①机器学习的基础是数学,入门AI必须掌握一些必要的数学基础,但是并不是全部的数学知识都要学,只学工作上实际有用到的,比如是微积分、概率论、线性代数、凸优化等这些。
    ②数据分析里需要应用到的内容也需要掌握,但不是网上所说的从0开始帮你做数据分析的那种,而是数据挖掘或者说是数据科学领域相关的东西,比如要知道计算机里面怎么挖掘数据、相关的数据挖掘工具等等
    补足了以上数学和数据挖掘基本知识,才可以正式进行机器学习算法原理的学习。
    ③算法方面需要掌握一些基本的框架:python、spark、mllib、scikit-learning、pytorch、TensorFlow,数据方面需要懂得HQL、numpy、pandas,如果你本身是后台开发、app开发、数据分析、项目管理,则是一个学习算法的一个加分项。
    ④最后需要对人工智能有全局的认知,包括机器学习、深度学习两大模块,相关的算法原理、推导和应用的掌握,以及最重要的算法思想。
    你可以去看下菜鸟窝的人工智能特训营免费公开课,能更好地了解机器学习学习路线,以及清楚自己的定位,并且知道自己要学哪些东西~
    baidu一下菜鸟窝就有了
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  • 希希的头像
    希希
    这个人很懒,什么都没有留下~
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    需要数学基础

    高等数学,线性代数,概率论数理统计和随机过程,离散数学,数值分析。数学基础知识蕴含着处理智能问题的基本思想与方法,也是理解复杂算法的必备要素。今天的种种人工智能技术归根到底都建立在数学模型之上,要了解人工智能,首先要掌握必备的数学基础知识。线性代数将研究对象形式化,概率论描述统计规律。

    需要算法的积累

    人工神经网络,支持向量机,遗传算法等等算法;当然还有各个领域需要的算法,比如要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM;总之算法很多需要时间的积累。

    需要掌握至少一门编程语言

    比如C语言,MATLAB之类。毕竟算法的实现还是要编程的;如果深入到硬件的话,一些电类基础课必不可少。

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  • 张云霞的头像
    张云霞
    这个人很懒,什么都没有留下~
    评论
    需要数学基础:高等数学,线性代数,概率论数理统计和随机过程,离散数学,数值分析。
    需要算法的积累:人工神经网络,支持向量机,遗传算法等等算法;当然还有各个领域需要的算法,比如要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM;总之算法很多需要时间的积累。

    需要掌握至少一门编程语言:毕竟算法的实现还是要编程的;如果深入到硬件的话,一些电类基础课必不可少。

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