学人工智能需要什么?人工智能需要什么专业?

1、如果想学习人工智能的话，可以选择机器人工程专业、智能科学与技术专业、计算机科学与技术专业、模式识别与智能系统专业、自动化专业等等。这些专业的就业前景都不错。
2、机器人工程专业：这是一个近几年新兴的专业，该专业是一门在真实世界环境下将感知、决策计算和执行驱动组合在一起的应用交叉学科和技术。2016年在大学里首次设立，是教育部重点扶持的专业之一，如今也已经成为了热门专业，该专业主要是为了培养具备工业机器人技术及创新能力的专业人才。

人工智能需要多种基础知识，包括数学、统计学、计算机科学等。具体而言，学习人工智能需要掌握数学基础，特别是线性代数、微积分和概率论，这些都是人工智能领域的基础知识。此外，计算机编程能力也是必不可少的，因为人工智能的算法需要用计算机语言实现。

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。

计算机科学与技术、软件工程、网络工程、信息安全、物联网工程、数字媒体技术、智能科学与技术、空间信息与数字技术、电子与计算机工程电子信息类：通信工程、信息工程、水声工程、电子信息工程、广播电视工程、医学信息工程、微电子科学与工程、光电信息科学与工程、电子科学与技术、电磁场与无线技术、电子信息科学与技术、电波传播与天线、电信工程及管理、应用电子技术教育、集成电路设计与集成系统

人工智能（AI）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，人工智能的目的就是让计算机这台机器能够象人一样思考。

在1955的时候，香农与人一起开发了The Logic TheoriST程序，它是一种采用树形结构的程序，在程序运行时，它在树中搜索，寻找与可能答案最接近的树的分枝进行探索，以得到正确的答案。

这个程序在人工智能的历史上可以说是有重要地位的，它在学术上和社会上带来的巨大的影响，以至于我们所采用的思想方法有许多还是来自于这个50年代的程序。

1956年，作为人工智能领域另一位著名科学家的麦卡希召集了一次会议来讨论人工智能未来的发展方向。从那时起，人工智能的名字才正式确立，这次会议在人工智能历史上不是巨大的成功。

但是这次会议给人工智能奠基人相互交流的机会，并为未来人工智能的发展起了铺垫的作用。在此以后，人工智能的重点开始变为建立实用的能够自行解决问题的系统，并要求系统有自学习能力。

在1957年，香农和另一些人又开发了一个程序称为General Problem Solver(GPS)，它对Wiener的反馈理论有一个扩展，并能够解决一些比较普遍的问题。

别的科学家在努力开发系统时，右图这位科学家作出了一项重大的贡献，他创建了表处理语言LISP，直到许多人工智能程序还在使用这种语言，它几乎成了人工智能的代名词，到了今天，LISP仍然在发展。

扩展资料：

一、信息技术简介

信息技术（Information Technology，缩写IT），是主要用于管理和处理信息所采用的各种技术的总称。它主要是应用计算机科学和通信技术来设计、开发、安装和实施信息系统及应用软件。

它也常被称为信息和通信技术（Information and Communications Technology, ICT）。主要包括传感技术、计算机与智能技术、通信技术和控制技术。

二、社会功能

信息技术在全球的广泛使用，不仅深刻地影响着经济结构与经济效率，而且作为先进生产力的代表，对社会文化和精神文明产生着深刻的影响。

信息技术已引起传统教育方式发生着深刻变化。计算机仿真技术、多媒体技术、虚拟现实技术和远程教育技术以及信息载体的多样性，使学习者可以克服时空障碍，更加主动地安排自己的学习时间和速度。

特别是借助于互联网的远程教育，将开辟出通达全球的知识传播通道，实现不同地区的学习者、传授者之间的互相对话和交流，不仅可望大大提高教育的效率，而且给学习者提供一个宽松的内容丰富的学习环境。远程教育的发展将在传统的教育领域引发一场革命，并促使人类知识水平的普遍提高。

互联网已经成为科学研究和技术开发不可缺少的工具。互联网拥有的600多个大型图书馆、400多个文献库和100万个信息源，成为科研人员可以随时进入并从中获取最新科技动态的信息宝库，大大节约查阅文献的时间和费用。

信息网络为各种思想文化的传播，提供了更加便捷的渠道，大量的信息通过网络渗入到社会各个角落，成为当今文化传播的重要手段。

参考资料：

百度百科－信息技术

人工智能相关的专业

目前和人工智能相关的专业有很多，比较常见的有模式识别与智能系统、计算机应用技术、智能科学与技术、信息与通信工程、计算机科学与技术、控制科学与工程、人工智能与信息处理等。

人工智能的简介

而人工智能其实是计算机科学的一个分支，主要是研究、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。

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。
top域名认为人工智能门槛比较高，需要积累，如果你有这方面的天赋，可以去尝试。

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。

1. 首先，你需要学一门适合人工智能的语言并学习其基础知识（如Python、R）,推荐选择Python,下文我会说明Python怎么学习人工智能。

2. 人工智能的本质是数学。如果你想真正透彻理解人工智能算法原理的话，你需要学习高等数学，具体内容如下图：

3. 

   人工智能数学基础

   如果你选择了Python,还需要学习一下人工智能所需要的第三方库（Pandas、Numpy、openCV、Matplotlib等），Pandas、Numpy是数据处理的，openCV是图像处理的，Matplotlib是画图的。

以上是人工智能的基础，下文将阐述人工智能学习路线：

一.机器学习：

1. 你需要学习一下机器学习的经典算法（如线性回归、逻辑回归、KNN、K-Means等）以及一些机器学习的第三方库,如scikit-learn.

2. 练习。练习是巩固所学知识的一个重要方法。可以在Kaggle平台上参加一些新手比赛，如著名的泰坦尼克号乘客生存率预测。

二.深度学习：

1. 购买显卡。深度学习的学习对显卡的要求比较高，因此一张不错的显卡是十分必要的。而且注意要买英伟达的显卡，也就是N卡。因为一些深度学习的框架（特别是tensorflow）只能在英伟达的显卡上跑，目前推荐购买RTX2070，性价比较高。买别的也可以，但是显存最好大于等于6G。

2. 在深度学习的学习中，你将接触一个新的概念——神经元网络。你需要学习一些神经网络的经典神经网络，如CNN、RNN。还有一些由它们衍生出来的神经网络结构，如YOLO。

3. 其次，你需要学习至少一个深度学习库，如tensorflow（常用于工业开发）、pytorch（适合用于研究）。

4. 练习。练习是巩固所学知识的一个重要方法。可以在Kaggle平台上参加一些正式比赛，也就是有奖金的比赛来提高自己的水平。

人工智能包括五大核心技术：

1.计算机视觉：计算机视觉技术运用由图像处理操作及机器学习等技术所组成的序列来将图像分析任务分解为便于管理的小块任务。

2.机器学习：机器学习是从数据中自动发现模式，模式一旦被发现便可以做预测，处理的数据越多，预测也会越准确。

3.自然语言处理：对自然语言文本的处理是指计算机拥有的与人类类似的对文本进行处理的能力。例如自动识别文档中被提及的人物、地点等，或将合同中的条款提取出来制作成表。

4.机器人技术：近年来，随着算法等核心技术提升，机器人取得重要突破。例如无人机、家务机器人、医疗机器人等。

5.生物识别技术：生物识别可融合计算机、光学、声学、生物传感器、生物统计学，利用人体固有的生体特性如指纹、人脸、虹膜、静脉、声音、步态等进行个人身份鉴定，最初运用于司法鉴定。

很多同学在选择专业的时候，就希望能找一些设计人工智能领域的专业，那你知道人工智能领域都涉及的那些专业吗?下面是我为大家收集的关于人工智能领域涉及的专业，希望可以帮助大家。

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人工智能领域涉及的专业

1.计算机科学与技术

人工智能离不开计算机的支持，人工智能本身也算是计算机学科的一个分支。计算机是一个比较传统的专业，发展方向可以有硬件类、软件类、网络管理类等，可以说计算机科学与技术是工科之母，涉及面非常广。

2.软件工程

软件工程专业也是计算机大类专业之一，该专业开设时间比较久，与人工智能的课程体系设置比较接近，而且软件工程也有专门的人工智能方向。这个专业侧重软件技术的开发和应用，课程上更重视编程语言和技术平台的学习，专业性比较强，知识结构较为集中，就业会比较理想。

3.数据科学与大数据技术

大数据算是计算机科学与技术与数学、统计学的交叉学科，会涉及到人工智能的相关课程，该专业要求对数据库、程序设计、计算机网络都有足够了解，通过一些列操作从而获取、储存、分析数据。在信息化时代，大数据有着非常重要的应用，适用于各行业。

4.机器人工程

机器人是一种用最快速和最大精度自动执行一个或多个复杂任务的工具，需要软件、硬件协同发展。机器人工程与人工智能都是用信息技术去模拟人类，只不过机器人工程更侧重硬件方向。

5.智能科学与技术

智能科学与技术本身也属于计算机类，开设时间较早，很多学校都有了较为成熟的 教育 体系，研究方向也是人工智能方向。这个专业应用于控制机器人，将计算机、自动化、智能系统融为一体，工程性和实践性很强。这个专业本身对成绩要求也比较高，当然未来的发展也是无可限量。

6.机械设计及其自动化

机械设计及其自动化的目的就是让机器、设备、仪器等按照预定程序进行生产活动，这与人工智能不谋而合。本身这个专业就是“万金油”专业，可以应用在各个领域，就业无压力。

这六个专业与人工智能有着密切联系，都是当下的热门专业，就业面广，薪酬待遇普遍不错，很值得报考。

人工智能专业学什么

主要课程：公共必修课、通识教育课、数学与自然科学基础课、数据结构与算法、计算机组成原理、计算机 操作系统 、程序设计基础、最优化算法、计算机视觉与模式识别、自然语言处理、计算机网络、数据库原理及应用、机器学习、分布式并行计算、数字逻辑、脑与认知科学。

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。

人工智能专业就业方向 有哪些

1、搜索方向，例如百度识图、作业帮搜题等。视频搜索也是搜索领域进一步研究的方向;

2、计算机视觉和模式识别方向，其应用领域包括智能办公、智能交通、智慧城市等等;

3、医学图像处理，医疗设备和医疗器械很多都会涉及到图像处理和成像技术。

4、无人驾驶领域，是人工智能重点应用领域之一;

5、智慧生活和智慧城市等，包括交通、商业、生活的诸多领域将会出现人工智能的影子。

人工智能专业掌握的知识能力

1.掌握数学、物理、计算机等方面的基本理论和基本知识;

2.掌握计算机科学与技术等方面的基本理论、基本知识和基本技能与 方法 ;

3.了解相近专业的一般原理和知识;

4.掌握资料查询、文献检索及运用现代信息技术获取相关信息的基本方法;

5.具有一定的技术设计，归纳、整理、分析实验结果，撰写论文，参与学术交流的能力。

人工智能领域涉及的专业相关 文章 ：

★ 自动化专业最好的20所大学

★ 关于人工智能领域的大学论文

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★ 人工智能在军事上的应用论文(2)

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★ 人工智能在军事上的应用论文

★ 电气工程自动化专科论文

★ 计算机软件工程浅析相关的论文(2)

★ 有关计算机视觉的课程论文

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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。

人工智能是多学科，涵盖计算理论，数学基础，计算机编程，涵盖基因组或生物信息学，计算机非正式推理，模式识别，统计算法建模和解决。
在统计，机械推理，认知科学，生物学，工程学等中找到协同作用，从中发展实际应用。

第四次工业革命给人工智能带来了前所未有的机遇。已经熟悉的比如，机器人下棋，机器人可做一些工厂重复性作业。在人工智能基础知识中，可能会包括机器算法、计算理论，贝叶斯推理，贝叶斯网络，规划算法，机器函数语言，概率编程语言，计算机视觉，统计模式识别，信息理论，药物，视网膜眼科学，细胞蛋白质组学习。推理如计算建模，特别在数学方面，类计算，自动推理，图形推理，知识表示，定理证明，认知科学，机器学习，人际互动等方面。

初学者：掌握一门编程语言，编程语言好似与机器人交流，编程语言能让机器人完成一系列具体的动作或实验。算法包括递归，概率，随机，堆排序，线性排序，很像是数据结构中的二叉树那样的算法内容等。具体好像是建立一个模型，编写一段程序，机器人完成一系列动作应用在生产生活各个领域。

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

首先，人工智能是通过机器学习来实现的。非人工智能状态下，我们对计算机输入一组数据，它会根据固定的算法进行计算输出一个结果，而机器学习的算法则不同，它会输出给你一个算法模型，让计算机拥有了自动判断的能力，这就是人工智能。

举个不太恰当的比喻，如果把普通计算看成是手工业，那么人工智能就是计算机界的自动化产业，而机器学习就是计算机界的工业革命。

而“深度学习”就是机器学习的一个子集，是超越之前“神经网络研究”的一种机器学习方式，最大的特点是由机器自己来设计输入样本的特征，全过程完全自动化，而这种方式得益于海量数据的产生，来保证其自动设计的准确性。

人工智能典型的技术应用：

1、智能语音语义：包括语音识别，自然语言处理，语音合成，机器翻译等技术，涉及到的学科包括计算机，认知科学，语音学，信息论等。

2、知识图谱：即描述各个事物之间的关系，通过大量的结构化和非结构化的数据，将各类事物和实体联系在一起。比如智能搜索，智能推荐，智能问答等方面的应用。

3、计算机视觉：通过摄像头感知和理解影像，例如我们现在使用的人脸识别，图像识别，文字识别，还有体感运动，包括机器人和无人车的定位导航功能等。

4、无人驾驶和机器人：让汽车或者机器人具备自动执行命令的功能，二者拥有同样的基本原理，感知-认知-决策-控制-执行。例如让汽车从A走到B，要先通过雷达或者传感器感知到自己的位置和周围环境，然后要认知到自身所处的情况和目标，根据这些信息决策出一条路线，控制自己的硬件进行导航，然后执行行驶任务。而这里的智能决策又涉及到博弈论和运筹学的知识。

因此，广义上讲人工智能的基础，实际上覆盖了几乎所有的现代科学和技术，任何相关领域的学科和人才都可以从不同的角度切入行业，但是它的基础学科环境是“大数据”和“深度学习”。

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。

1.基础数学知识：线性代数、概率论、统计学、图论
2.基础计算机知识：操作系统、linux、网络、编译原理、数据结构、数据库
3.编程语言基础：C/C++、Python、Java
4.人工智能基础知识：ID3、C4.5、逻辑回归、SVM、分类器、等算法的特性、性质、和其他算法对比的区别等内容。
5.工具基础知识：opencv、matlab、caffe等

人工智能需要基础内容包括认知与神经科学、人工智能伦理、先进机器人学、人工智能平台与工具等方面的课程。

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。

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。