人工智能怎样?人工智能需要哪些数学?

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。
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。
算机行业发展迅猛，特别是在软件领域，各行业对于IT行业的存在着巨大的需求，IT行业在国民经济发展中日益显现出蓬勃生机

1、市场规模：中国人工智能行业呈现高速增长态势

人工智能产业是智能产业发展的核心，是其他智能科技产品发展的基础，近年来，中国人工智能产业在政策与技术双重驱动下呈现高速增长态势。根据中国信通院数研中心测算，2020年中国人工智能产业规模为3031亿元人民币，同比增长15.1%。中国人工智能产业规模增速超过全球。

注：中国信通院的市场规模根据IDC数据测算，统计口径与IDC一致，即包括软件、硬件与服务市场。

2、竞争格局：中国人工智能企业主要分布在应用层 占比超过80%

——中国人工智能企业全产业链布局完善

我国作为全球人工智能领域发展较好的地区，无论是人工智能领域的基础层、技术层、应用层，还是人工智能的硬件产品、软件产品及服务，我国企业都有涉及。在国内，除去讯飞等垂直类企业，真正在人工智能有所长进的巨头依然是百度、阿里、腾讯这三家。

——中国人工智能企业主要分布在应用层，占比超过80%

据中国新一代人工智能发展战略研究院2021年5月发布的《中国新一代人工智能科技产业发展报告(2021)》数据，截至2020年底，中国人工智能企业布局侧重在应用层和技术层。其中，应用层人工智能企业数占比最高，达到84.05%;其次是技术层企业数，占比为13.65%;基础层企业数占比最低，为2.30%。应用层企业占比高说明中国的人工智能科技产业发展主要以应用需求为牵引。

3、技术分布：中国人工智能企业核心布局的技术主要为大数据和云计算

从人工智能企业核心技术分布看，大数据和云计算占比最高，达到41.13%;其次是硬件、机器学习和推荐、服务机器人，占比分别为7.64%、6.81%、5.64%;紧随其后，物联网、工业机器人、语音识别和自然语言处理、图形图像识别技术的占比依次为5.55%、5.47%、4.76%、4.72%。

4、细分领域：深度神经网络领域为中国AI研究热门

根据清华大学人工智能研究院、与中国工程院知识智能联合研究中心联合发布的《人工智能发展报告2011-2020》，2011-2020年十大AI研究热点分别为深度神经网络、特征抽取、图像分类、目标检测、语义分割、表示学习、生成对抗网络、语义网络、协同过滤和机器翻译。

—— 更多行业相关数据请参考前瞻产业研究院《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》

目前国内人工智能行业的上市公司主要有：百度百度(BAIDU)、腾讯(TCTZF)、阿里巴巴(BABA)、科大讯飞(002230)等。

人工智能定义

人工智能作为一门前沿交叉学科，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，将其视为计算机科学的一个分支，指出其研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

人工智能行业属于战略新兴产业，根据国家发展改革委发布的《战略性新兴产业重点产品和服务指导目录(2016)》来看，我国人工智能可分为三个下属行业，分别为人工智能软件开发、人工智能消费相关设备制造和人工智能系统服务。

行业发展前景及趋势预测

1、“十四五”建设继续推进，高质量、现代化、智能化发展

近年来，人工智能在经济发展、社会进步、国际政治经济格局等方面已经产生重大而深远的影响。《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》对”十四五”及未来十余年我国人工智能的发展目标、核心技术突破、智能化转型与应用，以及保障措施等多个方面都作出了部署。

2、“十四五”期间核心产业规模达到4000亿

根据《新一代人工智能发展规划》，到2025年,我国人工智能基础理论实现重大突破，部分技术与应用达到世界领先水平，人工智能成为带动我国产业升级和经济转型的主要动力，智能社会建设取得积极进展，人工智能核心产业规模将超过4000亿元，带动相关产业规模超过5万亿元;到2030年，我国人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平。

此外,为加快落实《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知》,科技部于2019年8月印发《国家新一代人工智能创新发展试验区建设工作指引》,旨在有序推动国家新一代人工智能创新发展试验区建设。截至2021年3月末,我国已有14个市+1个县获批建设试验区;至2023年,试验区数量预计将达20个左右。

以上数据参考前瞻产业研究院《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》。

目前国内人工智能行业的上市公司主要有：百度百度(BAIDU)、腾讯(TCTZF)、阿里巴巴(BABA)、科大讯飞(002230)等。

本文核心数据：人工智能企业核心技术分布情况、中国人工智能市场规模、中国人工智能行业投融资情况、中国人工智能行业投融资轮次分布、人工智能各技术方向岗位人才供需、人工智能本科新专业高校名单、人工智能科技产业区域竞争力、人工智能行业代表性企业区域分布、中国人工智能行业竞争派系、人工智能发展趋势、中国人工智能产业规模预测

行业概况

1、人工智能定义

人工智能作为一门前沿交叉学科，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，将其视为计算机科学的一个分支，指出其研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

人工智能行业属于战略新兴产业，根据国家发展改革委发布的《战略性新兴产业重点产品和服务指导目录(2016)》来看，我国人工智能可分为三个下属行业，分别为人工智能软件开发、人工智能消费相关设备制造和人工智能系统服务。

2、产业链剖析：产业链涵盖行业庞大

人工智能产业链包括三层：基础层、技术层和应用层。其中，基础层是人工智能产业的基础，主要是包括AI芯片等硬件设施及云计算等服务平台的基础设施、数据资源，为人工智能提供数据服务和算力支撑;技术层是人工智能产业的核心，以模拟人的智能相关特征为出发点，构建技术路径;应用层是人工智能产业的延伸，集成一类或多类人工智能基础应用技术，面向特定应用场景需求而形成软硬件产品或解决方案。

行业发展历程：行业处在突飞猛进阶段

人工智能概念的提出始于1956年的美国达特茅斯会议。人工智能至今已经有60多年的发展历史，从诞生至今经历了三次发展浪潮。分别是1956-1970年、1980-1990年和2000年至今。

1959年Arthur
Samuel提出了机器学习，推动人工智能进入第一个发展高潮期。此后70年代末期出现了专家系统，标志着人工智能从理论研究走向实际应用。

80年代到90年代随着美国和日本立项支持人工智能研究，人工智能进入第二个发展高潮期，期间人工智能相关的数学模型取得了一系列重大突破，如著名的多层神经网络、BP反向传播算法等，算法模型准确度和专家系统进一步提升。期间，研究者专门设计了LISP语言与LISP计算机，最终由于成本高、难维护导致失败。1997年，IBM深蓝战胜了国际象棋世界冠军Garry
Kasparov，是一个里程碑意义的事件。

当前人工智能处于第三个发展高潮期，得益于算法、数据和算力三方面共同的进展。2006年加拿大Hinton教授提出了深度学习的概念，极大地发展了人工神经网络算法，提高了机器自学习的能力，随后以深度学习、强化学习为代表的算法研究的突破，算法模型持续优化，极大地提升了人工智能应用的准确性，如语音识别和图像识别等。随着互联网和移动互联的普及，全球网络数据量急剧增加，海量数据为人工智能大发展提供了良好的土壤。大数据、云计算等信息技术的快速发展，GPU、NPU、FPGA等各种人工智能专用计算芯片的应用，极大地提升了机器处理海量视频、图像等的计算能力。在算法、算力和数据能力不断提升的情况下，人工智能技术快速发展。

行业政策背景：行业发展从技术过渡到产业融合

人工智能是国家战略的重要组成部分，是未来国际竞争的焦点和经济发展的新引擎。近年来，中国人工智能行业受到各级政府的高度重视和国家产业政策的重点支持，国家陆续出台了多项政策，鼓励人工智能行业发展与创新，《关于支持建设新一代人工智能示范应用场景的通知》《关于加快场景创新以人工智能高水平应用促进经济高质量发展的指导意见》《新型数据中心发展三年行动计划(2021-2023年)》等产业政策为我国人工智能产业发展提供了长期保障。

2017年之前，人工智能相关政策主要集中在人工智能技术研发突破方面。从2017年开始，政策的重点已经从人工智能技术转向技术和产业的深度融合，特别是2017年7月国务院印发的《新一代人工智能发展规划》明确指出要“加快人工智能深度应用”。

从2018年两会发言的不完全汇总也可以看出，人工智能+产业的融合将是未来的重点，包括科技部、工信部、民政部等官方部门和百度、腾讯、联想等民间代表，均提出了人工智能+产业、人工智能+医疗等。

2019年，两会更是将“智能+”写入政府工作报告，人工智能技术对于社会的赋能被给予最高层次的期待。在工业经济由数量和规模扩张向质量和效益提升转变的关键期，“智能+”的理念给人工智能等数字技术提供了最广阔的落地空间和回报想象。通过智能化手段把传统工业生产的全链条要素打通，可以更好地推动制造业的数字化、网络化和智能化转型，更能反向助推技术自身的迭代和进步。

2020年，明确人工智能作为“新基建”建设重要一环，“十四五”指出要推动互联网、大数据、人工智能等同各产业深度融合。并且各省市也在大力推动人工智能与产业融合，打造应用场景，示范项目。

行业发展现状

1、大数据和云计算为占比最高的核心技术

从人工智能企业核心技术分布看，计算机视觉技术占比最高，达到34%;其次是数据挖掘与机器学习，占比分别为18%和17%;智能语音技术、自然语音处理、知识图谱等技术的热度也较高，分别占比8%、8%和7%。

2、行业呈现快速增长趋势

注：人工智能产业作为典型的融合交叉产业，对产业统计口径的不同会带来市场规模数据上的出入。下文整理了统计口径不同的三大研究机构关于人工智能产业市场规模的测算数据，以期展现多方视角。其中：中国信通院统计口径>中国人工智能学会统计口径>中国电子学会统计口径，三大研究机构的统计口径在图表下方注明。

2017年7月，国务院印发了《新一代人工智能发展规划》，将人工智能上升到国家战略层面，受益于国家政策的大力支持，以及资本和人才的驱动，我国人工智能行业的发展走在了世界前列。根据中国信通院公布的测算数据显示，2021年中国人工智能产业规模为4041亿元，同比增长33.3%。

注：中国信通院对人工智能产业市场规模测算口径包括人工智能核心产业市场规模及带动产业市场规模，即包括人工智能硬件、软件及服务市场

人工智能核心产业市场规模方面，根据中国电子学会测算数据显示，2021年中国人工智能核心产业市场规模为1300亿元，同比增长38.9%。

注：中国电子学会对人工智能核心产业市场规模测算口径包括：计算机视觉、智能语音、对话式AI、机器学习(含自动驾驶)、知识图谱、自然语言处理等核心技术软件、AI芯片等核心硬件

从中国人工智能学会公布的人工智能产业市场规模测算数据来看，2020年中国人工智能行业市场规模约为1858.2亿元，同比增长35.4%，总体上看，当前人工智能核心产业(主要包括软硬件)市场规模增速大于整体产业市场规模增速，人工智能应用服务市场发展相对缓慢。

注：①中国人工智能协会关于人工智能产业市场规模统计范围包括：人工智能软件和硬件市场，不包括服务市场规模;②2021年中国人工智能学会尚未发布最新的人工智能市场规模测算数据

3、下游应用主要集中在政府城市治理和运营

2020年，中国人工智能市场主要客户来自政府城市治理和运营(公安、交警、司法、城市运营、政务、交运管理、国土资源、监所、环保等)，应用占比达到49%，互联网与金融行业紧随其后，占比分别为18%和12%。

企业和政府对人工智能的应用逐渐升温。在决定企业产生经济效益的各个环节，都已能够看到人工智能的身影：AI
核身帮助人们安全生活、远程交易、便捷通行;深度学习和知识图谱帮助企业在生产过程中分析预测、科学决策;人机对话提升了拜访登记、服务响应中的用户体验。人工智能将催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式，实现社会生产力的整体跃升，推动社会进入智能经济时代。前瞻估算，目前中国大型企业基本都已在持续规划投入实施人工智能项目，而全部规上企业中约有超过10%的企业已将人工智能与其主营业务结合，实现产业地位提高或经营效益优化。

4、资本更倾向于人工智能企业的早期投资

截止2022年10月9日，中国人工智能行业总计共有6486起投融资事件发生，总计融资金额为9994亿元。其中2014-2018年在融资事件及融资规模均呈现持续增长态势，2018年融资金额达1366亿元，融资事件1049起。2019-2020年，我国人工智能行业市场相较之前冷静不少，融资事件有所下降但是融资规模有所上升。2021年，我国人工智能资本市场再次迎来增长大潮，投融资事件数量及规模均达到历年峰值，分别增长至1066起和3062亿元。截止2022年10月9日，2022年人工智能行业共有投融资事件532起，融资金额达到1008亿元。

注：2022年数据截至10月9日，下同，不再赘述。

从我国人工智能行业融资轮次分布情况来看，由于初创型企业融资金额与估值相对较合理，泡沫较小，因此资本更倾向于人工智能企业的早期投资，2014-2019年，人工智能行业天使轮和A轮占比最高。随着人工智能市场板块的逐渐成熟，早期的投资占比逐渐降低，人工智能投资轮次逐渐后移。2021年，人工智能行业A轮融资占比下降至37.9%，C轮融资占比则上升至11.37%。

5、技术方面人才不足，高校开设相关专业

根据工信部发布的相关数据，人工智能不同技术方向岗位的人才供需比均低于0.4，说明该技术方向的人才供应严重不足。从细分行业来看，智能语音和计算机视觉的岗位人才供需比分别为0.08、0.09，相关人才极度稀缺。

注：岗位人才供需比=意向进入岗位的人才数量/岗位数量。

相对国外，我国高校人工智能培育起步较晚，但近年来我国人工智能学科和专业加快推进，多层次人工智能人才培养体系逐渐形成。2018年4月，教育部发布的《高等学校人工智能创新行动计划》提出，到2020年建立50家人工智能学院、研究院或交叉研究中心。

2019年，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》，全国共有35所高校获首批建设“人工智能”本科专业资格。

行业竞争格局

1、区域竞争：北京人工智能竞争能力遥遥领先

从1990年至今，我国人工智能产业发展的城市格局几经变化，目前北京、上海、深圳、杭州等城市变现稳定，这些城市都将电子信息产业作为支柱产业之一，在互联网业发展中也排名靠前。这些城市均强化科研与人才优势、加速补充完善人工智能自身及面向行业落地的产业链、建设示范性智能应用场景、前瞻性布局人工智能相关标准体系、推动公共资源共享、提升城市环境与宜居性、支持系统性超前研发布局等措施将成为城市把握人工智能发展重大历史机遇的谋划方向。

在2021年中国新一代人工智能科技产业发展区域竞争力排名中，排名前五的省市分别是北京、广东、上海、浙江和江苏，属于第一梯队;排名第六至第十的省份分别是山东省、四川省、安徽省、辽宁省和湖南省。

在四大都市圈排名中，排名第一的是长三角，排名第二的是京津冀，排名第三和第四的分别是珠三角和川渝地区。

2、企业竞争：参与者众多，主要分为三个派系

从企业的竞争来看，我国人工智能企业主要可以分为三个派系，分别是头部平台代表企业、融合产业活跃企业、技术层面代表企业。

人工智能平台的代表性企业主要有百度、阿里云、腾讯、华为、京东和科大讯飞;而小米、平安科技、苏宁、滴滴是融合产业较活跃的企业;技术层企业代表有商汤科技、旷视科技、云从科技和依图科技作为独角兽公司。

从人工智能独角兽企业来看，根据胡润排行榜，商汤科技以500亿元的价值位列2021年胡润中国人工智能行业独角兽排行榜首位;其次，旷视科技、云从科技、地平线机器人与明略科技也具备较大的市场潜力，价值均超200亿元。

行业发展前景及趋势预测

1、“十四五”建设继续推进，高质量、现代化、智能化发展

近年来，人工智能在经济发展、社会进步、国际政治经济格局等方面已经产生重大而深远的影响。《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》对”十四五”及未来十余年我国人工智能的发展目标、核心技术突破、智能化转型与应用，以及保障措施等多个方面都作出了部署。

2、“十四五”期间核心产业规模达到4000亿

根据《新一代人工智能发展规划》，到2025年,我国人工智能基础理论实现重大突破，部分技术与应用达到世界领先水平，人工智能成为带动我国产业升级和经济转型的主要动力，智能社会建设取得积极进展，人工智能核心产业规模将超过4000亿元，带动相关产业规模超过5万亿元;到2030年，我国人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平。

此外,为加快落实《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知》,科技部于2019年8月印发《国家新一代人工智能创新发展试验区建设工作指引》,旨在有序推动国家新一代人工智能创新发展试验区建设。截至2021年3月末,我国已有14个市+1个县获批建设试验区;至2023年,试验区数量预计将达20个左右。

以上数据参考前瞻产业研究院《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》。

一、人工智能的发展前景

人工智能技术的计算能力将更强

人工智能产品方兴未艾。随着互联网时代的不断发展，网络和特别是在大数据时代，大量数据的出现和数据的爆炸性增长，进一步要求人工智能技术具有更大、更强的计算能力。传统的计算机系统力。传统的计算机系统非常擅长逻辑操作，但不擅长模式识别和图像思维，因此有必要建立模仿人脑的类脑计算机，这将进一步促进人工智能技术向更深层次的发展。随着经济的发展，数据知识的整合更加广泛，未来人工智能技术的计算能力将更强。

进一步完善核心技术

随着人工智能产品的不断出现和智力资源的不断收集，这将进一步促进人工智能技术的研发。虽然我国人工智能技术发展迅速，但缺乏核心技术。随着量子计算机脑芯片等技术的研发和应用，人工智能技术不再停留在较低水平，而是将向更深的领域迈进。随着国家对人工智能技术的日益重视，人工智能技术的核心技术将不断升级。人工智能技术的魅力深深吸引了机器人爱好者和许多开发者的研发兴趣。随着国内外许多新产品的出现，将出现更高端的技术和产品，进一步促进核心技术的发展。

进一步将人工智能技术与商业融合

随着人工智能产品的广泛应用，人工智能技术将有更广阔的发展前景。以智能手机为例，智能手机更新速度快，不仅功能齐全，而且与人们的生活密切相关，是人们日常生活中不可缺少的工具。智能手机的商业价值非常巨大，在未来，智能机器人将像智能手机一样进入成千上万的家庭。随着市场竞争的深化，低端机器人将被更高端的产品挤出市场，功能更全面，更高配置的机器人将出现在人们的视野中。这也将吸引更多的企业进行投资和研发，越来越多的商业巨头也针对这个机会进入人工智能领域，为其商业发展开辟新的渠道。

人工智能技术将对我国劳动密集型产业产生影响

中国幅员辽阔，资源丰富，人口众多，劳动密集型产业在中国占有重要地位。随着人工智能技术的发展，劳动密集型产业将不可避免地受到影响。以智能机器人为例，无论是在工业领域还是在农业领域，无论是在人们的生活中还是在工作中，它都具有重要的意义。智能机器人在工业生产中的广泛应用将使一些劳动密集型行业的从业者面临失业的风险。随着科学技术的发展，人工智能技术将对传统的生产模式产生重要影响

人工智能的就业前景还是很不错的,人工智能的发展现状处于成长期,国家发布相关政策促进人工智能的发展,一些省份也比较重视人工智能的发展,并提出了相应的规划。

人工智能专业前景怎么样

1人工智能专业就业方向

科研机构(机器人研究所等)、软硬件开发人员、高校讲师等。在国内的话就业前景是比较好的，国内产业升级，IT行业的转型工业和机器人和智能机器人以及可穿戴设备的研发将来都是强烈的热点。

2人工智能专业就业前景

考报考人工智能专业，大学毕业后的就业前景应该是非常不错的。

可以说，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，可以说是未来的世界，谁掌握了人工智能，谁就掌握了未来。

人工智能，现在已被国家列入发展规划，国家提出了人工智能三步走的发展战略，现工智能已经有了国家战略的背景支持。因此，在今后的发展当中，肯定是会越来越火热。

根据领英发布的全球人工智能人才分布显示，中国目前的人工智能人才缺口超过五万人。人才是极度的供不应求。

从科研院所到商业巨头和企业，各行各业都在开发引进人工智能，导致人工智能领域的缺口非常大。而且它作为以计算机技术为基础的高端技术，工资是绝对不会低的，不仅不会低，是非常高的。

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。

人工智能专业非常好就业。
因为该专业是目前的热门专业，也是在社会经济，国计民生，应急救援，国防科技等领域应用十分广泛，前景十分广阔，生命力极其强大的专业。
人工智能专业的热度非常高，也是新兴专业，但是对专业能力要求很高，未来是科技发展的时代，国家也在高度重视这个领域的发展，目前此领域专业人才稀缺，人工智能专业从长远来说就业前景是非常不错的。容都进行了简要的介绍，并提供了获取途径。
相关说明
人工智能专业的发展前景非常好，就业方向也非常广阔，但是这个领域的相关人才在市场上十分稀缺。同时该领域对于人才的要求是非常高的，最低要求都要，名校的硕士生才可以胜任，由此可见，人工智能专业可以说是所有专业当中最难学的专业之一。
人工智能专业不仅因为所学的课程非常多，甚至让许多学霸学起来都感到十分吃力，可以说课程十分复杂，基本上什么都要学，学起来非常难。人工智能专业刚开始设立的时候只有研究生才可以报名，直到最近两年这个专业才招本科生，并且许多学校都是刚刚才建立人工智能专业，因此还在摸索的过程当中，同时与之相关专业的师资力量还不够完善。
就连高校大学都是如此，就更不要提普通学校，人工智能专业学起来非常难，而且本科教学现在还不够完善和成熟，这个专业的确是一个热门专业，但是却并不适合大多数考生报名参加。不过学生们可以考上名牌大学或者是计算机专业能力非常好的高校，同时有考研的打算，那么可以毫不犹豫地选择这个专业，否则请谨慎选择。

人工智能好就业吗
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史.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。
人工智能专业就业方向
⑴)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)(⑵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，Al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。

人工智能工作前景

前景很好，中国正在产业晋级，工业机器人和人工智能方面都会是激烈的热点，并且正好是在3~5年当前的时间。

难度，高，要求你有革新的思想才能，高数中的微积分、数列等等必需得十分好，软件编程(根底的使用最普遍的言语：C/C++)必需得很好，微电子(数字电路、低频高频模仿电路、最次要的是嵌入式的编程才能)得学得很好，还要有一定的机械设计才能(空间思想才能很重要)。

这样的话，你就是人才，你就是中国将来5年当前急需的人工智能范畴的人才。一门深化地研究下去，你就是这个范畴的专家甚至巨匠。

人工智能专业工作方向

次要包罗科研机构(机器人研讨所等)、软硬件开发人员、高校讲师等。在国际的话工作前景是比拟好的，国际产业晋级，IT行业的转型工业和机器人和智能机器人以及可穿戴设备的研发未来全是激烈的热点。人工智能目前是一个疾速增长的范畴，人才需求量大，相比于另外技术岗位，竞争度偏低，薪资相应较高，因而，如今是进入人工智能范畴的大好机遇。

人工智能是中国普通初等学校本科专业。人工智能，是一个以计算机科技为根底，由计算机、心思学、哲学等多学科穿插交融的穿插学科、新兴学科，研讨、开发用于模仿、延伸和扩展人的智能的实际、办法、技术及使用零碎的一门新的技术科技，希图理解智能的本质，并消费出一种新的能以人类智能类似的方法做出反响的智能机器，该范畴的研讨包罗机器人、言语辨认、图像辨认、自然言语处置和专家零碎等。

人工智能专业就业前景一片光明。人工智能的发展现状是处于发展期，由于相关人才的数量较少，人工智能的人才市场处于空缺阶段，出现了供不应求的状况，此外，国家发布相关政策促进人工智能的发展，部分省份也开始重视人工智能的发展，所以人工智能专业还是不错的。

就业前景还是不错的，近两年，人工智能方面一直都是热点。人工智能专业作为近几年兴起的工科专业之一，虽然发展时间不久，但是绝对极具竞争力，无论是对以后就业还是科研研究，人工智能专业所能从事的行业都是有广泛代表性的。不过这个专业难度大，要求有创新的思维能力，高数必须学得非常好，需要掌握软件编程、微电子等，要有一定的机械设计能力、空间思维能力。只有深入钻研，才能成为领域的佼佼者。

人工智能专业很好。人工智能属于自然科学和社会科学的交叉性学科，它与计算机科学、信息学、数学、神经生理学、认知科学、心理学等众多学科有极强的关联性。目前，人工智能在计算机领域内得到了广泛的重视，并在机器人，经济政治决策，控制系统，仿真系统等方面得到应用。

因此，从这些个解读考虑，在本科阶段可以选择与计算机、数学相关的专业，如计算机科学与技术、软件工程、通信工程、应用数学、统计数学等专业，以及近年来高校新设立的智能科学与技术、数据科学与大数据技术等专业。此外，也还可以考虑自动化、机械类专业，有些高校在此类专业基础上延伸至人工智能方向。

2人工智能专业就业前景
近几年，人工智能、移动终端、云计算、大数据等相关专业应届生备受企业关注，同学们都是被几家企业同时抢着要。数据显示，我国人工智能相关人才缺口超过500万，“坑多萝卜少”的现状让企业展开了校园人才争夺战。国家提出了人工智能三步走的发展战略，现在人工智能已经上升到战略层面。在今年的人大会议中，总理在政府工作报告中再提“人工智能”。我们都知道，被列入国家发展规划后，国家会颁发很多政策去促进这一计划的实现，所以越早进入人工智能领域就越有发展潜能。

这是一个属于人工智能的时代。当前，人工智能是一颗闪耀的“明星”，已经成为国际竞争的新焦点，世界多国都在加紧人工智能发展布局，以至于提到了战略高度的地位。人工智能专业毕业后可以留校当老师，公司研发岗位，人工智能实验室等。具体岗位有：数据挖掘工程师、下位机算法工程师、售前技术支持(商业智能方向)、行业研究员(股市)、科技公司的电气工程师、C/C++算法开发工程师等等。

您好这个问题我来为您回答，人工智能这个专业还是很好的，尤其是现在国家在大力发展人工智能。人工智能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，人工智能这个专业前景非常广阔，所以说这个专业是很好的选择。
还有，我觉得这个专业适合所有对人工智能有兴趣的同学去选择，该专业的课程难度不是很高，不过也不能随便摆烂，也得认真去学。希望我的回答对您有所帮助。最后祝您生活愉快，学业有成。

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。

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。

人工智能学院是一个大的系别名称，它里面分有软件工程，物联网工程，大数据科学，计算机科学与技术等五个专业，类属计算机，这个专业近两年来人才要求都比较普遍，而且专业很吃香，只要认真学的话，这个专业未来大有前景

人工智能前景是不错，学习该专业还是不错，人工智能要更高的学习才有更好的发展如果要学习人工智能，大学可以选择该专业。

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。

人工智能的发展前景非常广阔。

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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。

课程体系非常丰富，包括《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》、《无人驾驶技术与系统实现》、《计算机图形学》、《虚拟现实与增强现实》、《人工智能的现代方法》……等。

人工智能的就业方向包括实际应用与研究开发：机器视觉，指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，专家系统，自动规划，智能搜索，定理证明，博弈，自动程序设计，智能控制，机器人学，语言和图像理解，遗传编程等。