如何从事人工智能?人工智能是什么行业?

随着社会不断发展，人工智能这类新兴专业也受到人们的普遍关注，那你知道人工智能属于什么专业吗?下面是我为大家收集的关于人工智能属于什么专业，希望可以帮助大家。

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人工智能属于什么专业

目前属于计算机专业，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。

什么是人工智能专业

人工智能，即AI(ArTIficial Intelligence)，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。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。

AI需要非常广泛的知识面和训练，学AI的学生要做好思想准备的是，你们不仅需要CS的雄厚的基础知识，还需要了解一些认知心理学、语言学、哲学和工程学的知识才能在未来的发展更顺利。除此之外，还需要掌握一些技能和工具，例如统计学、神经科学、控制、优化和运筹学。所以AI的申请者不是以单纯地成为IT人为目的的，而是要拥有丰富的知识量和技能的，未来多是冲着做researcher而去的。

人工智能专业要学些什么

1.学科基础课

程序设计基础、数据结构、人工智能导论、机器学习、计算机视觉、自然语言处理…..

2.专业基础课

自动规划、概率图模型、强化学习、神经网络、深度学习…

这样一门“引领未来”的学科，却面临着较大的人才缺口。据计算，我国当前人工智能领域还缺30万人才，这或许是高校争相开设该专业的原因之一。

人工智能专业 毕业 去向

就业方向非常广泛，未来几乎科研涉及各个领域，及所有行业，从科研机构、工程开发、机器人、计算机、电气自动化到工业、农业、交通、医疗、通讯等行业，可以说无所不及。

目前人工智能专业本专科都

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。

有学校设有相关专业招生，是个非常有前景的专业。

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工智能（Artificial Intelligence）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学。人工智能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（Artificial Intelligence），英文缩写为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技术科学。
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，可以产出一种新的可以和人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究主要有机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
自从人工智能诞生以来，理论和技术越来越成熟，应用领域在不断的扩大，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”。人工智能可以把人的意识、思维的信息过程的模拟。虽然人工智能不是人的智能，但可以像人那样思考、最终可能超过人的智能。
优点：
1、在生产方面，效率更高且成本低廉的机器及人工智能实体代替了人的各种能力，人类的劳动力将大大被解放。
2、人类环境问题将会得到一定的改善，较少的资源可以满足更大的需求。
3、人工智能可以提高人类认识世界、适应世界的能力。
缺点：
1、人工智能代替了人类做各种各样的事情，人类失业率会明显的增高，人类就会处于无依靠可生存的状态。
2、人工智能如果不能合理利用，可能被坏人利用在犯罪上，那么人类将会陷入恐慌。
3、如果我们无法很好控制和利用人工智能，我们反而会被人工智能所控制与利用，那么人类将走向灭亡，世界也将变得慌乱。

1、加入大型人工智能平台。目前大型科技公司纷纷开放了自身的人工智能平台,这也是当今社会进入智能化时代的一个重要标志,而对于中小创业者来说,基于这些人工智能平台来进行创新是比较现实的选择,这不仅降低了在人工智能领域的创新、创业
2、参与到人工智能生态体系中。人工智能生态体系需要大量的参与者,整个人工智能生态的产业链也比较长,比如大数据、物联网、云计算等领域都可以看成是人工智能生态体系中的一部分,所以对于创业者来说,选择空间还是比较大的。
3、基于行业领域做智能化改造。当前正处在产业结构升级的大背景下,大量的行业企业都需要进行智能化改造,而这个过程会释放出大量的发展机会。对于具备丰富行业经验的职场人来说,人工智能也带来了新的创业机会。

人工智能（AI）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。应用范围包括：计算机科学，金融贸易，医药，诊断，重工业，运输，远程通讯，法律，科学发现，玩具和游戏。

• 一个由人类创造的带有智能的实体。

• 无需明确指令就能够自动完成任务。

• 能够理性甚至感性地思考和行动。人工智能的历史

  智慧生物这一概念由来已久。确切地说，早在中国和埃及开始建造机械的时候，古希腊就已经有关于机器人的神话传说了。而现代人工智能的起源则可以追溯到古典哲学家对于人类思维符号系统的描述。再到上世纪 40 年代和 50 年代，大量来自于不同领域的科学家发起了关于构建类脑的可能性的讨论，掀起了有关人工智能的研究热潮，并且于 1956 年在新罕布尔州汉诺威市达特茅斯学院的一次学术会议上，明确成立了人工智能这一学科。“Artificial Intelligence” 就是由 McCarthy 创造的， McCarthy 现在是公认的 AI 之父。

  尽管在过去的几十年里，科学家们得到了良好的基金资助，并且付出了持续努力，但是仍旧没能够使得机器具备智能。因此，70 年代到 90 年代，科学家们不得不面临基金资助的缩减，这一时期也被成为“人工智能的冬天”。幸运的是，1990 年底，美国公司又再次对 AI 提起兴趣。同时，日本政府也提出开发第五代计算机助力推进 AI 发展的政府计划。直至 1997 年，IBM 开发的深蓝里程碑式地打败国际象棋冠军 Garry Kasparov。

  得益于计算机硬件的进步，AI 不断发展。政府、公司、企业都开始在某些领域成功地应用 AI 技术。过去 15 年间，Amazon, Google, Baidu 等公司都通过 AI 技术撬动了巨大的商业利益。今天的 AI，已经被嵌入进我们日常使用的网络服务。并且 AI 在各个行业发挥作用的同时，也极大地带动了股票市场。

“人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为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…”

当前随着计算机技术的空前发展，越来越多的产品都提现的智能的功能，企业也在朝着智能化的方向发展，毫无疑问，人工智能时代才是未来的发展方向，它的到来，只是时间问题。

对于我们这些人，要想赶上人工智能的红利，其实现在上车依然不晚，那么如何才能具备从事人工智能领域的能力呢？

1，人工智能也分很多领域，比如，语音识别，图像识别，无人驾驶，智能家居等等，可以先选择一个感兴趣的方向，然后进入学习过程。

2，从事人工智能领域，必须要擅长数学，因为不管是哪个人工智能领域，都与数学分不开，对数学的要求相当高，可以现在开始每天勤看数学，慢慢积累知识。

3，必要的编程技能，人工智能都离不开代码的实现，目前，很多智能的工具，起本质还好程序的设定，所以掌握一门语言是必不可少的，比如常用的c ,c++,python等，可以先看看这些语言，掌握基本的知识，掌握基本的算法思想，相关的算法技巧。

4，不同的人工智能方向出了掌握必要的编程语言及数学知识，还应该具备相关的专业知识，比如，你从事图像图形处理，那你需要具备图像图形处理的相关知识，你从事的是语音识别，那你应该知道语音音频等相关知识。

                           

进入人工智能领域，需要学习的东西很多，即使已经在从事人工智能的工作，也需要在工作中不断地学习，毕竟社会发展太快，技术更新太多，我们的学习也要快步赶上，具备终生学习的态度也是进入人工智能的基础。

人工智能，英文缩写为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。

首先要学好机器学习理论和算法
现在的人工智能本质上都是机器学习技术
只是深度学习是神经网络而已，
做好人工智能最基础的准备是数据，然后是算法理论的研究，还有python编程

人工智能在计算机上实现时有2种不同的方式。一种是采用传统的编程技术，使系统呈现智能的效果，而不考虑所用方法是否与人或动物机体所用的方法相同。这种方法叫工程学方法（Engineering approach），它已在一些领域内作出了成果，如文字识别、电脑下棋等。另一种是模拟法（Modeling approach），它不仅要看效果，还要求实现方法也和人类或生物机体所用的方法相同或相类似。本书介绍的遗传算法（Generic Algorithm，简称GA）和人工神经网络（Artificial Neural Network，简称ANN）均属后一类型。遗传算法模拟人类或生物的遗传-进化机制，人工神经网络则是模拟人类或动物大脑中神经细胞的活动方式。为了得到相同智能效果，两种方式通常都可使用。采用前一种方法，需要人工详细规定程序逻辑，如果游戏简单，还是方便的。如果游戏复杂，角色数量和活动空间增加，相应的逻辑就会很复杂（按指数式增长），人工编程就非常繁琐，容易出错。而一旦出错，就必须修改原程序，重新编译、调试，最后为用户提供一个新的版本或提供一个新补丁，非常麻烦。采用后一种方法时，编程者要为每一角色设计一个智能系统（一个模块）来进行控制，这个智能系统（模块）开始什么也不懂，就像初生婴儿那样，但它能够学习，能渐渐地适应环境，应付各种复杂情况。这种系统开始也常犯错误，但它能吸取教训，下一次运行时就可能改正，至少不会永远错下去，用不到发布新版本或打补丁。利用这种方法来实现人工智能，要求编程者具有生物学的思考方法，入门难度大一点。但一旦入了门，就可得到广泛应用。由于这种方法编程时无须对角色的活动规律做详细规定，应用于复杂问题，通常会比前一种方法更省力。