人工智能專業(yè)介紹（簡單介紹人工智能）

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關于人工智能專業(yè)介紹的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

• 1、人工智能技術專業(yè)主要是學什么

• 2、人工智能專業(yè)好不好

• 3、人工智能專業(yè)包括哪些領域？

• 4、人工智能是什么專業(yè)？

一、人工智能技術專業(yè)主要是學什么

主要課程：高等數學、大學英語、線性代數I、概率論與數理統(tǒng)計I、計算思維I（C）、計算思維II（C++）、數據結構與算法（C++）、計算機網絡與分布式處理、數據庫原理與應用、操作系統(tǒng)與Linux系統(tǒng)應用、應用統(tǒng)計學與R語言建模、數學建模、軟件工程、機器學習基礎、網絡爬蟲技術、大數據技術原理與應用、人工智能綜合應用創(chuàng)新實踐、兩門專業(yè)方向課程（如下）。

人工智能技術方向主要課程：高性能云計算架構與實踐、神經網絡與深度學習。

專業(yè)核心課程：計算思維I（C）、計算思維II（C++）、數據結構與算法（C++）、數據庫原理與應用、操作系統(tǒng)與Linux系統(tǒng)應用、大數據技術原理與應用、機器學習基礎、性能云計算架構與實踐、神經網絡與深度學習。

人工智能技術應用專業(yè)就業(yè)前景

人工智能專業(yè)致力于培養(yǎng)符合國家戰(zhàn)略及人工智能產業(yè)發(fā)展需求，具備良好的信息科學、數理統(tǒng)計基礎、計算機系統(tǒng)知識及扎實的編程基礎，以及大數據基礎知識與技能，掌握AI核心原理和AI思維，能夠熟練運用數據思維、AI模型、工具、語音識別、NLP、圖像處理等技術解決實際問題的高素質應用型人才。

畢業(yè)生畢業(yè)后可在政府部門或企事業(yè)單位從事智能系統(tǒng)集成、智能軟件設計與開發(fā)、智能應用系統(tǒng)的管理與運維工作。

二、人工智能專業(yè)好不好

人工智能專業(yè)是一個很不錯的專業(yè)，前景很好，中國正在產業(yè)升級，工業(yè)機器人和人工智能方面會是強烈的熱點，以后很多東西都是人工智能了。我是桂林電子科技大學18級學生，我有一個認識的學弟就是人工智能專業(yè)的，我們學校是2020年才有人工智能這個專業(yè)的，下面我來具體介紹一下這個專業(yè)吧。

01——個人感受

我認為人工智能是未來的重要趨勢之一。隨著互聯網的發(fā)展，大數據、云計算和物聯網等相關技術會陸續(xù)普及應用，在這個大背景下，智能化必然是發(fā)展趨勢之一。人工智能相關技術將首先在互聯網行業(yè)開始應用，然后陸續(xù)普及到其他行業(yè)。所以，從大的發(fā)展前景來看，人工智能這個專業(yè)前景非常廣闊，所以說這個專業(yè)是很好的選擇。

還有，我覺得這個專業(yè)適合所有對人工智能有興趣的同學去選擇，該專業(yè)的課程難度不是很高，不過也不能隨便擺爛，也得認真去學。

說到學習這個專業(yè)的首選那肯定是清華大學，其次是北京大學、國防科技大學、浙江大學和哈爾濱工業(yè)大學等。如果你真的對人工智能有著濃厚的興趣，那么選擇這個專業(yè)不會有錯的。

02——專業(yè)介紹

人工智能是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人智能的理論、方法、技術及應用系統(tǒng)的一門新技術科學，也是計算機科學的一個分支。它企圖了解智能的實質，可以產出一種新的可以和人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究主要有機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。

03——主修課程

人工智能專業(yè)的核心課程有：專業(yè)導論、人工智能數學基礎、線性代數 A、概率論與數理統(tǒng)計、程序設計與問題求解、電路與電子技術基礎、面向對象編程、算法及數據結構、人工智能基礎、數據科學導論、計算機組成原理、機器學習、信息論、機器人學概論、數字信號處理、模式識別、自然語言處理、現代控制理論等。

我們在學習中需要注意的是：要認真學習智能的基礎理論、基本方法和基本技能，掌握相關應用領域基礎知識。還需要具有系統(tǒng)的計算思維和數據思維，具有創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)意識和國際視野，具有良好的社會人文素養(yǎng)、職業(yè)道德和團隊精神。

04——就業(yè)前景

人工智能專業(yè)就業(yè)方向主要包括科研機構(機器人研究所等)、軟硬件開發(fā)人員、高校講師等。在國內的話就業(yè)前景是比較好的，國內產業(yè)升級，IT行業(yè)的轉型工業(yè)和機器人和智能機器人以及可穿戴設備的研發(fā)將來都是強烈的熱點。人工智能目前是一個快速增長的領域，人才需求量大，相比于其他技術崗位，競爭度偏低，薪資相對較高，因此，趁著這個機遇，人工智能專業(yè)是一個很好的選擇。

05——小結

人工智能專業(yè)相當的不錯，未來必定是一個人工智能的世界，掌握了人工智能技術，就是一筆不可描述的財富。人工智能不僅能帶動國家的發(fā)展，還能夠方便世界上所有的人，所以，相信自己的感覺，對人工智能感興趣的同學，來選擇這個專業(yè)肯定沒錯的。

三、人工智能專業(yè)包括哪些領域？

人工智能專業(yè)包括計算機領域。計算機專業(yè)就業(yè)方向

1、網絡電商公司

提起網絡電商，相信大家都非常熟悉，因為很多人都有網購的經歷，比如說阿里巴巴，天貓商城，淘寶網，京東網購等等等等，網絡電商公司的崛起，也是需要很多計算機專業(yè)的同學人才，所以這也是一個非常好的方向，有興趣的朋友可以多關注一下這方面的事情。

2、人工智能領域

人工智能領域被譽為未來十大**競爭力的領域之一，其實我個人認為這是一個必然的發(fā)展方向，比如說我們熟知的富士康，就已經把公司內部的80%以上的員工都替換成了人工智能的機器人，從這一點上我們就可以看出人工智能領域多么有前景。

3、大數據領域

大數據領域可以說也是非常有前景的，目前全球的大數據領域公司只有那么幾家，而且都做得非常好，并且他們都曾明確表示，在這方面需要大量的人才，所以對于大數據感興趣的同學，可以盡量的多看一看這方面，但是大數據領域需要的專業(yè)程度非常高。

計算機專業(yè)就業(yè)前景

計算機專業(yè)就業(yè)前景很好。

隨著現代經濟和科技的發(fā)展，中國IT行業(yè)已經步入了一個高速發(fā)展的時代。大家有目共睹的IT發(fā)展及其迅猛，每年的IT人才缺口人數都高達百萬以上。

在我們的工作中、學習中、生活中無不存在和使用著互聯網信息技術。事實說明，互聯網已經越來越廣泛地深入到人們生活的方方面面，IT技術服務市場需求空缺會越來越大。精通一門編程語言，掌握一種IT技術將擁有更多的就業(yè)選擇。

隨著信息產業(yè)的迅猛發(fā)展，行業(yè)人才需求量也在逐年擴大。據國內**數據統(tǒng)計，未來五年，我國信息化人才總需求量高達1500萬—2000萬人。

四、人工智能是什么專業(yè)？

人工智能技術關系到人工智能產品是否可以順利應用到我們的生活場景中。在人工智能領域，它普遍包含了機器學習、知識圖譜、自然語言處理、人機交互、計算機視覺、生物特征識別、AR/VR七個關鍵技術。

一、機器學習

機器學習(MachineLearning)是一門涉及統(tǒng)計學、系統(tǒng)辨識、逼近理論、神經網絡、優(yōu)化理論、計算機科學、腦科學等諸多領域的交叉學科，研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的性能，是人工智能技術的核心?；跀祿臋C器學習是現代智能技術中的重要方法之一，研究從觀測數據(樣本)出發(fā)尋找規(guī)律，利用這些規(guī)律對未來數據或無法觀測的數據進行預測。根據學習模式、學習方法以及算法的不同，機器學習存在不同的分類方法。

根據學習模式將機器學習分類為監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習和強化學習等。

根據學習方法可以將機器學習分為傳統(tǒng)機器學習和深度學習。

二、知識圖譜

知識圖譜本質上是結構化的語義知識庫，是一種由節(jié)點和邊組成的圖數據結構，以符號形式描述物理世界中的概念及其相互關系，其基本組成單位是“實體—關系—實體”三元組，以及實體及其相關“屬性—值”對。不同實體之間通過關系相互聯結，構成網狀的知識結構。在知識圖譜中，每個節(jié)點表示現實世界的“實體”，每條邊為實體與實體之間的“關系”。通俗地講，知識圖譜就是把所有不同種類的信息連接在一起而得到的一個關系網絡，提供了從“關系”的角度去分析問題的能力。

知識圖譜可用于反欺詐、不一致性驗證、組團欺詐等公共安全保障領域，需要用到異常分析、靜態(tài)分析、動態(tài)分析等數據挖掘方法。特別地，知識圖譜在搜索引擎、可視化展示和精準營銷方面有很大的優(yōu)勢，已成為業(yè)界的熱門工具。但是，知識圖譜的發(fā)展還有很大的挑戰(zhàn)，如數據的噪聲問題，即數據本身有錯誤或者數據存在冗余。隨著知識圖譜應用的不斷深入，還有一系列關鍵技術需要突破。

三、自然語言處理

自然語言處理是計算機科學領域與人工智能領域中的一個重要方向，研究能實現人與計算機之間用自然語言進行有效通信的各種理論和方法，涉及的領域較多，主要包括機器翻譯、機器閱讀理解和問答系統(tǒng)等。

機器翻譯

機器翻譯技術是指利用計算機技術實現從一種自然語言到另外一種自然語言的翻譯過程?；诮y(tǒng)計的機器翻譯方法突破了之前基于規(guī)則和實例翻譯方法的局限性，翻譯性能取得巨大提升?；谏疃壬窠浘W絡的機器翻譯在日?？谡Z等一些場景的成功應用已經顯現出了巨大的潛力。隨著上下文的語境表征和知識邏輯推理能力的發(fā)展，自然語言知識圖譜不斷擴充，機器翻譯將會在多輪對話翻譯及篇章翻譯等領域取得更大進展。

語義理解

語義理解技術是指利用計算機技術實現對文本篇章的理解，并且回答與篇章相關問題的過程。語義理解更注重于對上下文的理解以及對答案精準程度的把控。隨著MCTest數據集的發(fā)布，語義理解受到更多關注，取得了快速發(fā)展，相關數據集和對應的神經網絡模型層出不窮。語義理解技術將在智能客服、產品自動問答等相關領域發(fā)揮重要作用，進一步提高問答與對話系統(tǒng)的精度。

問答系統(tǒng)

問答系統(tǒng)分為開放領域的對話系統(tǒng)和特定領域的問答系統(tǒng)。問答系統(tǒng)技術是指讓計算機像人類一樣用自然語言與人交流的技術。人們可以向問答系統(tǒng)提交用自然語言表達的問題，系統(tǒng)會返回關聯性較高的答案。盡管問答系統(tǒng)目前已經有了不少應用產品出現，但大多是在實際信息服務系統(tǒng)和智能手機助手等領域中的應用，在問答系統(tǒng)魯棒性方面仍然存在著問題和挑戰(zhàn)。

自然語言處理面臨四大挑戰(zhàn)：

一是在詞法、句法、語義、語用和語音等不同層面存在不確定性;

二是新的詞匯、術語、語義和語法導致未知語言現象的不可預測性;

三是數據資源的不充分使其難以覆蓋復雜的語言現象;

四是語義知識的模糊性和錯綜復雜的關聯性難以用簡單的數學模型描述，語義計算需要參數龐大的非線性計算

四、人機交互

人機交互主要研究人和計算機之間的信息交換，主要包括人到計算機和計算機到人的兩部分信息交換，是人工智能領域的重要的外圍技術。人機交互是與認知心理學、人機工程學、多媒體技術、虛擬現實技術等密切相關的綜合學科。傳統(tǒng)的人與計算機之間的信息交換主要依靠交互設備進行，主要包括鍵盤、鼠標、操縱桿、數據服裝、眼動跟蹤器、位置跟蹤器、數據手套、壓力筆等輸入設備，以及打印機、繪圖儀、顯示器、頭盔式顯示器、音箱等輸出設備。人機交互技術除了傳統(tǒng)的基本交互和圖形交互外，還包括語音交互、情感交互、體感交互及腦機交互等技術。

五、計算機視覺

計算機視覺是使用計算機模仿人類視覺系統(tǒng)的科學，讓計算機擁有類似人類提取、處理、理解和分析圖像以及圖像序列的能力。自動駕駛、機器人、智能醫(yī)療等領域均需要通過計算機視覺技術從視覺信號中提取并處理信息。近來隨著深度學習的發(fā)展，預處理、特征提取與算法處理漸漸融合，形成端到端的人工智能算法技術。根據解決的問題，計算機視覺可分為計算成像學、圖像理解、三維視覺、動態(tài)視覺和視頻編解碼五大類。

目前，計算機視覺技術發(fā)展迅速，已具備初步的產業(yè)規(guī)模。未來計算機視覺技術的發(fā)展主要面臨以下挑戰(zhàn)：

一是如何在不同的應用領域和其他技術更好的結合，計算機視覺在解決某些問題時可以廣泛利用大數據，已經逐漸成熟并且可以超過人類，而在某些問題上卻無法達到很高的精度;

二是如何降低計算機視覺算法的開發(fā)時間和人力成本，目前計算機視覺算法需要大量的數據與人工標注，需要較長的研發(fā)周期以達到應用領域所要求的精度與耗時;

三是如何加快新型算法的設計開發(fā)，隨著新的成像硬件與人工智能芯片的出現，針對不同芯片與數據采集設備的計算機視覺算法的設計與開發(fā)也是挑戰(zhàn)之一。

六、生物特征識別

生物特征識別技術是指通過個體生理特征或行為特征對個體身份進行識別認證的技術。從應用流程看，生物特征識別通常分為注冊和識別兩個階段。注冊階段通過傳感器對人體的生物表征信息進行采集，如利用圖像傳感器對指紋和人臉等光學信息、麥克風對說話聲等聲學信息進行采集，利用數據預處理以及特征提取技術對采集的數據進行處理，得到相應的特征進行存儲。

識別過程采用與注冊過程一致的信息采集方式對待識別人進行信息采集、數據預處理和特征提取，然后將提取的特征與存儲的特征進行比對分析，完成識別。從應用任務看，生物特征識別一般分為辨認與確認兩種任務，辨認是指從存儲庫中確定待識別人身份的過程，是一對多的問題;確認是指將待識別人信息與存儲庫中特定單人信息進行比對，確定身份的過程，是一對一的問題。

生物特征識別技術涉及的內容十分廣泛，包括指紋、掌紋、人臉、虹膜、指靜脈、聲紋、步態(tài)等多種生物特征，其識別過程涉及到圖像處理、計算機視覺、語音識別、機器學習等多項技術。目前生物特征識別作為重要的智能化身份認證技術，在金融、公共安全、教育、交通等領域得到廣泛的應用。

七、VR/AR

虛擬現實(VR)/增強現實(AR)是以計算機為核心的新型視聽技術。結合相關科學技術，在一定范圍內生成與真實環(huán)境在視覺、聽覺、觸感等方面高度近似的數字化環(huán)境。用戶借助必要的裝備與數字化環(huán)境中的對象進行交互，相互影響，獲得近似真實環(huán)境的感受和體驗，通過顯示設備、跟蹤定位設備、觸力覺交互設備、數據獲取設備、專用芯片等實現。

虛擬現實/增強現實從技術特征角度，按照不同處理階段，可以分為獲取與建模技術、分析與利用技術、交換與分發(fā)技術、展示與交互技術以及技術標準與評價體系五個方面。獲取與建模技術研究如何把物理世界或者人類的創(chuàng)意進行數字化和模型化，難點是三維物理世界的數字化和模型化技術;分析與利用技術重點研究對數字內容進行分析、理解、搜索和知識化方法，其難點是在于內容的語義表示和分析;交換與分發(fā)技術主要強調各種網絡環(huán)境下大規(guī)模的數字化內容流通、轉換、集成和面向不同終端用戶的個性化服務等，其核心是開放的內容交換和版權管理技術;展示與交換技術重點研究符合人類習慣數字內容的各種顯示技術及交互方法，以期提高人對復雜信息的認知能力，其難點在于建立自然和諧的人機交互環(huán)境;標準與評價體系重點研究虛擬現實/增強現實基礎資源、內容編目、信源編碼等的規(guī)范標準以及相應的評估技術。

目前虛擬現實/增強現實面臨的挑戰(zhàn)主要體現在智能獲取、普適設備、自由交互和感知融合四個方面。在硬件平臺與裝置、核心芯片與器件、軟件平臺與工具、相關標準與規(guī)范等方面存在一系列科學技術問題。總體來說虛擬現實/增強現實呈現虛擬現實系統(tǒng)智能化、虛實環(huán)境對象無縫融合、自然交互全方位與舒適化的發(fā)展趨勢

以上就是關于人工智能專業(yè)介紹相關問題的回答。希望能幫到你，如有更多相關問題，您也可以聯系我們的客服進行咨詢，客服也會為您講解更多精彩的知識和內容。

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