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人工智能專業(yè)包括哪些（人工智能專業(yè)包括哪些方向）

發(fā)布時間：2023-03-09 21:49:59 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 1592 問大家

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)包括哪些的問題，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、人工智能領域涉及的專業(yè)
2、人工智能技術專業(yè)主要是學什么
3、什么是人工智能專業(yè)?
4、大學人工智能專業(yè)學什么

人工智能專業(yè)包括哪些（人工智能專業(yè)包括哪些方向）

一、人工智能領域涉及的專業(yè)

很多同學在選擇專業(yè)的時候，就希望能找一些設計人工智能領域的專業(yè)，那你知道人工智能領域都涉及的那些專業(yè)嗎?下面是我為大家收集的關于人工智能領域涉及的專業(yè)，希望可以幫助大家。

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人工智能領域涉及的專業(yè)

1.計算機科學與技術

人工智能離不開計算機的支持，人工智能本身也算是計算機學科的一個分支。計算機是一個比較傳統(tǒng)的專業(yè)，發(fā)展方向可以有硬件類、軟件類、網(wǎng)絡管理類等，可以說計算機科學與技術是工科之母，涉及面非常廣。

2.軟件工程

軟件工程專業(yè)也是計算機大類專業(yè)之一，該專業(yè)開設時間比較久，與人工智能的課程體系設置比較接近，而且軟件工程也有專門的人工智能方向。這個專業(yè)側重軟件技術的開發(fā)和應用，課程上更重視編程語言和技術平臺的學習，專業(yè)性比較強，知識結構較為集中，就業(yè)會比較理想。

3.數(shù)據(jù)科學與大數(shù)據(jù)技術

大數(shù)據(jù)算是計算機科學與技術與數(shù)學、統(tǒng)計學的交叉學科，會涉及到人工智能的相關課程，該專業(yè)要求對數(shù)據(jù)庫、程序設計、計算機網(wǎng)絡都有足夠了解，通過一些列操作從而獲取、儲存、分析數(shù)據(jù)。在信息化時代，大數(shù)據(jù)有著非常重要的應用，適用于各行業(yè)。

4.機器人工程

機器人是一種用最快速和最大精度自動執(zhí)行一個或多個復雜任務的工具，需要軟件、硬件協(xié)同發(fā)展。機器人工程與人工智能都是用信息技術去模擬人類，只不過機器人工程更側重硬件方向。

5.智能科學與技術

智能科學與技術本身也屬于計算機類，開設時間較早，很多學校都有了較為成熟的教育體系，研究方向也是人工智能方向。這個專業(yè)應用于控制機器人，將計算機、自動化、智能系統(tǒng)融為一體，工程性和實踐性很強。這個專業(yè)本身對成績要求也比較高，當然未來的發(fā)展也是無可限量。

6.機械設計及其自動化

機械設計及其自動化的目的就是讓機器、設備、儀器等按照預定程序進行生產(chǎn)活動，這與人工智能不謀而合。本身這個專業(yè)就是“萬金油”專業(yè)，可以應用在各個領域，就業(yè)無壓力。

這六個專業(yè)與人工智能有著密切聯(lián)系，都是當下的熱門專業(yè)，就業(yè)面廣，薪酬待遇普遍不錯，很值得報考。

人工智能專業(yè)學什么

主要課程：公共必修課、通識教育課、數(shù)學與自然科學基礎課、數(shù)據(jù)結構與算法、計算機組成原理、計算機操作系統(tǒng) 、程序設計基礎、最優(yōu)化算法、計算機視覺與模式識別、自然語言處理、計算機網(wǎng)絡、數(shù)據(jù)庫原理及應用、機器學習、分布式并行計算、數(shù)字邏輯、腦與認知科學。

需要數(shù)學基礎：高等數(shù)學，線性代數(shù)，概率論數(shù)理統(tǒng)計和隨機過程，離散數(shù)學，數(shù)值分析。

其次需要算法的積累：人工神經(jīng)網(wǎng)絡，支持向量機，遺傳算法等等算法;當然還有各個領域需要的算法，比如你要讓機器人自己在位置環(huán)境導航和建圖就需要研究SLAM;總之算法很多需要時間的積累;

然后，需要掌握至少一門編程語言，畢竟算法的實現(xiàn)還是要編程的;如果深入到硬件的話，一些電類基礎課必不可少。

人工智能專業(yè)就業(yè)方向有哪些

1、搜索方向，例如百度識圖、作業(yè)幫搜題等。視頻搜索也是搜索領域進一步研究的方向;

2、計算機視覺和模式識別方向，其應用領域包括智能辦公、智能交通、智慧城市等等;

3、醫(yī)學圖像處理，醫(yī)療設備和醫(yī)療器械很多都會涉及到圖像處理和成像技術。

4、無人駕駛領域，是人工智能重點應用領域之一;

5、智慧生活和智慧城市等，包括交通、商業(yè)、生活的諸多領域?qū)霈F(xiàn)人工智能的影子。

人工智能專業(yè)掌握的知識能力

1.掌握數(shù)學、物理、計算機等方面的基本理論和基本知識;

2.掌握計算機科學與技術等方面的基本理論、基本知識和基本技能與方法 ;

3.了解相近專業(yè)的一般原理和知識;

4.掌握資料查詢、文獻檢索及運用現(xiàn)代信息技術獲取相關信息的基本方法;

5.具有一定的技術設計，歸納、整理、分析實驗結果，撰寫論文，參與學術交流的能力。

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二、人工智能技術專業(yè)主要是學什么

主要課程：高等數(shù)學、大學英語、線性代數(shù)I、概率論與數(shù)理統(tǒng)計I、計算思維I（C）、計算思維II（C++）、數(shù)據(jù)結構與算法（C++）、計算機網(wǎng)絡與分布式處理、數(shù)據(jù)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(shù)學建模、軟件工程、機器學習基礎、網(wǎng)絡爬蟲技術、大數(shù)據(jù)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(jīng)網(wǎng)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(shù)據(jù)結構與算法（C++）、數(shù)據(jù)庫原理與應用、操作系統(tǒng)與Linux系統(tǒng)應用、大數(shù)據(jù)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(jīng)網(wǎng)絡與深度學習。

人工智能專業(yè)包括哪些（人工智能專業(yè)包括哪些方向）

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(chǎn)業(yè)發(fā)展需求，具備良好的信息科學、數(shù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(zhì)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。

三、什么是人工智能專業(yè)?

人工智能技術關系到人工智能產(chǎn)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(jīng)網(wǎng)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?qū)崿F(xiàn)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?shù)據(jù)的機器學習是現(xiàn)代智能技術中的重要方法之一，研究從觀測數(shù)據(jù)(樣本)出發(fā)尋找規(guī)律，利用這些規(guī)律對未來數(shù)據(jù)或無法觀測的數(shù)據(jù)進行預測。根據(jù)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(jù)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(jù)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(zhì)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(shù)據(jù)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(lián)結，構成網(wǎng)狀的知識結構。在知識圖譜中，每個節(jié)點表示現(xiàn)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(wǎng)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)的噪聲問題，即數(shù)據(jù)本身有錯誤或者數(shù)據(jù)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(xiàn)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(xiàn)從一種自然語言到另外一種自然語言的翻譯過程。基于統(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?jīng)網(wǎng)絡的機器翻譯在日?？谡Z等一些場景的成功應用已經(jīng)顯現(xiàn)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(xiàn)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)集和對應的神經(jīng)網(wǎng)絡模型層出不窮。語義理解技術將在智能客服、產(chǎn)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(lián)性較高的答案。盡管問答系統(tǒng)目前已經(jīng)有了不少應用產(chǎn)品出現(xiàn)，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(xiàn)象的不可預測性;

三是數(shù)據(jù)資源的不充分使其難以覆蓋復雜的語言現(xiàn)象;

四是語義知識的模糊性和錯綜復雜的關聯(lián)性難以用簡單的數(shù)學模型描述，語義計算需要參數(shù)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(xiàn)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(shù)據(jù)服裝、眼動跟蹤器、位置跟蹤器、數(shù)據(jù)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(jù)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(chǎn)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(shù)據(jù)，已經(jīng)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(shù)據(jù)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(xiàn)，針對不同芯片與數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)預處理以及特征提取技術對采集的數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(nèi)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(xiàn)實(VR)/增強現(xiàn)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(nèi)生成與真實環(huán)境在視覺、聽覺、觸感等方面高度近似的數(shù)字化環(huán)境。用戶借助必要的裝備與數(shù)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(shù)據(jù)獲取設備、專用芯片等實現(xiàn)。

虛擬現(xiàn)實/增強現(xiàn)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(shù)字化和模型化，難點是三維物理世界的數(shù)字化和模型化技術;分析與利用技術重點研究對數(shù)字內(nèi)容進行分析、理解、搜索和知識化方法，其難點是在于內(nèi)容的語義表示和分析;交換與分發(fā)技術主要強調(diào)各種網(wǎng)絡環(huán)境下大規(guī)模的數(shù)字化內(nèi)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(nèi)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(shù)字內(nèi)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(xiàn)實/增強現(xiàn)實基礎資源、內(nèi)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(xiàn)實/增強現(xiàn)實面臨的挑戰(zhàn)主要體現(xiàn)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?？傮w來說虛擬現(xiàn)實/增強現(xiàn)實呈現(xiàn)虛擬現(xiàn)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

四、大學人工智能專業(yè)學什么

人工智能專業(yè)學習認知心理學、神經(jīng)科學基礎、人類的記憶與學習、語言與思維、計算神經(jīng)工程、人工智能平臺與工具、人工智能核心等。人工智能專業(yè)是中國高校人計劃設立的專業(yè)，旨在培養(yǎng)中國人工智能產(chǎn)業(yè)的應用型人才，推動人工智能一級學科建設。

人工智能專業(yè)前景

雖然人工智能技術的發(fā)展對于整個科技領域都有非常重要的意義，而且人工智能技術的發(fā)展對于產(chǎn)業(yè)領域的創(chuàng)新也有非常多的影響，但是由于人工智能技術本身涉及到的內(nèi)容非常多，而且難度也比較高，所以人工智能技術的發(fā)展必然會經(jīng)歷一個長期的過程。

雖然人工智能技術的發(fā)展需要一個過程，但是當前隨著各大科技公司紛紛開放自身的人工智能平臺，當前人工智能的行業(yè)生態(tài)也有了一定的規(guī)模，相信在5G通信的推動下，未來人工智能領域也會迎來一個更好的發(fā)展環(huán)境。

從人才需求趨勢來看，由于人工智能領域依然處在發(fā)展的初期，所以當前人工智能領域的人才需求依然比較重視高端研發(fā)型人才，所以當前選擇人工智能專業(yè)，最好考慮讀一下研究生，這會明顯提升自身的就業(yè)競爭力。