作者：宋航行

　　近年來，如果你說哪個(gè)行業(yè)最熱門，大多數(shù)人都認(rèn)為這是工人智慧。目前，許多高校都開設(shè)了人工智能。那么這個(gè)專業(yè)的課程是什么，發(fā)展前景如何?我們今天詳細(xì)介紹一下。

　　一，人工智能的引入

　　談到人工智能，我們并不陌生?；ヂ?lián)網(wǎng)時(shí)代帶來的巨大數(shù)據(jù)為基于算法的人工智能技術(shù)提供了物質(zhì)基礎(chǔ)。

　　在過去幾年中，我們已經(jīng)看到谷歌的AlphaGo連續(xù)擊敗了人類圍棋冠軍。百度和其他科技公司開發(fā)的無人駕駛汽車已經(jīng)走上了這條道路。這些似乎表明人工智能技術(shù)已發(fā)展到更高水平。

　　但事實(shí)上，人工智能究竟能做什么呢? “它可以在哪里使用?”“它能為人類解決哪些問題?”必須說，在人工智能技術(shù)的應(yīng)用中，中國科技公司似乎更加務(wù)實(shí)。

　　例如，百度已將人工智能技術(shù)應(yīng)用于其所有產(chǎn)品和服務(wù)。阿里巴巴致力于通過NASA計(jì)劃將人工智能技術(shù)推向“普惠”。華為還發(fā)布了自己的人工智能芯片并應(yīng)用它。在其智能手機(jī)產(chǎn)品中。

　　可以看出，人工智能是一個(gè)接近應(yīng)用層面，智能制造，機(jī)器視覺，大數(shù)據(jù)分析和處理，機(jī)器翻譯，文本分析和文本理解，無人駕駛，無人超市，面部支付，聊天機(jī)器人等領(lǐng)域。 。

　　南京大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)系教授，人工智能研究有兩個(gè)方向：第一個(gè)是強(qiáng)人工智能，有很多科幻作品。我們的目標(biāo)是制造出像人類一樣聰明的機(jī)器人，甚至比人類更聰明。另一種弱的人工智能是從一些人的能力中學(xué)習(xí)，讓機(jī)器做事聰明，并成為減輕人類智力勞動(dòng)的工具。后者主要在學(xué)術(shù)界進(jìn)行探索。

　　二，涉及知識(shí)分析

　　Nanda教授從人工智能本身的專業(yè)知識(shí)開始說：

　　“核心層”中的人工智能專業(yè)知識(shí)主要包括機(jī)器學(xué)習(xí)(學(xué)習(xí)期的核心)，知識(shí)表示和處理(推理期與知識(shí)期核心的融合)。

　　除此之外，“支持技術(shù)層”包括模式識(shí)別和計(jì)算機(jī)視覺，自然語言處理，自動(dòng)規(guī)劃，多代理系統(tǒng)，啟發(fā)式搜索，計(jì)算智能和語音信息處理。

　　進(jìn)一步達(dá)到“平臺(tái)系統(tǒng)層”包括機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)平臺(tái)(如Tensorflow等)，人工智能編程(如LISP，Python等)，智能系統(tǒng)，機(jī)器人等。

　　還有一個(gè)與其他學(xué)科的“跨應(yīng)用層”。上述每一層都對(duì)應(yīng)一個(gè)或幾個(gè)課程，圖表更清晰：

　　三，可選專業(yè)

　　首先，我們必須澄清一個(gè)概念。人工智能屬于社會(huì)科學(xué)與自然科學(xué)的交匯點(diǎn)。它不是一個(gè)特定的主題。該領(lǐng)域的研究主要包括圖像識(shí)別，語言識(shí)別，專家系統(tǒng)，自然語言處理和機(jī)器人科學(xué)。它涉及數(shù)學(xué)，心理學(xué)，神經(jīng)生理學(xué)，信息論，計(jì)算機(jī)科學(xué)，哲學(xué)和認(rèn)知科學(xué)，不確定性理論和控制論。

　　研究領(lǐng)域包括自然語言處理，機(jī)器學(xué)習(xí)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，模式識(shí)別和智能搜索。應(yīng)用包括機(jī)器翻譯，語言和圖像理解，自動(dòng)編程，專家系統(tǒng)等。

　　在大學(xué)開設(shè)的人工智能可以大致分為兩個(gè)方向：

　　算法方向

　　包括機(jī)器學(xué)習(xí)，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，智能計(jì)算等，可以簡(jiǎn)單地理解為機(jī)器人的大腦系統(tǒng)，這需要大量的應(yīng)用程序來編程和算法。

　　因此，準(zhǔn)備好朝著這個(gè)方向前進(jìn)的學(xué)生必須首先對(duì)編程感興趣。大學(xué)可以選擇數(shù)學(xué)，統(tǒng)計(jì)學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)。

　　1，首選可以是計(jì)算機(jī)方向，如“計(jì)算機(jī)科學(xué)”，軟件工程(軟件 工程)，在目前的情況下，最相關(guān)的AI方向是“計(jì)算機(jī)科學(xué)”(以下簡(jiǎn)稱“CS”)。如機(jī)器學(xué)習(xí)機(jī) 學(xué)習(xí)，計(jì)算機(jī)視覺，自然語言處理，自然語言處理，數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù) 在采礦等人工智能應(yīng)用領(lǐng)域，CS的本科和研究生階段都有相應(yīng)的課程和研究方向。

　　2.對(duì)理論和學(xué)術(shù)研究感興趣。專業(yè)推薦是選擇“應(yīng)用數(shù)學(xué)”。機(jī)器學(xué)習(xí)本質(zhì)上是數(shù)學(xué)方法在微分方程，概率論，矩陣分析等中的應(yīng)用。

　　因此，從事人工智能方向的從業(yè)者需要有扎實(shí)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)。微分方程，線性代數(shù)，數(shù)理統(tǒng)計(jì)，信息論等。這些是人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)。

　　3.“智力科學(xué)與技術(shù)”專業(yè)。 “智能科技”專業(yè)主要介于計(jì)算機(jī)科學(xué)與電子工程之間。 專業(yè)之間的工程。

　　本科學(xué)習(xí)的內(nèi)容相對(duì)基礎(chǔ)，對(duì)智力的真實(shí)研究屬于研究生水平。但是，如果本科生具有良好的基礎(chǔ)，如數(shù)學(xué)，英語，編程能力，簡(jiǎn)單智能算法的仿真和應(yīng)用，將對(duì)今后的學(xué)習(xí)和發(fā)展有很大幫助。

　　機(jī)械傳動(dòng)方向

　　專注于自動(dòng)化，大學(xué)可以選擇機(jī)械，電氣，電子信息，自動(dòng)化等。這些專業(yè)將在一定程度上更接近人工智能。

　　通過這個(gè)專業(yè)，我們可以看到未來對(duì)綜合人才的需求越來越大。來自科學(xué)的學(xué)生有時(shí)間看文科。文科學(xué)生，如果你想在未來從事相關(guān)工作，首先，你應(yīng)該先學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)，然后你將學(xué)到這門專業(yè)的最多。畢竟，人工智能只是一種工具，學(xué)習(xí)這門專業(yè)，然后看看人工智能是否可以用作手段和工具。這是根本的。

　　第四，開設(shè)大學(xué)

　　據(jù)不完全統(tǒng)計(jì)，截至2021年7月，全國共有89家機(jī)構(gòu)開展了人工智能相關(guān)研究，開設(shè)了人工智能相關(guān)專業(yè)。在學(xué)科特征方面，有四種主要類型的大學(xué)提供人工智能相關(guān)專業(yè)。

　　第一類是強(qiáng)大的理工科學(xué)校，如清華大學(xué)，上海交通大學(xué)，中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)，中國科學(xué)院大學(xué)，西安交通大學(xué)，華中科技大學(xué)。

　　第二類是北京大學(xué)，復(fù)旦大學(xué)，南開大學(xué)，南京大學(xué)，浙江大學(xué)，中山大學(xué)，武漢大學(xué)，廈門大學(xué)等綜合性大學(xué)。

　　第三類是北京郵電大學(xué)，重慶郵電大學(xué)，南京郵電大學(xué)等中國四大專業(yè)大學(xué)，北京師范大學(xué)，華南師范大學(xué)等專業(yè)大學(xué)，和陜西師范大學(xué)。

　　第四類是軍事院校，如哈爾濱工業(yè)大學(xué)，北京航空航天大學(xué)，北京理工大學(xué)，西北工業(yè)大學(xué)，南京航空航天大學(xué)，南京理工大學(xué)，哈爾濱工程大學(xué)等。西安電子科技大學(xué)，被稱為“西部軍隊(duì)”，和國防科技大學(xué)人民解放軍。

　　從地域分布來看，培養(yǎng)人工智能人才的大學(xué)主要分布在北京，上海等一線城市，主要省會(huì)城市和東南沿海地區(qū)。人工智能機(jī)構(gòu)數(shù)量最多的地區(qū)是北京，江蘇，上海，湖北，湖南和陜西。

　　總體而言，無論綜合實(shí)力，專業(yè)特征，師資力量，學(xué)術(shù)研究能力和平臺(tái)資源如何，這些大學(xué)都優(yōu)于國內(nèi)大多數(shù)大學(xué)。

　　五，行業(yè)分析

　　也許人工智能最終將改變世界，由此引起的大規(guī)模失業(yè)和全球經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的調(diào)整顯然屬于人工智能的“無情”一面。

　　但必須說隨著人工智能的使用越來越多，人們對(duì)人工智能的期望越來越高，現(xiàn)在人工智能仍然無法達(dá)到人們的“心理閾值”。當(dāng)公眾期望落后于科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步時(shí)，研究人員就像是大冒險(xiǎn)家。無處不在是一個(gè)新的成就，掌聲和鮮花來自風(fēng)。

　　當(dāng)公眾期望領(lǐng)先于技術(shù)進(jìn)步時(shí)，人們更像是站在路的盡頭，讓研究人員在跑道上出汗并等待他們，但這只是一個(gè)已經(jīng)預(yù)先確定的結(jié)局。

　　這也認(rèn)為人工智能被嘲笑為“人為的精神發(fā)育遲滯”。但無論如何，我們?cè)谌斯ぶ悄茴I(lǐng)域的成就確實(shí)需要提高，主要大學(xué)提供的人工智能專業(yè)能否挽救“人工智能障礙”?申請(qǐng)人工智能的未來大學(xué)生將像以前的微型企業(yè)一樣。它沉入大海嗎?

　　當(dāng)然，并非所有高校的人工智能專業(yè)都只是一個(gè)噱頭。還有很多大學(xué)真正掌握了人工智能技術(shù)，但真正學(xué)習(xí)人工智能的人通常是研究生或醫(yī)生，或者留在國外。在人工智能的浪潮下，人工智能的人才缺口確實(shí)造成了很多人才短缺。

　　即便如此，研究生畢業(yè)后的年薪也不高。高薪主要是針對(duì)人工智能領(lǐng)域的少數(shù)優(yōu)秀人才，例如那些可以在ccf-b上發(fā)表論文的人或那些擁有acm金牌的人。

　　從就業(yè)的角度來看，人工智能專業(yè)的一個(gè)大問題是它不能為普通人留下足夠的位置。這與傳統(tǒng)職業(yè)不同，大多數(shù)傳統(tǒng)職業(yè)都可以從低端到高端找到自己的位置。它只不過是一個(gè)善良的人，能夠獲得豐厚的獎(jiǎng)勵(lì)，而溫和的球員可以獲得適中的薪水。

　　人工智能領(lǐng)域并不相同。社會(huì)就業(yè)機(jī)會(huì)不多。有許多人感興趣，學(xué)歷要求非常高?！?017全球人工智能人才白皮書》它表明，在AI公司的招聘職位中，52.8%的職位要求具有碩士學(xué)位最低資格的候選人，而具有AI領(lǐng)域職業(yè)資格的人有55.4%具有碩士學(xué)位或以上，遠(yuǎn)高于此。在其他行業(yè)。博士學(xué)位人員占7.6%，是互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)平均值的三倍。

　　這也意味著本科畢業(yè)生將更難在人工智能行業(yè)工作。如果你想學(xué)習(xí)人工智能相關(guān)的專業(yè)，你必須準(zhǔn)備研究生學(xué)習(xí)，甚至測(cè)試。