人工性智能(人工智能专业怎么样)
发布时间：2022-10-23 05:57
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人工智能一览
人工智能（Artificial Intelligence, AI）是计算机科学的重要分支和方向，其概念并没有严格统一的定义和描述。但其最终目标是比较明确的，希望通过对人的意识、思维的信息过程的模拟，让机器（计算机）具有像人脑一般的智能水平，实现与人类似的智能行为。
人工智能核心技术包括：
机器学习（Machine Learning，ML）一种能够赋予计算机学习的能力，以此让它完成直接编程无法完成的功能的方法。从实践角度，机器学习是一种通过利用数据，训练出模型然后使用模型预测的一种方法。
自然语言处理（Nature Language Processing NLP)：计算机接受用户自然语言形式的输入，并在内部通过人类所定义的算法进行加工、计算等系列操作，以模拟人类对自然语言的理解，并返回用户所期望的结果。
计算机视觉（Computer Version，CV）：使用计算机及相关设备对生物视觉的一种模拟，通过对采集的图片或视频进行处理，以获得相应场景的三维信息，就像人类和许多其他类生物每天所做的那样。
智能机器人（Intelligent Robot，IR）：具备发达的中央处理器“大脑”、多种内部信息传感器和外部信息传感器（如视觉、听觉、触觉、嗅觉）以及效应器，即作为作用于周围环境的手段，以便于进行有目标的类似人的动作和行为。
数据挖掘（Data Mining， DM）：一种知识发现过程，通过对海量的、杂乱无章的、不清晰的并且随机性很大的数据进行挖掘，找到其中蕴含的有规律、并且有价值和能够理解应用的知识。
知识工程（Knowledge Engineering，KE）：是指对那些需要专家知识才能解决的应用难题，提供计算机求解的手段，可以看成是人工智能在知识信息处理方面的发展，研究如何由计算机表示知识，进行问题的自动求解和知识推理应用。
培养目标
培养具有坚实数理与计算机基础、良好人文修养，系统掌握人工智能专业基础理论与核心技术，具备在相应领域从事人工智能技术与工程的科研、开发、应用和管理工作的、具有特色领域知识和较强适应能力及现代科学创新意识的高级技术人才。
核心课程
离散数学、数据结构、计算机组成原理、操作系统、数字系统基础、数据库系统原理、人工智能导论、机器学习、知识表示与处理等。
人工智能专业特点
人工智能专业都要学些什么？人工智能难学么？到底该不该报考人工智能专业？什么是人工智能？学完人工智能以后能做什么？...
带着这些疑问，我先给大家总结了一些人工智能专业的特点
1、交叉学科，学习任务重
人工智能专业是近几年才开始发展起来的，是一门综合性多学科交叉的专业，开设这一专业的高校都在加强人工智能与相关学科的交叉融合。人工智能涉及的学科非常多，不仅包括计算机科学、控制科学、数学等理工学科，而且还有社会学、心理学、经济学等人文学科。由此可见，人工智能专业的学习难度非常大，如果考生想要报考人工智能专业，就要充分考虑自己能不能承受相关学习的高强度。
2、数学要求高，学习难度大
人工智能是一个非常「烧脑」的专业。以南京大学为例，该校的人工智能专业特别注重培养学生的数学基础，课表包含高等代数、数学分析、离散数学等诸多数学基础专业。该校人工智能学院院长周志华教授曾在采访中表示，人工智能面临的问题千变万化，解决问题涉及到多种数学工具，高水平人才必须有良好的数学基础。
3、存在大量误区
大众对人工智能的认知与当前人工智能的发展现状之间可能存在一定的差距。很多人认为「人工智能」几乎是「无所不能」，但这种「强人工智能」目前还停留在概念阶段。现阶段的人工智能只是「弱人工智能」，只能完成一些相对简单的任务，因此，有此认识误区的同学还需要重新了解一下当前人工智能的发展现状。
总之，人工智能专业看起来是报考的新热门，但是报考的时候还是要慎重选择，综合考虑自身情况和今后的人生发展规划再做选择!
升学就业
人工智能的发展与应用前景广阔，各行业长期具有旺盛的人工智能人才需求，是国家大力支持的人才紧缺性新兴专业。毕业生可从事人工智能算法设计、数据分析、软件开发和科学研究等方面的工作。就职单位涵盖各行各业，包括：互联网科技企业、高新信息技术企业、银行与金融企业、交通运输企业、医疗机构、科研机构和国家机关等单位。该专业暂无毕业生。
人工智能专业院校推荐名单
在2020年4月～6月，全国高校人工智能与大数据创新联盟针对全国已经开办人工智能专业的215所普通高校进行调研。该根据媒体公开报道资料及问卷调查反馈，将当前高校人工智能教育教学总体实力分为四类：A类、B类、C类、D类。同时，每类分为三档，其中，A类三档包括：A+类、A类、A-类；B类三档包括：B+类、B类、B-类；C类三档包括：C+类、C类、C-类；D类三档包括：D+类、D类、D-类。
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