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想学习人工智能应该选择什么专业?

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本帖最后由 碰碰车 于 2019-7-5 11:29 编辑

想学习人工智能应该选择什么专业?


人工智能可以说是一门高尖端学科,属于社会科学和自然科学的交叉,涉及了数学、心理学、神经生理学、信息论、计算机科学、哲学和认知科学、不定性论以及控制论。研究范畴包括自然语言处理、机器学习、神经网络、模式识别、智能搜索等。应用领域包括机器翻译、语言和图像理解、自动程序设计、专家系统等。










对于本科并没有专门、深入的AI、ML专业,因为毕竟这些方向属于高层次的知识,需要一定的基础。但由于现在AI热还有工业界对于这方面人才的强烈需求,所以已经有些大学专门开设了数据科学专业,更甚者是数据科学学院。所以如果有意向从事AI相关的工作,在本科专业上可以尝试以下选择:


1、如果是暂时没有太大倾向,既有可能做科学研究,也有可能做工程开发,可以选计算机方向,例如“计算机科学”(Computer Science),软件工程(Software Engineering),目前情况来看,最对口从事AI方向的的确是CS,AI具体的里面的子领域如Machine Learning,Computer Vision, Natural Language Processing,Data Mining等,在CS的高年级和研究生阶段都有对应的课程和研究方向。AI工作既需要非常扎实和广泛的数学基础同时也要求很高的实做能力,而CS正好在这两方面都有着重培养。如果要专门从事这个AI领域,本科选择CS是一个极佳的选择,当然智能科学方向只是CS这一个大专业的其中一个子领域,对于没有从事这方向的CS学生来说,之后转向此领域也是相对比较容易的,毕竟CS的基础是从事AI工作的必要条件,在当今各个领域全面智能化的今天,各个领域都需要AI人才和懂如何配合AI工作的其他领域的人才,而这两者的高端人才都将大量来源于CS专业。


2、如果是潜心做学术,搞理论研究,那么专业推荐选择“应用数学”。目前的机器学习机器学习本质上是微分方程、概率论、矩阵分析等等数学领域的一个应用场景。而近年来发展蓬勃的深度学习,正是机器学习的一个非常接近人工智能的分支。因此,人工智能方向的研究人员需要有扎实的数学基础才能做好AI的理论研究。这个专业主要是培养学生的数学基础,比如微分方程、线性代数、数理统计、信息论等,这些都是人工智能和机器学习的基础。除了这些基础的学科知识,还可以了解下传统机器学习的知识,多加锻炼编程能力和英语,但完成本科应用数学专业的学生,如果就读研究生,通常就转专到计算机方向或者经济类方向。


3、我国前几年还出了“智能科学与技术”专业,根据你的高考成绩,可以尝试选择清华大学,北京大学,上海交通大学,浙江大学,复旦大学,南京大学,东南大学,哈尔滨工业大学,西安交通大学,华中科技大学,北京理工大学,中山大学,大连理工大学,重庆大学,湖南大学,电子科技大学,西安电子科技大学,华南理工大学等数十家高校(排名不分先后)。但是大学教育还不强调很专业很深入的,在本科阶段需要学的广一些,把基础打好,提高GPA,广泛涉猎其他领域,找准自己真正的兴趣。修过“智能科学与技术”这个专业的人表示,其实学的东西基本上是介于Computer Science和Electrical Engineering专业之间的,虽然也有模式识别,但是都是比较表面,并没有深钻研,真正的有关智能的研究却是在研究生阶段,但是本科如果能有比较好的基础(不仅是在数学和英语,还有编程能力,比较简单的智能算法的仿真与应用),这对以后的学习与发展都是很有帮助的。


不排除现在的自动化、通信、机械 等专业在一定程度上都会往智能靠拢,无论是什么专业都可以在课外学习相关的知识,尤其是在这个优质学习资源随手可得,终身学习的时代,但在整体课程的安排上,这个专业还是会不同于其他的专业,而且这有个优点是在读研复试的时候会有些加分,缺点在于:如果不读研,那么就业平均情况是弱于其他专业的,毕竟这个专业在社会认可度较低,而且本科知识较浅,基本上对于职业化帮助不大。









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