人工智能专业的前景与选择

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人工智能是指让机器具有类似或超越人类智能的能力，包括感知、理解、推理、决策、创造等方面。人工智能是一个交叉性学科，与计算机科学、信息学、数学、神经生理学、认知科学、心理学等众多学科有极强的关联性。人工智能在计算机领域内得到了广泛的重视，并在机器人，经济政治决策，控制系统，仿真系统等方面得到应用。

随着人工智能技术的不断发展和创新，人工智能人才的需求也在不断增加。根据中国人工智能产业发展白皮书（2020）显示，2019年中国人工智能从业者总数约为66.5万人，其中研发人员约为36.5万人，占比54.9%。而2019年中国人工智能岗位需求总量约为90.6万个，其中研发岗位需求量约为49.7万个，占比54.8%。可见，中国目前存在着一定程度的人工智能人才缺口。

那么，如何成为一名合格的人工智能人才呢？首先，我们需要从本科阶段就开始打好基础，并选择合适的专业方向。目前国内高校本科阶段有以下几种与人工智能相关的专业：

• 计算机类专业：包括计算机科学与技术、软件工程、网络工程、信息安全、物联网工程、数字媒体技术、智能科学与技术、空间信息与数字技术、电子与计算机工程等专业。这些专业主要培养具备计算机基础知识和编程能力的人才，可以从事软件开发、系统设计、网络安全、数据分析等方面的工作。
• 电子信息类专业：包括通信工程、信息工程、水声工程、电子信息工程、广播电视工程、医学信息工程、微电子科学与工程、光电信息科学与工程、电子科学与技术、电磁场与无线技术、电子信息科学与技术、电波传播与天线、电信工程及管理、应用电子技术教育、集成电路设计与集成系统等专业。这些专业主要培养具备电子信息基础知识和应用能力的人才，可以从事通信系统、信号处理、嵌入式系统、传感器网络等方面的工作。
• 自动化类专业：包括自动化、轨道交通信号与控制等专业。这些专业主要培养具备控制理论和技术基础知识和应用能力的人才，可以从事机器人控制、智能制造、自动化设备等方面的工作。
• 数学类专业：包括数学与应用数学、信息与计算科学、数理基础科学、数据科学与大数据技术等专业。这些专业主要培养具备数学理论和方法基础知识和应用能力的人才，可以从事机器学习、深度学习、数据挖掘、算法设计等方面的工作。

除了以上这些专业，还有一些高校专门设立了人工智能技术学院，并开设了人工智能专业，如中国科学院大学、西安电子科技大学、南京大学等。这些专业主要培养具备人工智能基础知识和综合能力的人才，可以从事人工智能的研究、开发、应用和管理等方面的工作。

无论选择哪种专业，想要成为一名优秀的人工智能人才，都需要具备以下几方面的知识和技能：

• 数学基础：人工智能主要是用机器学习和深度学习来实现，对于数学需要掌握的主要是微积分、线性代数、概率论这三门课程。数学基础知识蕴含着处理智能问题的基本思想与方法，也是理解复杂算法的必备要素。
• 编程基础：基本的计算机基础，数据结构算法，linux 基础，数据库，然后就是熟练 1-2 门编程语言，一般人工智能首选是 python，然后能再学会 c++就是加分项了。编程基础知识是实现人工智能算法和应用的重要工具，也是提高工程能力和效率的关键。
• 机器学习理论：机器学习是让机器从数据中自动学习规律和知识的过程，是人工智能的核心技术之一。机器学习理论包括监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习等范式，以及各种常用的模型和算法，如线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林、K均值聚类、主成分分析、神经网络等。机器学习理论知识是理解和分析人工智能问题的基础，也是设计和优化人工智能方案的依据。
• 深度学习理论：深度学习是一种特殊的机器学习方法，它使用多层神经网络来模拟人类大脑的信息处理过程，可以实现高层次的抽象和表达。深度学习理论包括各种神经网络结构和算法，如多层感知机、卷积神经网络、循环神经网络、长短期记忆网络、生成对抗网络等。深度学习理论知识是实现人工智能高级功能的关键，也是提高人工智能性能和效果的途径。
• 人工智能应用领域：人工智能应用领域包括自然语言处理、计算机视觉、语音识别、推荐系统、自动驾驶等等。每个领域都有其特定的任务和场景，需要需要了解不同领域的特点和要求，选择合适的方法和技术进行解决。例如：
• 自然语言处理：是指让机器能够理解和生成自然语言的过程，包括语音识别、语音合成、机器翻译、文本分析、文本生成等方面。自然语言处理需要掌握自然语言的基本知识，如语法、语义、语用等，以及各种机器学习和深度学习的模型和算法，如词嵌入、循环神经网络、注意力机制、变换器等。
• 计算机视觉：是指让机器能够感知和理解图像和视频的过程，包括图像分类、目标检测、人脸识别、场景理解、图像生成等方面。计算机视觉需要掌握图像处理的基本知识，如图像表示、滤波、变换等，以及各种机器学习和深度学习的模型和算法，如卷积神经网络、生成对抗网络、目标检测框架等。
• 语音识别：是指让机器能够识别和理解人类的语音信号的过程，包括语音转文字、说话人识别、情感分析等方面。语音识别需要掌握信号处理的基本知识，如信号采样、滤波、特征提取等，以及各种机器学习和深度学习的模型和算法，如隐马尔可夫模型、混合高斯模型、端到端神经网络等。
• 推荐系统：是指根据用户的历史行为和偏好，为用户提供个性化的信息或服务的过程，包括内容推荐、广告投放、搜索排序等方面。推荐系统需要掌握数据挖掘的基本知识，如数据预处理、关联规则挖掘、聚类分析等，以及各种机器学习和深度学习的模型和算法，如协同过滤、矩阵分解、深度神经网络等。

以上只是一些人工智能应用领域的简单介绍，实际上还有很多其他领域，如智能制造、智能医疗、智能交通等。每个领域都有其特殊的挑战和机遇，需要我们不断地学习和创新。