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人工智能技術(shù)是學(xué)什么（人工智能技術(shù)是學(xué)什么的就業(yè)方向）

發(fā)布時(shí)間：2023-06-13 08:43:35 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 85

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來(lái)大家介紹下關(guān)于人工智能技術(shù)是學(xué)什么的問(wèn)題，以下是小編對(duì)此問(wèn)題的歸納整理，讓我們一起來(lái)看看吧。

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本文目錄:

人工智能主要是學(xué)什么的？
人工智能學(xué)什么？
學(xué)人工智能要學(xué)些什么？
人工智能技術(shù)是學(xué)什么？

人工智能技術(shù)是學(xué)什么（人工智能技術(shù)是學(xué)什么的就業(yè)方向）

人工智能主要是學(xué)什么的？

要了解人工智能學(xué)什么內(nèi)容，需要首先了解人工智能是什么：

1、人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，它企圖了解智能的實(shí)質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類(lèi)智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器，該領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人、語(yǔ)言識(shí)別、圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理和專(zhuān)家系統(tǒng)等。人工智能從誕生以來(lái)，理論和技術(shù)日益成熟，應(yīng)用領(lǐng)域也不斷擴(kuò)大，可以設(shè)想，未來(lái)人工智能帶來(lái)的科技產(chǎn)品，將會(huì)是人類(lèi)智慧的“容器”。人工智能可以對(duì)人的意識(shí)、思維的信息過(guò)程的模擬。人工智能不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過(guò)人的智能。

2、人工智能是一門(mén)極富挑戰(zhàn)性的科學(xué)，從事這項(xiàng)工作的人必須懂得計(jì)算機(jī)知識(shí)，心理學(xué)和哲學(xué)。人工智能是包括十分廣泛的科學(xué)，它由不同的領(lǐng)域組成，如機(jī)器學(xué)習(xí)，計(jì)算機(jī)視覺(jué)等等，總的說(shuō)來(lái)，人工智能研究的一個(gè)主要目標(biāo)是使機(jī)器能夠勝任一些通常需要人類(lèi)智能才能完成的復(fù)雜工作。

那么，人工智能學(xué)什么內(nèi)容呢？

目前人工智能專(zhuān)業(yè)的學(xué)習(xí)內(nèi)容主要包括：機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能導(dǎo)論（搜索法等）、圖像識(shí)別、生物演化論、自然語(yǔ)言處理、語(yǔ)義網(wǎng)、博弈論等。

需要的基礎(chǔ)課程主要有，信號(hào)處理，線性代數(shù)，微積分，還有編程（有數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)）。

從專(zhuān)業(yè)的角度來(lái)說(shuō)，機(jī)器學(xué)習(xí)、圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理，這其中任何一個(gè)都是一個(gè)大的方向，只要精通其中一個(gè)方向，就已經(jīng)很厲害了。所以不要看內(nèi)容很多，有些你只是需要掌握，你需要選擇的是一個(gè)方向深入研究。其實(shí)嚴(yán)格來(lái)說(shuō)，人工智能不算難學(xué)，但是也不是輕輕松松就能學(xué)會(huì)的，需要有一定的數(shù)學(xué)相關(guān)的基礎(chǔ)，同時(shí)還有一段時(shí)間的積淀。

想必大家也都知道，現(xiàn)在是一個(gè)逐漸智能化的社會(huì) ，隨著科技的不斷進(jìn)步，越來(lái)越多的智能化產(chǎn)品開(kāi)始進(jìn)入到人們的生活中。而近些年，相信大家經(jīng)常會(huì)聽(tīng)到人工智能四個(gè)字，人工智能這個(gè)行業(yè)比較吸引人，同時(shí)薪資待遇也較好。因此，很多的大學(xué)畢業(yè)生畢業(yè)之后都想要進(jìn)入這個(gè)行業(yè)，但進(jìn)入這個(gè)行業(yè)并不容易，如果是零基礎(chǔ)的話更是需要學(xué)習(xí)很多東西才行。那么人工智能入門(mén)需要我們學(xué)習(xí)什么呢？

需要我們了解的一點(diǎn)是人工智能是一個(gè)綜合學(xué)科，其本身涉及很多方面，比如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、機(jī)器識(shí)別、機(jī)器視覺(jué)、機(jī)器人等，因此，我們想要學(xué)好整個(gè)人工智能是很不容易的。

首先我們需要一定的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，如：高數(shù)、線性代數(shù)、概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)等等。很多人可能要問(wèn)，我學(xué)習(xí)人工智能為什么要有數(shù)學(xué)基礎(chǔ)呢？二者看似毫不相干，實(shí)則不然。線性代數(shù)能讓我們了解如何將研究對(duì)象形象化，概率論能讓我們懂得如何描述統(tǒng)計(jì)規(guī)律，此外還有許多其他數(shù)學(xué)科目，這些數(shù)學(xué)基礎(chǔ)能讓我們?cè)趯W(xué)習(xí)人工智能的時(shí)候事半功倍。

然后我們需要的就是對(duì)算法的累積，比如人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法等。人工智能的本身還是通過(guò)算法對(duì)生活中的事物進(jìn)行計(jì)算模擬，最后做出相應(yīng)操作的一種智能化工具，算法在其中扮演的角色非常重要，可以說(shuō)是不可或缺的一部分。

最后需要掌握和學(xué)習(xí)的就是編程語(yǔ)言，畢竟算法的實(shí)現(xiàn)還是需要編程的，推薦學(xué)習(xí)的有Java以及Python。如果以后想往大數(shù)據(jù)方向發(fā)展，就學(xué)習(xí)Java，而Python可以說(shuō)是學(xué)習(xí)人工智能所必須要掌握的一門(mén)編程語(yǔ)言。當(dāng)然，只掌握一門(mén)編程語(yǔ)言是不夠的，因?yàn)榇蠖鄶?shù)機(jī)器人的仿真都是采用的混合編程模式，即采用多種編程軟件及語(yǔ)言組合使用，在人工智能方面一般使用的較多的有匯編和C++，此外還有MATLAB、VC++等，總之一句話，編程是必不可少的一項(xiàng)技能，需要我們花費(fèi)大量時(shí)間和精力去掌握。

人工智能現(xiàn)在發(fā)展得越來(lái)越快速，這得益于計(jì)算機(jī)科學(xué)的飛速發(fā)展?？梢灶A(yù)料到，在未來(lái)，我們的生活中將隨處可見(jiàn)人工智能的產(chǎn)品，而這些產(chǎn)品能為我們的生活帶來(lái)很大的便利，而人工智能行業(yè)的未來(lái)發(fā)展前景也是十分光明的。所以，選擇人工智能行業(yè)不會(huì)錯(cuò)，但正如文章開(kāi)頭所說(shuō)，想入行，需要我們下足功夫，全面掌握這個(gè)行業(yè)所需要的技能才行。

1.數(shù)學(xué)基礎(chǔ)：

高等數(shù)學(xué)，線性代數(shù)，概率論數(shù)理統(tǒng)計(jì)和隨機(jī)過(guò)程，離散數(shù)學(xué)，數(shù)值分析，博弈論；

2.算法積累：

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，支持向量機(jī)，貝葉斯，決策樹(shù)，邏輯回歸，線性模型，聚類(lèi)算法，遺傳算法，估計(jì)方法，特征工程等；

3.編程語(yǔ)言:

至少掌握一門(mén)編程語(yǔ)言，越精通越好，畢竟算法的實(shí)現(xiàn)還是要編程的；

4.技術(shù)基礎(chǔ)：

計(jì)算機(jī)原理，操作系統(tǒng)，程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言，分布式系統(tǒng)，算法基礎(chǔ)；

人工智能，即AI(ArtificialIntelligence)，是一門(mén)包含計(jì)算機(jī)、控制論、信息論、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、語(yǔ)言學(xué)等綜合學(xué)科。

該概念第一次在達(dá)茅斯頓學(xué)術(shù)會(huì)議上提出：人工智能是從計(jì)算機(jī)應(yīng)用系統(tǒng)角度出發(fā)，研究如何制造出人造的智能機(jī)器或智能系統(tǒng)，來(lái)模擬人類(lèi)智能活動(dòng)的能力，以及延生人類(lèi)智能科學(xué)。

核心課程

ArtificialIntelligence人工智能

MachineLearning機(jī)器學(xué)習(xí)

AdvancedOperatingSystems高級(jí)操作系統(tǒng)

AdvancedAlgorithmDesign高級(jí)算法設(shè)計(jì)

ComputationalComplexity計(jì)算復(fù)雜性

MathematicalAnalysis數(shù)學(xué)分析

AdvancedComputerGraphics高級(jí)計(jì)算機(jī)圖形

AdvancedComputerNetworks高級(jí)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)

就業(yè)方向參考

(1)搜索方向：百度、谷歌、微軟、yahoo等(包括智能搜索、語(yǔ)音搜索、圖片搜索、視頻搜索等都是未來(lái)的方向)

(2)醫(yī)學(xué)圖像處理：醫(yī)療設(shè)備、醫(yī)療器械很多都會(huì)涉及到圖像處理和成像，大型的公司有西門(mén)子、GE、飛利浦等。

(3)計(jì)算機(jī)視覺(jué)和模式識(shí)別方向：前面說(shuō)過(guò)的指紋識(shí)別、人臉識(shí)別、虹膜識(shí)別等;還有一個(gè)大的方向是車(chē)牌識(shí)別;目前鑒于視頻監(jiān)控是一個(gè)熱點(diǎn)問(wèn)題，做跟蹤和識(shí)別也不錯(cuò);

(4)還有一些圖像處理方面的人才需求的公司，如威盛、松下、索尼、三星等。

另外，AI方向的人才都是高科技型的，在待遇方面自然相對(duì)比較豐厚，所以很這個(gè)方向很有發(fā)展前途。

高等數(shù)學(xué)，線性代數(shù)，概率論數(shù)理統(tǒng)計(jì)和隨機(jī)過(guò)程，離散數(shù)學(xué)，數(shù)值分析。數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)蘊(yùn)含著處理智能問(wèn)題的基本思想與方法，也是理解復(fù)雜算法的必備要素。今天的種種人工智能技術(shù)歸根到底都建立在數(shù)學(xué)模型之上，要了解人工智能，首先要掌握必備的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)。線性代數(shù)將研究對(duì)象形式化，概率論描述統(tǒng)計(jì)規(guī)律。

需要算法的積累：

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，支持向量機(jī)，遺傳算法等等算法；當(dāng)然還有各個(gè)領(lǐng)域需要的算法，比如要讓機(jī)器人自己在位置環(huán)境導(dǎo)航和建圖就需要研究SLAM；總之算法很多需要時(shí)間的積累。

需要掌握至少一門(mén)編程語(yǔ)言：

比如C語(yǔ)言，MATLAB之類(lèi)。畢竟算法的實(shí)現(xiàn)還是要編程的；如果深入到硬件的話，一些電類(lèi)基礎(chǔ)課必不可少。

學(xué)習(xí)人工智能，需要數(shù)學(xué)基礎(chǔ)：高等數(shù)學(xué)，線性代數(shù)，概率論數(shù)理統(tǒng)計(jì)和隨機(jī)過(guò)程，離散數(shù)學(xué)，數(shù)值分析。

需要算法的積累：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，支持向量機(jī)，遺傳算法等等算法;當(dāng)然還有各個(gè)領(lǐng)域需要的算法，比如要讓機(jī)器人自己在位置環(huán)境導(dǎo)航和建圖就需要研究SLAM;總之算法很多需要時(shí)間的積累。

需要掌握至少一門(mén)編程語(yǔ)言：畢竟算法的實(shí)現(xiàn)還是要編程的;如果深入到硬件的話，一些電類(lèi)基礎(chǔ)課必不可少。

一、 Python基礎(chǔ)

二、 數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，其中包含微積分基礎(chǔ)、線性代數(shù)以及概率統(tǒng)計(jì)

三、 各種框架，如Tensorflow等

四、深度學(xué)習(xí)，其中包含機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)、深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、生成式對(duì)抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)。

五、商業(yè)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)，如MTCNN+CENTER LOSS 人臉偵測(cè)和人臉識(shí)別、YOLO V2 多目標(biāo)多種類(lèi)偵測(cè)、GLGAN 圖像缺失部分補(bǔ)齊以及語(yǔ)言喚醒等。

熟練掌握C程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言，以及C++、Java、Visual Basic中的一種程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言

感謝題主提出的問(wèn)題，非常榮幸能夠做出回答。

1.人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，它試圖理解智能的本質(zhì)，并產(chǎn)生一種新的智能機(jī)器，它能以類(lèi)似人類(lèi)智能的方式做出反應(yīng)。該領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人、語(yǔ)言識(shí)別、圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理和專(zhuān)家系統(tǒng)。自人工智能誕生以來(lái)，其理論和技術(shù)日益成熟，應(yīng)用領(lǐng)域不斷擴(kuò)大?？梢韵胂螅斯ぶ悄軒?lái)的科技產(chǎn)品將成為未來(lái)人類(lèi)智能的“容器”。人工智能可以模擬人類(lèi)意識(shí)和思維的信息過(guò)程。人工智能不是人類(lèi)智能，但它可以像人類(lèi)一樣思考，并可能超越人類(lèi)智能。

2.人工智能是一門(mén)具有挑戰(zhàn)性的科學(xué)，從事這項(xiàng)工作的人必須了解計(jì)算機(jī)知識(shí)、心理學(xué)和哲學(xué)。人工智能是一門(mén)非常廣泛的科學(xué)，它由不同的領(lǐng)域組成，如機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)等。一般來(lái)說(shuō)，人工智能研究的主要目標(biāo)之一是使機(jī)器能夠勝任一些通常需要人類(lèi)智能的復(fù)雜任務(wù)。

那么，人工智能學(xué)到了什么？

目前，人工智能專(zhuān)業(yè)的學(xué)習(xí)內(nèi)容主要包括：機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能導(dǎo)論(搜索方法等)。)、圖像識(shí)別、生物進(jìn)化理論、自然語(yǔ)言處理、語(yǔ)義網(wǎng)、博弈論等。

所需的基礎(chǔ)課程主要是信號(hào)處理、線性代數(shù)、微積分和編程(有數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)基礎(chǔ))。

從專(zhuān)業(yè)的角度來(lái)看，機(jī)器學(xué)習(xí)、圖像識(shí)別和自然語(yǔ)言處理都是大方向，只要你精通其中的一個(gè)，你就已經(jīng)非常強(qiáng)大了。所以不要看太多的內(nèi)容，有些你只需要掌握，你需要選擇一個(gè)方向來(lái)深入學(xué)習(xí)。事實(shí)上，嚴(yán)格來(lái)說(shuō)，人工智能不難學(xué)，但不容易學(xué)。它需要一定的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)和一段時(shí)間的積累。

人工智能學(xué)什么？

作為一名計(jì)算機(jī)專(zhuān)業(yè)的教育工作者，我來(lái)回答一下這個(gè)問(wèn)題。
從大的技術(shù)層面來(lái)看，人工智能的知識(shí)體系主要涉及到六個(gè)大的學(xué)習(xí)方向，包括自然語(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、機(jī)器學(xué)習(xí)（深度學(xué)習(xí)）、自動(dòng)推理、知識(shí)表示和機(jī)器人學(xué)，這些方向各有體系且聯(lián)系緊密。
人工智能是典型的交叉學(xué)科，涉及到數(shù)學(xué)、哲學(xué)、控制學(xué)、計(jì)算機(jī)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、神經(jīng)學(xué)和語(yǔ)言學(xué)等學(xué)科，同時(shí)學(xué)習(xí)人工智能還需要具有一定的實(shí)驗(yàn)環(huán)境，對(duì)于數(shù)據(jù)、算力和算法都有一定的要求，所以當(dāng)前人工智能領(lǐng)域的人才培養(yǎng)依然以研究生教育為主。
對(duì)于初學(xué)者來(lái)說(shuō)，如果想入門(mén)人工智能領(lǐng)域，可以從機(jī)器學(xué)習(xí)入手，一方面機(jī)器學(xué)習(xí)的知識(shí)體系相對(duì)比較容易理解，另一方面機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用場(chǎng)景也比較多，機(jī)器學(xué)習(xí)也是大數(shù)據(jù)分析的兩種常見(jiàn)方式之一。
機(jī)器學(xué)習(xí)的步驟涉及到數(shù)據(jù)收集、算法設(shè)計(jì)、算法實(shí)現(xiàn)、算法訓(xùn)練、算法驗(yàn)證和算法應(yīng)用，這個(gè)過(guò)程需要學(xué)習(xí)編程語(yǔ)言、數(shù)據(jù)整理和算法設(shè)計(jì)這三大塊內(nèi)容。編程語(yǔ)言可以從Python語(yǔ)言開(kāi)始學(xué)起，目前Python語(yǔ)言在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的應(yīng)用也比較普遍，有大量的案例可以參考。在學(xué)習(xí)的初期完全可以采用一些公開(kāi)的數(shù)據(jù)集，這樣也方便做結(jié)果對(duì)比，而算法可以從基礎(chǔ)的常見(jiàn)算法入手，比如決策樹(shù)、樸素貝葉斯、支持向量機(jī)等等。
學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)的過(guò)程還可以借助于當(dāng)前的人工智能平臺(tái)來(lái)完成，一部分大數(shù)據(jù)（云計(jì)算）平臺(tái)也提供了大量機(jī)器學(xué)習(xí)方面的實(shí)踐環(huán)境，基于這些平臺(tái)來(lái)完成機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)會(huì)更方便一些，而且也會(huì)積累一定的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。

學(xué)人工智能要學(xué)些什么？

、數(shù)學(xué)基礎(chǔ)。數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)蘊(yùn)含著處理智能問(wèn)題的基本思想與方法，也是理解復(fù)雜算法的必備要素。這一模塊覆蓋了人工智能必備的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)，包括線性代數(shù)、概率論、最優(yōu)化方法等。
2、機(jī)器學(xué)習(xí)。機(jī)器學(xué)習(xí)的作用是從數(shù)據(jù)中習(xí)得學(xué)習(xí)算法，進(jìn)而解決實(shí)際的應(yīng)用問(wèn)題，是人工智能的核心內(nèi)容之一。這一模塊覆蓋了機(jī)器學(xué)習(xí)中的主要方法，包括線性回歸、決策樹(shù)、支持向量機(jī)、聚類(lèi)等。
3、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。作為機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)分支，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將認(rèn)知科學(xué)引入機(jī)器學(xué)習(xí)中，以模擬生物神經(jīng)系統(tǒng)對(duì)真實(shí)世界的交互反應(yīng)，并取得了良好的效果。這一模塊覆蓋了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的基本概念，包括多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、前饋與反向傳播、自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。
4、深度學(xué)習(xí)。簡(jiǎn)而言之，深度學(xué)習(xí)就是包含多個(gè)中間層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，數(shù)據(jù)爆炸和計(jì)算力飆升推動(dòng)了深度學(xué)習(xí)的崛起。這一模塊覆蓋了深度學(xué)習(xí)的概念與實(shí)現(xiàn)，包括深度前饋網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)中的正則化、自編碼器等。
5、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)例。在深度學(xué)習(xí)框架下，一些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)被用于各種應(yīng)用場(chǎng)景，并取得了不俗的效果。這一模塊覆蓋了幾種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)例，包括深度信念網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。
6、深度學(xué)習(xí)之外的人工智能。深度學(xué)習(xí)既有優(yōu)點(diǎn)也有局限，其他方向的人工智能研究正是有益的補(bǔ)充。這一模塊覆蓋了與深度學(xué)習(xí)無(wú)關(guān)的典型學(xué)習(xí)方法，包括概率圖模型、集群智能、遷移學(xué)習(xí)、知識(shí)圖譜等。
7、應(yīng)用場(chǎng)景。除了代替人類(lèi)執(zhí)行重復(fù)性的勞動(dòng)，在諸多實(shí)際問(wèn)題的處理中，人工智能也提供了有意義的嘗試。這一模塊覆蓋了人工智能技術(shù)在幾類(lèi)實(shí)際任務(wù)中的應(yīng)用，包括計(jì)算機(jī)視覺(jué)、語(yǔ)音處理、對(duì)話系統(tǒng)等。

人工智能技術(shù)是學(xué)什么（人工智能技術(shù)是學(xué)什么的就業(yè)方向）

人工智能技術(shù)是學(xué)什么？

人工智能，即AI（ArTIficial Intelligence），是一門(mén)包含計(jì)算機(jī)、控制論、信息論、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、語(yǔ)言學(xué)等綜合學(xué)科。人工智能是從計(jì)算機(jī)應(yīng)用系統(tǒng)角度出發(fā)，研究如何制造出人造的智能機(jī)器或智能系統(tǒng)，來(lái)模擬人類(lèi)智能活動(dòng)的能力，以及延生人類(lèi)智能科學(xué)。

人工智能專(zhuān)業(yè)就業(yè)方向主要包括科研機(jī)構(gòu)(機(jī)器人研究所等)、軟硬件開(kāi)發(fā)人員、高校講師等。在國(guó)內(nèi)的話就業(yè)前景是比較好的,國(guó)內(nèi)產(chǎn)業(yè)升級(jí), IT行業(yè)的轉(zhuǎn)型工業(yè)和機(jī)器人和智能機(jī)器人以及可穿戴設(shè)備的研發(fā)將來(lái)都是強(qiáng)烈的熱點(diǎn)。人工智能目前是一個(gè)快速增長(zhǎng)的領(lǐng)域,人才需求大,相比于其他技術(shù)崗位，競(jìng)爭(zhēng)度偏低,薪資相對(duì)較高,因此,現(xiàn)在是進(jìn)入人工智能領(lǐng)域的大好時(shí)機(jī)。

就業(yè)前景還是不錯(cuò)的，近兩年，人工智能方面一直都是熱點(diǎn)。人工智能專(zhuān)業(yè)作為近幾年興起的工科專(zhuān)業(yè)之一，雖然發(fā)展時(shí)間不久，但是絕對(duì)極具競(jìng)爭(zhēng)力，無(wú)論是對(duì)以后就業(yè)還是科研研究，人工智能專(zhuān)業(yè)所能從事的行業(yè)都是有廣泛代表性的。不過(guò)這個(gè)專(zhuān)業(yè)難度大，要求有創(chuàng)新的思維能力，高數(shù)必須學(xué)得非常好，需要掌握軟件編程、微電子等，要有一定的機(jī)械設(shè)計(jì)能力、空間思維能力。只有深入鉆研，才能成為領(lǐng)域的佼佼者。

一、人工智能技術(shù)應(yīng)用專(zhuān)業(yè)學(xué)什么

　　該專(zhuān)業(yè)的學(xué)生主要學(xué)習(xí)的課程有：大學(xué)英語(yǔ)、線性代數(shù)I、概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)I、計(jì)算思維I（C）、計(jì)算思維II（C++）、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法（C++）、計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)與分布式處理、數(shù)據(jù)庫(kù)原理與應(yīng)用等等。

二、人工智能技術(shù)應(yīng)用專(zhuān)業(yè)就業(yè)方向

1、AI硬件專(zhuān)家

　　在人工智能領(lǐng)域內(nèi)的另外一種日益增長(zhǎng)的藍(lán)領(lǐng)工作，就是負(fù)責(zé)創(chuàng)建AI硬件(如GPU芯片)的工業(yè)操作工作，大科技公司目前已經(jīng)采取了措施，來(lái)建立自己的專(zhuān)業(yè)芯片。隨著人工智能芯片和硬件需求的不斷增長(zhǎng)，致力于生產(chǎn)這些專(zhuān)業(yè)產(chǎn)品的工業(yè)制造業(yè)工作崗位需求將會(huì)有所增長(zhǎng)。

2、AI工程師

　　對(duì)于學(xué)習(xí)人工智能技術(shù)的人群來(lái)說(shuō)，職業(yè)前景可謂一片光明。

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