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人工智能选哪个科学类好

时间:2023-12-01 本站 点击:0

导读:本篇文章首席CTO笔记来给大家介绍有关人工智能选哪个科学类好的相关内容,希望对大家有所帮助,一起来看看吧。

本文目录一览:

1、如果以后想从事人工智能方面的研发,本科应该选报什么专业?2、学人工智能应该选什么专业?3、大学想研究智能机器人,学什么专业好?哪个专业就业前景好?4、北大青鸟设计培训:想学人工智能选择什么专业好?5、人工智能应该学什么专业 学习人工智能应该报哪个专业

如果以后想从事人工智能方面的研发,本科应该选报什么专业?

人工智能的研究主要有三方面:\x0d\x0a一是纯理论性的,以强人工智能或者神经网络为研究方向,这样的话,本科可以选择神经科学,也可以选修心理学、哲学、计算机科学\x0d\x0a二是从算法层面对人工智能的优化,这也是大多数人现在对人工智能的理解,本科自然要学计算机科学了,但博弈论之类重视逻辑的小类别学科也有选修或者自学的必要。\x0d\x0a第三种就是工业应用的方面。楼主的认识很对,这样主要应该学习自动化和机械控制。\x0d\x0a不知楼主在国内还是国外读大学。\x0d\x0a在国外,人工智能的理论研究还是很有价值的。国内嘛就别想了。\x0d\x0a在国内,计算机是现在很火的专业不必多说。选机械控制专业的话就业前景非常好。\x0d\x0a楼主你说喜欢硬件方面科技产品设计?若不是机械控制,人工智能目前还主要是研究算法层面的。电子工程这样的硬件专业目前对人工智能还没啥应用。\x0d\x0a当然楼主有志于在国内研究神经网络那是祖国的骄傲啊^^\x0d\x0a人工智能是一门很迷人的学科。希望楼主能找到适合自己的方向好好发展,带动我国的人工智能领域哦!

学人工智能应该选什么专业?

人工智能技术关系到人工智能产品是否可以顺利应用到我们的生活场景中。在人工智能领域,它普遍包含了机器学习、知识图谱、自然语言处理、人机交互、计算机视觉、生物特征识别、AR/VR七个关键技术。

一、机器学习

机器学习(MachineLearning)是一门涉及统计学、系统辨识、逼近理论、神经网络、优化理论、计算机科学、脑科学等诸多领域的交叉学科,研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能,是人工智能技术的核心。基于数据的机器学习是现代智能技术中的重要方法之一,研究从观测数据(样本)出发寻找规律,利用这些规律对未来数据或无法观测的数据进行预测。根据学习模式、学习方法以及算法的不同,机器学习存在不同的分类方法。

根据学习模式将机器学习分类为监督学习、无监督学习和强化学习等。

根据学习方法可以将机器学习分为传统机器学习和深度学习。

二、知识图谱

知识图谱本质上是结构化的语义知识库,是一种由节点和边组成的图数据结构,以符号形式描述物理世界中的概念及其相互关系,其基本组成单位是“实体—关系—实体”三元组,以及实体及其相关“属性—值”对。不同实体之间通过关系相互联结,构成网状的知识结构。在知识图谱中,每个节点表示现实世界的“实体”,每条边为实体与实体之间的“关系”。通俗地讲,知识图谱就是把所有不同种类的信息连接在一起而得到的一个关系网络,提供了从“关系”的角度去分析问题的能力。

知识图谱可用于反欺诈、不一致性验证、组团欺诈等公共安全保障领域,需要用到异常分析、静态分析、动态分析等数据挖掘方法。特别地,知识图谱在搜索引擎、可视化展示和精准营销方面有很大的优势,已成为业界的热门工具。但是,知识图谱的发展还有很大的挑战,如数据的噪声问题,即数据本身有错误或者数据存在冗余。随着知识图谱应用的不断深入,还有一系列关键技术需要突破。

三、自然语言处理

自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向,研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法,涉及的领域较多,主要包括机器翻译、机器阅读理解和问答系统等。

机器翻译

机器翻译技术是指利用计算机技术实现从一种自然语言到另外一种自然语言的翻译过程。基于统计的机器翻译方法突破了之前基于规则和实例翻译方法的局限性,翻译性能取得巨大提升。基于深度神经网络的机器翻译在日常口语等一些场景的成功应用已经显现出了巨大的潜力。随着上下文的语境表征和知识逻辑推理能力的发展,自然语言知识图谱不断扩充,机器翻译将会在多轮对话翻译及篇章翻译等领域取得更大进展。

语义理解

语义理解技术是指利用计算机技术实现对文本篇章的理解,并且回答与篇章相关问题的过程。语义理解更注重于对上下文的理解以及对答案精准程度的把控。随着MCTest数据集的发布,语义理解受到更多关注,取得了快速发展,相关数据集和对应的神经网络模型层出不穷。语义理解技术将在智能客服、产品自动问答等相关领域发挥重要作用,进一步提高问答与对话系统的精度。

问答系统

问答系统分为开放领域的对话系统和特定领域的问答系统。问答系统技术是指让计算机像人类一样用自然语言与人交流的技术。人们可以向问答系统提交用自然语言表达的问题,系统会返回关联性较高的答案。尽管问答系统目前已经有了不少应用产品出现,但大多是在实际信息服务系统和智能手机助手等领域中的应用,在问答系统鲁棒性方面仍然存在着问题和挑战。

自然语言处理面临四大挑战:

一是在词法、句法、语义、语用和语音等不同层面存在不确定性;

二是新的词汇、术语、语义和语法导致未知语言现象的不可预测性;

三是数据资源的不充分使其难以覆盖复杂的语言现象;

四是语义知识的模糊性和错综复杂的关联性难以用简单的数学模型描述,语义计算需要参数庞大的非线性计算

四、人机交互

人机交互主要研究人和计算机之间的信息交换,主要包括人到计算机和计算机到人的两部分信息交换,是人工智能领域的重要的外围技术。人机交互是与认知心理学、人机工程学、多媒体技术、虚拟现实技术等密切相关的综合学科。传统的人与计算机之间的信息交换主要依靠交互设备进行,主要包括键盘、鼠标、操纵杆、数据服装、眼动跟踪器、位置跟踪器、数据手套、压力笔等输入设备,以及打印机、绘图仪、显示器、头盔式显示器、音箱等输出设备。人机交互技术除了传统的基本交互和图形交互外,还包括语音交互、情感交互、体感交互及脑机交互等技术。

五、计算机视觉

计算机视觉是使用计算机模仿人类视觉系统的科学,让计算机拥有类似人类提取、处理、理解和分析图像以及图像序列的能力。自动驾驶、机器人、智能医疗等领域均需要通过计算机视觉技术从视觉信号中提取并处理信息。近来随着深度学习的发展,预处理、特征提取与算法处理渐渐融合,形成端到端的人工智能算法技术。根据解决的问题,计算机视觉可分为计算成像学、图像理解、三维视觉、动态视觉和视频编解码五大类。

目前,计算机视觉技术发展迅速,已具备初步的产业规模。未来计算机视觉技术的发展主要面临以下挑战:

一是如何在不同的应用领域和其他技术更好的结合,计算机视觉在解决某些问题时可以广泛利用大数据,已经逐渐成熟并且可以超过人类,而在某些问题上却无法达到很高的精度;

二是如何降低计算机视觉算法的开发时间和人力成本,目前计算机视觉算法需要大量的数据与人工标注,需要较长的研发周期以达到应用领域所要求的精度与耗时;

三是如何加快新型算法的设计开发,随着新的成像硬件与人工智能芯片的出现,针对不同芯片与数据采集设备的计算机视觉算法的设计与开发也是挑战之一。

六、生物特征识别

生物特征识别技术是指通过个体生理特征或行为特征对个体身份进行识别认证的技术。从应用流程看,生物特征识别通常分为注册和识别两个阶段。注册阶段通过传感器对人体的生物表征信息进行采集,如利用图像传感器对指纹和人脸等光学信息、麦克风对说话声等声学信息进行采集,利用数据预处理以及特征提取技术对采集的数据进行处理,得到相应的特征进行存储。

识别过程采用与注册过程一致的信息采集方式对待识别人进行信息采集、数据预处理和特征提取,然后将提取的特征与存储的特征进行比对分析,完成识别。从应用任务看,生物特征识别一般分为辨认与确认两种任务,辨认是指从存储库中确定待识别人身份的过程,是一对多的问题;确认是指将待识别人信息与存储库中特定单人信息进行比对,确定身份的过程,是一对一的问题。

生物特征识别技术涉及的内容十分广泛,包括指纹、掌纹、人脸、虹膜、指静脉、声纹、步态等多种生物特征,其识别过程涉及到图像处理、计算机视觉、语音识别、机器学习等多项技术。目前生物特征识别作为重要的智能化身份认证技术,在金融、公共安全、教育、交通等领域得到广泛的应用。

七、VR/AR

虚拟现实(VR)/增强现实(AR)是以计算机为核心的新型视听技术。结合相关科学技术,在一定范围内生成与真实环境在视觉、听觉、触感等方面高度近似的数字化环境。用户借助必要的装备与数字化环境中的对象进行交互,相互影响,获得近似真实环境的感受和体验,通过显示设备、跟踪定位设备、触力觉交互设备、数据获取设备、专用芯片等实现。

虚拟现实/增强现实从技术特征角度,按照不同处理阶段,可以分为获取与建模技术、分析与利用技术、交换与分发技术、展示与交互技术以及技术标准与评价体系五个方面。获取与建模技术研究如何把物理世界或者人类的创意进行数字化和模型化,难点是三维物理世界的数字化和模型化技术;分析与利用技术重点研究对数字内容进行分析、理解、搜索和知识化方法,其难点是在于内容的语义表示和分析;交换与分发技术主要强调各种网络环境下大规模的数字化内容流通、转换、集成和面向不同终端用户的个性化服务等,其核心是开放的内容交换和版权管理技术;展示与交换技术重点研究符合人类习惯数字内容的各种显示技术及交互方法,以期提高人对复杂信息的认知能力,其难点在于建立自然和谐的人机交互环境;标准与评价体系重点研究虚拟现实/增强现实基础资源、内容编目、信源编码等的规范标准以及相应的评估技术。

目前虚拟现实/增强现实面临的挑战主要体现在智能获取、普适设备、自由交互和感知融合四个方面。在硬件平台与装置、核心芯片与器件、软件平台与工具、相关标准与规范等方面存在一系列科学技术问题。总体来说虚拟现实/增强现实呈现虚拟现实系统智能化、虚实环境对象无缝融合、自然交互全方位与舒适化的发展趋势

大学想研究智能机器人,学什么专业好?哪个专业就业前景好?

人工智能,英文简称AI,它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学,被认为是二十一世纪三大尖端技术(基因工程、纳米科学、人工智能)之一。简单点说人工智能就是让机器实现原来只有人类才能完成的任务。

人工智能的已经应用到我们生活中的每一个角落,“今日头条”APP的推荐算法属于人工智能的范畴、谷歌广告采用了人工智能算法进行了有针对性的投放、甚至们每天上下班打卡所用的人脸识别系统、手机自动修图软件都应用人工智能技术。谷歌人工智能围棋机器人“阿尔法狗”连续战胜世界顶级围棋棋手李世石、柯洁的新闻还历历在目。

人工智能概念的最早提出要追述到1956年夏季,以麦卡赛、明斯基、罗切斯特和申农等为首的一批有远见卓识的年轻科学家在一起聚会,共同研究和探讨用机器模拟智能的一系列有关问题,并首次提出了“人工智能”这一术语,它标志着“人工智能”这门新兴学科的正式诞生。然而为大众所熟知,也是近几年的才开始的。

所以,目前还没有任何一所高校本科阶段开设了“人工智能”专业,有部分高校在研究生阶段开设了相应的研究方向,但是,我们依然可以根据其学科关联性,选择一些与人工智能非常紧密的专业,给对人工智能有兴趣的考生及家长做为参考,为以后转去从事人工智能方面的研究学习做准备。

人工智能属于自然科学和社会科学的交叉性学科,它与计算机科学、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。目前,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。

因此,从这些个解读考虑,在本科阶段可以选择与计算机、数学相关的专业,如计算机科学与技术、软件工程、通信工程、应用数学、统计数学等专业,以及近年来高校新设立的智能科学与技术、数据科学与大数据技术等专业。此外,也还可以考虑自动化、机械类专业,有些高校在此类专业基础上延伸至人工智能方向。

相关院校推荐

北京大学、清华大学、复旦大学、上海交通大学、南京大学、浙江大学、中国科学技术大学、哈尔滨工业大学、西安交通大学等。2017年5月28日,中国科学院大学发文成立人工智能技术学院,成为我国人工智能技术领域首个全面开展教学和科研工作的新型学院。这些高校都可以作为第一选择,不过各校人工智能研究的方向不同,要区分选择。

目前开设智能科学与技术专业的高校已有三十多所,也可以选择,如北京邮电大学、中南大学、南开大学、厦门大学、湖南大学、首都师范大学、西安电子科技大学、武汉工程大学、北京科技大学等等。智能科学与技术专业是北京大学智能科学系在2003年提出成立的,智能科学系主要从事机器感知、智能机器人、智能信息处理和机器学习等交叉学科的研究和教学。

就业前景

根据BOSS直聘发布的《2017春季互联网人才趋势报告》,大数据和人工智能相关岗位出现全行业渗透,人才供给严重不足。其中,缺口较大的是搜索算法,供给量只能达到需求的44%,还有56%的缺口。推荐算法的缺口比例为50%,算法研究员的为43.9%,图像算法的为43%,深度学习的缺口量排在第十,为33.8%。

与此同时,今年7月,国务院印发《新一代人工智能发展规划》,规划中明确提出了我国新一代人工智能“三步走”发展战略,2020年,人工智能产业成为新的重要经济增长点,人工智能技术应用成为改善民生的新途径;2025年,人工智能成为我国产业升级和经济转型的主要动力;2030年,人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平,成为世界主要人工智能创新中心。

人工智能对数学基础的要求非常高,所以,数学成绩不理想的同学不建议选择人工智能。

另外,人工智能属于高精尖领域,对于从业者要求很高,所以本科毕业之后继续深造是有必要的。根据领英中国的报告显示,人工智能人才普遍特征是高学历,中国62.2%的人工智能从业者拥有硕士以上学位,12.6%的人拥有博士以上学位。目前中国人工智能领域的人才集中在80后这一群体,占比超过56%;只有38.7%的从业者拥有10年以上工作经验。而其中3年的经验在人工智能领域仅仅属于入门级别。

北大青鸟设计培训:想学人工智能选择什么专业好?

你当下选择专业的时候你会依据什么呢?或者再给你一次选择专业的机会,你会选择什么呢?有不少朋友是依据热门而进行的选择,也有不少朋友是依据兴趣而做的选择,还有的是依据其他人的建议。

你呢?电脑培训建议你学人工智能你愿意吗?当下不少朋友想学人工智能,那么想学人工智能选择什么专业好?想学人工智能选择什么专业好?你心中有数吗?首先,来看看人工智能究竟是什么?人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

看完关于人工智能的定义,你知道如果你未来想要从事人工智能,那么该选择什么样的专业呢吧?不过,计算机科学却如你所知道的那样应用面很广,人工智能只是其一个分支(但计算机科学是个顶层和神经系统,严格来说无法全部涵盖人工智能的,人工智能的构成不止一个计算机技术),这是你必须清楚的。

想学人工智能选择什么专业好?当下我国高校并没有开设专业的人工智能课程,所以如果你是想通过专业来跟人工智能接触的更近的话,那么你最好就是选择计算机专业,不过注意事项也如北大青鸟小编上段所说的那样,你要注意它们两者之间的关系,并不是学了计算机专业,你就可以立马从事人工智能的学习了。

人工智能应该学什么专业 学习人工智能应该报哪个专业

可以报考以下几个专业:

1、人工智能专业

人工智能专业是中国高校人计划设立的专业,旨在培养中国人工智能产业的应用型人才,推动人工智能一级学科建设。2019年3月,教育部印发了《教育部关于公布2018年度普通高等学校本科专业备案和审批结果的通知》,根据通知,全国共有35所高校获首批「人工智能」新专业建设资格。

2、计算机科学与技术专业

因为人工智能是计算机学科的一个分支,所以想往人工智能发现发展,也可以学习计算机科学与技术专业。计算机科学与技术是国家一级学科,主修大数据技术导论、数据采集与处理实践(Python)、Web前/后端开发、统计与数据分析、机器学习等。

3、软件工程专业

软件工程专业是2002年国家教育部新增专业。软件工程专业是一门研究用工程化方法构建和维护有效的、实用和高质量的软件的学科。它涉及到程序设计语言,数据库,软件开发工具,系统平台,标准,设计模式等方面。

4、电子信息专业

电子信息专业是一个电子和信息工程方面的较宽口径专业。本专业学生主要学习信号的获取与处理、电厂设备信息系统等方面的专业知识,受到电子与信息工程实践的基本训练,具备设计、开发、应用和集成电子设备和信息系统的基本能力。

5、自动化专业

自动化专业是以数学与自动控制理论为主要理论基础,以电子技术、计算机信息技术、传感器与检测技术等为主要技术手段,利用各种自动化装置分析与设计各类控制系统,为人类生产生活服务的一门专业。

结语:以上就是首席CTO笔记为大家介绍的关于人工智能选哪个科学类好的全部内容了,希望对大家有所帮助,如果你还想了解更多这方面的信息,记得收藏关注本站。


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