作为近年超火爆的领域之一,人工智能以市场需求大、就业前景好、薪资高等优势,成为许多学生的心仪专业与就业选择。

01.人工智能有多火?

Hot Trend

2017年,“人工智能”首次写入政府工作报告。

2018年,教育部发布《高等学校人工智能创新行动计划》,引导高校高等学校瞄准世界科技前沿,为我国新一代人工智能发展提供战略支撑。

同年,人工智能专业被列入新本科专业名单,同济大学、北京交通大学、天津大学、厦门大学、山东大学、北京航空航天大学、吉林大学等35所高校成为获批人工智能专业的首批高校,开始迎来大发展。

随后人工智能专业成爆款,众多高校纷纷入局,连续3年位列新增备案专业数超好。

其中,计算机科学专业被U.S. News评为就业超佳TOP 100职业超好名、超佳STEM职业超好名、超佳技术类职业超好名,如今已上升到国家战略层面!

全美本科人工智能Top 10

1 卡内基梅隆大学

2 斯坦福大学

3 麻省理工学院

4 加州大学伯克利分校

5 佐治亚理工学院

6 伊利诺伊大学香槟分校

7 华盛顿大学

8 康奈尔大学

9 加州理工学院

10 德克萨斯大学奥斯汀分校

02.人工智能涉及哪些专业?

Major Options

人工智能专业涉及到的子领域十分广泛,按照研究领域划分,主要包括机器学习、数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、语音识别等等,除去这些主流方向,一切与智能相关的研究方向都可以成为人工智能或其他智能类专业的研究范畴。

如果你想深入学习机器人技术领域,则可以考虑专攻机器人运动规划、控制算法、机器人视觉、机器人感知等方向的课程。

03.深入学习人工智能,有哪些相关专业?

Artificial Intelligence

计算机科学与技术(Computer Science and Technology)

人工智能(Artificial Intelligence)

数据科学(Data Science)

统计学(Statistics)

应用数学(Applied Mathematics)

语言学(Linguistics):例如自然语言处理(NLP)是自然语言处理中与语言学密切相关的领域

心理学(Psychology):例如人机交互(HCI)方面的应用研究和机器学习算法的研究。

生物学(Biology):例如生物信息学和计算神经科学方面的研究。

经济学(Economics):例如机器学习和算法在金融和市场预测方面的应用。

04.深入学习机器人技术,有哪些相关专业?

Robotics Technology

机械工程(Mechanical Engineering)

控制科学与工程(Control Science and Engineering)

计算机科学与技术(Computer Science and Technology)

电气工程(Electrical Engineering)

材料科学与工程(Materials Science and Engineering):机器人的设计和制造需要使用多种材料和工艺,如高强度合金、高分子材料、表面涂层技术等。

人工智能(Artificial Intelligence):机器人的自主学习和决策需要依靠人工智能技术,如机器学习、深度学习和自然语言处理等。

生物医学工程(Biomedical Engineering):机器人在医疗行业的应用越来越广泛,如手术机器人、康复机器人等。

05.人工智能可能会带来哪些新岗位?

New oppotunities

机器学习工程师:负责开发、实现和维护机器学习算法和模型。

数据科学家:利用数据分析和机器学习技术,从海量数据中发现商业价值,并制定数据驱动的策略。

自然语言处理工程师:负责开发、实现和维护自然语言处理技术,例如语音识别、语义分析等。

人工智能产品经理:负责开发、推广和营销人工智能产品和服务,需要具备对技术和市场的深入理解。

机器人工程师:负责设计、开发和维护各种类型的机器人,例如工业机器人、服务机器人等。

智能家居系统工程师:负责设计、开发和维护智能家居系统,例如智能灯光、智能安防等。

数据安全专家:随着人工智能技术在企业和政府中的广泛应用,数据的保护和安全性越来越重要。

人机交互设计师:负责设计和开发人与计算机之间的交互界面和体验,以确保用户能够充分利用人工智能系统。

人工智能伦理学家:负责研究人工智能技术的伦理和社会问题,以确保其合法、公正、透明和人性化。

人工智能战略顾问:负责帮助企业和政府制定人工智能战略和计划,以超大限度地利用人工智能技术的优势。

总的来说,接触人工智能,并不一定只局限于人工智能专业,作为一项跨学科领域,其涉及计算机科学、数学、统计学、信息、电子、神经科学等多个学科的知识和技术。

在中小学及本科的学习阶段,建议重视基础学科的学习,加强STEAM教育及创新能力的培养,这样进入人工智能领域后基础反而更扎实,可选择的发展方向也更为多元化。


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