5068教学资源网 > 技能教学 > 职业技能 > AI智能 > ai选择什么专业比较好

ai选择什么专业比较好

舒淇0分享

关于ai选择什么专业比较好

人工智能日益火爆的今天,想要学习这个领域的知识应当选择什么专业呢?未来要想不被人工智能淘汰,又应当从事哪方面领域呢?下面小编为大家带来ai选择什么专业比较好,希望对您有所帮助!

ai选择什么专业比较好

不少大学已经专门开设了数据科学专业、智能科学专业、机器人专业,或者在原来的自动化、通信、机械等专业的基础上做升级,那么本科专业怎么选呢:

1、首选可以是计算机方向,例如“计算机科学”,软件工程,目前情况来看,最对口从事AI方向的是“计算机科学”,比如机器学习,计算机视觉,数据挖掘等AI应用领域。

2、对理论和学术研究有兴趣,专业推荐选择“应用数学”。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应用。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。

3、“智能科学与技术”专业。基本上是介于计算机科学和电子工程专业之间的。本科如果能有比较好的基础,比如在数学、英语、编程能力、简单的智能算法的仿真与应用等,这对以后的学习与发展都是很有帮助的。

人工智能中国大学排名

1清华大学11中山大学
2北京大学12大连理工大学
3上海交通大学13重庆大学
4浙江大学14西安电子科技大学
5复旦大学15湖南大学
6南京大学16电子科技大学
7东南大学17华南理工大学
8哈尔滨工业大学18中南大学
9西安交通大学19中国石油大学
10华中科技大学20中国科学技术大学

那么人工智能来袭,未来什么专业比较不容易被取代?美国媒体 Quartz列举了四大工作类型,在未来仍有可能是热门职业。

1.牵涉到人际往来的工作

Quartz 指出,花费长时间在经营人际关系,协调、沟通及整合跨部门,甚至是跨领域的工作,AI 短时间内很可能还难以胜任,这也意味着高端管理人员,例如 CEO、各行业的高端主管受到人工智能和自动化的威胁比较小。除了管理人才,对人更需要同理心,以及因不同个案应变的职业,比如学校的心理谘商师与社工师也较难被 AI 取代。

2.牵涉到数据分析及应用的工作

搜集资讯、数据的能力是人工智能的强项,不过目前 AI 对于数据资料的分析能力,Quartz 认为可要打上个问号,因此财务主管、管理分析师与经济学家仍是安全的,短时间内不会因为 AI 而饭碗不保。

3.牵涉到医疗的工作

过去数十年的急速工业化,带来惊人的污染与环境破坏,人类打乱了大自然的规则,也付出了不小的代价,Quartz 相信人工智能的发展未必跟得上微生物的演化,未来一小部分医疗的工作,特别是对人体免疫、过敏,以及微生物方面的研究,还是得依靠人类的知识与智能。

4.牵涉到环境与航天工程的工作

最后一类是环境科学家与航太工程师,Quartz 指出打造飞机和火箭或许可以靠机器人、自动化来完成,但在设计、整合资讯等方面,仍不能少了人类的参与。

Quartz 总结以上 4 大类工作都有一项共通点:几乎无法或很难被预测,包括未知的环境、非常复杂而且不断改变的情况,难以预料接下来会发生什么事,这会加大搜集数据及分析的难度,使人脑有可能比人工智能更占有优势。

人工智能的一些原理

模型:人工智能系统通过构建数学模型来表示知识和规律。常用的模型包括神经网络、决策树、支持向量机、贝叶斯网络等。模型的选择与应用场景密切相关,不同模型的优缺点也不同。

算法:人工智能系统通过不同的算法实现模型的学习和推理。常用的算法包括监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习等。算法的选择也需要考虑应用场景和任务的特点。

数据:数据是人工智能系统的重要组成部分,不同的数据集对于系统的训练和测试都有重要作用。数据的质量、量级和多样性也会影响人工智能系统的性能。

特征提取:特征提取是指从原始数据中提取有用的信息,用于训练和推理。特征提取的方法包括手工设计特征和自动学习特征等。

优化算法:优化算法用于在训练过程中调整模型参数,以使模型的性能达到最佳。常用的优化算法包括梯度下降、牛顿法、共轭梯度法等。

推理和决策:推理和决策是指利用已有的知识和模型,对新的输入数据进行处理和输出结果。推理和决策的方法包括前向传播、反向传播、最大似然估计、贝叶斯推断等。

融合和集成:人工智能系统往往需要融合多种模型、算法和数据,以获得更好的性能和效果。融合和集成的方法包括混合模型、集成学习、迁移学习等。

人工智能的目标

人工智能的目标是让机器能够像人一样完成一些复杂的任务,包括感知、认知、理解、推理、学习和决策等。许多人认为人工智能就是仿生学的衍生,其实仿生学仅是人工智能中的一个研究方向,它通过研究生物的智能行为,来设计和构建更加智能的系统。

人工智能的研究不仅涉及仿生学,还包括很多其他方面,如机器学习、深度学习、数据挖掘、优化算法、推理和决策等。虽然人工智能的最终目标是让机器像人一样思考,但人工智能研究的方法和技术并不完全依赖于仿生学。

    697358