人工智能本科专业，人工智能应该选哪些本科专业

1，人工智能应该选哪些本科专业

应该是智能科学与技术智能科学与技术专业是面向前沿高新技术的综合性本科专业，覆盖面很广。其主要研究方向及研究内容是：揭示自然智能的生成机理和探索机器模拟的理论，研究自然智能机理的机器实现技术特别是由信息提炼知识以及由知识生成智能策略的技术，研制面向各种应用领域的智能机器。具体涉及机器人技术，以新一代网络计算为基础的智能系统以及与国民经济、工业生产及日常生活密切相关的各类智能技术与系统，新一代的人－机交互系统技术等。经过近几十年的发展，智能技术及其应用已经成为IT行业创新的重要生长点，其广泛的应用前景日趋明显，如，智能机器人、智能化机器、智能化电器、智能化楼宇、智能化社区、智能化物流等等，对人类生活的方方面面产生了重要的影响。（北科大的该专业介绍）话说智能科学与技术属于工学，应用为重，终身研究？得先有应用之后得来的经费......

人工智能应该选哪些本科专业

2，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

学人工智能应该选什么专业

3，人工智能专业学什么

机器学习、人工智能导论(搜索法等)、图像识别、生物演化论、自然语言处理、语义网、博弈论等。需要的前置课程主要有,信号处理,线性代数,微积分,还有编程(有数据结构基础)从上面的专业课程内容来看,需要掌握的人工智能相关的知识内容还是很多的。现如今的社会科技最有未来，因为中国一直以来都有科技强国梦，作为新兴专业的人工智能专业，要学习的有很多，如机器学习、人工智能导论(搜索法等)、图像识别、生物演化论、自然语言处理、语义网、博弈论等。需要的前置课程主要有,信号处理,线性代数,微积分,还有编程(有数据结构基础)从上面的专业课程内容来看,需要掌握的人工智能相关的知识内容还是很多的。人工智能是在2018年的两会期间才开始被大众所熟知，但是人工智能现在仅仅被应用在一些小范围的机械内，距离我们所设想的家庭智能化还有一定的距离。而能填补这个距离的只有不断的创新，因为现在人工智能刚提出来的时候只是一个单纯的词汇，是无数的科研人员不断创新来给这个词会更多延伸。所以如果将来想从事这个行业的话，自主创新能力是基础，只有不断创新，你才不会模仿。现在的时代是一个飞速发展的时代，如果没有自主学习能力，单纯的靠外界的灌输，你很快就会落伍，更何况说人工智能化这样需要不断更新的存在。而且自主学习能力不仅单单应用在人工智能领域，可以拍胸脯的说，自主学习能力应用在每一个行业上。想要在自己的行业发光发热，自主学习能力只是必备。适合学习人工智能专业，以上的三种能力只是基础。除了这些，还需要自己动手实践能力等等，毕竟人工智能不是空话，是需要付诸于实践才能得到回报的。

人工智能专业学什么

4，想从事人工智能方面的工作本科可以选择什么专业

其实不用那么迷茫，首先明白你学人工智能的目的，是出于喜爱，还是觉得这行业有前途以后就干这行。对于人工智能来说，计算机科百学是在理论研究框架设置方面更侧重，自动化则是在具体的应用和执行方面更侧重，一个是大脑，一个是身体还有心脏，你说哪个更重要！当然两个都是不可或缺。人工智能在你的想象中是什么样的？如果以后要深入研究人工智能，那么这两度个都不可或缺的，必须都懂得一些，如果更接地气更接社会需求，我稍微侧重于自动化，更针对人工智能；而计算机科学却如你所说应用面很广，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，严格来说无法回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）！但是你要明白，弄懂弄精一个行业就很了不起了，再说人工智能涵盖的面也很广，有很多细分答，各个行业都可以不同程度应用的到，而不同行业的需求也不同，在那个行业可以，在这个行业不一定行，要求会差异很大。

就是人工智能工作啊，这里可以学这个专业

人工智能的研究主要有三方面：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。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。不知楼主在国内还是国外读大学。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。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。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。当然楼主有志于在国内研究神经网络那是祖国的骄傲啊^ ^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！

5，数字媒体技术专业主要学什么

数字媒体技术专业主要学：计算机科学与技术、高等数学、线性代数、离散数学、概率论与数理统计、C语言、面向对象程序设计、数字媒体技术概论、程序设计、数据结构、计算机图形学、数据可视化、影视后期与特效技术、数字图像处理、人机交互技术、虚拟现实技术、人工智能与新媒体等。数字媒体技术（Digital Media Technology）是一门普通高等学校本科专业，隶属计算机学科。本专业培养掌握数字媒体技术相关专业理论与专业技能，具有较高艺术欣赏水准与创意思维、较强工科创新设计与实践开发能力，具备良好合作精神和创新创业素质，能胜任影视与动画设计制作、虚拟现实与游戏开发、人机交互系统研发、网络新媒体设计开发等工作的交叉性复合型人才。数字媒体技术专业主要学的课程有，主干学科：计算机科学与技术；基础课程：高等数学、线性代数、离散数学、概率论与数理统计；核心课程：C语言、面向对象程序设计、数字媒体技术概论、程序设计、数据结构、计算机图形学、数据可视化、影视后期与特效技术、数字图像处理、人机交互技术、虚拟现实技术、人工智能与新媒体、游戏架构与技术基础、移动游戏技术、Unity应用开发、数字媒体产业概论、动画设计原理、三维动画技术、Maya基础与建模。数字媒体技术专业毕业生应获得以下几方面的知识、能力和素质：1、知识要求重点理解数字内容制作相关的艺术、技术背景知识；掌握数学、自然科学、艺术、人文社会科学、软件工程及信息技术的基础知识，具备跨人文、艺术与科学领域的复合知识结构；掌握数字媒体技术专业的基本理论、核心知识，以及在游戏设计、交互技术、影视特效制作相关领域展技术研发、应用及内容制作所需的相关知识；了解专业相关的国家方针政策、法律法规；了解专业领域的发展历史、发展前沿、研究动态及创新方向；了解影视、网络媒体创作、制作、传播、运营的基本流程；了解项目管理、市场营销、著作权保护及相关方面的一般常识。2、能力要求（1）问题分析：能够应用数学、自然科学、工程科学的基本原理和数字媒体技术专业基本理论和基础知识，识别、表达、并通过文献研究分析数字媒体技术领域复杂工程问题，以获得有效结论。（2）设计/开发解决方案：具有数字内容制作及相关技术工具开发的能力，能够设计针对数字媒体技术领域复杂工程问题的解决方案，设计满足特定需求的系统、功能模块或工艺流程，加强实践能力，并能够在设计中体现创新意识，考虑社会、健康、安全、法律、文化以及环境等因素；能独立或合作完成作品创作、项目策划，具备符合行业对从业人员所需求的实践工作能力；（3）研究：掌握数字媒体技术相关领域的基本创作及研究方法，具备资料检索与分析的能力，能够基于科学原理并采用相应科学方法对数字媒体技术领域复杂工程问题进行研究，通过设计实验，分析与解释数据，并通过信息综合得到合理有效的结论，从而能够在科学与艺术交叉领域开展开创性工作。（4）使用现代工具：能够针对数字媒体技术领域复杂工程问题，开发、选择与使用恰当的技术、资源、现代工程工具和数字媒体内容制作及相关技术工具，包括对复杂工程问题的预测与模拟，并能够理解其局限性。（5）沟通：能够就数字媒体技术领域复杂工程问题与业界同行及社会公众进行有效沟通和交流，包括撰写报告和设计文稿、陈述发言、清晰表达或回应指令，并具备一定的国际视野和外语应用能力，能够在跨文化背景下进行沟通和交流。（6）项目管理：理解并掌握数字媒体技术领域工程实践中产品调研和分析、设计研发、运行维护等方面的管理原理和经济决策方法，并能在相关的工程实践中应用。（7）工程与社会：能够基于工程相关背景知识进行合理分析，评价数字媒体技术专业工程实践和复杂工程问题解决方案对社会、健康、安全、法律以及文化的影响，并理解应承担的责任。（8）环境和可持续发展：能够理解和评价针对数字媒体技术领域复杂工程问题的专业工程实践对环境、社会可持续发展的影响。（9）个人和团队：具备一定的组织管理、人际交往和团队合作能力，能够在多学科背景下的团队中承担个体、团体成员以及负责人的角色。3、素质要求（1）职业规范：具有良好的思想道德修养，有正确的人生观、价值观与世界观，自觉践行社会主义核心价值观；具有良好的人文社会科学素养，有法制意识、人文素养和艺术修养；具有良好的职业素养，在数字媒体技术相关工程实践中理解并遵守工程职业道德和规范，有敬业精神、协作精神、创新意识和国际视野；具有良好的身心素质：身心健康，通过教育部规定的《国家学生体质健康标准》测试。（2）终身学习：具有自主学习能力和终身学习的意识，具备不断获取更新数字媒体技术专业前沿知识和技能、可持续发展及突破创新能力，具备终身学习的思维和行动能力。

6，科技术语有哪些

科技术语有虚拟现实、人工智能、认知计算、量子计算、深度学习、DT时代、计算机视觉、人脸识别、物联网等等。科技术语有很多，指的是科技类的术语，属于专业术语、科技名词。科技术语，是指科技类的术语，属于专业术语、科技名词。主要有两层意思：第一，科学有若干种解释，每一种解释都反映出科学某一方面的本质特征，而且科学本身也在发展，人们对它的认识不断深化，给科学下一个永恒不变的定义是难以做到的。我们把众多的科学定义解释加以概括，指出为多数人可以接受的共同概念，那就是科学知识、科学研究活动、科学社会建制的统一体。第二，技术是人类运用知识、经验和技能，并借助物质手段以达到利用、控制和改造自然目的的完整系统。它是人们的知识和能力同物质手段相结合，对自然界进行改造的过程。科技术语有很多，如下：1、虚拟现实虚拟现实是一套由计算机仿真系统创建出来的虚拟世界。通俗讲，就是使用技术手段，让人身临其境，并可以与这个环境进行交互。这套技术主要包括模拟环境、感知、自然技能和传感器各等方面，除了计算机图形技术所生成的视觉感知外，还有听觉、触觉、力觉、运动等感知，甚至还包括嗅觉和味觉等多感知。目前，虚拟现实技术已经应用于医学、军事航天、室内设计、工业仿真、游戏、娱乐等多个行业。2、人工智能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。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。3、认知计算认知计算出自于IBM人工智能超级计算机“沃森”的称谓，而现在，它更多的代表着一种全新的大数据分析方式。随着信息的增加，计算机可在已有经验的基础上随着时间推移，以学习的、交互的方式，随着数据的进一步增长逐步提高认知的分析行为，就像大脑会自然而然地做事情，“认知计算”是人工智能和大数据的“联姻”。4、量子计算量子计算，是当前最热门的研究领域。相对于普通计算机，基于量子力学特性的量子计算机，拥有超乎想象的并行计算与存储能力，求解一个亿亿亿变量的方程组，具有亿亿次计算能力的“天河2号”需要100年，而万亿次的量子计算机理论上只需要0.01秒就可解出。当量子计算机应用之时，现在的密码破译、基因测序等科学难题，将可迎刃而解。5、深度学习深度学习DeepLearning的概念源于人工神经网络的研究。机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。自2006年以来，机器学习领域，取得了突破性的进展。图灵试验至少不是那么可望而不可及了。在技术手段上不仅仅依赖于云计算对大数据的并行处理能力，而且依赖于算法。这个算法就是DeepLearning。借助于DeepLearning算法，人类终于找到了如何处理“抽象概念”这个亘古难题的方法。6、DT时代DT时代数据处理技术。这个词虽然很早就被人提出了。但是直到2015年3月的IT领袖峰会上，马云演讲中提出“从IT时代走入DT世界”之后才在中国火热起来。马云称，二者的区别在于，IT时代以“我“为中心，DT时代则以“别人”为中心，让别人更强大，开放和承担更多的责任。7、计算机视觉计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。形象地说，就是给计算机安装上眼睛(相机)和大脑(算法)，让机器能够感知环境与对象。我们中国人的成语“眼见为实”和西方人常说的"One picture is worth ten thousandwords"表达了视觉对人类的重要性。不难类比，机器有了视觉以后的前途是不可估量的，例如:智能机器人、智能视频监控、新型人机界面等等。8、人脸识别是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部的—系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。人脸识别产品目前已广泛应用于金融、司法、军队、公安、边检、政府、航天、电力、工厂、教育、医疗及众多企事业单位等领域。随着技术的进一步成熟和社会认同度的提高，人脸识别技术将应用在更多的领域。9、物联网物联网是新一代信息技术的重要组成部分，其英文名称是:“The Internet of things”。顾名思义，物联网就是物物相连的互联网。这有两层意思:其一，物联网的核心和基础仍然是互联网，是在互联网基础上的延伸和扩展的网络;其二，其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间，进行信息交换和通信。物联网就是“物物相连的互联网”。物联网通过智能感知、识别技术与普适计算、广泛应用于网络的融合中，也因此被称为继计算机、互联网之后世界信息产业发展的第三次浪潮。物联网是互联网的应用拓展，与其说物联网是网络，不如说物联网是业务和应用。因此，应用创新是物联网发展的核心，以用户体验为核心的创新2.0是物联网发展的灵魂。