人工智能专业学什么,人工智能这个专业是干什么的

人工智能一个现代生活里很常见的名词,大多数人对其的印象停留于电影,觉得人工智能无所不能,甚至害怕人工智能有一天会统治世界。

说起来人工智能现在已经很常见了,从2011年siri诞生开始,人工智能其实就已经悄悄走进了大众的领域。到后来的阿法狗,讯飞语音输入法,小爱同学,微软小冰,天猫精灵,这些东西在以前看起来都神奇得不可思议,一个音响居然可以开口对你说话,而且你问的它都答得八九不离十,像个真人一样。

但我觉得人工智能没有那么神奇,所有的神奇效果只是多个技术的组合而已,把它拆开后,就能发现其实一点也不困难,技术就是这样,刚出来的时候令人惊叹,用多了就觉得见怪不怪。

我们首先可以去了解组成一个人工智能需要哪些东西。人工智能常见的技术有机器学习,语音识别,语义识别,计算机视觉,自动驾驶,机器人等。比如常见的语音助理,就包含了语音识别与语义识别两种技术。

这些技术听起来很好懂的样子,实际也不难。

语音识别就是识别一段语音的内容,每段语音都有其特定的频率,通常情况下,特定语音的发音是相似的,就像我们用钢琴和小提琴弹奏同样一段音乐一样,它们的音色不同,但他们的旋律是一样的,所以可以听出来多瑞咪发嗦,计算机在识别一段语音的时候,就是把语音的内容当做是一段音乐来分析,这一句话的旋律可以与哪几个字匹配,那一句话可以与哪几个字匹配。这样匹配匹配着,文字就出来了,所以即使每个人的发音不同,但说话的发音是相似的,那就可以识别出来了,代表产品——讯飞语音输入法,识别率已经高达98%,一百个字里错一两个字,完全不影响阅读,我们甚至已经可以在各大会场,看到由讯飞听见或者搜狗听写产出的字幕。

语义识别这个就比较难了,语音转成文字了,那文字包含的意思是怎么出来呢。这个其实在搜索引擎上很常见,我们通常去搜索一段文字的时候,会把一段文字拆成一个个词语,再通过搜索哪些内容与这些词语相匹配,从而得到搜索引擎的结果。一段文字表达的意思也是一样,比如今天天气怎么样,计算机就会拆成今天,天气,怎么样三个,再根据匹配到的内容,给以回答,通常这种都是程序设计好了的特定语句回答,工程师们会在数据库提前设置好大多数场景用的到的语句,以便于根据对应的情况调用。同时,机器学习算法,会根据数据检查大量的相同对话场景,并且筛选出想要的结果。这时候的回答通常能对应上,但有时候也会驴唇不对马嘴。这时候就要依靠对结果的挑选,帮助机器学习理解出哪些回答更容易正确。

这么说,机器学习会像学习围棋一样,筛选出大量可行的下法,但如果你告诉了它哪种下法更准确,那么它就越来越清楚哪种下法赢的可能性高,从而挑选出准确度更高的结果。

计算机视觉和识别语音一样,每张图片都有自己特殊的内容排列方式,如果相同的物体,它在图片上的内容排列方式是相似的,机器学习算法就是要找到这些相似之处,并且把它归类,下一次碰到相同的数据,再把它识别到这一类里,如果你指正它识别的正确与否,它经过学习之后,会更加清楚哪些是正确的,哪些是错误的,识别的准确率也会大大提高。而当数据量与处理能力到达一定的量级的时候,电脑甚至不需要你去标记出哪些是正确的,哪些是错误,它就能自发的去寻找相同类型的图片。并且再从其他的地方找出类似的图,2012年,谷歌动用16000个处理器的机器学习网络,就已经可以自发的找到猫的图片。而现在,这项技术已经被应用到各个地方。手机里的人物相册,拍照美图软件的人脸识别,火车站,支付宝的刷脸支付,都是其技术发展的重要标志。

自动驾驶自动驾驶严格意义上来说,不是一门技术,而是多项技术的合并场景。但由于这个技术的应用场景过于广泛而且前景巨大,被归为一类热门技术,吸引了大量的人才去钻研,去创造。自动驾驶技术,说小,可以用到家用扫地机上,说大,可以应用到飞机,轮船,火车,汽车上。它采用了哪些技术呢?雷达,红外探测,计算机视觉,GPS定位,这些技术,平时我们理解它的时候,以为它只能查看,但经过人工智能算法的处理之后,它相当于给了汽车一双眼睛和耳朵,让汽车可以感知到世界并且给予对的判断,比如雷达检测到前方有车,而车右侧马路很空,汽车可以自行变道,比如红外检测到前方车辆温度异常,于是减速远离,避免出现前方车辆起火而相撞的事情,汽车识别到的场景越多,数据量越庞大,那么行驶的可靠性就会更高。汽车有了这些先进的自动传感技术,再结合上机器学习的算法,自动驾驶的可能性会变得无比的高,如果未来的某一天,自动驾驶出事故的概率比人工驾驶的概率要低了,或许就可以通过法律的批准,然后真正的得到上市,到时候的汽车,可能就没有驾驶员了。目前,已经有没有驾驶员的自动驾驶汽车,在一些园区、学校、甚至机场进行测试运客,也有很多的学校,有无人快递车进行投送,我相信,自动驾驶普及到生活的这一天离我们不远了。

机器人机器人与自动驾驶一样,也是多项技术的合并场景,而且根据各个场景,所使用的传感器,处理方式,活动装置各不相同,无人机就是机器人分类下的一种,虽然无人机目前大多数由人类自己遥控,但无人机上仍然搭载了很多优秀的智能技术,如自动识别前方物体来进行避障;自动识别水面从而避免落水。这使无人机从一个专业的技术,变成了大众可以使用的普通技术,现在很多摄影师,使用无人机进行航拍摄影,就是因为这项技术的普及使得操作变得简化、大众化、平民化。不过机器人更广泛的应用场景,应该在工业,农业这些需要庞大劳动力的地方,现在工厂的自动化流水线,经过稍加改造,就可以成为智能的机器人生产流水线,通过机器的识别的精细度与操作的精准度,能大大提高生产效率,提升产品质量,并且提供优化与解决的方法。

得益于计算机算力的进步与网络的发展,机器学习,神经网络,区块链,AR/VR,大数据,物联网,云计算,这些技术的发展前途得到了突飞猛进,以至于人工智能成为了未来世界里绝不可忽视的问题。它带来的影响力是深远的,它抛开了人类传统里由自主制定规则的程式化运作,拥抱了数据与机器学习的智能化运作,很多人类下意识的动作,相似的人类思维的方式,相同问题的解决方法,人工智能都可以得出一个当时最优解,比起依靠认知与经验的人类来说,只要机器的算法足够的好,出错率足够的低,那未来生活将会变无比神奇而美好,这也是我相信人工智能会改变世界的运行规则的原因。

自动化专业和人工智能有区别吗?

我读的专业就是自动化,当时有人工智能这门课程,只是选修课,是属于过程控制的类型里边的,用当时的眼光来看,人工智能就是自动化的一个小小的发展方向而已,从这个角度来看,人工智能,不过是一种特殊的算法而已,可以说是模仿人类思维的一种做法,而算法是自动化学科中一种控制策略,就是研究如何控制系统的思路。算法有很多种,比如神经元,PID,模糊控制等等,人工智能智能算其中一种,所以人工智能用传统的眼光来看,是归属于自动化的,请关注:容济点火器

1、自动化,除了算法外,还有测量反馈和执行机构的,当然还要考虑被控制对象本身,这样才能构成一个完整的自动控制系统。自动化技术是一门综合性技术,它和控制论、信息论、系统工程、计算机技术、电子学、液压气压技术、自动控制等都有着十分密切的关系,而其中又以“控制理论”和“计算机技术”对自动化技术的影响最大。人工智能是自动化的一个分支,自动化是基础学科。

2、自动化本身是一种军转民专业,当年的自动化系是分为三种专业的,里边并没有单独的人工智能专业。有自动控制自动化,是研究一些控制理论的,比如阿波罗登月,卫星发射,导弹控制等,都需要一些控制理论,算法研究就是控制理论里边重要一环。还有电气自动化,主要是一些逻辑控制,比如工业上用的PLC,变频器,伺服等设备,如何控制,让机器设备运行更好。最后还有生产过程自动化,一般是研究石油化工等一些流体上的控制,算法对个专业也比较重要,当时把人工智能是放在过程控制里边去的。

3、最初人工智能,开始只是一些工业上机械手的控制了,主要就是空间定位技术和多轴联动。后来有了机器视觉,要处理图像处理了,所以图像变成了人工智能的重要一环了。接着语言处理技术突破了,也加了进来,然后汽车无人驾驶这些产业都进来了,又构成了另外一种自动化控制研究对象了。

4、由于计算机,移动互联网,手机,物联网等发展迅猛,它们也加入了人工智能这个环节来了,这样人工智能已经影响到整个社会基础了,比如服务业也用到了人工智能的算法。所以今天的人工智能,已经超越了自动化这个传统行业了,它已经变成了一种新的专业,就好比电子行业从机械行业里边分工出来一样。当然你还是可以看到它的自动化影子的,比如一些闭环控制概念,采集处理和如何匹配,到最后执行输出等,一样追求控制目标和稳定度等,还是自动化的一套思路。

5、不管人工智能如何变化,它的核心还是算法,通过算法去影响了一些传统的行业,把它们改造了,变成了一些新的行业而已。

计算机专业想考研人工智能方向需要做哪些准备?

现在人工智能是热门领域,很多计算机专业的同学在读研时会选择人工智能相关的方向,我从考研和科研这两个角度来说说我的建议。

首先,对于计算机专业的同学来说,如果未来读研期间想主攻人工智能相关的方向,应该重视三方面知识的学习,分别是编程语言、算法、机器学习。

当前人工智能有六大主要研究方向,涉及到机器学习、知识表示、自动推理、计算机视觉、自然语言处理和机器人,其中机器学习是打开人工智能大门的钥匙,所以应该在本科期间就积累一些机器学习相关的基础。

学习人工智能相关的知识对于场景的要求是相对比较高的,因为人工智能需要有数据和算力的支撑,所以建议在本科期间积极参与一些人工智能相关的课题组,这样既能够给自己带来一个比较好的实践场景,同时也会有一个比较好的交流氛围。

当前计算机专业是考研的热门专业,除了要重视初试之外,还需要重视复试,而复试考察的范围会更广,导师也会重点关注学生的科研基础。

以我个人为例,我在复试环节会重点考察学生的知识结构、科研实践经历、项目实践经历和专业竞赛经历。

对于计算机专业的同学来说,知识结构通常并不会有太大的问题,但是科研、项目和专业竞赛往往是考生之间拉开差距的重要原因。

如果没有实践经历,这是比较明显的缺项,我是会有相应扣分的,但是如果科研有成果(文章、专利等),项目有落地,竞赛有成绩(国赛一二等奖),那么会有相应的加分,这一减一加之间的差距就拉大了。

当然了,考研的目标学校对于能否成功上岸也是有直接影响的,如果目标学校的学科实力并不突出,通常复试的竞争也不会太激烈。

考虑到很多同学并没有参加实践的渠道,我联合一些985大学的导师和互联网大厂的企业导师,共同搭建了一个线上的实践平台,在陆续开展前后端开发、大数据、人工智能相关的实践活动,感兴趣的同学可以联系我申请参与,相信一定会有所收获。

最后,如果有计算机相关的学习和科研等问题,欢迎与我交流。

人工智能专业必修课?

主要课程:公共必修课、通识教育课、数学与自然科学基础课、数据结构与算法、计算机组成原理、计算机操作系统、程序设计基础、最优化算法、计算机视觉与模式识别、自然语言处理、计算机网络、数据库原理及应用、机器学习、分布式并行计算、数字逻辑、脑与认知科学。

智能科学与技术难学吗?

不难学!这几年不好先说一下人工智能的这一波大爆发。这一波爆发基本就靠计算机的计算力迅速提高和深度学习两个发动机带起来的。别看现在炒得这么厉害,又是奇点临近又是人工智能是人类的最后一个发明的,在深度学习之后人工智能走向何方目前还是一点曙光都没有的。很有可能深度学习的潜力被挖干净以后,人工智能又会像曾经的三次大起大落一样再次沉寂。

其次,智能科学与技术作为一个本科专业,涉猎领域实在是过于宽泛了,计算机的、控制的、微电子的,又多又杂。而且作为交叉专业,智能科学与技术的具体培养计划实在和学校原有的学科基础关系很大。比如南开的智能科学与技术几乎就和自动化没区别,比自动化多出的智能类专业课由于没有什么积淀,老师上课都是照本宣科,也就机器人学因为有机器人所在课程质量还行。

最后作为一个智能科学与技术专业的毕业生,提供一点建议吧。如果毕业直接就业的话,你可以把这个专业当成计算机来上,因此可以的话建议直接计算机。如果毕业之后想继续深造,看你是想做理论还是应用,理论建议本科选择应用数学,应用还是选计算机,研究生阶段计算机或者控制或者筹备中的人工智能一级学科。总之,完全没有在本科阶段去上这个专业的必要,我个人的体会就是名头很好听,实际金玉其外,如人饮水冷暖自知了。

东华大学人工智能专业具体学习什么课程?

学的是人工智能相关的课程,有通讯和编码,以及数据存储。

应该本科学计科然后考研学人工智能?

基于“你想做人工智能相关的工作”这一前提,我的建议是:假设铁定考研,这两个专业都可以,按分保一个即可;假设本科毕业就业,选人工智能。对于学校,按分能够保哪个学校的专业来吧,都可以。下文进行分析,建议读完,文末总结。

人工智能由什么构成?

人工智能实际上是个“商业词汇”。

它的发展过程是这样:原本就有大量的数据分析及挖掘的数学方法--本质上是数学模型,通过计算机硬件、计算机软件实现这些模型能够打造一些类似人类智能的功能(比如电子地图上的路径规划),实际上这些也属于当前所谓“人工智能”的范畴。

另外一条路径是:1891年产生生物神经网络概念,基于这一概念1943年产生人工神经网络模型--就是通过数学模型来模拟生物神经网络。

于是,把这些个研究成果纳入上述范畴,形成了当前人工智能的数学模型体系。

有了这个体系,接下来就是进行产品化。抛开数学模型,产品化还需要两个技术体系:计算机硬件、计算机软件、机械结构及自动化。其中机械这个并非所有的人工智能产品都需要,比如人脸识别就不用,但对于诸如机器人、自控机床等等是需要的。

到这里,我们总结下吧:人工智能的构成就三大块:1)数学模型;2)计算机软硬件;3)计算机软件;4)机械结构及自动化(可选)。

那么分析下,哪个最重要、最核心?显而易见是数学模型!如果没有了数学模型,就没有所谓的“人工智能”。并且这三者中,后两者可以说是成熟度要高的多的多、难度也会低很多(术业有专攻,只是从实现人工智能产品的角度比较)。

人工智能产品研发企业用人需求

每个企业研发产品,一定是团队协作。所以对于人工智能产品研发团队,团队构成一定是:算法工程师、计算机硬件工程师、计算机软件工程师、机械结构及自动化(可选)。其中计算机硬件非常成熟,基本采购即可;而机械结构及自动化又是一个非常复杂的体系,一般也是通过合作厂家提供。

这样,对于人工智能产品研发企业用人的主体是:算法工程师、软件工程师。分工一般这样:算法工程师负责数学模型设计、选择、调优,以及算法原型的软件实现,输出物是一个软件模块即可;软件工程师负责软件系统设计实现、整合算法模块。

从上述就可以看出对这两类人的要求了:算法工程师一定是数学为核心、软件技能为辅助;软件工程师反之。通才有没有呢?有但很少,也没必要,莫非一个人996不够还想997?

人工智能专业的课程设置

人工智能专业其实就是按照上述的1)~4)点来设置课程,其中4)点不是所有大学都会涉及。同时,会设置一些脑科学相关的课程。

关于脑科学课程,需要注意下:就是给学生一个指引。脑科学真的很复杂,当前对它的认知可以说非常不足。包括神经元这个事情,就有大量不同的争议。比如一个学派认为,每个神经元就是一个复杂的“脑”---是不是想起了分形?

较之计科,硬件方面的课程少、软件方面的课程少,但数学的比重大很多。

总结:本题的答案

1.为什么若本科就业选人工智能专业:题主是想做人工智能的,就业最适合的职位将会是算法工程师。对这个职位的核心要求是数学方面的优势,软件技能是第二要求(理论上会写模块即可)。所以若本科就业,无疑是选人工智能专业了。

2.为什么若深造两个专业都可以:对于深造,因为本科阶段毕竟是专业通识教育,所以研究生阶段一定是要在人工智能领域内选择某个细分领域的--比如强化学习。而计科学生的数学底子不差,同时软件技能方面不需要再多花时间,可以投入更多的精力补齐数学方面的内容即可,转到人工智能门槛不大。所以若深造,本科阶段这两个专业都可以。

3.为什么选两个学校都可以:两个学校都是计算机学科等级为A;保研率差不多;成电双一流,北邮一流学科非一流学校但在北京的确会有诸如人脉交流等的优势,所以无论进哪个学校都可以,还是要看个体的努力吧。

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