一、人工智能專業(yè)學(xué)什么？

機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能導(dǎo)論(搜索法等)、圖像識別、生物演化論、自然語言處理、語義網(wǎng)、博弈論等。需要的前置課程主要有,信號處理,線性代數(shù),微積分,還有編程(有數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)基礎(chǔ))從上面的專業(yè)課程內(nèi)容來看,需要掌握的人工智能相關(guān)的知識內(nèi)容還是很多的。

現(xiàn)如今的社會科技最有未來，因為中國一直以來都有科技強(qiáng)國夢，作為新興專業(yè)的人工智能專業(yè)，要學(xué)習(xí)的有很多，如機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能導(dǎo)論(搜索法等)、圖像識別、生物演化論、自然語言處理、語義網(wǎng)、博弈論等。需要的前置課程主要有,信號處理,線性代數(shù),微積分,還有編程(有數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)基礎(chǔ))從上面的專業(yè)課程內(nèi)容來看,需要掌握的人工智能相關(guān)的知識內(nèi)容還是很多的。

人工智能是在2018年的兩會期間才開始被大眾所熟知，但是人工智能現(xiàn)在僅僅被應(yīng)用在一些小范圍的機(jī)械內(nèi)，距離我們所設(shè)想的家庭智能化還有一定的距離。而能填補(bǔ)這個距離的只有不斷的創(chuàng)新，因為現(xiàn)在人工智能剛提出來的時候只是一個單純的詞匯，是無數(shù)的科研人員不斷創(chuàng)新來給這個詞會更多延伸。所以如果將來想從事這個行業(yè)的話，自主創(chuàng)新能力是基礎(chǔ)，只有不斷創(chuàng)新，你才不會模仿。

現(xiàn)在的時代是一個飛速發(fā)展的時代，如果沒有自主學(xué)習(xí)能力，單純的靠外界的灌輸，你很快就會落伍，更何況說人工智能化這樣需要不斷更新的存在。而且自主學(xué)習(xí)能力不僅單單應(yīng)用在人工智能領(lǐng)域，可以拍胸脯的說，自主學(xué)習(xí)能力應(yīng)用在每一個行業(yè)上。想要在自己的行業(yè)發(fā)光發(fā)熱，自主學(xué)習(xí)能力只是必備。 適合學(xué)習(xí)人工智能專業(yè)，以上的三種能力只是基礎(chǔ)。除了這些，還需要自己動手實踐能力等等，畢竟人工智能不是空話，是需要付諸于實踐才能得到回報的。

二、人工智能是學(xué)習(xí)什么？

人工智能學(xué)習(xí)的課程主要有：《人工智能、社會與人文》、《人工智能哲學(xué)基礎(chǔ)與倫理》、《先進(jìn)機(jī)器人控制》、《認(rèn)知機(jī)器人》、《機(jī)器人規(guī)劃與學(xué)習(xí)》、《仿生機(jī)器人》、《群體智能與自主系統(tǒng)》《無人駕駛技術(shù)與系統(tǒng)實現(xiàn)》《游戲設(shè)計與開發(fā)》《計算機(jī)圖形學(xué)》《虛擬現(xiàn)實與增強(qiáng)現(xiàn)實》、《人工智能的現(xiàn)代方法I》、《問題表達(dá)與求解》、《人工智能的現(xiàn)代方法II》、《機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語言處理、計算機(jī)視覺》。

三、人工智能專業(yè)到底是學(xué)什么的啊？

目前一部分高校在本科階段開設(shè)了人工智能專業(yè)，從課程體系結(jié)構(gòu)來看，主要分成四大部分，第一部分是基礎(chǔ)學(xué)科部分，主要涉及到數(shù)學(xué)和物理相關(guān)課程；第二部分是計算機(jī)基礎(chǔ)課程，涉及到編程語言、操作系統(tǒng)、算法設(shè)計等課程；第三部分是人工智能基礎(chǔ)課程，涉及到人工智能基礎(chǔ)、機(jī)器學(xué)習(xí)、控制學(xué)基礎(chǔ)、神經(jīng)科學(xué)、語言學(xué)基礎(chǔ)等內(nèi)容；第四部分涉及到人工智能平臺相關(guān)知識。

由于人工智能是典型的交叉學(xué)科，所以人工智能專業(yè)需要學(xué)習(xí)的內(nèi)容還是相對比較多的，而且學(xué)習(xí)難度也相對比較大，因此如果在本科階段選擇人工智能專業(yè)需要具有較強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力。由于人工智能專業(yè)的學(xué)習(xí)過程對于學(xué)習(xí)環(huán)境有較高的要求，所以開設(shè)人工智能專業(yè)的高校往往都會有專門的數(shù)據(jù)中心、計算中心，以便于為學(xué)生提供數(shù)據(jù)和算力的支撐。

人工智能目前有六大研究方向，涉及到計算機(jī)視覺、自然語言處理、機(jī)器人學(xué)、自動推理、機(jī)器學(xué)習(xí)和知識表示，這些研究方向之間也存在比較緊密的聯(lián)系，目前計算機(jī)視覺、自然語言處理和機(jī)器學(xué)習(xí)這三個方向的熱度相對比較高。由于不同的高校往往有不同的資源整合能力，在人工智能領(lǐng)域也有一定的側(cè)重點，所以在選擇具體學(xué)習(xí)方向的時候，應(yīng)該結(jié)合所在高校的實際情況，盡量選擇學(xué)科實力比較強(qiáng)的方向，這樣會有一個更好的學(xué)習(xí)體驗。