人工智能專業(yè)簡介

　　人工智能---AI(Artificial Intelligence)，它是一門包含計算機、控制論、信息論、神經生理學、心理學、語言學等綜合學科。該概念第一次在達茅斯頓學術會議上提出：人工智能是從計算機應用系統(tǒng)角度出發(fā)，研究如何制造出人造的智能機器或智能系統(tǒng)，來模擬人類智能活動的能力，以及延生人類智能科學(ps：注意包括2個部分：模擬人類以及延伸人類智能)。

　　人工智能的應用實例：指紋識別、人臉識別 、視網(wǎng)膜識別、 虹膜識別 、專家系統(tǒng) 、智能搜索、 博弈等

　　一些人工智能的應用領域：

　　1) 機器人領域：人工智能機器人，如PET聊天機器人，它能理解人的語言，用人類語言進行對話，并能夠用特定傳感器采集分析出現(xiàn)的情況調整自己的動作來達到特定的目的。

　　2) 語言識別領域：該領域其實與機器人領域有交叉，設計的應用是把語言和[i]聲音轉換成可進行處理的信息：如語音開鎖(特定語音識別);語音郵件以及未來的計算機輸入等方面

　　3) 圖像識別領域：利用計算機進行圖像處理、分析和理解，以識別各種不同模式的目標和對象的技術;例如人臉識別 汽車牌號識別等。

　　4) 專家系統(tǒng)：具有專門知識和經驗的計算機智能程序系統(tǒng)，后臺采用的數(shù)據(jù)庫相當于人腦，具有豐富的知識儲備 采用數(shù)據(jù)庫中的知識數(shù)據(jù)和知識推理技術來模擬專家解決復雜問題。

　　一個十分直觀的綜合應用的實例：google的無人駕駛汽車，該項目是由斯坦福人工智能實驗室主任塞巴領導谷歌一個團隊承擔的。

　　人工智能已經智能到什么程度了?

　　在最近的幾十年里，人工智能似乎開始呈現(xiàn)出井噴式發(fā)展。1997年5月，IBM公司研制的深藍(DEEP BLUE)計算機戰(zhàn)勝了國際象棋大師卡斯帕洛夫(KASPAROV)，人工智能的這個完美表現(xiàn)開始引起了所有研究者的注意。在最近五十年里，從手機上的計算器到無人駕駛汽車，再到今天 Master 59連勝人類頂尖圍棋選手，再到未來可能改變世界的重大變革，人類似乎在慢慢預測到——一個人工智能的時代正在來臨。

　　例如：WaveNet模仿人類語音

　　去年9月，谷歌發(fā)布了一項名為WaveNet的文本轉語音(Text-to-Speech)技術。通常我們聽到的計算機輸出音頻都很別扭，但WaveNet則能輸出更自然的聲音。當你和Siri對話，你還會覺得別扭，因為你能聽出Siri是機器。但是有了WaveNet，或許，讓人類和機器實現(xiàn)真正的交流，很快就不是夢想。

　　再例如：

　　前段時間爆紅的神曲《PPAP》因其極具魔性的歌詞和節(jié)奏讓明星和網(wǎng)友爭相模仿，紅遍大街小巷。于是不少網(wǎng)友腦洞大開，用這首歌調戲Siri。網(wǎng)友們紛紛嘗試，在微博曬出各種版本的Siri回答。

　　如今人工智能已經不再是幾個科學家的專利了，全世界幾乎所有大學的計算機系都有人在研究這門學科。

　　不管你選擇什么專業(yè)方向，人工智能和機器人專業(yè)的主要課程包括數(shù)學、計算機課程，基本的編程語言、算法設計、操作系統(tǒng)、數(shù)據(jù)結構、邏輯、概率論和數(shù)理統(tǒng)計等方法。

　　人工智能專業(yè)的分支情況

　　接下來，我們來看看這個AI這個綜合型學科的一個專業(yè)分支，總的來說可以分為以下幾個分支：第一， 模式識別;第二， 機器學習;第三， 數(shù)據(jù)挖掘;第四， 智能算法 。

　　模式識別：是指對表征事物或者現(xiàn)象的各種形式(數(shù)值的文字的邏輯關系的等)信息進行處理分析，以及對事物或現(xiàn)象進行描述分析分類解釋的過程，例如汽車車牌號的辨識 涉及到圖像處理分析等技術。

　　機器學習：研究計算機怎樣模擬或實現(xiàn)人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結構是指不斷完善自身的性能，或者達到操作者的特定要求。

　　數(shù)據(jù)挖掘：知識庫的知識發(fā)現(xiàn)，通過算法搜索挖掘出有用的信息，應用于市場分析、科學探索、疾病預測等。

　　智能算法：解決某類問題的一些特定模式算法;例如，我們最熟悉的最短路徑問題，以及工程預算問題等。

　　在國外高校都有其偏重，了解各個分支能夠很好地指導選擇自己感興趣的方向，在申請學校的時候也可以做到有的放矢。

　　AI的就業(yè)導向以及申請學校前的實習導向參考

　　關于AI在美國的就業(yè)方向主要有，科研機構(機器人研究所等)，軟硬件開發(fā)人員，高校講師等。當然了，鑒于一些高科技公司開辟出了新的研究領域，比如谷歌的無人駕駛汽車...在國內的話就業(yè)前景是比較好的，國內產業(yè)升級，IT行業(yè)的轉型工業(yè)和機器人和智能機器人以及可穿戴設備的研發(fā)將來都是強烈的熱點正好都是3-5年后的時間，正好是同學們學成歸來的時候!

　　就業(yè)方公司和會議方向參考

　　1) 搜索方向：百度、谷歌、微軟、yahoo等(包括智能搜索、語音搜索、圖片搜索、視頻搜索等都是未來的方向)

　　2) 醫(yī)學圖像處理：醫(yī)療設備、醫(yī)療器械很多都會涉及到圖像處理和成像，大型的公司有西門子、GE、飛利浦等。

　　3) 計算機視覺和模式識別方向： 前面說過的指紋識別、人臉識別、虹膜識別等;還有一個大的方向是車牌識別;目前鑒于視頻監(jiān)控是一個熱點問題，做跟蹤和識別也不錯;

　　4) 還有一些圖像處理方面的人才需求的公司如威盛、松下、索尼、三星等。

　　鑒于AI方向的人才都是高科技型的，在待遇方面自然相對比較豐厚，所以很這個方向很有發(fā)展前途。

　　人工智能專業(yè)最好的美國大學排名參考

　　1.麻省理工 Massachusetts Institute of Technology

　　2.卡內基梅隆大學 Carnegie Mellon University

　　3.斯坦福大學 Stanford University

　　4.加州大學伯克利分校 University of California--Berkeley

　　5.德克薩斯大學奧斯汀分校 University of Texas--Austin

　　6.華盛頓大學 UW University of Washington

　　7.佐治亞理工學院 Georgia Institute of Technology

　　8.伊利諾伊大學厄本那—香檳分校 University of Illinois--Urbana-Champaign

　　8.馬薩諸塞大學安默斯特校區(qū) University of Massachusetts--Amherst

　　10.賓夕法尼亞大學 University of Pennsylvania

　　11.密歇根大學安娜堡分校 University of Michigan--Ann Arbor

　　12.康奈爾大學 Cornell University

　　13.馬里蘭大學帕克分校 University of Maryland--College Park

　　14.加州大學洛杉磯分校 University of California--Los Angeles

　　15.南加州大學 University of Southern California

　　16.哥大 Columbia University

　　17.布朗大學 Brown University

　　17.加州理工 California Institute of Technology