人工智能技術及專業好找工作嗎?國内人工智能本科專業開設情況：，下面我們就來說一說關于人工智能技術及專業好找工作嗎?我們一起去了解并探讨一下這個問題吧!

人工智能技術及專業好找工作嗎

國内人工智能本科專業開設情況：

目前國内高校開設跟人工智能本科專業的名稱有這幾個：人工智能、智能科學與技術、大數據工程，數據科學等等，與之相關的專業更多，比如計算機、自動化、電子信息、生物信息、生物醫學工程等等。由于國家沒有開設人工智能一級學科，所以人工智能的碩士博士通常拿的是計算機、自動化、電子信息等學位，比如我碩士拿的是自動化的學位，博士拿的是計算機的學位，但是研究方向幾乎是一樣的。所以我國的人工智能本科專業大都開設在計算機學院、自動化學院、信息學院等，當然也有單獨開設人工智能學院的，但是其實是從上面這個幾個學院獨立出去的，老師當然也是上面這幾個學院。

這幾個人工智能專業的區别：

人工智能、智能科學與技術、大數據工程這三個專業比較常見，那麼他們之間有什麼區别呢？很多人傻傻分不清，說句實在的這個專業是不同時代的産物，智能科學與技術這個專業最早十幾年前甚至更早的時候就有了，人工智能和大數據這兩個專業則是近些年剛興起成立的。它們之間的區别呢？說實在的，目前定位不清，如果一個學校同時開設這幾個專業，教師幾乎是同一批。從研究方向的角度，這個幾個專業的研究方向幾乎是一樣的。如果硬說一些他們的區别我個人的淺見：

智能科學與技術：強調智能的原理，比如會開設一些，心理學、認知科學、腦科學之類的課程；（有點像 生物學與生物工程，化學與化學工程的感覺），但是又不完全這樣，因為還有個“技術”做後綴，所以從研究角度來說可能更像“類腦計算”。

人工智能：這個專業呢就更強調工程實踐了，目前最流行的就是深度學習了（深度神經網絡），主要應用方向很多了，比如計算機視覺（就是圖像數據分析），大家目前場景的，刷臉支付、機場高鐵站的人臉識别呀（多一句，人臉識别學術上研究幾十年了，目前終于商用了），自動駕駛呀（這裡用計算機視覺的技術就更多了，車輛檢測，行人檢測，紅綠燈識别，車道識别.....，當然問題很多了，後面再聊）。自然語言處理：這個場景也很多了，比如大家常用的中英文翻譯、基于文字搜索、機器人客服、新聞自動分類....互聯網上很多很多了。

大數據工程：其實人工智能處理的也是大數據，那這個大數據專業做什麼的呢；我的理解是高維與低維的區别，什麼是高維呢，比如一副圖像有1000萬像素，表示一個數據就有1000萬維度；而你的淘寶購物行為阿裡巴巴也會分析用來給你推薦你可能感興趣的商品，你的購物行為比如包括你的興趣呀，你的消費能力呀，你的年齡階段呀等等可能十幾個屬性就可以了，相對于一副圖片1000萬維度，你這就是低維數據；但是低維信息的特點就是分散，樣本多；比如中國，網購人群有好多億，分散在全國；我們需要做的是分布式統計就可以了。所以大數據工程常學的課程是分布式計算，統計機器學習。

人工智能就業前景：

結論：是非常好的，高薪行業；人類已經進入信息時代，對于人來說，圖像、語音、文字是人主要的感知信息，機器如何處理這些信息呢？就是人工智能

缺點：尤其是人工智能專業，門檻相對較高，需要名校碩士及以上。

人工智能目前仍然處在發展期，人工智能需要大的算力；第一，大部分學校沒辦法給本科生提供很多算力上的支持，如果本科期間隻是學習了人工智能的基礎知識，是很難形成實踐能力的。引用我博士導師上課說過的一句話“人工智能是一門藝術而非科學，就像梵高用一盆墨水往牆上一潑就是一副藝術創作，你潑就不是”，什麼意思？就是非常詳細的告訴你怎麼做，不同的人做出來的結果都不一樣。需要對算法非常深的理解，并經過大量實踐訓練，這個過程很難通過短短課程教學得到，需要你去讀研讀博，經過幾年深入打磨才可以。

就業領域，未來幾乎可以覆蓋任何行業！

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