人工智能專業(yè)簡(jiǎn)介

人工智能---AI(Artificial Intelligence)，它是一門(mén)包含計(jì)算機(jī)、控制論、信息論、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、語(yǔ)言學(xué)等綜合學(xué)科。該概念第一次在達(dá)茅斯頓學(xué)術(shù)會(huì)議上提出：人工智能是從計(jì)算機(jī)應(yīng)用系統(tǒng)角度出發(fā)，研究如何制造出人造的智能機(jī)器或智能系統(tǒng)，來(lái)模擬人類智能活動(dòng)的能力，以及延生人類智能科學(xué)(ps：注意包括2個(gè)部分：模擬人類以及延伸人類智能)。

人工智能的應(yīng)用實(shí)例：指紋識(shí)別、人臉識(shí)別 、視網(wǎng)膜識(shí)別、 虹膜識(shí)別 、顧問(wèn)系統(tǒng) 、智能搜索、 博弈等

一些人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域：

1) 機(jī)器人領(lǐng)域：人工智能機(jī)器人，如PET聊天機(jī)器人，它能理解人的語(yǔ)言，用人類語(yǔ)言進(jìn)行對(duì)話，并能夠用特定傳感器采集分析出現(xiàn)的情況調(diào)整自己的動(dòng)作來(lái)達(dá)到特定的目的。

2) 語(yǔ)言識(shí)別領(lǐng)域：該領(lǐng)域其實(shí)與機(jī)器人領(lǐng)域有交叉，設(shè)計(jì)的應(yīng)用是把語(yǔ)言和[i]聲音轉(zhuǎn)換成可進(jìn)行處理的信息：如語(yǔ)音開(kāi)鎖(特定語(yǔ)音識(shí)別);語(yǔ)音郵件以及未來(lái)的計(jì)算機(jī)輸入等方面

3) 圖像識(shí)別領(lǐng)域：利用計(jì)算機(jī)進(jìn)行圖像處理、分析和理解，以識(shí)別各種不同模式的目標(biāo)和對(duì)象的技術(shù);例如人臉識(shí)別 汽車牌號(hào)識(shí)別等。

4) 顧問(wèn)系統(tǒng)：具有專門(mén)知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)的計(jì)算機(jī)智能程序系統(tǒng)，后臺(tái)采用的數(shù)據(jù)庫(kù)相當(dāng)于人腦，具有豐富的知識(shí)儲(chǔ)備 采用數(shù)據(jù)庫(kù)中的知識(shí)數(shù)據(jù)和知識(shí)推理技術(shù)來(lái)模擬顧問(wèn)解決復(fù)雜問(wèn)題。

一個(gè)十分直觀的綜合應(yīng)用的實(shí)例：google的無(wú)人駕駛汽車，該項(xiàng)目是由斯坦福人工智能實(shí)驗(yàn)室主任塞巴領(lǐng)導(dǎo)谷歌一個(gè)團(tuán)隊(duì)承擔(dān)的。

人工智能已經(jīng)智能到什么程度了?

在最近的幾十年里，人工智能似乎開(kāi)始呈現(xiàn)出井噴式發(fā)展。1997年5月，IBM公司研制的深藍(lán)(DEEP BLUE)計(jì)算機(jī)戰(zhàn)勝了國(guó)際象棋大師卡斯帕洛夫(KASPAROV)，人工智能的這個(gè)完美表現(xiàn)開(kāi)始引起了所有研究者的注意。在最近五十年里，從手機(jī)上的計(jì)算器到無(wú)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(lái)可能改變世界的重大變革，人類似乎在慢慢預(yù)測(cè)到——一個(gè)人工智能的時(shí)代正在來(lái)臨。

人工智能專業(yè)的分支情況

接下來(lái)，我們來(lái)看看這個(gè)AI這個(gè)綜合型學(xué)科的一個(gè)專業(yè)分支，總的來(lái)說(shuō)可以分為以下幾個(gè)分支：第一， 模式識(shí)別;第二， 機(jī)器學(xué)習(xí);第三， 數(shù)據(jù)挖掘;第四， 智能算法 。

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

機(jī)器學(xué)習(xí)：研究計(jì)算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為，以獲取新的知識(shí)或技能，重新組織已有的知識(shí)結(jié)構(gòu)是指不斷完善自身的性能，或者達(dá)到操作者的特定要求。

數(shù)據(jù)挖掘：知識(shí)庫(kù)的知識(shí)發(fā)現(xiàn)，通過(guò)算法搜索挖掘出有用的信息，應(yīng)用于市場(chǎng)分析、科學(xué)探索、疾病預(yù)測(cè)等。

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

在國(guó)外高校都有其偏重，了解各個(gè)分支能夠很好地指導(dǎo)選擇自己感興趣的方向，在申請(qǐng)學(xué)校的時(shí)候也可以做到有的放矢。

AI的就業(yè)導(dǎo)向以及申請(qǐng)學(xué)校前的實(shí)習(xí)導(dǎo)向參考

關(guān)于AI在美國(guó)的就業(yè)方向主要有，科研機(jī)構(gòu)(機(jī)器人研究所等)，軟硬件開(kāi)發(fā)人員，高校講師等。當(dāng)然了，鑒于一些高科技公司開(kāi)辟出了新的研究領(lǐng)域，比如谷歌的無(wú)人駕駛汽車...在國(guó)內(nèi)的話就業(yè)前景是比較好的，國(guó)內(nèi)產(chǎn)業(yè)升級(jí)，IT行業(yè)的轉(zhuǎn)型工業(yè)和機(jī)器人和智能機(jī)器人以及可穿戴設(shè)備的研發(fā)將來(lái)都是強(qiáng)烈的熱點(diǎn)正好都是3-5年后的時(shí)間，正好是同學(xué)們學(xué)成歸來(lái)的時(shí)候!

就業(yè)方公司和會(huì)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(yǔ)音搜索、圖片搜索、視頻搜索等都是未來(lái)的方向)

2) 醫(yī)學(xué)圖像處理：醫(yī)療設(shè)備、醫(yī)療器械很多都會(huì)涉及到圖像處理和成像，大型的公司有西門(mén)子、GE、飛利浦等。

3) 計(jì)算機(jī)視覺(jué)和模式識(shí)別方向： 前面說(shuō)過(guò)的指紋識(shí)別、人臉識(shí)別、虹膜識(shí)別等;還有一個(gè)大的方向是車牌識(shí)別;目前鑒于視頻監(jiān)控是一個(gè)熱點(diǎn)問(wèn)題，做跟蹤和識(shí)別也不錯(cuò);

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(duì)比較豐厚，所以很這個(gè)方向很有發(fā)展前途。

人工智能專業(yè)最好的美國(guó)大學(xué)排名參考：

1.麻省理工 Massachusetts Institute of Technology
2.卡內(nèi)基梅隆大學(xué) Carnegie Mellon University
3.斯坦福大學(xué) Stanford University
4.加州大學(xué)伯克利分校 University of California--Berkeley
5.德克薩斯大學(xué)奧斯汀分校 University of Texas--Austin
6.華盛頓大學(xué) UW University of Washington
7.佐治亞理工學(xué)院 Georgia Institute of Technology
8.伊利諾伊大學(xué)厄本那—香檳分校 University of Illinois--Urbana-Champaign
8.馬薩諸塞大學(xué)安默斯特校區(qū) University of Massachusetts--Amherst
10.賓夕法尼亞大學(xué) University of Pennsylvania

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