读ai人工智能专业需要什么条件

AI人工智能专业通常需要以下条件：

1.数学和计算机科学方面的基础知识，包括线性代数、微积分、概率论和算法等；

2.编程技能，熟练掌握至少一种编程语言，如Python、Java、C++等；

3.熟悉机器学习、深度学习、自然语言处理等相关领域的基本理论和方法；

4.具备批判性思维和解决问题的能力；

5.具备良好的沟通能力和团队合作精神。

不同学校和不同课程的具体要求可能会有所不同，您可以在申请前仔细阅读所申请学校的入学要求和课程介绍，以确保自己符合学校的要求。

普通人怎么入行人工智能

如果您想要入行人工智能，以下是一些可能有用的建议：

学习相关知识：人工智能涉及到很多领域，包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等。了解这些领域的基本概念和原理对于入门非常有帮助。可以通过参加在线课程、看书籍、参加培训班或自主学习等方式学习相关知识。

掌握编程技能：在实践中，人工智能通常需要使用编程语言来实现和开发，如Python、R、Java等。因此，需要熟练掌握至少一种编程语言，并且掌握一些基本的数据结构和算法。

参与开源项目或实践经验：参与开源项目或实践经验是非常重要的，可以帮助您在实践中应用所学知识并积累经验。可以通过参与一些开源项目、参加竞赛、做一些小项目或者找到一些实习机会等方式获取实践经验。

建立人脉和社区联系：人工智能是一个庞大的领域，建立人脉和社区联系可以帮助您获取更多的资源和机会。可以加入一些人工智能社区或者参加一些相关活动，与同行交流、学习和分享。

继续学习和不断更新知识：人工智能是一个快速发展的领域，需要不断更新自己的知识和技能。可以通过参加一些线上或线下的培训或课程、阅读最新的研究成果等方式来不断更新自己的知识。

学人工智能到哪家人工智能专业志愿填报指南

高考结束填报志愿是每个考生人生中最重要的事情之一，如果从就业倒推专业，现在最时髦的专业非人工智能莫属。

就在今年3月，教育部官宣国内已经有35所高校获得首批人工智能专业建设资格，这也意味着2019年的应届高考生将成为第一批大范围接受AI本科教育的学生，那么如果要报考AI专业，应届考生需要了解什么？

有哪些高校开设了人工智能专业？

当前AI专业建设如火如荼的政策背景是2017年7月国务院正式印发的《新一代人工智能发展规划》，其中重点之一就是：

聚焦人工智能重大科学前沿问题，以突破人工智能应用基础理论瓶颈为重点，超前布局可能引发人工智能范式变革的基础研究，促进学科交叉融合，为人工智能持续发展与深度应用提供强大科学储备。

AI学术理论研究作为产学研的基础，很快得到了国内各大高校的积极响应，诸多高校相继设立了AI学院或者相关的研究机构，一方面培养AI方面人才，另一方面从“小”开始，攻坚AI学术研究。

值得注意的是，之前虽然有不少高校开始设置AI专业的教学，但大多还是集中在研究生教学层面。但是，从今年开始，AI专业开始大规模地走入了高校本科教育。根据教育部发布的《2018年度普通高等学校本科专业备案和审批结果》，以下这35所高校将会在今年开启人工智能专业的招生。

从上图可以看出，人工智能专业代码为080717T（T代表特设专业），学位授予门类为工学。另外AI专业也不是“985”“211”高校的专属，获批的高校中，既有全国知名的老牌名校：同济大学、上海交通大写、浙江大学等，也有一些地方专业特色鲜明的高校：江苏科技大学、安徽工程大学等，还有一些师范类高校：长春师范大学等。

其中，不少高校将AI专业归入工科试验班中的计算机科学与技术学院，比如同济大学、浙江大学以及哈尔滨工业大学等。

图｜浙江大学

图｜同济大学

另外表格中的南京大学和东南大学从去年就已经开始招收AI专业的学生，以东南大学为例，他们去年AI专业的录取分数线为391分（江苏高考满分480分为标准）。

图｜东南大学AI专业录取分数线

不过，由于多数高校今年都是第一次开始AI专业的招生，所以对于应届高考生来说，没有直接对标的历年分数线参考，但可以纵向对比同学院或者相近专业类别的历年分数线，AI专业基本上会高于普通的计算机相关专业。

今年虽然只有35家高校获得AI专业建设资格，但是根据教育部去年印发的《高等学校人工智能创新行动计划》，到2020年的目标是建立50家人工智能学院、研究院或交叉研究中心，并引导高校通过增量支持和存量调整，加大人工智能领域人才培养力度。可以预见，明年还会有一批高校获得建设AI专业的资格。

本科生学AI，到底学什么？

当前，有部分高校已经对外公布了人工智能专业的培养计划，包括专业的培养目标、所学课程以及未来的就业方向。我们摘录了几个具有代表性的高校招生计划。

南京大学

学院目前设置“机器学习与数据挖掘”、“智能系统与应用”两个专业方向，目标是培养具有坚实的数学基础和计算／程序基础、全面深入的人工智能专业知识、丰富的应用实践能力，在人工智能领域具有源头创新能力和解决企业关键技术难题能力的专业精英人才。

今年5月，南京人工智能学院出版了《南京大学人工智能本科专业教育培养体系》一书，系统地介绍了南大在AI本科专业人才培养方面的初步探索成果，包括对AI本科教育的思考和南大人工智能学院本科培养方案以及具体的课程设置情况。

具体涉及的课程包括数学基础类：数学分析、高等代数、离散数学、概率论与数理统计、最优化方法和数理逻辑。专业基础类：数据结构和算法分析、程序设计基础、计算机系统基础、操作系统等课程。

另外，除了计算机学科之外，南大的AI课程还交叉涵盖了数学、电子、自动控制等多学科的专业课程。

东南大学

大类学科基础课程：

程序设计基础及语言A（双语）、程序设计基础及语言B（双语）、数据结构基础、离散数学、数字逻辑电路、数字逻辑电路实验C、最优化方法、自动控制原理。

专业主干课程：

人工智能导论（双语）、数字图像处理、数字信号处理、机器学习（双语）、操作系统（双语）、模式识别（全英文）。

哈尔滨工业大学

本专业主干课程：人工智能、机器学习、视听觉信号处理、模式识别与深度学习、视听觉信息理解、自然语言处理、信息检索、语言与认知等。

毕业生去向：国内就业单位有华为、百度、阿里、腾讯、京东等知名互联网企业或研究院，以及中科院计算所、软件所、信息工程研究所等国内著名科研院所和北大、清华、浙大等国内著名高校继续深造。

境外深造院校有美国卡内基梅隆大学、麻省理工学院、加州大学洛杉矶分校、斯坦福大学、加州伯克利分校、哥伦比亚大学、英国帝国理工大学、澳大利亚悉尼科技大学、新加坡国立大学等。

西安电子科技大学

培养学生具备数据挖掘、信息处理、计算机与互联网等人工智能技术的基础知识；具有从事各类智能信息领域科学研究、教学工作的能力。将学生打造成为各类电子信息系统、控制系统、仪器设备等智能化研究、设计、开发及应用的高层次、创造性科技人才。

毕业去向：本科毕业后，学生既可在包括模式识别与智能系统、智能信息处理、电路与系统、计算机应用技术、电子与通信工程、计算机技术等不同的学科领域进行深造，也可在科研院校、企事业单位等机构从事智能科学相关方向的研究、教学、开发和管理工作。

北京交通大学

本专业是人工智能技术、计算机科学、信息科学与特色行业（如医疗）相结合的复合型专业。依托我校计算机科学与技术一级学科优势及人工智能研究平台，突出人工智能技术与医疗等行业的交叉与融合。

核心课程：离散数学、数据结构、操作系统、数据库系统原理、人工智能导论、机器学习、知识工程、自然语言处理、模式识别、深度学习实践、认知计算、医学数据分析、凸优化方法、高级语言程序设计和Python程序设计等。

升学就业：毕业生可从事人工智能算法设计、数据分析、软件开发和科学研究等方面的工作。就职单位涵盖各行各业，包括：互联网科技企业、高新信息技术企业、银行与金融企业、交通运输企业、医疗机构、科研机构和国家机关等单位。

从上述几所高校的AI专业培养计划来看，首先在课程上强调数学、概率论、程序语言是基础，并且围绕当前AI领域的几个基本研究方向展开教学，比如模式识别、NLP、计算机视觉等。其次非常重视AI和其他学科的融合，也就是在打好理论基础的同时，要有解决实际问题的能力。

不过，南京大学人工智能学院院长周志华此前在微博上提到，“本科应该是在本学科打一个相对完整的框架基础，不要有明显的欠缺。想深入还要念研究生的。”

AI之外，这些专业也不错

虽然术业有专攻，但AI本身涉及到的技术或者产业就非常广泛，所以除了人工智能专业之外，一些旁支的专业也是未来进入AI行业的敲门砖，包括今年新增备案数量最多的几个本科专业：数据科学与大数据技术、机器人工程、智能科学与技术。

数据显示，根据教育部今年公布的名单，有101所高校获批“工程”专业，96所高校获批“智能科学与技术”专业，203所高校获批“数据科学与大数据技术”专业，25所高校获批“大数据管理与应用”专业，25所学校获批“网络空间安全”专业，14所学校获批“工程”专业。

当前的技术变革正在反向驱动我国高校教育的完善，报考AI专业也并不是一时的追风口，就像周志华教授在接受南都采访时候说到：

“人工智能作为一个严肃的学科诞生于1956年，并不是昙花一现的‘投资风口’或‘短期热点’。经过60多年的发展，人工智能领域形成了庞大的知识体系，既有的相近学科的本科教学体系不再能完全覆盖或代替。要培养高质量人工智能专业人才，就必须根据人工智能学科的特点来建立相应的培养体系。”

学ai人工智能怎么开始

学习AI人工智能的入门方法可以包括以下步骤：

1.确定学习目标：了解AI的基本概念和应用领域，确定自己想要学习的具体方向，如机器学习、深度学习、自然语言处理等。

2.学习基础知识：学习数学、统计学、计算机科学等基础知识，如线性代数、概率论、算法等。

3.学习编程语言：学习编程语言，如Python、Java等，掌握基本的编程技能。

4.学习AI算法：学习AI算法，如决策树、神经网络、卷积神经网络等，掌握各种算法的原理和应用。

5.实践项目：参与实践项目，如Kaggle竞赛、自然语言处理任务等，将所学知识应用到实际项目中。

6.持续学习：AI技术发展迅速，需要不断学习新知识和技能，跟上最新的技术发展趋势。

以上是学习AI人工智能的一些基本步骤，可以根据自己的兴趣和需求进行学习规划和实践。

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