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留学美国人工智能专业怎么样

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  在美国大学所有的专业中,有一款专业只是听名字就十分高大上,并且也是未来前景非常好的专业,那就是人工智能。下面是由出国留学网编辑为大家整理的“留学美国人工智能专业怎么样”,仅供参考,欢迎大家阅读本文。

  一、专业介绍

  人工智能是计算机科学的一个分支,它通过了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

  人工智能是一门极富挑战性的科学,从事这项工作的人必须懂得计算机知识,心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学,它由不同的领域组成,如计算机学、数学、神经学、图像学、语言学、信号学、自动化、逻辑学、博弈学、心理学等等,总的说来,人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。

  二、研究领域

  模式识别:指对表征事物或者现象的各种形式信息进行处理分析,以及对事物或现象进行描述分析分类解释的过程,例如汽车车牌号的辨识涉及到图像处理分析等技术。

  机器学习:研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构、不断完善自身的性能,或者达到操作者的特定要求。

  数据挖掘:知识库的知识发现,通过算法搜索挖掘出有用的信息,应用于市场分析、科学探索、疾病预测等。

  智能算法:解决某类问题的一些特定模式算法;例如,我们最熟悉的最短路径问题,以及工程预算问题等。

  国外高校各自有其偏重,了解各个分支能够很好地指导选择自己感兴趣的方向,在申请学校的时候也可以做到有的放矢。

  三、就业前景

  人工智能就业分为工程开发和学术研究两方面。 当前,人工智能市场主要分为以下几个领域:

  基础服务,如数据源和计算平台

  硬件产品,如工业机器人和服务机器人

  智能服务,如智能客服和商业智能

  技术能力,如图像识别和机器学习

  而在这些领域内,主要有以下职业分类:

  1、算法工程师:进行人工智能相关前沿“算法”的研究,包括机器学习、知识应用、智能决策等技术的应用。属于人工智能的“头脑”岗位。

  2、程序开发工程师:一方面程序开发工程师需要搞定算法的实现,另一方面程序开发工程师需要完成各个功能模块的整合。 属于人工智能的“四肢”岗位,负责落地、实现和操作。

  3、人工智能运维工程师:大数据与AI产品相关「运营、运维」产品研发;相关组件的运维工具系统的开发与建设;提供大数据与AI云产品客户支持。

  4、智能机器人研发工程师:研发方向主要从事「机器人控制系统」开发,高精度器件的设计研发等。工业机器人系统集成方向主要做工作站设计,电气设计,器...

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人工智能专业前景怎么样

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  选择专业时,人工智能专业的就业前景是各位考生比较关心的问题。下面是由出国留学网小编为大家整理的“人工智能专业前景怎么样”,仅供参考,欢迎大家阅读。

  人工智能专业前景怎么样

  人工智能专业就业前景如何人工智能、移动终端、云计算、大数据等相关专业应届生备受企业关注,同学们都是被几家企业同时抢着要。数据显示,我国人工智能相关人才缺口超过500万,“坑多萝卜少”的现状让企业展开了校园人才争夺战。国家提出了人工智能三步走的发展战略,现在人工智能已经上升到战略层面。在今年的人大会议中,总理在政府工作报告中再提“人工智能”。我们都知道,被列入国家发展规划后,国家会颁发很多政策去促进这一计划的实现,所以越早进入人工智能领域就越有发展潜能。

  这是一个属于人工智能的时代。当前,人工智能是一颗闪耀的“明星”,已经成为国际竞争的新焦点,世界多国都在加紧人工智能发展布局,以至于提到了战略高度的地位。人工智能专业毕业后可以留校当老师,公司研发岗位,人工智能实验室等。具体岗位有:数据挖掘工程师、下位机算法工程师、售前技术支持(商业智能方向)、行业研究员(股市)、科技公司的电气工程师、C/C++算法开发工程师等等。

  计算机与人工智能哪个好?

  第一,人工智能是一个2019年才新设置的专业,所以无论是在课程设置还是师资水平上,国内能够把这个专业教好大学的其实并不多。人工智能被称为二十一世纪三大尖端技术,涉及计算机科学、心理学、哲学、语言学等多种学科,是一门难度很大的交叉性学科。所以,如果不是非常牛的大学,即使开设了这门专业,也不能让学生掌握扎实的专业知识。同学们如果从这些学校毕业,在就业市场中也不会有太大的竞争力。而计算机专业涉及的学科没有那么广泛,对教师和学校的水平没有人工智能那么高,即使是普通学校毕业,也能找到不错的工作。从这一点来看,计算机专业显然更有优势。

  第二,人工智能是前沿学科,又颇受国家重视,所以未来发展潜力是很大的。再加上国内开设此专业的学校不多,每年的毕业生也很少,存在着供不应求的情况。据统计,在全球人工智能人才储备中,中国只占5%左右,人工智能的人才缺口超过500万,所以人工智能专业的就业前景是很好的。而计算机专业近年来报考的人数一直居高不下,每年毕业生人数非常多,就业竞争压力大。如果不是有过强的专业实力,在趋近饱和的就业市场是不容易站稳脚跟的。从这一点来看,人工智能专业的前景则会更好一些。

  无论是人工智能还是计算机专业,同学们只要在大学期间努力学习,掌握扎实的专业技能,就业都不会很差。但如果大家学习不认真,浑浑噩噩过完四年,再有前景的专业也是没用的。

  拓展阅读:智能科学与技术和计算机科学与技术专业的区别

  一,智能科学与技术和计算机科学与技术专业介绍

  1.智能科学与技术专业是一门涉及计算机与人工智能的交叉学科;

  2.计算机科学与技术专业是研究计算机系统设计、制造和应用的学科。

  二,开设课程对比

  计算机科学与技术专业注重计算机系统设计、软硬件开发与应用、计算机科学技术等宽广的计算机系统知识,培养学生能熟悉计算机系统中的软硬件产品设计和开发,具备应用各类工具完成软硬件系统开发的能力;智能科学与技术专业强调使用计算机科学与技术的理论和方法进行智能系统设计与开发,培养学生智能信息处理的思维方法与基本能力。

  三,未来的就业方向和前景

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人工智能专业怎么样 难学吗

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  人工智能当今社会越来越普及,于是便衍生了人工智能这个专业,人工智能专业难不难学呢。以下是由出国留学网编辑为大家整理的“人工智能专业怎么样 难学吗”,仅供参考,欢迎大家阅读。

  人工智能专业怎么样

  人工智能的发展现状处于成长期,由于相关人才的数量比较少,人工智能的人才市场处于空缺,出现了供不应求的状况。加之国家发布相关政策促进人工智能的发展;一些省份也比较重视人工智能的发展,所以人工智能专业就业前景还是一片光明的。

  人工智能专业难学吗

  人工智能专业对于数学基础不好的人可能会比较难学的。因为需要学编程,而且学的东西比较繁杂,从认知与神经科学、人工智能伦理到人工智能平台与工具都要学。但学得好,就业前景也不错。

  拓展阅读:人工智能时代最热门专业

  集成电路设计与集成系统

  这是个既高大上的专业,又是学科难度高的专业,对技术和知识的要求极高,读4年本科,只能掌握基础知识。

  目前,首批只有清华大学、北京大学、复旦大学等九所大学设立该项专业。同时,这是属于严进宽出的好专业,不像计算机专业淘汰率高,也不需要不间断地学习新技术。想偷懒的,可以考虑学这个专业,不想偷懒的更要选择这个专业,因为4年里,有足够让你准备考研的时间。

  自动化专业

  这是一个“万金油”专业,包含门类杂,有编程,有电路,有检测装置技术等。自动化专业的核心是自动控制原理,在人工智能替代体力劳动的未来,这绝对是热门专业。

  信息与通信工程

  这个是电子信息类里的一个分支专业,属于一个交叉性极广的学科,但它的特点是每一门学科都可以独成一体、独当一面。

  专业主要学习在通信过程中信息传输和信号处理的原理和应用。所以,本科阶段的学习只是一些理论,只能毕业后对其中有兴趣的方向,进行考研深造,这样出来起薪就比较高了。

  数据科学与大数据技术

  智能时代,很大一部分就是依赖数据,大数据,数据云。

  从目前的智能技术发展态势来看,这个专业的就业前景非常好。高校每年大数据人才的培养,根本无法满足市场需求,目前就已造成人才严重短缺的现状。大数据技术有很多发展方向,但都要求有数学功底,理科比较好的学生可以报考,还有逻辑能力强的文科生,也可以报考。

  电磁场与无线技术专业

  这个是属于站在新兴的科技风口的专业,在通信5G、6G、智能硬件等领域中,绝对是一个爆款。华为、小米等公司,都需要有关天线工程师和射频工程师的人才需求。

  专业特点门槛高,需要有数学功底物理功底的考生,偏向无线技术和电磁射频。

  计算机科学专业

  这是与人工智能有极强关联的专业,重点培养学生的数学基础和实操能力。本科和研究生一样有对应的课程和研究方向。4年大学一定要把功底打扎实了,要不然,毕业了只能做个普通的编程人员,无法成为高工,那收入就相差大了。

  数字媒体技术

  在人工智...

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美国人工智能专业怎么样?

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  想必大家都知道了人工智能时代的到来,人工智能绝对能够改变我们将来的生活,那么这样一个改变未来的专业它的前景,它的收入是怎么样呢?一起来跟着出国旅行网看看吧。

  美国人工智能专业的概况及就业前景

  人工智能,即AI(Artificial Intelligence),是一门包含计算机、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等综合学科。该概念第一次在达茅斯顿学术会议上提出:人工智能是从计算机应用系统角度出发,研究如何制造出人造的智能机器或智能系统,来模拟人类智能活动的能力,以及延生人类智能科学。

  我们先来看看国内的薪酬水平:

  我们可以看出,2年左右工作经验的本科或以上学历的机器学习与人工智能高级工程师薪酬就差不多有60-100万,1年工作经验的PHD,人工智能语音识别薪资水平大概在100万以上。

  可以看到对于AI相关的技术岗位,30万-60万年薪基本上是比较主流的收入水平,相较于其他技术岗位,基本上是8年以上工作经验的架构师的收入水平。231份样本数据中,30万以下年薪24份,30-60万年薪88份,60-100万25份,100万+31份,面议类的63份,局限在于很多年薪数百万的岗位不会被猎头发布出来。

  薪酬和地域相关也与行业有关,30万以下的岗位24个,有9个在二线城市,同时12个30万以下收入岗位属于非TMT行业。

  不同类型的企业也拿出了各自的高招来吸引优秀的AI人才,比较有意思的比如创新工场旗下的人工智能研究院拿出“李开复亲任院长”这样的职位诱惑参与人才抢夺战。其他常见的招揽手段,除了高薪,依次为:补助(63份岗位),弹性工作(47份岗位),双薪(41份岗位),期权(36份岗位),聚餐(34份岗位),旅游(24份岗位)。

  我们再来看看Paysa网站统计的美国AI人工智能专家的薪酬水平,年薪12万差不多算是个起步价,平均年薪在17万左右,再算上各种bonus...

  AI领域目前在招的初级岗位较多,行业很缺资深人士。231份招聘岗位需求中:1-3年工作经验要求占比62%,4-5年的21.7%,6-10年只占比15.8%。

  而在美国AI工程师情况调查中,也同样的,初级岗位比较多,较为缺少资深人才,另外几种编程语言中,Java和Artificial Intelligence为最重要的两种语言,C++, Software Development,和Python紧随其后。

  AI核心课程

  ▌Artificial Intelligence 人工智能

  ▌Machine Learning 机器学习

  ▌Advanced Operating Systems 高级操作系统

  ▌Advanced Algorithm Design 高级算法设计<...

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  现今研究人工智能的科技越来越前沿,人工智能专业也逐渐成为了很多人的选择,那么下面就和出国留学网的小编一起来看看美国人工智能专业怎么样?

  1、人工智能到底是什么?

  人工智能---AI(Artificial Intelligence),它是一门包含计算机、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等综合学科。该概念第一次在达茅斯顿学术会议上提出:人工智能是从计算机应用系统角度出发,研究如何制造出人造的智能机器或智能系统,来模拟人类智能活动的能力,以及延生人类智能科学(ps:注意包括2个部分:模拟人类以及延伸人类智能)。

  人工智能的应用实例:指纹识别、人脸识别 、视网膜识别、 虹膜识别 、专家系统 、智能搜索、 博弈等。

  2、人工智能的部分应用领域

  1) 机器人领域:人工智能机器人,如PET聊天机器人,它能理解人的语言,用人类语言进行对话,并能够用特定传感器采集分析出现的情况调整自己的动作来达到特定的目的;

  2) 语言识别领域:该领域其实与机器人领域有交叉,设计的应用是把语言和[i]声音转换成可进行处理的信息:如语音开锁(特定语音识别);语音邮件以及未来的计算机输入等方面;

  3) 图像识别领域:利用计算机进行图像处理、分析和理解,以识别各种不同模式的目标和对象的技术;例如人脸识别、汽车牌号识别等。

  4) 专家系统:具有专门知识和经验的计算机智能程序系统,后台采用的数据库相当于人脑,具有丰富的知识储备,采用数据库中的知识数据和知识推理技术来模拟专家解决复杂问题。

  一个十分直观的综合应用的实例:google的无人驾驶汽车,该项目是由斯坦福人工智能实验室主任塞巴领导谷歌一个团队承担的。

  3、人工智能已经智能到什么程度了?

  在最近的几十年里,人工智能似乎开始呈现出井喷式发展。1997年5月,IBM公司研制的深蓝(DEEP BLUE)计算机战胜了国际象棋大师卡斯帕洛夫(KASPAROV),人工智能的这个完美表现开始引起了所有研究者的注意。在最近五十年里,从手机上的计算器到无人驾驶汽车,再到今天 Master 59连胜人类顶尖围棋选手,再到未来可能改变世界的重大变革,人类似乎在慢慢预测到——一个人工智能的时代正在来临。

  如今人工智能已经不再是几个科学家的专利了,全世界几乎所有大学的计算机系都有人在研究这门学科。

  不管你选择什么专业方向,人工智能和机器人专业的主要课程包括数学、计算机课程,基本的编程语言、算法设计、操作系统、数据结构、逻辑、概率论和数理统计等方法。

  4、人工智能专业的分支情况

  我们来看看这个AI这个综合型学科的一个专业分支,总的来说可以分为以下几个分支:第一,模式识别;第二,机器学习;第三,数据挖掘;第四,智能算法 。

  模式识别:是指对表征事物或者现象的各种形式(数值的文字的逻辑关系的等)信息进行处理分析,以及对事物或现象进行描述分析分类解释的过程,例如汽车车牌号的辨识、涉及到图像处理分析等技术。

  机器学习:研究计算机怎样模拟或实现人类的...

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