考研人工智能专业要学什么

随着当前人工智能技术的快速发展，行业领域对于人工智能人才的需求量也在不断增大，所以一部分高校也开始把人工智能人才培养从研究生教育阶段向本科教育阶段覆盖，相信在产业结构升级的推动下，未来人工智能人才的发展空间会非常大。人工智能方向研究生学位论文答辩从人工智能技术的学科体系结构来看，人工智能人才需要构建三大块知识基础，其一是数学基础；其二是计算机基础；其三是人工智能平台基础，所以学习人工智能知识不仅知识量比较大，难度也相对比较高。数学基础是学习人工智能技术的重要前提，人工智能领域的诸多研究方向都离不开数学知识，比如机器学习、计算机视觉、自然语言处理等等。数学基础涉及到高等数学、线性代数、概率论等内容，可以说数学知识的掌握情况对于人工智能知识的学习会起到非常重要的作用。以机器学习为例，机器学习涉及到数据收集、算法设计、算法实现、算法训练、算法验证和算法应用等多个环节，算法是机器学习的核心，所以学习机器学习的重点就是对于算法（设计）的认知能力，而算法设计的基础就是各种数学知识的应用。当前有不少数学（统计学）专业的毕业生会考研人工智能方向，这也是不错的选择。计算机知识也是人工智能知识体系的重要组成部分，由于人工智能领域涉及到大量的计算机知识，所以长期以来，计算机专业也是培养人工智能人才的主要渠道之一。从当前的人工智能技术体系结构来看，主要涉及到操作系统、计算机网络、编程语言、算法设计、数据结构等计算机专业知识。人工智能平台涉及到的内容非常多，不仅涉及到大量人工智能基础知识，同时也涉及到不同研发方向的相关知识，包括机器学习、计算机视觉、自动推理等等。初学者应该根据自身的知识结构和兴趣爱好，选择一个主攻方向。我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！

首先，人工智能技术体系还是比较庞大的，而且当前人工智能领域的研究尚处在初期，人工智能概念本身也在不断地发展和变化，所以当前学习人工智能不仅需要具有较为全面的基础知识，同时还需要有一个主攻方向。人工智能是一个较为典型的交叉学科领域，涉及到哲学、数学、计算机、控制学、经济学、神经学和语言学等学科，所以人工智能本身的知识量还是非常庞大的。基础比较薄弱的初学者可以一边学习人工智能知识，一边补学相关内容，并不是一定要从数学开始学起。实际上，长期以来，人工智能领域的专业人才培养都是以研究生教育为主，主要原因就是人工智能领域的学习难度比较大，而且对于学习场景的要求也比较高。当前人工智能领域有六个大的研究方向，涉及到计算机视觉、自然语言处理、机器学习、自动推理、知识表示和机器人学，其中计算机视觉和自然语言处理是当前的热点领域，不少大型科技（互联网）公司的人工智能平台也都是基于这两个技术体系打造的。对于初学者来说，目前了解人工智能可以从机器学习开始，一方面机器学习的知识体系相对比较全面，学习案例也比较多，另一方面机器学习也是人工智能领域诸多研究方向的基础。实际上，机器学习也是当前大数据分析的常见方式之一，在大数据领域也有广泛的应用。机器学习的步骤主要涉及到数据收集、算法设计、算法实现、算法训练、算法验证和算法应用，这些步骤需要初学者掌握一定的数学知识和程序设计知识。对于初期的学习者来说，可以采用比较成熟的数据集来完成算法的训练和验证，这会在一定程度上降低学习模块。在学习的初期，可以从经典的机器学习算法入手，比如决策树、朴素贝叶斯、k-mean等算法，这些算法对于初学者的数学基础要求也并不算高，上手也比较容易。在算法实现方面，当前可以采用Python语言，一方面Python语言有大量的库可以使用，另一方面Python语言本身也比较简单。目前Python语言在大数据和人工智能领域的应用还是比较普遍的，而且由于Python语言本身就是一门全场景编程语言，所以通过Python语言也可以方便算法的落地应用。在入门了机器学习之后，可以进一步学习一下人工智能平台，目前一部分大型科技公司已经陆续开放了自身的人工智能平台，基于这些人工智能平台也可以完成一些行业创新。在学习人工智能平台的过程中，需要同时学习一些行业知识，这一点在产业互联网时代还是比较重要的。最后，学习人工智能知识需要一个系统的过程，而且要为自己营造一个较好的学习氛围，尤其要重视与相关领域技术专家的交流，这对于提升自身的学习效果有非常直接的影响，对于要想进入人工智能领域发展的初学者来说，在掌握了基本的人工智能知识之后，可以先找一个实习岗位继续提升一下。我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！

最近几年，人工智能的概念越来越火，相关的岗位，例如自然语言处理岗位、深度学习工程师工资，一度领先于计算机人才市场的大部分岗位，最高的人工智能岗位工资，甚至一度达到了年薪上百万的标准。也许上述的工资你觉得并不实在，但是对于一个刚毕业、或者工作没几年的年轻人来说，人工智能带给你的工资，绝对远超同龄人，所以市场的需求，也大大刺激了许多的年轻人，想要去从事这一岗位。而且，与传统计算机岗位不同，人工智能类的岗位，一般情况下比常见的计算机岗位更加稳定，因为人工智能技术依赖于数学基础，算法基础，因此需要的不是向web前端这种简单重复性的工作。越长时间的积累，意味着更加丰富的经验，也就变得更加值钱，很多人工智能领域的国际大师级别的教授，年龄大多都在50岁左右。例如，吴恩达、Lecun等。那么既然人工智能类的工资这么高，肯定会有好多人来学，我们应该去哪里学习？这里，小编并不是很推荐大家去报培训班，他们的培养目标是让你找到工作，而不是让你学习知识，这样的速成型人才很快就会被市场淘汰。那么，去学这样的技术，首选就是国内的计算机研究所，和大学研究院。我国大学本科阶段是没有人工智能专业的，只有在研究生阶段才有。所以就会有一个问题，作为一个大学生，你应该去读研究生吗？而且是人工智能类的研究生。或者是一个智能类的在读研究生。目前，大部分国内一流公司的岗位招聘，大多数都要求硕士学历，一些招不到人的小公司可能会选择本科生就可以了，但是如果想在这个行业有更长远的发展，还是拿到一个硕士学历更加靠谱。小编向来比较反对考研，但是对于人工智能类的研究生，从市场行情来看，用三年时间去读一个这样的研究生还是很划算的。但是，既然决定要去考一个人工智能类的研究生，也得去了解然后明确自己要考的方向，人工智能下设方向很多，例如，计算机视觉、自然语言处理、语音识别、图像分类等。最好找到一个适合自己的方向，如果你没有方向，那就去做计算机视觉好了。这是一个万金油的方向，不管在哪个公司，都要普遍用到这样的技术。所以，大家可以优先考虑计算机视觉方向。但是，另一方面，两手抓两手都要硬，我们不能只专注于计算机的考研，另一方面也要准备好自己的专业技术。这样才能在复试中脱颖而出，导师毕竟都更喜欢能干活的人才。以小编的小侄子为例，他准备就业的方向，是自然语言处理，所以小编就建议他一边准备考研，一边学习自然语言处理概论（这里推荐中科院的宗成庆教授的书）。如果学有余力，也可以去结合深度学习框架，去阿里的天池竞赛平台上找一些练手的题目，进行巩固。总的来说，两手抓，两手都要硬，合理分配时间，提高效率，才是打开研究生的正确姿势！

首先，虽然当前陆续有不少高校在本科阶段开设人工智能专业，但是人工智能人才的培养还是以研究生教育为主，而由于人工智能本身与多个专业都有比较密切的关系，所以在本科阶段选择与人工智能关联较大的专业都是可以的。人工智能是一个典型的交叉学科，涉及到数学、计算机、控制学等诸多学科，所以在本科阶段可以重点考虑这几个专业。另外，统计学、物理、机械、自动化等专业的学生也可以在读研的时候选择人工智能方向。从目前人工智能方向研究生的人才培养渠道来看，当前计算机专业是培养人工智能人才的主要专业之一，所以在本科阶段可以重点考虑一下计算机相关专业。当前计算机相关专业也比较多，涉及到的领域也有所不同，其中软件工程和计算机科学与技术这两个专业选择读人工智能方向研究生会比较方便。当前还有两个专业可以重点关注一下，一个是物联网专业，另一个是大数据专业，这两个专业的本科生向人工智能方向发展也会比较容易，而且这两个专业本身的发展空间也相对比较大。物联网是人工智能技术的重要应用场景，在5G通信的推动下，物联网与人工智能的结合会越来越紧密，所以未来物联网人才的需求量会逐渐扩大。大数据是近几年的热点专业，由于大数据领域的人才缺口比较大，而且大数据也是人工智能的重要基础，所以选择大数据专业会有更大的就业空间，未来既可以在大数据领域发展，也可以在人工智能领域发展。我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！

作为一名教育领域的工作者，同时大数据和机器学习也是我的主要研究方向，所以我来探讨一下这个问题。随着人工智能领域的发展，整个科技行业对于人工智能专业人才的需求量在持续加大，传统的研究生教育方式已经不能满足巨大的市场需求，所以人工智能人才的教育必然会向本科教育下沉，目前一小部分教育资源比较丰富的高校（以双一流高校为主）陆续开设了人工智能专业。人工智能的本质是获取知识、创造知识并合理运用知识达到某种目的的能力，而且是一种通用的能力。从体现结构上来说，人工智能系统有三个大的组成部分，分别是感知系统、智力系统和行动系统，当然还离不开环境的支持。感知系统和行动系统需要物联网的支持、智力系统需要大数据和云计算的支持，所以人工智能是一个典型的交叉学科。从知识体系结构上来说，人工智能目前的研究内容集中在六大方面，包括计算机视觉、自然语言处理、机器学习、机器人学、自动推理和知识表示，目前计算机视觉领域和自然语言处理领域已经成长了一批具有较强竞争力的科技企业。从人工智能专业的课程设置来看，重点包括三个部分，其一是基础学科，重点是数学和物理；其二是计算机基础知识，重点是操作系统、计算机网络、算法设计和数据结构等内容；其三是人工智能基础知识，涉及到人工智能基础概念、推理和求解、知识表示、感知、通讯和行动等几个大的部分。虽然目前人工智能领域的热度比较高，一部分智能体也开始走进生产环境，但是人工智能行业依然处在初期阶段，还有大量的课题有待攻克，所以选择人工智能专业最好读一下研究生。我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言！

首先，如果未来考研要主攻人工智能相关方向，熟练掌握一门编程语言是很有必要的，在本科期间学习一下Java也是不错的选择，虽然Python语言在人工智能领域的应用上升趋势比较明显，但是由于Java语言在生产环境下的应用比较多，掌握Java对于未来的就业会有比较积极的影响。人工智能领域的研究方向非常多，从大的研究方向上也可以划分为计算机视觉、自然语言处理、机器学习、自动推理、知识表示和机器人等，这些方向还有大量的细分研究方向，而且随着产业互联网的发展，未来人工智能技术会有越来越多的应用和研发场景。从大的创新趋势来看，未来基于人工智能技术在产业领域进行创新，是一个比较明显的发展趋势。在读研期间不论选择人工智能领域的哪个方向，都需要学生具有两个重要的基础，其一是数学基础，其二则是程序设计基础。以机器学习为例，研发过程需要经过数据收集、算法设计、算法实现、算法训练、算法验证和算法应用等多个环节，这些环节都离不开数学和程序设计。早期从事算法设计岗位往往并不需要有较强的程序设计能力，但是近些年来算法岗位对于程序设计能力的要求也有了明显的提升，这就要求计划从事算法岗位的同学，也应该重视程序设计能力的提升。最后，当前计算机相关专业的考研竞争还是非常激烈的，所以在学习编程语言的过程中，也要有一个时间边界，不要因为学习编程语言而影响了考研复习。我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以私信我！

人工智能是近几年科技领域的热点，随着大数据的不断发展，机器学习（包括深度学习）得到了一定程度的发展，目前在自动驾驶等领域已经有了较为广泛的应用。相信随着物联网、大数据和云计算的落地应用，人工智能领域将会陆续释放出大量的发展机会，所以当前不少大型科技公司都陆续开始布局人工智能领域，市场也因此需要大量的人工智能专业人才。由于人工智能人才的培养周期比较长，对于基础知识的要求比较多，所以早期的人工智能人才培养仅在研究生阶段开展，但是随着市场对于人工智能人才的需求量在持续增加，所以目前一些教育资源比较丰富的高校也陆续开始在本科阶段开设了人工智能专业。对于人工智能的初学者来说，要想入门人工智能专业，应该从以下几个方面入手：第一：从基础知识入手。人工智能领域的研究集中在六大领域，分别是自然语言处理、机器学习、计算机视觉、知识表示、自动推理和机器人学，虽然这些领域的侧重点各有不同，但是都需要一个重要的基础，那就是数学和计算机基础。人工智能的核心问题之一就是数学问题，再具体点说就是算法的设计问题，而把算法进行具体的实现就涉及到计算机知识了。所以，在人工智能所涉及到的众多学科中（哲学、数学、计算机、神经学、经济学、语言学等），数学和计算机基础对于研发人员来说是非常关键的。第二：了解人工智能的研发内容和研发方法。人工智能的研发虽然经过了六十多年，但是目前依然处在行业发展的初期，当前机器学习、计算机视觉和机器人是比较热门的领域。在学习这些具体知识之前，首先应该对人工智能有一个整体上的认知过程，通过了解人工智能的发展历史是一个不错的途径。第三：从大数据入手。对于基础比较薄弱的人来说，通过大数据进入人工智能领域是一个比较现实的路径。大数据技术已经趋于成熟，当前正处在落地应用的初级阶段，大数据作为人工智能的重要基础未来对于人工智能的发展会起到较大的推动作用。机器学习作为数据分析的重要手段之一，目前在大数据领域有广泛的应用，所以通过大数据进入机器学习从而全面进入人工智能领域是一个比较不错的路线。我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。如果有互联网方面的问题，或者考研方面的问题，都可以咨询我，谢谢！

当前人工智能技术受到了广泛的关注，在5G、工业互联网和新基建计划等多重因素的影响下，人工智能人才的需求量在不断加大，这直接促使了更多的高校开始在本科阶段设立人工智能专业，所以当前要想学习人工智能技术，本科期间可以直接选择人工智能专业。虽然人工智能专业是非常新的专业之一，但是由于在研究生阶段已经积累了丰富的教育经验，所以当前选择人工智能专业也会有一个较好的学习体验。由于目前开设人工智能专业的学校并不算多，所以在选择空间上会稍微小一些，当前可以重点关注一下重点大学的人工智能专业。在本科阶段除了可以选择人工智能专业之外，还可以选择计算机科学与技术专业、软件工程专业和物联网工程专业，这三个专业与人工智能技术的关系也非常密切，不少高校也会为这些专业设立人工智能领域的细分方向。从当前的就业情况来看，可以重点关注一下计算机科学与技术专业和软件工程专业，物联网专业虽然前景比较好，但是就业情况并不是特别好，不同高校的就业表现也有较大的差异。虽然当前在本科阶段也设立了人工智能专业，但是当前行业领域对于人工智能人才的要求还是比较高的，因为当前人工智能技术尚处在研发期，人才需求也主要集中在高端应用型人才和研发型人才上，所以建议当前选择人工智能方向的学生，继续读一下研究生。最后，随着大型科技（互联网）公司纷纷开放自己的人工智能平台，未来基于人工智能平台来实现行业创新将是一个重要的发展趋势，这个过程也会释放出大量专业人才的需求，所以未来学习人工智能专业的本科生，甚至是专科生也会有一个较好的就业前景。我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！

长期以来，机器学习等人工智能相关方向的人才培养，都是以研究生教育为主，随着人工智能领域对于人才的需求越来越多，传统的研究生教育在人才培养规模上，已经远远达不到市场要求了，所以当前不少重点高校率先在本科阶段设立了人工智能专业，因此如果要明确学习人工智能方向，那么本科期间选择人工智能专业就是比较理想的选择。人工智能是比较典型的交叉学科，不仅知识量比较大，学习难度也相对比较高，所以选择人工智能专业要具有较强的学习能力，同时数学和物理基础也要相对扎实一些，尤其是数学基础，这对于后续的学习过程还是非常重要的 。虽然本科期间选择人工智能专业比较理想，但是由于目前开设人工智能专业的高校并不算多，而且不少高校都是刚刚设立人工智能专业，所以可以选择的空间会相对小一些。实际上，除了人工智能专业之外，当前还可以考虑计算机科学与技术专业、软件工程专业、物联网工程专业和大数据专业，其中可以重点考虑一下计算机科学与技术专业和大数据专业。计算机科学与技术专业的知识面比较广，而且目前很多该专业的学生在读研时，都会选择人工智能的相关方向。另外，计算机科学与技术专业在本科期间也会设立一些人工智能的相关主攻方向，这也会为后续的学习奠定基础。如果未来有考研的计划，而且依然要主攻人工智能相关方向，那么可以重点考虑一下计算机科学与技术专业，该专业的选择空间也比较大。最后，大数据专业虽然设立的时间也比较短，但是大数据技术体系相对比较成熟，而且大数据的行业案例也越来越丰富了，所以选择大数据专业也会有一个比较好的学习体验，由于大数据专业与人工智能专业的关系非常紧密，所以本科选择大数据专业，未来也可以向人工智能方向发展。我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！