人工智能的研究方向

随着互联网的飞速发展，人工智能越来越走近人们的生活了，那么人工智能是什么意思呢？人工智能发展前景怎么样？下面人工智能网小编带领大家一起来了解一下人工智能以及人工智能的未来趋势人工智能是什么？人工智能（Artificial Intelligence）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学。人工智能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。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，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。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。人工智能的发展前景业内人士指出，AI人工智能技术的广泛应用绝非昙花一现，疫情结束后其应用前景将更加广阔。“新基建”立上潮头，数字经济将加速进化到以AI为核心驱动力的智能经济阶段。AI作为一项前沿技术，未来将与各行业融合创新，全面提升产业发展的智能化水平。人工智能的未来趋势近年来，中国人工智能产业发展迅速，语音识别和计算机视觉成为国内人工智能市场最成熟的两个领域。自2015年开始，中国人工智能产业规模逐年上升，据中国信通院数据，2015年到2018年复合平均增长率为54.6%，高于全球平均水平(约36%)。2018年，中国人工智能产业市场规模已达到415.5亿元。前瞻推算，2019年我国人工智能市场规模达到554亿元左右。AI作为一项前沿技术，未来将与各行业融合创新，在制造、农业、物流、金融、商务、家居等行业应用前景广阔，可以全面提升产业发展的智能化水平。

9月14日，北京航空航天大学软件学院人工智能专业方向首批研究生开学，此次招收的122名研究生均为非全日制。北航是国内率先招收人工智能专业方向研究生的高校，目前正在酝酿成立人工智能学院。据介绍，自2004年北京大学在全国首次招收培养“智能科学与技术”专业本科生以来，国内有37所大学开展了智能专业的本科人才培养。北航此次招收的122名人工智能专业方向研究生，全部为非全日制，其中一半以上学生来自材料学科、经管等跨专业，应届生约占五分之一，来自IT行业的学生居多。导师30%来自企业，30%来自一线的专家，40%来自高校。学生在学期间至少有一年时间在企业实习。所学的专业课程包括认知科学、内脑科学、视觉感知、无人机系统、机器人等。北航有关负责人说，人工智能学科的发展，基于“新工科”思维拓展建设好人工智能专业。大学和企业的合作在人工智能人才培养方面，同时，由于人工智能学科本身交叉复合的属性，面向智能时代的人才需求，培养具有较强创新创业能力和跨界整合能力的人工智能领域卓越工程人才就成为这个专业方向的目标。“2015到2030年，争取我国每万名产业工人所拥有的工业机器人数量要达到300台左右。”中国工程院李德毅院士说，截至2015年，全球平均为69台，韩国531台，我国49台。由于农村城镇化导致中国农民急剧减少，未来，无人拖拉机、农用无人机、背包机器人和收割机器人将成为新一代“农民”。

同花顺金融研究中心3月24日讯，有投资者向二三四五提问， 董秘您好，贵公司是否在积极布局人工智能业务？公司回答表示，感谢对公司的关注。目前公司在人工智能领域的研究方向主要是智能算法，积累了人脸识别、精准营销等30多种机器学习算法、10种深度学习算法以及微服务框架Spring Cloud，并将研究成果运用于公司PC端及移动端产品中，以提升公司产品的用户体验，实现流量价值的最大化。谢谢。来源: 同花顺金融研究中心

作为一名计算机专业的研究生导师，我来探讨一下这个问题。在硕士研究生阶段，计算机专业的研究方向还是比较多的，主要包括嵌入式系统、实时系统、并行计算、信息安全、数控技术、分布式计算系统等方向。当然，不同的培养单位通常也有不同的方向设置，主要根据培养单位的导师资源、科研环境和课题资源来制定培养方向。博士研究生的培养方向包括数控技术与实时系统、网络通信技术、大数据管理与应用、移动互联网技术等。在进行具体方向的选择时，应该考虑以下三方面因素：第一：流行趋势和发展前景。在具体方向的选择上应该重点考虑一下目前的流行趋势和发展前景，在不考虑人工智能领域的情况下，可以重点考虑一下大数据、物联网、移动互联网、信息安全等领域。另外在产业互联网发展的大背景下，也可以重点关注一下工业控制、实时控制系统、数控技术等方向。第二：个人的知识结构和兴趣爱好。不同的方向对于知识结构有不同的要求，比如嵌入式方向需要掌握计算机体系结构、电子电路、计算机网络等知识，而大数据方向则需要具备扎实的数学基础和一定的统计学基础。在具体方向的选择上要根据自身的知识结构进行选择，同时也可以兼顾自身的兴趣爱好。第三：目标学校的实际情况。通常来说，不同高校（科研院所）在研究生教育资源的分配上，针对不同的方向也会有所侧重，比如有的高校会侧重于嵌入式方向，有的高校会侧重于大数据方向，而有的会侧重工业控制方向等等。在具体方向的选择上，应该结合高校的实际情况。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！

一方面，以国家发展人工智能的重大战略需求为中心，以“需求导向、应用驱动”“项目牵引、多元支持”“跨界融合、精准培养”为基本原则，瞄准“理论、算法、平台、芯片和应用”等急、断、缺的短板领域，构建基础理论人才与“人工智能+X”复合型人才并重的培养体系。另一方面，探索深度融合的学科建设和人才培养新模式，适度扩大研究生培养规模，为我国抢占世界科技前沿，取得人工智能领域引领性原创成果的重大突破，提供更加充分的人才支撑。——教育部学位管理与研究生教育司负责人就《关于“双一流”建设高校促进学科融合 加快人工智能领域研究生培养的若干意见》答记者问通知的基本原则强调了：需求导向、应用驱动项目牵引、多元支持跨界融合、精准培养通知重点强调了四个方面的工作：壮大高层次人才队伍打造高水平发展平台创新高层次人才培养机制和模式加大支持与组织力度答记者问时，回答了《意见》的推动策略的特点：一是学科建设强调“融合发展”，健全学科设置机制，以学科重大理论和实践应用问题为牵引，促进人工智能方法与技术向更多学科渗透融合；二是人才培养模式强调“复合培养”，探索以问题为导向的学科交叉人才培养模式，深化产教融合，制定个性化培养方案，大力提升研究生创新和实践能力；三是课程体系建设强调“精密耦合”，以“全链条”“开放式”“个性化”为目标，打造人工智能核心知识课程体系和应用模块课程；四是评价机制强调“组合创新”，以成果评价为突破口，科学评价论文、专利、软件著作权等多种成果形式，推进不同类型研究生的分类评价机制，构建有利于教师开展学科交叉研究的人才评价机制。在这些美国大片中，人工智能早已经超过了现在这个时代，并且都给世界带来了全新的体验。人们不断被这些超能产品刺激，在视觉的强烈刺激下，我们也希望能够早日达到电影中描绘的科技时代。在新型冠状病毒肆虐的2020年，正是科技为我们提供了强有力的基础保障，云计算、视频会议、新媒体、5G、大数据、网络购物、VR/AR等等科技，保障了人们的基本生活，让信息瞬间直达十几亿人，实现中央直管，全国上下统一行动……也正是这次疫情，对我国的科技水平进行了检验，“互联网+”行动，为我们奠定了很好的基础，在互联网上，建立了全新的满足人们日常生活必须的基础建设。也正是互联网为解决社会的主要矛盾贡献了重要力量，并且正在帮助解决现在的社会主要矛盾：发展不平衡的矛盾。为了能够让互联网发挥更大的作用，我们提高了网速，增加了带宽，发展了4G，支持了智能手机，现在又开发了5G，我们正在快速发展互联网所必须的基础建设。随着基础建设的不断完善，人工智能成为了发展的核心方向，数据量的指数级增长，现有的技术逐渐无法满足应用的需求，我们必须要研究人工智能，相信随着《意见》的提出，我国的人工智能技术水平会得到快速提高，《中国智能教育发展方案》也即将推出，从基础教育开始普及人工智能，普及IT技术，为我国的人才队伍储备人才，补充人才。智能教育时代即将来临，你跟上节奏了吗？智能时代，我们该如何帮助小学生树立远大理想人工智能+X人工智能已经成为国家战略，将建设新型的基础设施、基础应用，满足互联网发展的需要。2017年3月，霍金在接受英国《泰晤士报》采访时再次发出警告，“人类需要控制以人工智能为代表的新兴科技，以防止它们在未来可能对人类生存带来的毁灭性威胁。”虽然霍金曾经多次警告人类要提防人工智能，但，时代的发展，实实在在的需要人工智能，这或许就是人类文明发展的必然趋势吧。面对人工智能，我们主动去拥抱，这次，我们从教育开始，从人才开始，在这一个还并未发展起来的领域，我们必将做出一番成就。俞敏洪：未来几年要用大量资金拉拢科技人才技术是第一生产力我们从小抓技术，通过技术让孩子们提前感受、感知、应用，技术会带给孩子们更多的想象力，在海量的信息中，孩子们要学习了解数据、分析数据和应用数据，最终解决实际问题，或许，在技术的推动下，人类的大脑会得到进步一进化。有研究表明，病毒与人类协同进化，很可能是人类进化的强力推手，例如：智人为什么能够突然强大起来，正是因为智人的大脑与病毒的结合，是大脑得到了更强大的能力。不管是病毒还是《进化论》，人类的进步会随着技术的发展而加快，加强！回到教育本身，无论在什么时代中，都会出现与时代相配合的教育，教育内容、教育形式、教育理念，都会随着时代的进步而进步。疫情之后，教育必将开始进化，逐渐靠近智能教育，在这个过程中，家长、教育工作者、孩子都将参与其中，成为新时代教育的参与者和推动者。家长选课系列——如何选择机器人/编程课程小学生在家就能做的科学小实验-小小抽水机人应该进行超越能力的攀登，否则天空的存在又有何意义？——美罗.勃朗宁

作为一名计算机专业的研究生导师，同时机器学习也是主要研究方向之一，所以我来探讨一下这个问题。首先，人工智能是未来比较重要的发展趋势之一，在产业结构升级的推动下，人工智能领域未来会释放出大量的岗位需求，所以无论从发展趋势还是就业等多个角度来考虑，人工智能方向都是不错的选择。虽然目前人工智能的发展趋势比较强势，但是人工智能领域的人才培养却一直以研究生教育为主，目前只有一小部分高校（双一流高校为主）在本科阶段开设了人工智能专业，所以在选择空间上就会比较小。除了选择人工智能专业之外，选择以下几个专业也可以往人工智能方向发展：第一：软件工程专业。软件工程专业也是近些年来的热门专业之一，该专业的就业情况也比较不错，如果在本科阶段结束就计划参加工作，那么可以重点考虑一下该专业。软件工程专业的细分方向上就有不少关于人工智能领域的研究方向，比如机器学习、计算机视觉和自然语言处理等就是比较常见的选择。在近几年软件工程毕业生的毕业答辩会上，经常能够看到人工智能领域的内容，所以选择软件工程专业也可以向人工智能方向发展。第二：物联网专业。在5G通信技术的推动下，目前物联网专业受到了广泛的关注，物联网的知识体系与人工智能也有紧密的联系，所以选择物联网专业未来也可以向人工智能方向发展。第三：大数据专业。人工智能的研发需要三个重要的基础，分别是数据、算法和算力，所以大数据对于人工智能的发展有重要的意义，同时大数据专业有不少知识与人工智能知识体系是重叠的，所以大数据专业的毕业生未来向人工智能方向发展是比较容易的。最后，如果有明确的读研计划，在本科阶段选择数学、物理、自动化、控制科学等专业也是不错的选择。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！

人工智能正在深入我们的日常生活，但这并不像许多人想象的那样可怕。借助人工智能，我们已经看到事情变得越来越好和容易，但是这种变化并不仅限于家庭。如今，许多企业开始以不同的新方式使用AI，以吸引他们的客户，推动销售并简化业务流程。简而言之，未来几年对人工智能开发服务的需求将会很高。我们已经了解了Facebook如何使用AI来改善其广告活动，以及如何有效使用基于AI的聊天机器人。下一个是什么？在新的一年里，我们对人工智能有什么期望，以促进业务成功？下面将提到我们在2019年将看到的一些人工智能趋势：更多高级AI助手随着亚马逊的Alexa，苹果的Siri以及其他类似设备的推出，人们看到了在家中从AI助手中受益匪浅的消费者。此类AI助手可用于获取天气报告，播放歌曲，关闭房间的灯，在线查找一些信息等等。新的人工智能技术正在受到消费者的欢迎。根据Adobe Analytics的研究，据说拥有智能扬声器的人中约有71％的人每天至少使用一次，而拥有智能扬声器的人中约有44％的人每天承认多次使用智能扬声器。因此，在2019年，我们将能够看到更多高级AI助手帮助家庭和工作场所以及影响其他生活领域。如今，用户使AI助手执行基本任务，例如在线搜索信息或播放歌曲。在未来几年中，随着AI助手将执行更大的任务，变化将很大。仅通过识别用户的声音，他们就能为用户提供个性化的体验。因此，不久后，您将与电视或冰箱通话，而不仅仅是像今天这样与人工智能设备通话。人工智能支持的招聘工具根据Indeed进行的调查，有42％的雇主不确定要找到合适的人才。对于企业而言，招聘过程是一项既费时又繁琐的任务。人工智能可以改变一切。这意味着在2019年，企业将能够使用基于AI的招聘工具，这将有助于他们进行招聘。例如，像Mya这样的聊天机器人招聘代理（我的招聘助手）可以通过文本，电子邮件或Skype与候选人沟通。该应用程序可以帮助您完成第一级任务，并为您确定或拒绝候选人。随着使用AI驱动的候选人交流和筛选工具的出现，大量的AI工具应运而生，这将帮助公司和组织节省更多的时间来选择候选人。对话式AI搜寻随着越来越多的人使用人工智能支持的助手，未来的趋势将是使用高级对话人工智能支持的搜索。随着语音搜索的推出，消费者在线搜索事物和答案的方式已经发生了很大变化。用户不必在搜索栏中输入单词，而是可以对设备说出搜索查询，而可以构成正常的通话内容。这显然意味着用户从搜索结果中获得答案的方式也将发生变化。我们可以说，用户将不仅从基于AI的搜索引擎中获得答案。这将不仅仅是列表。答案之后将是更多的对话式答案。它将询问一些问题以弄清楚用户实际要寻找的内容。因此，通过回答这些问题，用户将可以通过搜索结果轻松找到他们想要的内容。由于人们正在改变他们搜索网络的方式，因此他们获得的答案的质量将会发生变化。人工智能将有助于在这方面采取行动。更好的虚拟代理和会话聊天机器人近年来，聊天机器人一直致力于改善不同类型企业的客户服务。在2019年，这一变化将变得更好，您将能够看到聊天机器人变得比以前更先进，更像人一样。通过使用自然语言处理，机器人对话将结束。就像在聊天中与实时座席交谈一样，人们将可以轻松地与聊天机器人交谈。企业将趋向于为其提供动画虚拟代理，而不是使用简单的聊天机器人来改善客户服务和AI聊天机器人的支持。例如，Autodesk推出了名为Ava的虚拟代理。这个虚拟代理看起来像人，正在帮助人们进行结帐流程，回答他们的问题，将他们引导到内容以及根据情感信号与用户进行交互。随着时间的流逝，越来越多的企业和零售商将寻求虚拟代理和对话式聊天机器人来联系消费者并通过客户服务解决他们的问题，而不必将它们传递给真实的代理。工作变更人工智能在帮助企业提高工作效率方面发挥了重要作用。出于同样的原因，就业机会将受到人工智能的负面影响。借助AI可以帮助企业简化不同的流程，人类可以填补的某些职位将被取消。随着AI的出现，在未来几年中，对工人进行技能再培训的过程将变得至关重要。该过程应尽早开始，这样人们就可以熟练掌握并准备好进行高级工作。物流效率提高机器人的使用正在增加，在供应链中尤其会看到它的使用。供应链执行常规执行的功能，主管人员正在寻找优化方法，降低成本并以更好的方式对其进行管理。通过利用AI，区块链和机器人等新兴技术，供应链有更好的机会来改善并取得成功。将机器人引入供应链的公司之一是亚马逊。它于2012年收购了Kiva Systems，以改变其供应链的发展方向。多年来，在25个配送中心中，引入了80,000个机器人。人工智能驱动的机器人在很大程度上帮助他们提高了效率并节省了成本。通过使用机器人，亚马逊能够将运营成本降低20％，每年节省约2200万美元。客户互动与沟通将AI引入工作场所将极大地帮助那些相信与客户保持持续沟通和互动的企业。可以使用AI应用程序和工具记录公司与客户之间的对话，以后可以将其用于分析和反馈，以备将来参考。根据客户的意见，公司高管在未来几天可以轻松做出更好的决策。例如，一种名为Chorus.Ai的基于AI的工具可帮助自动记录和存储对话以及评估销售人员的表现。这有助于他们改善销售流程并进行有效的对话。对数据科学家的高需求从最新的趋势技术到增强现实，再到高级网络安全，数据都起着至关重要的作用。因此，随着AI的发展，数据科学家的作用也在增长。根据 IBM的估计，到2020年，数据专业人员的职位数量将增加270万。有能力通过AI实施处理大量数据的候选人的需求量很大。IBM本身认为，数据专业人员的作用将很高，而像高级分析师和数据科学家这样的人将增加28％。医疗突破与人类相比，人工智能在医疗领域的作用正以其与数据交互的能力成倍增长。AI使医学研究人员得以实现许多我们认为无法实现的事情。未来几年，医疗领域对AI聊天机器人开发服务的需求将会激增。语音识别在2018年，亚马逊的Alexa最终在消费者中大受好评。它帮助他们在家中做许多事情以及在网上搜索信息。在2019年，您将能够看到更多此类语音识别工具。据说到2019年，约有6660万美国人将出于各种目的使用语音或语音识别技术。LG，惠而浦和三角洲等许多家电制造公司已经挺身而出，利用Alexa的语音识别功能来控制不同的家电。许多公司将在新的一年中挺身而出，以利用这种AI趋势来取得成功。图像识别借助AI，计算机已经可以理解语音并进行往复运动，但是现在它可以对图像进行相同的处理。通过图像识别，可以处理和分析从不同视觉源收集的数据。通过图像识别，可以完成许多任务，例如检测车牌，诊断疾病以及通过照片分析完成付款。这也可以帮助企业改善营销。在2019年，我们可以预期图像识别会越来越大。有些技术可以扫描网络上不同页面上的图像，以提供可以吸引用户的相关广告。网络防御今天，企业所有者正处于艰难时期，因为网络犯罪分子非常针对软件即服务，云基础架构以及由IoT提供支持的设备。在2019年，人工智能将通过防止黑客攻击来应对网络威胁。通过使用人工智能和机器学习，一些公司正试图在威胁扩散之前识别威胁，并在他们进行任何攻击之前实时检测在线敌人。AI能够尽早发现异常活动，并在事情变得不可控制之前保护系统。智慧零售建议在不同商店（尤其是在Amazon）上在线购物时，您会看到根据您购买或浏览的产品而提出的产品推荐。产品推荐将在2019年变得更加智能。借助人工智能，将可以根据情感和语气以及浏览历史做出产品推荐。这将帮助公司在网站上提供更个性化的购物体验。

前言：现如今，人工智能已经成为新一轮科技革命的核心驱动力，基于机器学习的人工智能技术已经深入到了许多不同的研究领域。然而，机器学习往往需要大量的数据，并且它还面临着无法进行推理的困境。为了突破这一瓶颈，科学家们开始转向对大脑的借鉴与研究，他们认为类脑智能技术将是未来人工智能的发展方向。2019年全国两会，“智能+”被首次写入政府工作报告。全国人大代表、电子科技大学教授尧德中对此表示，“智能+”的提法是一个创新，这一提法有着更宽的视野，也是一项更长远的规划。他指出，目前人工智能不能概括技术领域的全部，现在更强调人工智能的升级版，称为类脑智能。现在的人工智能是单纯基于算法的技术，前路是有限的。而类脑智能的发展空间更大，应用的领域比人工智能要宽很多。机器学习存在缺陷？人工智能陷入瓶颈人工智能自1956年诞生以来几番起落，随着机器学习尤其是深度学习技术的突破，人工智能发展又到达了新的高度。机器学习，其中一个最经典的应用就是谷歌DeepMind团队研发的围棋程序AlphaGo。2016年，AlphaGo以4比1的总比分战胜了韩国围棋九段棋手李世石，这成为了人工智能发展中的一个里程碑时刻。自此，人工智能技术开始在医疗、教育、军事、工业、农业、金融、公共安全等领域得到广泛应用。人工智能在给人类生活带来便捷的同时，也面临着一些挑战。这些挑战其实与机器学习本身的缺陷有关，基于机器学习的人工智能技术需要较多的人工干预及大量的标记样本数据;训练模型需要很大的计算开销。此外，人工智能仍然缺乏高级认知能力和举一反三的学习能力。就像现在火热的无人驾驶汽车，需要对地图、路况、应急反应等进行大量的数据学习，但现在的问题是数据不够多，缺少庞大的多维度数据量。所以无人驾驶仅仅完成了在某些场景较为单一的高速路段测试，如想在复杂、人口密集的城市中行驶仍然还有很长的路要走。要解决这些问题，需要新一代的智能技术革命，类脑智能正是人们的期待所在。　类脑智能将会超越人类智能？近几年，类脑智能逐渐引起人们的注意。对于大脑的研究，是人工智能发展的一个方向，而实现具有人类意识的人工智能则是人类一直以来追求的目标。所谓类脑智能，就是指利用神经形态计算来模拟人类处理信息的过程，其具有在信息处理机制上类脑、认知行为和智能水平上类人的特点，最终目标是使机器以类脑的方式实现各种人类认知能力和协同机制，达到或超过人类的智能水平。类脑智能的优势是：它是一种面向人工神经网络对低功耗、弱监督等学习需求，将生物机制与数学原理融合的新型网络模型和学习方法。受大脑多尺度信息处理机制启发而研发 出来的计算模型及软硬件，使机器实现人类具有的多种认知能力并高度协同，逐渐接近具有学习和进化能力的通用智能。　世界各国纷纷推出脑科学计划，抢占未来技术制高点可以说，类脑智能已成为人工智能发展的最佳途径，同时，这成为了世界各国必争的战略领域。当前，有很多国家都相继启动了相关的脑科学计划：1、美国的创新性神经技术大脑研究计划(BRAIN Initiative)，旨在绘制出显示脑细胞和复杂神经回路快速相互作用的脑部动态图像，研究大脑功能和行为的复杂联系;2、欧盟人类脑计划(Human Brain Project)的目标是开发信息和通信技术平台，致力于神经信息学、大脑模拟、高性能计算、医学信息学、神经形态的计算和神经机器人研究。侧重于通过超级计算机技术来模拟脑功能，以实现人工智能;3、中国脑计划主要研究方向是，以探索大脑秘密、攻克大脑疾病为导向的脑科学研究以及以建立和发展人工智能技术为导向的类脑研究;4、韩国脑计划的核心是破译大脑的功能和机制，其研究的核心领域包括：在多个尺度构建大脑图谱、开发用于脑测绘的创新神经技术、加强人工智能相关研发和开发神经系统疾病的个性化医疗。5、日本大脑研究计划(Brain/MINDS)旨在通过融合灵长类模式动物多种神经技术的研究，弥补曾经利用啮齿类动物研究人类神经生理机制的缺陷，并且建立狨猴脑发育以及疾病发生的动物模型。此外，澳大利亚、加拿大、德国、英国等也先后推出脑科学研究计划。　写在最后：人工智能经过60多年的发展开始进入爆发增长期，类脑智能将成为弱人工智能通往强人工智能的途径。曾有科学家预言，一个国家类脑智能的发展水平将对该国的军事、工业等领域的发展带来重要影响，因此，发展类脑智能技术显得尤为重要。

大数据和人工智能方面的人才培养就是从研究生阶段开始的，然后逐渐开始向本科阶段普及，所以硕士研究生选择大数据和人工智能相关研究方向是比较常见的，而且大数据和人工智能领域的研究方向还比较多。从人才培养体系来看，目前大数据专业既有研究生培养方案，也有本科生和专科生培养方案，研究生阶段主要以培养具备创新能力的研发型人才为主，本科生阶段主要培养具备初级研发能力的应用型人才，而专科教育则主要以培养技能型人才为主。硕士研究生阶段如果选择大数据方向，需要重点考虑一下本学校的资源整合情况，最好选择学校具有一定优势的细分方向，这样不仅能够获得更好的学习（研究）体验，往往也会有更多的就业渠道。目前除了计算机专业能够培养大数据方向的研究生之外，统计学专业和经济学等专业也能够培养大数据相关方向的研究生，只不过侧重点会有所不同。人工智能方面的人才培养主要以研究生教育为主，一方面人工智能涉及到的知识体系比较复杂，另一方面人工智能的学习和研发对于环境（实验室）的要求也相对比较高，所以在研究生阶段学习人工智能会有更好的学习效果。从近两年研究生的就业情况来看，大数据相关岗位的数量比较多，但是算法岗位相对比较少，而且岗位竞争比较激烈，这对于人工智能相关方向的研究生来说，是一个不小的挑战。如果想提升自己的就业竞争力，不仅应该注重自身研发能力的提升，也应该注重实践能力的锻炼。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！