人工智能领域研究生

集微网消息（文/Jimmy），据中国教育部官网消息，根据国务院印发的《新一代人工智能发展规划》，教育部、国家发展改革委、财政部制定了《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》。《意见》指出，依托“双一流”建设，深化人工智能内涵，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，探索深度融合的学科建设和人才培养新模式，着力提升人工智能领域研究生培养水平，为我国抢占世界科技前沿，实现引领性原创成果的重大突破，提供更加充分的人才支撑。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人工智能是引领新一轮科技革命、产业变革、社会变革的战略性技术，正在对经济发展、社会进步、国际政治经济格局等方面产生重大深远的影响。培养和汇聚具有创新能力与合作精神的高层次人才，是高校的重要使命。与发达国家相比，我国在人工智能基础理论、原创算法、高端芯片和生态系统等方面仍有较大差距，学科交叉融合亟待深化，人才培养导向性亟待加强。为贯彻落实党中央、国务院关于加快发展新一代人工智能的重要部署，推动“双一流”建设高校着力构建赶超世界先进水平的人工智能人才培养体系，加快培养勇闯“无人区”的高层次人才，现提出如下意见。一、总体要求（一）指导思想以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，全面贯彻党的十九大和十九届二中、三中、四中全会精神，依托“双一流”建设，深化人工智能内涵，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，探索深度融合的学科建设和人才培养新模式，着力提升人工智能领域研究生培养水平，为我国抢占世界科技前沿，实现引领性原创成果的重大突破，提供更加充分的人才支撑。（二）基本原则需求导向、应用驱动。以解决人工智能重大理论和实践应用问题为牵引，促进人工智能基础理论研究，加快人工智能领域科技成果在重点行业领域的转化应用。以产业行业人工智能应用为导向，拓展核心技术和创新方法，实现人工智能对相关学科的赋能改造，形成“人工智能+X”的复合发展新模式。项目牵引、多元支持。服务支撑国家重大项目、重大发展规划的任务需求，统筹布局多学科交叉的基础理论、算法、软件及集成电路设计等方向的产教融合创新平台和人才培养基地。充分发挥政府财政投入、政策支持的引导作用和市场配置资源的决定性作用，鼓励企业、社会加大投入，形成财政资金、金融资本、社会资本合力支持人工智能相关学科发展和高层次人才培养的新格局。跨界融合、精准培养。深化人工智能与基础科学、信息科学、医学、哲学社会科学等相关学科的交叉融合，不断丰富完善人工智能主干知识体系和跨学科核心知识体系，培育新的学科生长点和特色方向。把握人工智能人才培养规律，学用结合，强化实践。创新高层次人才培养机制，面向领域和应用方向培养学生掌握不同学科的概念体系、方法工具等方面的知识。强化产教融合，构建自主创新和人才培养共同体。二、壮大高层次人才队伍（三）培育高水平创新型人才。加大对优秀人才特别是青年人才的稳定支持力度，大力培育具有发展潜力的人工智能领军人才。构建多类型、高质量、结构合理的人才队伍，涵盖理论、方法、工具、系统研究，以及将人工智能技术应用于产业创新、社会治理、国家安全等方面的人才。加强人工智能科研伦理教育。鼓励人工智能龙头企业根据产业技术的最新发展和对人才培养的最新需求，提供试验实践环境，对高校教师开展培训。（四）有序推动人工智能高端人才队伍建设。培育和吸引人工智能前沿领域优秀人才和高水平创新团队，以及具有发展潜力的优秀青年人才，注重人才学科背景的多样化、互补性，实行个性化支持政策，实现不同学科背景人才的系统性整合。以双聘等灵活聘用方式吸引企业和科研院所优秀人才到高校开展科学研究和人才培养。统筹利用各类资源，为人才流动和创新创业提供良好条件。三、打造高水平发展平台（五）完善人工智能领域学科布局。加强人工智能基础理论、机器学习、计算机视觉与模式识别、自然语言处理、知识处理与挖掘、智能芯片与系统、数据分析与大数据系统、认知心理学和神经科学等相关方向建设。鼓励高校统筹各类资金，支持人工智能相关学科建设，逐渐形成学科优势特色，推动人工智能向更多学科渗透融合。（六）设立产教融合创新平台。依托“双一流”建设高校，建设国家人工智能产教融合创新平台，在人工智能发展重大问题和突破方向上，实行联合科研攻关和融合育人，强化课程体系、计算平台、实验环境等条件建设。鼓励企业参与共建，在资金、项目等方面优先支持。（七）密切校企合作。支持高校、科研院所、产业联盟和骨干企业、新型研发机构等合作建设面向重大研究方向或重点行业应用的人工智能开放创新平台、应用场景平台、联合实验室（技术研发中心）和实训基地，共建示范性人工智能学院或研究院。鼓励企业参与制定研究生培养方案，组织开展人工智能高层次人才创新创业和技能竞赛，引导学生以企业实际问题开展创新创业实践。四、创新高层次人才培养机制和模式（八）确立专项任务培养研究生机制。以多学科交叉解决重大问题的专项任务作为研究生课题主要来源和培养载体，以高水平科学研究支撑人工智能高层次人才培养，支持高校在承担的重大科研任务中，自主确定研究生培养规模，制定个性化的培养方案，完善人才培养成本分摊机制。对承担重大科研任务的博士生，高校应参照科研人员管理的有关规定，制定保障和提高博士生相关待遇的具体办法，保护博士生的合法权益。（九）强化博士生交叉复合培养。聚焦新一代人工智能基础理论算法、关键技术和核心应用，强化问题导向的多学科交叉博士生培养，提高博士生将不同学科理论与方法、科学前沿与企业实践进行整合再创新的能力。支持高校与人工智能领域骨干企业、产业化基地和地方政府设立人才联合培养项目，建立任务驱动的跨行业跨学科导师团队，促进科研协同创新发展和博士生联合培养。完善工程博士培养标准，加大工程实践在培养方案中的比重，联合企业开展人才职业能力认证培训。鼓励企业向博士生开放课程、数据、案例、工具和实训平台。（十）加强课程体系建设。面向全产业链和社会发展需求，科学设计多学科交叉融合的课程体系，避免简单“拼盘化”。以理论沿革和关键领域核心技术为主干，打造人工智能核心知识课程体系，重点建设一批与数学、物理学、计算机、控制、神经和认知科学、心理学等学科交叉融合的人工智能基础课程。以重大科技前沿和产业应用创新需求为导向，打造人工智能关联知识课程体系，鼓励高科技创新企业参与建设一批“场景驱动”的应用型模块课程。加快推动人工智能领域最新研究成果转化为教学内容，建设一批有影响力的教材和国家精品在线开放课程。（十一）加强国际交流合作。瞄准人工智能国际前沿和国内发展短板，加大国内外联合培养人工智能相关领域博士生的支持力度。积极鼓励高层次人才开展国际交流，拓展合作的深度和广度。举办具有国际影响力的人工智能学术会议与论坛，创办高水平学术期刊。建设一批人工智能国际合作科研平台和基地，加强国际化高端人才培养和培训。鼓励高校发起和组织人工智能国际大科学计划，创设国际学术组织和大学合作联盟。推动制定人工智能领域相关国际标准和伦理规范。大力培养参与人工智能全球治理的国际化人才。五、加大支持与组织力度（十二）健全学科设置机制。健全以人工智能基础理论和产业发展需求为导向的学科专业结构动态调整机制。有条件的高校可根据经济社会发展和人才培养需要，以自主试点、先行先试方式，自主设置人工智能交叉学科。（十三）完善学科评价机制。完善以人才培养、知识创新、应用成效为核心的学科评价体系，探索有利于新兴交叉学科深度融合发展的评价办法，给予相对宽松的建设和评价周期。鼓励高校开展自我评估，支持学会、行业协会开展第三方评价，合理借鉴国际评估。构建激励学科交叉研究人员动态流动的复合评价机制，认可其对来源学科和交叉融合学科的双重贡献，以及论文、专利、软件著作权等成果形式。（十四）扩大研究生培养规模。将人工智能纳入“国家关键领域急需高层次人才培养专项招生计划”支持范围，综合考虑有关高校高水平师资、国家级科研平台、重大科研项目和攻关任务，以及产教融合、协同育人成效等情况，安排研究生尤其是博士生招生计划专项增量。积极引导高校通过实施常规增量倾斜和存量调整办法，切实优化招生结构，精准扩大人工智能相关学科高层次人才培养规模。（十五）健全学位质量保障机制。鼓励高校在人工智能相关学科设立教学指导分委员会，开展多样化教学评价。高校学位评定委员会设立人工智能专门工作组，负责人工智能高层次人才培养方案、学位标准和管理规范制定，承担学位评审相关工作。完善硕博贯通培养和分流退出机制。设立跨学科评议专家组，设置专门的评议要素，适时进行人工智能领域学位论文抽检和人才培养质量专项检查。（十六）加强资金投入引导。鼓励高校统筹财政投入、科研收入等各种资源，加大支持研究生培养、开展基础前沿研究和关键共性技术攻关的力度。加强与骨干企业的合作，利用天使投资、风险投资、创业投资基金及资本市场融资等多种渠道，引导社会资本参与高校人工智能重大项目实施，加大对人才培养、应用研究、基地平台建设和成果转移转化的支持力度。（十七）加强组织实施。教育部加强政策措施统筹协调，成立人工智能高层次人才培养专家委员会，指导高校实施人才培养专项计划，及时总结推广可复制的经验和做法。各地教育行政部门和高校要加强人工智能相关学科建设与人才培养规划，制定切实可行的实施计划，完善人才培养质量监测评估机制。（校对/ Jurnan ）

来源：中宏网人工智能是引领新一轮科技革命、产业变革、社会变革的战略性技术，正在对经济发展、社会进步、国际政治经济格局等方面产生重大深远的影响。有数据显示，在人工智能领域，国内大学发表国际论文数最多的是清华大学占比4.12%，其次是上海交通大学占比2.64%，浙江大学占比2.47%，哈尔滨工业大学占比2.30%，北京航空航天大学占比2.27%。以“双一流”建设高校为主的人工智能领域高层次人才的培养局面已经形成。培养和汇聚具有创新能力与合作精神的高层次人才，是高校的重要使命。近日，教育部、国家发展改革委、财政部联合印发《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》（以下简称《意见》）。《意见》指出，着力提升人工智能领域研究生培养水平，为我国抢占世界科技前沿，实现引领性原创成果的重大突破，提供更加充分的人才支撑。人工智能学科建设与发达国家仍存差距“‘双一流’建设高校有良好的基础，要在促进学科交叉融合、加强人工智能领域研究生培养方面率先示范、取得突破。”教育部相关部门负责人对记者表示，近年，我国人工智能高层次人才培养取得了一定成效，部分“双一流”建设高校相继成立人工智能学院、研究院，或通过其他创新机制，将人工智能相关学科建设列为重要建设任务，培养了一定数量的博士和硕士研究生。该负责人强调，但高校人工智能相关学科建设和人才培养与发达国家相比仍有较大差距，主要表现在高层次领军人才、创新团队和跨学科创新平台不足，学科建设缺乏深度交叉融合，基础理论、原创算法、高端芯片等方面突破较少，复合型人才培养导向性不强，高校和企业的产学研合作缺乏有效的激励机制等方面。《意见》是根据国务院印发的《新一代人工智能发展规划》而制定，该负责人指出，这是深入贯彻落实党中央、国务院的重大决策部署，根据新形势新任务的要求，针对现状与问题，着力在人工智能高层次人才培养的理念思路、推动策略和具体举措上进一步创新突破。构建理论与“人工智能+X”并重的复合型人才体系推动“双一流”建设高校着力构建赶超世界先进水平的人工智能人才培养体系，《意见》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。《意见》指出，将充分发挥政府财政投入、政策支持的引导作用和市场配置资源的决定性作用，鼓励企业、社会加大投入，形成财政资金、金融资本、社会资本合力支持人工智能相关学科发展和高层次人才培养的新格局。该负责人表示，《意见》为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。学科融合发展推动策略强调“多维”重视“多维融合”是《意见》的主要推动策略，该负责人介绍，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；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；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；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。开展系列创新措施为人才培养总结可复制经验《意见》开展了一系列创新举措，为促进“双一流”建设高校加强学科交叉融合，提高人工智能领域研究生培养能力夯实基础。“健全以人工智能基础理论和产业发展需求为导向的学科专业结构动态调整机制，有条件的高校可根据经济社会发展和人才培养需要。”该负责人表示，高校要以自主试点、先行先试方式，自主设置人工智能交叉学科。“支持高校与人工智能领域骨干企业、产业化基地和地方政府设立人才联合培养项目，建立任务驱动的跨行业跨学科导师团队。”“设立国家人工智能产教融合创新平台，聚焦人工智能重大问题和突破方向，实行联合科研攻关和融合育人。”资金投入引导方面，《意见》则强调，加强与骨干企业的合作，引导社会资本参与高校人工智能重大项目实施，加大对人才培养、应用研究、基地平台建设和成果转移转化的支持力度。《意见》要求健全学位质量保障机制，设立跨学科评议专家组，设置专门的评议要素，鼓励高校开展自我评估，支持学会、行业协会开展第三方评价，合理借鉴国际评估。同时，该负责人指出，教育部也将加强政策措施统筹协调，成立人工智能高层次人才培养专家委员会，指导高校实施人才培养专项计划，及时总结推广可复制的经验和做法。编辑：王子琪 | 审核：贾 芳

中宏网3月4日电（记者刘一乐 富宇）人工智能是引领新一轮科技革命、产业变革、社会变革的战略性技术，正在对经济发展、社会进步、国际政治经济格局等方面产生重大深远的影响。有数据显示，在人工智能领域，国内大学发表国际论文数最多的是清华大学占比4.12%，其次是上海交通大学占比2.64%，浙江大学占比2.47%，哈尔滨工业大学占比2.30%，北京航空航天大学占比2.27%。以“双一流”建设高校为主的人工智能领域高层次人才的培养局面已经形成。培养和汇聚具有创新能力与合作精神的高层次人才，是高校的重要使命。近日，教育部、国家发展改革委、财政部联合印发《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》（以下简称《意见》）。 《意见》指出，着力提升人工智能领域研究生培养水平，为我国抢占世界科技前沿，实现引领性原创成果的重大突破，提供更加充分的人才支撑。人工智能学科建设与发达国家仍存差距“‘双一流’建设高校有良好的基础，要在促进学科交叉融合、加强人工智能领域研究生培养方面率先示范、取得突破。”教育部相关部门负责人对记者表示，近年，我国人工智能高层次人才培养取得了一定成效，部分“双一流”建设高校相继成立人工智能学院、研究院，或通过其他创新机制，将人工智能相关学科建设列为重要建设任务，培养了一定数量的博士和硕士研究生。 该负责人强调，但高校人工智能相关学科建设和人才培养与发达国家相比仍有较大差距，主要表现在高层次领军人才、创新团队和跨学科创新平台不足，学科建设缺乏深度交叉融合，基础理论、原创算法、高端芯片等方面突破较少，复合型人才培养导向性不强，高校和企业的产学研合作缺乏有效的激励机制等方面。 《意见》是根据国务院印发的《新一代人工智能发展规划》而制定，该负责人指出，这是深入贯彻落实党中央、国务院的重大决策部署，根据新形势新任务的要求，针对现状与问题，着力在人工智能高层次人才培养的理念思路、推动策略和具体举措上进一步创新突破。 构建理论与“人工智能+X”并重的复合型人才体系推动“双一流”建设高校着力构建赶超世界先进水平的人工智能人才培养体系，《意见》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。 《意见》指出，将充分发挥政府财政投入、政策支持的引导作用和市场配置资源的决定性作用，鼓励企业、社会加大投入，形成财政资金、金融资本、社会资本合力支持人工智能相关学科发展和高层次人才培养的新格局。 该负责人表示，《意见》为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。 学科融合发展推动策略强调“多维”重视“多维融合”是《意见》的主要推动策略，该负责人介绍，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； 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； 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； 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。 开展系列创新措施为人才培养总结可复制经验《意见》开展了一系列创新举措，为促进“双一流”建设高校加强学科交叉融合，提高人工智能领域研究生培养能力夯实基础。 “健全以人工智能基础理论和产业发展需求为导向的学科专业结构动态调整机制，有条件的高校可根据经济社会发展和人才培养需要。”该负责人表示，高校要以自主试点、先行先试方式，自主设置人工智能交叉学科。“支持高校与人工智能领域骨干企业、产业化基地和地方政府设立人才联合培养项目，建立任务驱动的跨行业跨学科导师团队。” “设立国家人工智能产教融合创新平台，聚焦人工智能重大问题和突破方向，实行联合科研攻关和融合育人。”资金投入引导方面，《意见》则强调，加强与骨干企业的合作，引导社会资本参与高校人工智能重大项目实施，加大对人才培养、应用研究、基地平台建设和成果转移转化的支持力度。 《意见》要求健全学位质量保障机制，设立跨学科评议专家组，设置专门的评议要素，鼓励高校开展自我评估，支持学会、行业协会开展第三方评价，合理借鉴国际评估。 同时，该负责人指出，教育部也将加强政策措施统筹协调，成立人工智能高层次人才培养专家委员会，指导高校实施人才培养专项计划，及时总结推广可复制的经验和做法。

中新网3月3日电 据教育部网站消息，教育部、国家发展改革委、财政部近日印发《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》。《意见》要求，着力提升人工智能领域研究生培养水平，为我国抢占世界科技前沿，实现引领性原创成果的重大突破，提供更加充分的人才支撑。资料图：2019年10月21日，第六届世界互联网大会“互联网之光”博览会上，机械手臂现场“演奏”钢琴。中新社记者 张茵 摄《意见》提到，与发达国家相比，我国在人工智能基础理论、原创算法、高端芯片和生态系统等方面仍有较大差距，学科交叉融合亟待深化，人才培养导向性亟待加强。《意见》明确了指导思想：依托“双一流”建设，深化人工智能内涵，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，探索深度融合的学科建设和人才培养新模式，着力提升人工智能领域研究生培养水平，为我国抢占世界科技前沿，实现引领性原创成果的重大突破，提供更加充分的人才支撑。《意见》要求，壮大高层次人才队伍。培育高水平创新型人才，加大对优秀人才特别是青年人才的稳定支持力度，大力培育具有发展潜力的人工智能领军人才。有序推动人工智能高端人才队伍建设，培育和吸引人工智能前沿领域优秀人才和高水平创新团队，以及具有发展潜力的优秀青年人才，注重人才学科背景的多样化、互补性，实行个性化支持政策，实现不同学科背景人才的系统性整合。《若干意见》明确，打造高水平发展平台。完善人工智能领域学科布局，鼓励高校统筹各类资金，支持人工智能相关学科建设，逐渐形成学科优势特色，推动人工智能向更多学科渗透融合。设立产教融合创新平台，鼓励企业参与共建，在资金、项目等方面优先支持。密切校企合作，鼓励企业参与制定研究生培养方案，组织开展人工智能高层次人才创新创业和技能竞赛，引导学生以企业实际问题开展创新创业实践。《若干意见》提出，创新高层次人才培养机制和模式。确立专项任务培养研究生机制，对承担重大科研任务的博士生，高校应参照科研人员管理的有关规定，制定保障和提高博士生相关待遇的具体办法，保护博士生的合法权益。强化博士生交叉复合培养，鼓励企业向博士生开放课程、数据、案例、工具和实训平台。加强课程体系建设，面向全产业链和社会发展需求，科学设计多学科交叉融合的课程体系，避免简单“拼盘化”。加强国际交流合作。《意见》还提到，加大支持与组织力度。健全学科设置机制，完善学科评价机制，扩大研究生培养规模，健全学位质量保障机制，加强资金投入引导，加强组织实施。其中，在扩大研究生培养规模方面，将人工智能纳入“国家关键领域急需高层次人才培养专项招生计划”支持范围，综合考虑有关高校高水平师资、国家级科研平台、重大科研项目和攻关任务，以及产教融合、协同育人成效等情况，安排研究生尤其是博士生招生计划专项增量。积极引导高校通过实施常规增量倾斜和存量调整办法，切实优化招生结构，精准扩大人工智能相关学科高层次人才培养规模。

首先，26岁考研并不算晚，实际上在30岁之前读研都还算是不错的选择，随着目前IT行业不断进行结构性调整，更多的程序员（尤其是初级程序员）都希望通过读研来完成岗位升级。按照历史经验来看，大部分程序员在读研之后都获得了岗位升级。目前人工智能领域的人才需求依然以研发型人才需求为主，而且不少公司往往都要求研发级岗位的从业者需要具有研究生学历，所以当前要想获得人工智能领域的研发级岗位，读研是比较现实的选择。由于人工智能领域的人才培养具有较大的难度，所以在考研时尽量选择资源整合能力比较强的高校，这样会有一个更好的学习过程，也更容易获得研究成果，而且选择重点高校读研对于未来的就业也有比较直接的影响。在选择目标高校时，应该重点关注一下人工智能方向的研究实力，可以重点关注一下该方向的导师以及相应的课题。如果考重点高校有较大的困难，那么也可以关注一下学科实力比较强的普通高校，毕竟研究生教育更注重学科实力。人工智能方向是当前的热门方向，不仅考研难度比较大，读研的难度也非常大，有不少研究生会因为研究成果没有达标而选择延期答辩，这种情况也比较常见，其中博士研究生延期毕业的情况更加常见。所以，选择人工智能方向的研究生，一定要有较强的学习能力和扎实的知识基础。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！

随着最近几年人工智能的快速发展，各个大学，也不甘示弱，努力在追赶着“人工智能快车”，为此，不少大学相继成立了“人工智能学院”。比如，在2017年9月份，中国科学院大学就率先成立了人工智能学院，其它大学也紧随其后，比如上海交通大学、南京大学、哈尔滨工业大学、南开大学、杭州电子科技大学等10余所高校都相继成立了自己的人工智能学院。足以可见，人工智能在高校中得到了前所未有的重视与发展，这不，为此还专门举办了首届“中国研究生人工智能创新大赛”，虽然是首次举办，并且只能研究生参加，但是，却非常火爆。从2019年5月份启动以来，就吸引了全国将近193所大学，总共有1217支队伍报名参加，其中包括所有C9大学（北京大学、清华大学、中国科学技术大学、浙江大学、南京大学、复旦大学、上海交通大学、西安交通大学、哈尔滨工业大学）。除了C9高校外，其它985大学也相继派出队伍参赛，可谓是，985大学云集，因为，这193所大学中，双一流大学就有将近39所。覆盖率达92.86%。通过几个月的角逐，以及初赛评审，总共有55支队伍成功晋级决赛，而在决赛中，总共产生了一等奖6个，二等奖11个，三等奖36个。下面将获奖高校名单上传，供大家查阅，仔细瞅瞅有没有自己的母校上榜呢？来源于大赛官网我们可以看到，在这6个一等奖中，只有5所大学，因为浙江大学成功斩获两个一等奖。我们还可以发现，获得一等奖的大学中，985工程大学覆盖率达到100%。获得二等奖的10所大学如下图所示，其中，浙江大学又斩获2个二等奖，可谓是实力不凡，而电子科技大学也有一项入账，还有武汉大学。来源于大赛官网而二等奖中，985大学覆盖率达到70%，只有1所211大学，2所“双非”大学。下面，我们再看看36个三等奖的获奖名单，其中，我们可以看到，北京大学与清华大学各收获一项，北京邮电大学作为强势211工科大学，表现不俗，斩获2项三等奖。来源于大赛官网综合以上三个获奖名单，我们发现大部分获奖的大学，除了一些综合类的985大学外，其余都属于电子类工科专业比较强势的大学。比如北京邮电大学、西安电子科技大学、杭州电子科技大学以及一些理工类大学，比如华南理工、西安理工、南航、武汉理工等。所以说，这也从侧面反映了，一所大学在人工智能方面的实力，乃至于工科专业的实力。这次人工智能大赛的举办，对于培养研究生创新能力、实践动手能力具有非常重要的意义，这也正是大赛的主题“旨在培养创新型、复合型、应用型高端人才，为人工智能领域健康发展提供人才支持”。来源于大赛官网针对这个赛事，下面进行一些延伸，相信读者中有不少关注大学、专业的家长，可能也在考虑给孩子填报志愿时选择什么专业的问题，下面针对这个问题，给学理科或者说在高中“3+1+2”中选择了物理的同学一些建议。首先一点，人工智能在可预见的几年内，发展前景会非常好，所以，如果有同学倾向于选择这个方向，可以果断选择。因为，从我们的身边，就不难发现，这个领域真的可以改变我们的生活。其次，如果将来想选择电子类、人工智能、计算机类的专业，最好是选择一些比较强势的理工科大学，不要太过于关注大学的综合排名。来源于大假如要报考以上专业，如果只能上除了C9外的综合类985大学（比如兰州大学、西北农林等），不如选择只是211的北京邮电大学，西安电子科技大学，如果上不了985大学、也上不了211大学，则可以选择杭州电子科技大学这类比较强势的双非大学，性价比则会非常高。感谢您的阅读，喜欢这篇文章，就点赞转发吧！

在本科阶段读计算机、数学、物理、大数据等专业，在读研期间都是可以选择人工智能方向的，因为这些专业都是人工智能的相关专业。虽然目前已经有一些高校陆续在本科阶段开设了人工智能专业，但是长期以来，人工智能只是研究生阶段的研究方向，因此大量的人工智能方向的研究生都是来自于计算机、数学等专业。对于大数据专业的本科生来说，在研究生阶段选择人工智能方向不仅可以，而且是个不错的选择，原因有以下几点：第一：大数据与人工智能关系密切。大数据可以说是人工智能的基础，无论对于机器学习还是自然语言处理来说，都需要通过大量的数据来训练算法，从而提升智能体的决策能力，这也是为什么在大数据时代背景下，人工智能得到广泛关注的重要原因之一。第二：从大数据进入人工智能领域相对容易。大数据的技术体系当中，数据分析占据着重要的位置，数据分析是挖掘数据价值的重要途径之一，而数据分析通常有两种方法，分别是统计学方式和机器学习方式。所以通过大数据进入机器学习进而全面进入人工智能领域是一个比较不错的选择，有不少人工智能领域的研发人员就是从大数据进入人工智能领域的。第三：大数据与人工智能将全面融合。随着物联网、大数据、云计算的不断发展，未来大数据等技术会与人工智能领域的相关技术进一步融合。从这个角度来看，从大数据技术进入人工智能也具有一定的必然性。当前正处在大数据落地应用的初期，而人工智能也将与大数据技术一道为产业互联网的发展提供服务，未来大数据和人工智能领域的发展空间将非常值得期待。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，也可以咨询我，谢谢！

疫情期间，在一线病房，有一支这样的队伍吸引了人们的目光，它们就是人工智能机器人。一个指令，它们送药送饭，“使命必达”。3月3日，教育部、国家发展改革委员会、财政部共同印发《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》（以下简称《意见》），《意见》指出，人工智能方面的研究生将扩大招生规模。记者了解到，近年来，我国人工智能高层次人才培养取得了一定成效，部分“双一流”建设高校相继成立人工智能学院、研究院，或通过其他创新机制，将人工智能相关学科建设列为重要建设任务，培养了一定数量的博士和硕士研究生。此次《意见》印发，势必集中发力，将行业推往纵深发展。教育部相关负责人说，与发达国家相比，我国在人工智能基础理论、原创算法、高端芯片和生态系统等方面仍有较大差距，学科交叉融合亟待深化，人才培养导向性亟待加强。“总之，为推动‘双一流’建设，为我国抢占世界科技前沿，实现引领性原创成果的重大突破，提供更加充分的人才支撑。加快培养勇闯‘无人区’的高层次人才。”记者注意到，《意见》指出，未来将以解决人工智能重大理论和实践应用问题为牵引，促进人工智能基础理论研究，加快人工智能领域科技成果在重点行业领域的转化应用。以产业行业人工智能应用为导向，拓展核心技术和创新方法，实现人工智能对相关学科的赋能改造，形成“人工智能+X”的复合发展新模式。《意见》还提出要“跨界融合、精准培养”，“深化人工智能与基础科学、信息科学、医学、哲学社会科学等相关学科的交叉融合，不断丰富完善人工智能主干知识体系和跨学科核心知识体系。”这位负责人表示。扩大招生规模，首要解决的是师资问题。《意见》指出，要加大对优秀人才特别是青年人才的稳定支持力度，大力培育具有发展潜力的人工智能领军人才。要构建多类型、高质量、结构合理的人才队伍，涵盖理论、方法、工具、系统研究，将人工智能技术应用于产业创新、国家安全等方面的人才。“鼓励人工智能龙头企业根据产业技术的最新发展和对人才培养的最新需求，提供试验实践环境，对高校教师开展培训。”这位负责人告诉记者。围绕学科建设、教学科研评价体系等接一系列问题，《意见》给出的方案是“打组合拳”。记者在采访中了解到，《意见》的“亮点”在于“特别重视多维融合的推动策略”。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；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，大力提升研究生创新和实践能力；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；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。人工智能专业学生，培养质量如何检验？扩招会不会带来“培养质量下降”？这位负责人表示，这种担心“大可不必”。据悉，三部委将根据《意见》开展一系列创新举措，促进“双一流”建设高校加强学科交叉融合，提高人工智能领域研究生培养能力。首先，将健全以人工智能基础理论和产业发展需求为导向的学科专业结构动态调整机制，“有条件的高校可根据经济社会发展和人才培养需要，以自主试点、先行先试方式，自主设置人工智能交叉学科”。其次，《意见》还将支持高校与人工智能领域骨干企业、产业化基地和地方政府设立人才联合培养项目，建立任务驱动的跨行业跨学科导师团队，促进科研协同创新发展和博士生联合培养。《意见》还指出，将设置国家人工智能产教融合创新平台，聚焦人工智能重大问题和突破方向，实行联合科研攻关和融合育人。当然，最重要的，是健全学位质量保障机制，让培养质量不滑坡。“我们将设立跨学科评议专家组，设置专门的评议要素，鼓励高校开展自我评估，支持学会、行业协会开展第三方评价，合理借鉴国际评估。教育部还将加强政策措施统筹协调，成立人工智能高层次人才培养专家委员会，指导高校实施人才培养专项计划，及时总结推广可复制的经验和做法。”这位负责人最后说。（本报记者 姚晓丹）（来源：光明日报）

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！