人工智能研究生学专业

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！

随着近年大数据人工智能(AI)等技术的极速发展，现今在各行各业都出现了大量的创新应用。为了培育AI和数据分析人才，香港各高校也相继开设了人工智能与数据科学相关专业，不但为相关行业提供高科技AI人才，也为毕业生提供更广阔的就业空间。香港大学Master of Finance in Financial Technology 金融科技金融学硕士 学制：1年Master of Data Science 数据科学硕士 学制：1.5年申请要求：1、雅思6(小分不低于5.5) 或托福80;2、计算机科学、工程、数学、物理、统计或科技相关背景。 香港科技大学Master of Science in Financial Technology 金融科技理学硕士 1年Master of Science in Data-Driven Modeling 数据驱动建模理学硕士 1年Master of Science in Financial Mathematics 金融数学理学硕士 1年申请要求：1、雅思6.5(小分不低于5.5) 或托福80;2、理科或工科专业或具有计算相关领域的相关工作经验。微积分和代数、计算机编程和统计学相关专业;3、GMAT或GRE成绩有优势。香港中文大学Master of Science in Financial Technology 金融科技理学硕士 1年Master of Science in Mathematics 数学理学硕士 1年申请要求：1、雅思6.5或托福79;2、有数学基础知识(如微积分、线性代数、概率)，且精通一门编程语言;3、工程、科学或金融/商业相关专业。香港中文大学(深圳校区)Master of Science in Data Science 数据科学理学硕士 2年申请要求：1、雅思6.5或托福79。2、有数学基础知识(如微积分、线性代数、概率)，且精通一门编程语言;香港城市大学Master of Science in Financial Mathematics and Statistics 金融数学与统计硕士 1年申请要求：1、雅思6.5或托福79或6级450分;2、数学、物理、统计、计算机科学、工程等或经济学、金融学、精算学等相关专业。香港理工大学Master of Science in Data Science and Analytics 数据科学及分析理学硕士 1年申请要求：1、雅思6.0或 托福80;2、数学、统计学、计算机科学、信息技术、工程和科学或同等专业的学士学位。香港浸会大学MSc in Finance (FinTech and Financial Analytics) 金融(金融科技与金融分析)理学硕士 1年Master of Science in AI and Digital Media 人工智能与数字媒体硕士 1年MSc in Data Analytics and Artificial Intelligence 数据分析与人工智能硕士 1年申请要求：1、雅思6.5托福79;2、理科、工科、金融、数学或计算机科学相关基础;3、GMAT或GRE成绩有优势。岭南大学MSc in Artificial Intelligence and Business Analytics 人工智能与商业分析理学硕士 1年该计划旨在教育学生关于人工智能和商业分析技术的基本原则和实际应用，特别是在商业领域，以便他们能够有效地应用人工智能工具和技术解决问题，以及在决策时使用数据分析技能和人工智能技术分析商业问题。申请要求：1、雅思6.5或托福79;2、理学、工程学、工商管理学相关专业。香港教育大学MSc in Artificial Intelligence and Ecational Technology 人工智能与教育科技硕士 1年申请要求：1、雅思6 或 托福80 或 6级430;2、教育技术、统计学、计算机科学和工程相关专业。

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！

来源：经济日报长城汽车技术中心招聘人工智能，月薪4-5万元；贪心科技招聘AI工程师，月薪3到6万元；云学堂苏州招聘AI专家，月薪5到7万元；华为招聘AI技术专家，月薪6到7万；京东物流招聘AI leader，月薪5到8万……这是国内某招聘网站上，AI专业人才的招聘信息，可见人工智能专业人才多么稀缺。招聘网站上，企业对急缺的AI人才开出了高薪，月薪最高已达8万。最近，渴望投身人工智能领域的毕业生迎来了一个好消息——3月3日，教育部、国家发展改革委、财政部三部门联合发布《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》，将把人工智能纳入“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，扩大研究生培养规模，计划安排研究生尤其是博士生招生计划专项增量，并将引导高校精准扩大人工智能相关学科高层次人才培养规模。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。在产业界，我国与美国同处第一阵营，国内不少互联网企业拥有世界一流的技术实力。但是，我国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。此前，教育部已印发《高等学校人工智能创新行动计划》。2月28日，教育部副部长翁铁慧透露，今年扩招的约18.9万研究生名额将重点投放在服务国家战略和社会民生急需领域，其中就包括人工智能专业。本次出台的《意见》将着力推动“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。记者从《意见》中梳理了几个关键词，请毕业生关注——1、扩招：安排招生计划专项增量《意见》指出，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。2、融合：探索学科交叉人才培养模式人工智能是一个多学科融合的专业，数学、脑科学、心理学、社会学，至少涉及几十个专业。如果按照过去传统的专业划分方式，无法培养。因此，《意见》强调学科建设“融合发展”，要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。在师资队伍方面，鼓励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。3、自主：支持高校自主确定研究生培养规模，制定个性化培养方案在创新高层次人才培养机制和模式上，《意见》指出，要建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。通过这些方式，希望能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。但是对毕业生来说，最关键的一条是人工智能相关的研究生名额将大幅扩招。建议高校学生多关注国内开设人工智能专业的高校，早做准备。

首先，从当前大的行业人才需求趋势来看，在工业互联网的推动下，未来产业领域对于人工智能专业人才的需求潜力是非常大的，这是促使诸多高校纷纷开始设立人工智能专业的一个重要原因，可以说当前选择学习人工智能专业，或者说当前读研选择人工智能相关方向，均是顺应时代发展的选择。长期以来，人工智能专业人才的培养主要以研究生教育为主，由于人工智能领域的诸多研究方向对于场景的要求比较高，所以人工智能方向研究生的培养规模一直不算大，随着近些年来深度学习的突破，人工智能方向研究生的培养规模也有了明显的扩大，而且在行业人才需求的推动下，更多的研究生也愿意选择人工智能领域的相关方向。之所以很多研究生会认为人工智能本身是个所谓的“大坑”，原因无外乎三个方面，其一是人工智能的技术体系尚不成熟，很多研究都处在初期阶段，其二是人工智能研究要想获得实质性的突破，难度还是非常大的，需要做的准备工作也非常多，这就导致很多同学满怀期待地进入到人工智能领域之后，残酷的现实让很多同学回归了平静，其三是人工智能领域有很多阶段性瓶颈，而要想突破这些瓶颈需要做大量的工作，难度也非常高。最后，从大的人才培养趋势来看，未来人工智能方向高端人才的培养规模依然会逐渐扩大，而且会重点扩大以专硕为代表的高端应用型人才的培养规模，所以当前考研的同学，可以重点关注一下专硕的培养方式。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！

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！

首先，机械专业考研完全可以向人工智能方向发展，而且在当前传统制造业结构性升级的推动下，未来机械领域与人工智能的结合会越来越紧密。对于机械专业的本科生来说，如果想往人工智能方向发展，有以下几个选择：第一：立足本专业结合人工智能技术。目前机械专业的研究生教育阶段也有不少方向是结合人工智能技术的，比如数控方向、工业机器人方向、智能装备方向等等，这些方向与人工智能有紧密的联系，是完全可以选择的。当然，不同的高校会结合自身的教育资源来设置不同的方向，在报考之前需要做一个详细的了解。另外，立足本专业考研也会提高考研的成功率。第二：选择自动化相关专业。自动化相关专业的研究生教育与人工智能的联系是比较紧密的，相比于普通的机械专业来说，选择自动化专业的研究生会接触更多智能化方向。在物联网、大数据和云计算的推动下，未来自动化相关领域的智能化程度会越来越高。第三：选择计算机相关方向。人工智能虽然是比较典型的交叉学科，涉及到数学、控制学、计算机、语言学、经济学等等，但是人工智能的研究生教育主要集中在计算机相关专业，所以选择计算机专业的相关研究方向也是比较常见的选择。目前人工智能的研究方向集中在机器学习、计算机视觉、自然语言处理、知识表示、自动推理和机器人学六大领域，对于机械专业的本科生来说，选择机器人学是不错的选择。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！

首先，从近些年来人工智能方向研究生的就业情况来看，女生选择人工智能方向也是比较容易实现就业的，不仅就业岗位的选择空间比较大，薪资待遇水平也相对比较可观。按照历史经验来看，大部分女生更愿意选择规模比较大的科技公司（互联网公司），而男生有不少会选择去一些人工智能领域的创业型公司。人工智能领域的人才培养一直以研究生教育为主，虽然最近几年一部分高校在本科阶段开设了人工智能专业，但是如果想在人工智能领域有更大的发展空间，或者获得更高的岗位级别，应该考虑读一下研究生。当前在人工智能领域的诸多研究方向当中，计算机视觉、自然语言处理、机器人学和机器学习这几个方向的热度比较高，行业领域对于这些方向的人才需求也相对比较旺盛。虽然人工智能领域当前的热度比较高，但是目前算法岗位的人才需求量并不大，从2019年的秋招情况来看，算法岗位无论是人才需求量上，还是岗位薪资待遇上，都有一定程度的下滑，反而大数据开发岗位的人才需求量比较大，所以不少人工智能方向的研究生会选择从事大数据相关岗位，这一点应该引起研究生的关注。学习人工智能相关知识应该具有扎实的基础学科基础，同时对于学习环境也有一定的要求，所以如果读研选择人工智能方向，应该尽量选择资源整合能力比较强的高校（科研院所），这样会有更好的学习体验，也更容易取得研究成果。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，目前选择人工智能专业是不错的选择，未来的发展空间也非常广阔。人工智能专业是近几年新开设的专业之一，由于人工智能专业对于高校教育资源的要求比较高，所以目前只有一小部分高校有能力在本科阶段开设人工智能专业，而且这些高校往往有多年人工智能方向研究生的培养经验，所以人工智能专业也迅速成为了一个热点专业。人工智能专业的开设一个重要的原因就是产业发展的推动，目前大量的科技企业开始布局人工智能领域，因此人工智能人才的培养模式必然会从研究生教育向本科教育下沉，以便于满足市场对于大量相关人才的需求。虽然目前在本科阶段开设了人工智能专业，但是由于目前人工智能领域的人才需求依然以研发型人才为主，所以建议选择人工智能方向的本科生读一下研究生，这样会有更强的岗位竞争力。人工智能领域目前主要的研究方向集中在六大方面，分别是计算机视觉、自然语言处理、机器学习（深度学习）、机器人学、自动推理和知识表示，其中计算机视觉和自然语言处理目前的热度比较高，而且也有一部分企业得到了快速的成长。从未来的发展趋势来看，人工智能领域未来与移动互联网和物联网会有深度的融合，可以重点关注一下AIoT领域。最后，由于人工智能专业是典型的交叉学科，涉及到数学、哲学、控制学、经济学、神经学和语言学等诸多学科，不仅内容多，而且难度也比较大，所以选择人工智能专业的学生一定要具有较强的学习能力。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！