研究生和人工智能

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！

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！

人工智能是一门新兴的高尖端学科，属于社会科学与自然科学的交叉学科，涉及了数学、心理学、神经生理学、信息论、计算机科学、哲学和认知科学、不定性论以及控制论。研究的范畴包含自然语言的处理、机器算法的学习、神经网络、模式识别、智能搜索。应用的领域包含机器翻译、语言和图像理解、自动程序设计、专家系统等。想研究人工智能的方向，近两年很多大学都开设了人工智能学院。西安电子科技大学人工智能学院、中国科学院大学人工智能技术学院、南京大学人工智能学院三所高校在人工智能领域皆属于顶尖。人工智能专业相关研究方向，有很多的分支学科，包含模式识别与智能系统、计算机应用技术、智能科学与技术、信息与通信工程、计算机科学与技术、控制科学与工程、人工智能与信息处理、计算机应用技术、生物信息处理方向、计算机科学与技术超级计算方向等。对于本科专业的学习，如果有意从事人工智能方向的相关工作，可以尝试选择以下的相关专业：计算机科学与技术。人工智能的工作既需要非常扎实和广泛的数学基础的同时也要求很高的实际操作能力，人工智能专业方向的如Machine Learning，Computer Vision， Natural Language Processing，Data Mining等课程，在计算机科学与技术专业在高年级和研究生阶段都有对应的课程和研究方向。数据科学与大数据技术。既要掌握基础的程序设计语言，也要掌握大数据平台的运用，Numpy、Matplotlib、Pandas,SciPy和scikit-learn等科学计算与机械学习库的掌握，完成技术方案设计及算法设计和核心模块开发，组织解决项目开发过程中的重大技术问题；负责深度神经网络技术平台的架构、开发方案的设计、应用与实现（包括机器学习、图像处理等的算法）。偏向于学术型的理论研究，可选择应用数学等学术应用理论型的专业。机器算法的学习本质上是微分方程、概率论、矩阵分析等等数学领域的一个应用场景。人工智能方向的研究人员需要具备扎实的数学基础才能做好AI的理论研究。偏向于理论研究的方向可以了解传统机器学习的知识、编程语言的掌握，学术型的专业一般就读研究生，通常转到计算机方向或者经济类方向。最不易被人工智能代替行业可能有IT领域行业、对未知领域的探索和发明创造行业，创意、设计领域行业、需要情感互动交流的行业、情况复杂多样，需要随时综合判断的岗位等。随着科技行业日新月异的发展，大数据、人工智能等新兴产业的崛起，大学高等教育开设的数据科学与大数据技术和人工智能专业势必会逐渐发展成为大学的热门专业。

作为一名计算机专业的研究生导师，主要研究方向集中在大数据和机器学习领域，所以我来回答一下这个问题。人工智能领域的人才培养一直以研究生教育为主，涉及到的方向包括机器学习、计算机视觉、自然语言处理、智能机器人等。目前人工智能领域是科技领域的热门，随着各大互联网公司纷纷布局人工智能领域，相关的人才缺口也比较大，所以人工智能相关方向是不错的选择。人工智能方向对于基础学科的要求比较高，尤其是数学基础，另外人工智能是比较典型的交叉学科，需要学习的内容也比较多。从近几年人工智能方向研究生的就业情况来看，薪资待遇是比较可观的，而且上升趋势也比较明显。软件工程是比较传统的方向，不同的高校往往会根据自身的教育资源情况设置不同的细分研究内容，包括并行操作系统、嵌入式系统、分布式数据库、并行计算、实时操作系统等。软件工程方向由于比较注重学生动手实践能力的培养，同时软件工程方向与行业结合得比较紧密，所以软件工程方向是不错的选择。另外，软件工程方向对于行业内新技术的应用也比较敏感，软件工程方向中也有不少关于人工智能、大数据和云计算方面的细分研究。如果在硕士研究生毕业之后就选择参加工作，那么可以重点考虑一下软件工程专业。网络安全方向虽然看似研究方向比较集中，其实涉及到的内容却非常广泛，因为不论是大数据、云计算还是物联网方向，都需要一个安全的网络运行环境，所以网络安全的细分方向还是非常多的，目前大数据安全、云计算安全都是不错的选择。虽然网络安全的重要程度相对比较高，但是网络安全的就业岗位相对软件工程要稍微少一些。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！

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！

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！

来源:科技日报“现在教育系统也行动起来了，我们的政府、科技界、产业界、教育界等正在形成各具特色、衔接有序、充满活力、人工智能发展良好的中国生态。”6月8日，教育部在浙江大学召开新闻发布会，解读《高等学校人工智能创新行动计划》（以下简称《行动计划》）。曾为《行动计划》制定给出建议的中国工程院院士潘云鹤强调，要加大对人工智能研究生人才的培养力度。“讨论《行动计划》时，我们就提出，整个社会迫切需要人工智能人才，但真正人工智能方向的人才太少。”潘云鹤说，人工智能学科发展的重要环节是研究生人才培养，但若把其他专业研究生名额转给人工智能类专业，难度较大。所以，最好的方式是做“增量改革”，适当增加人工智能类专业研究生名额。这一点也明确写入了《行动计划》。《行动计划》于今年4月份发布。教育部科技司司长雷朝滋告诉科技日报记者，《行动计划》是一份汇集各类政策措施，引导、支持高校提升人工智能领域科技创新、人才培养和服务国家需求等能力的指导性文件。从“优化高校人工智能科技创新体系”“完善人工智能领域人才培养体系”和“推动高校人工智能领域科技成果转化与示范应用”三个方面提出18条重点任务和三个细化专栏，着力推动高校人工智能创新。为加强高层次创新人才培养，《行动计划》从扩大人才培养规模、提高人才培养质量、优化人才培养结构等方面进行系统部署，重点提出“引导高校通过增量支持和存量调整，加大人工智能领域人才培养力度”“深入论证并确定人工智能学科内涵，完善人工智能的学科体系，推动人工智能领域一级学科建设”“鼓励对照国家和区域产业需求布点人工智能相关专业，支持高校在计算机科学与技术学科设置人工智能学科方向”等任务。对此，潘云鹤表示，建议教育部“迅速下名额”，提高人工智能专业人才培养数量，满足社会需求。浙江大学人工智能研究所所长吴飞给出了一组数据。根据2018年4月更新的《学位授予和人才培养学科目录》，我国研究生教育一共有13个大类，111个一级学科，493个二级学科，其中直接出现“智能”二字的仅有一个二级学科，即模式识别和智能系统。“不过，还有很多二级学科与人工智能强关联。”《行动计划》中也指出，要推动人工智能领域一级学科建设。浙江大学是教育部批准的首批可开展学位授权自主审核的高校之一，吴飞透露，他们正在论证人工智能一级交叉学科。要摸索的第一件事，就是“教什么”。吴飞认为，人工智能的特点是“至小有内，至大无外”，可由多个内核向外拓展。浙江大学也根据人工智能的这一特点，设计了研究生课程体系。记者看到，必修课分为数学与统计学、智能与认知科学、计算机和人工智能四大类，方向必修类则有智能教育、智能法学、智能金融、智能农学、智能医学和智能文学等，还特别设置了综合必修类课程人工智能伦理学。“学生学什么，内核一定要清楚。”吴飞认为，新设立的人工智能学院或者人工智能交叉研究中心，其目标是培养前沿性和复合型人才，否则没有必要和计算机学院重复建设。不止是浙大，多所高校已经开设了人工智能相关专业，并在“交叉”上下功夫。为了推动人工智能领域跨学科交叉研究，清华大学成立了学科交叉研究领导小组，出台了多个支持跨学科交叉智能研究的文件。如跨院系的教师兼职制度，计算机系的教授可以到生命学院兼职；还出台了跨学科交叉学位评定制度。“这对于培养人工智能领域的跨学科研究人才起到了推动作用。”中国工程院院士、清华大学副校长尤政说。他也强调，高校要特别重视人工智能基础研究，承担起引领未来发展的责任。(记者 张盖伦)

首先，答案是肯定的，大数据专业的本科生在读研的时候完全可以选择人工智能的相关方向，包括自然语言处理、计算机视觉、机器学习、自动推理等，还可以选择与人工智能相结合的方向，比如智能装备等。大数据专业是一个典型的交叉学科，涉及到数学、统计学和计算机三大部分内容，所以大数据专业在读研的时候可以有更多的选择，既可以选择传统计算机相关的研究方向，也可以选择大数据、人工智能相关方向。大数据专业读研选择人工智能方向，存在以下几点优势：第一：大数据本身与人工智能关系密切。人工智能的研究需要三方面的支撑，包括数据、算力和算法，在大数据的支撑下，目前人工智能在很多领域已经有所突破（机器学习等），所以数据对于人工智能的研发具有重要的意义。第二：人工智能是大数据的重要出口。从应用层面来看，大数据并不是最终的目的，最终的目的是如何应用数据，而人工智能就是大数据重要的应用出口。所以，不少大数据方向的研究走到一定程度都离不开人工智能技术的参与。第三：基础知识结构比较统一。大数据与人工智能在基础知识结构上比较统一，所以从大数据往人工智能方向发展并不会感觉有明显的跨度。在大数据分析中经常采用的方式就是统计学方式和机器学习方式，所以很多大数据专业的本科生对于算法设计、算法实现、算法训练等研究步骤已经比较熟悉了，而这些步骤也正是人工智能研究的常见步骤。最后，大数据从某种意义上可以看成是人工智能的基础，所以本科阶段选择大数据，到研究生阶段选择人工智能是不错的选择，也会有较大的上升空间。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！

作为机械专业的本科生来说，在考研的时候选择自动化、控制和人工智能方向都是不错的选择，在学科体系上也具有一定的连续性，在当前产业结构升级的大潮下，选择人工智能方向会有更加广阔的发展前景。在当前大数据、云计算和物联网的推动下，传统行业，尤其是制造业对于人工智能的呼声还是比较高的，加之制造业领域也有一定的自动化基础，所以未来传统制造领域会释放出大量的智能化岗位需求。对于机械专业的本科生来说，在具体方向的选择上，更好的选择是立足本专业进行选择，比如智能装备等细分方向就比较适合机械专业的本科生，一方面原因是智能装备需要具备一定的机械知识基础，另一方面智能装备未来的落地应用前景比较明朗，从学习和就业两个角度来看，都比较适合机械专业的本科生。学习智能装备方向，对于机械专业本科生来说，需要做好三方面知识储备，其一是系统地学习一下计算机基础知识，包括操作系统、算法设计等内容，这些内容可以在研一期间完成；其二是需要注重一下动手实践能力的培养，重点在于嵌入式编程方面；其三是了解一定的行业知识，智能装备的研发一定要有大量的行业知识，这样才能实现科研成果的落地应用。在导师的选择方面，可以根据导师的研发领域进行选择。通常来说，研究生的课题方向要与导师保持一致，这样才能够获得导师更为全面的指导，而且也会获得更全面的科研资源。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！