研究生研究人工智能

从近两年研究生的就业情况来看，大数据方向的岗位（大数据开发）要相对多一些，而人工智能领域的算法岗位目前有一定程度的缩减，这与当前人工智能产品出现一定的落地难问题有较为直接的关系。从行业发展趋势来看，人工智能方向未来的趋势还是比较明显的，但是由于人工智能行业目前依然处在发展的初期，依然有大量的课题有待突破，而且人工智能产品对于应用场景有较强的依赖关系，所以目前人工智能领域急需一个突破点，有了突破点就可以逐渐普及，当前自动驾驶被认为是人工智能产品进行落地应用的一个重要突破点。近些年来，随着各大互联网公司纷纷布局人工智能领域，人工智能领域的人才需求曾经一度非常大，由于人工智能人才的培养一直以研究生教育为主，所以人工智能方向研究生的就业情况也有比较理想的表现，不仅能够获得较高的岗位级别，薪资待遇也比较可观，但是随着人工智能领域研发的不断深入，目前人才需求量却出现了一定程度的缩减，这一点应该引起注意。在5G通信和产业互联网的联合推动下，大数据和人工智能必然会得到更多的关注，但是当大数据和人工智能产品陆续出现落地难问题之后，不少研发团队把关注点放在了物联网上，所以未来物联网领域的机会会更多一些，而且由于目前物联网体系结构中已经把大数据和人工智能包含了进来，所以物联网的发展也会在很大程度上促进大数据和人工智能的发展。最后，如果当前选择大数据和人工智能方向，可以考虑如何与物联网相结合，可以重点关注一下AIoT领域。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，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，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！

大数据是我的主要研究方向之一，同时也在带大数据方向的研究生，我来探讨一下这个问题。首先，从事大数据或者AI方向的技术岗位，读研是有必要的。目前大数据相关技术正处在落地应用的初期，虽然从技术体系的角度来看，大数据技术已经趋于成熟，但是从落地应用的角度来看，依然有大量的技术问题需要攻克，所以当前从事大数据领域的技术岗位需要具备较强的研发能力。读研一方面能够进一步丰富自身的知识结构，另一方面也会培养一个系统的科研方法，从而提升解决问题的能力。与大数据领域相比，人工智能领域依然处在行业发展的初期，不论是机器学习、自然语言处理还是计算机视觉等方向，都有大量的课题需要完成技术攻关，所以从事人工智能领域的技术研发对于研发人员的研究能力和基础知识都有较高的要求。虽然目前部分高校陆续开始在本科阶段开设了人工智能专业，但是目前培养人工智能专业人才依然以研究生教育为主。由于大数据、人工智能人才的培养周期相对比较长，需要的教育资源通常也比较多（导师资源、实验资源、课题资源等），而研究生教育往往能够汇集高校（科研院所）最为优质的教育资源，所以读研对于相关人才的培养具有较强的实际意义。最后，大数据与人工智能关系密切，一方面大数据是人工智能的基础，另一方面数据价值化的过程（数据分析等）也需要采用机器学习等人工智能技术，所以大数据和人工智能通常并不分家。另外，随着产业互联网的发展，未来大数据、物联网、云计算、边缘计算、人工智能等技术将进一步结合，目前可以重点关注一下AIoT方面的技术发展趋势。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！

我们上大学以及上研究生最终的一个目的肯定是为了就业，我们所选的专业也是为了能使自己找到一个很好的工作，那么如何根据自己的研究生专业来对未来的工作进行准备呢，或许现在我们都在积极的丰富自己的知识和技术，就是为了在就业的时候有良好的竞争力，这是非常正常的现象。我们现在所选择的专业方向是比较具有针对性的，从而在毕业之后找工作也应该是和这个方向非常类似的行业工作岗位，电子与通信工程这个专业的就业形势是非常好的，几乎大部分的网络科技公司都会招收大量的信息技术类人才，包括一些大型工厂也会有类似的岗位，但是把自己的专业进行细化，我会选择哪一个专业来作为自己未来发展的方向呢？现在接触的专业知识和技能比较少，所以做不出非常肯定的回答。大方向是十分容易确定的，但是小方向却无法确定，电子与通信工程类的专业方向领域有很多，有完全偏向于软件类的，比如深度学习和机器学习这个方向主要是进行算法的研究和改良，如果选择这个方向的话，那么就是进行图像处理，还有一些人工智能方向的，嵌入式系统方向，保密通信方向以及材料类的专业方向。我自己最感兴趣的，应该是人工智能方向，现在也是往这个方向努力，学习一些前沿的技术以及最热门的领域。人工智能现在的发展还未达到成熟，所以在未来的发展空间是非常大的，并且现在智能家居智能工厂等个个的智能化的服设施逐渐的完善，那么在未来的发展也是一片大好，人工智能所涉及的领域也非常的多，就单纯的从智能无人驾驶来说，就具有广阔的发展空间，现在已经有部分公司开始了进行无人驾驶的研制，并且已经做出了相关的产品。但是还未普及化，还有智能机器人的研制比如在工厂里面进行危险工作的操作，以及化学有毒气体空间中的工作都离不开人工智能的存在，所以我认为人工智能方向是非常值得钻研的，未来找工作的不确定的因素有很多。所以我们在了解人工智能的同时还要对其他技术领域进行学习，比如现在比较热门的CV方向，图像的处理，行人的识别，人脸的识别都是非常热门的工作的需求，岗位也是比较多的。

来源：金融界网站近日，教育部、国家发展改革委、财政部发文，指出要依托“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。教研〔2020〕4号 各省、自治区、直辖市教育厅（教委）、发展改革委、财政厅（局），新疆生产建设兵团教育局、发展改革委、财政局，有关部门（单位）教育司（局），有关高等学校：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》，现予以印发，请认真贯彻执行。教育部 国家发展改革委 财政部2020年1月21日关于“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。

小编专注考研研究欢迎关注：考研大家人工智能，即Artificial Intelligence，简称AI，已经成为未来发展的一个趋势，目前，国内BAT等一流企业都在布局。国内大学对相关专业十分重视，发展迅速。小编收集整理了与AI相关的专业及大学，供有意向进大学深造人工智能领域的高三学子，及打算考研深造此高新领域的考研学子参考，主要如下：一、机器人工程专业这是一个绝对新兴的专业，2016年才在大学里面首次开设，但到2018年，本专业已经成为热门。本专业主要培养具备工业机器人技术及创新能力的专业人才。到2018年4月，全国共有约60所大学开设了本专业的本科，有些院校也将在随后在研究生阶段开设本专业。主要有北大、北京航空航天大学、浙江大学、哈工大、南京大学、电子科技大学、北京理工大学、同济大学、吉林大学、西安交大、天津大学等。二、智能科学与技术专业本专业是给机器人赋予“大脑”的专业，具有高精尖的特点，本科和研究生都有此专业，培养目标是以夯实计算机科学技术为基础，以加强智能科学理论方法和应用技术为核心。拥有本专业并实力靠前的学校有：北京大学、北京邮电大学、电子科技大学、西安电子科技大学、中南大学、湖南大学、中山大学、华南理工大学、南开大学等。三、计算机科学与技术专业这个专业比较普遍，专业强校很多，主要有北大、清华、浙江大学、北京航空航天大学、北京邮电大学、电子科技大学、哈尔滨工业大学、华中科技大学、北京理工大学等。四、模式识别与智能系统专业本专业是控制科学与工程的二级学科，培养以信息处理和模式识别的理论技术作为核心来构造智能性的系统的高级技术人才，是AI技术的重要内容。本专业主要招收研究生，培养高级人才。主要院校有西安交大、清华、北京航空航天大学、浙江大学、西安电子科技大学、华中科技大学、上海交大、哈工大等。五、自动化专业（机器人方向）本专业对于中国制造2025规划具有重要意义，是AI技术不可或缺的重要内容，国内实力强大的大学包括清华、东北大学、浙江大学、哈工大、西安交大、北航、华中科技大学、南京航空航天大学等。以上就是小编今天的分享，如果觉得有价值，就点个赞，点个关注呗。

原标题：国家将加快人工智能研究生培养近日，教育部、国家发展改革委、财政部发文，指出要依托“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。

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”。