在职硕士人工智能

自2018年开始，互联网大数据专业急剧升温，各大高校都纷纷新开设此类专业，以适应互联网经济和智能制造的发展，大数据、机器人和网络安全等专业的就业前景广阔。大数据是时代发展的必然产物，正在加速渗透到我们的日常生活中，一切可量化，一切可分析，以致于这个社会中的海量数据变成了巨大的潜在财富，拉动包括互联网、零售业、电信和媒体等在内的多种行业的发展。随着计算机速度的不断提高、存储容量的不断扩大、成本的不断降低以及网络技术的不断发展，许多原来无法完成的工作现在已经能够实现。目前人工智能研究的三个热点是：智能接口、数据挖掘、主体及多主体系统。智能接口技术研究如何使人们能够方便自然地与计算机交流；数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识；多主体系统试图用主体来模拟人的智能行为，主要应用在对现实世界和社会的模拟、机器人以及智能机械等领域。针对以上两个新兴领域的学习和研究，大家如果想去香港就读相关专业硕士的话，香港八大高校分别有不同方向和特色的硕士项目等待大家的选择，小编在此整理好了相关课程的最新招生信息，希望对大家有所帮助。香港大学香港大学数据科学硕士由香港大学计算机科学与统计与精算学院联合办学，被誉为亚洲学术研究的领先中心之一。无论是全职学习时间超过18个月，还是兼职时间超过30个月，学生都将获得机器学习和数据分析方面的专业技能，并且还能深入研究实际应用，包括社交媒体中数据的作用以及云计算的发展。◆数据科学硕士统计与精算学系和计算机科学系共同提供一种研究生课程，以数据科学硕士学位的身份提供两种学习模式：全日制一年半半的学习模式和兼读制两个半个学年。该课程旨在为毕业生提供数据科学原理和实践方面的培训。申请者应具有微积分和代数知识，计算机程序设计和入门统计知识，并且应在这三个科目或相关领域中的每个领域至少参加一门大学或大专文凭课程。全职/兼职报名截止日期第一轮（主要）：2020年12月15日中午12:00（格林尼治标准时间+8）第2回合（结算）：2021年2月1日中午12:00（GMT +8）◆金融技术金融硕士该课程以跨学科的学术重点为基础，要求学生完成以金融科技为重点的不同学科的课程，例如区块链和加密货币、金融欺诈分析、金融市场法规等，学生总共需要完成十二门课程，其中包括十门核心课程和两门选修课程。如果申请者不是来自英语教学大学，则需提供TOEFL/IELTS分数，托福成绩必须达到550分或以上（笔试）或80分（基于互联网的考试），或者雅思考试的最低总分不低于5.5，且不低于5.5。具有计算机科学、工程、数学、物理学、统计学或与科学和技术相关的背景的候选人是高度优选的。全职报名截止日期第一轮：2020年10月19日中午12:00（GMT +8）第二轮：2020年12月14日中午12:00（GMT +8）第三轮：2021年2月3日中午12:00（GMT +8）第4回合：2021年3月9日中午12:00（GMT +8）第5轮：2021年4月7日中午12:00（格林尼治标准时间+8）香港科技大学◆金融技术理学硕士由工商管理学院、工程学院和理学院共同运营，从信息技术、区块链、数据科学、机器学习和决策分析等及时领域吸取专业知识。毕业生将能够分析新兴金融技术的工程机制和财务原理，并利用工程方法和定量技术支持的实用手段制定和解决与金融科技相关的问题。申请截止日期全日制：2021年2月1日兼读制：2021年4月1日◆数据驱动建模理学硕士由物理学和数学系联合提供，旨在培养下一代在解决问题和逻辑思维方面具有强大的技能。学生将受过训练，具有动手的经验，可以分析大量数据，从中提取重要功能，从而提供宝贵的见解，以了解复杂的情况并促进企业、行业和服务的明智决策。申请截止日期全日制：2021年1月1日（第一轮）；2021年3月15日（第二回合）；2021年5月15日（第三回合）兼职：2021年1月1日（第一回合）；2021年3月15日（第二回合）；2021年5月15日（第三回合）◆大数据技术理学硕士由计算机科学与工程系和数学系联合提供，旨在教育学生有关大数据和与大数据有关的问题，希望学生熟悉大数据系统的工作流程以及大数据系统的社会和社会意义。申请截止日期全日制：2020年12月1日（第一轮）；2021年3月1日（第二回合）兼职：2020年12月1日（第一回合）；2021年3月1日（第二回合）◆金融数学理学硕士侧重于培养学生成为当代金融和财富管理的专业人才，解决金融问题数学方法的应用，提供机器学习、区块链技术和算法交易等方面的新课程，以适应地区市场的快速变化。申请截止日期全日制：2021年2月1日兼读制：2021年2月1日申请人必须满足以下语言能力之一的英语语言要求：托福网考：80托福-pBT：550托福修订的纸笔考试：60（阅读，听力和写作部分的总分）雅思（学术模块）：总分6.5和所有子分数5.5香港中文大学◆金融技术硕士入学要求：·基本的数学知识（例如微积分，线性代数和概率）以及一种现代编程语言（例如C，C ++，Java或Python）的熟练程度·拥有认可大学或同等专业资格的工程，科学或金融/商业相关学科的学士学位申请截止日期第一轮：2020年10月5日第二轮：2020年11月9日第三轮：2021年1月18日第四轮：2021年4月12日◆数学硕士入学要求：通常还要求申请人参加面试申请截止日期：2021年3月31日在以下英语语言测试中达到分数：托福：550（基于纸张）/79（基于互联网）；雅思（学术）：6.5；GMAT：21级（口头）香港城市大学◆理学硕士（金融数学与统计）该计划由香港城市大学数学系提供，强调学生评估和发展金融业务和统计模型的能力的发展，还为学生提供复杂的金融和保险业务所需的理论知识，以及在金融数学和风险管理方面的数学和计算能力。从非英语授课的机构获得入学资格的申请人还应满足以下最低英语水平要求：在英语外语考试（TOEFL）上获得550分（纸笔考试）或59分（修订纸笔考试）或79分（基于互联网的考试）的分数；国际英语测试系统（IELTS）的总得分为6.5；在中国大陆CET-6考试中获得450分香港理工大学◆数据科学及分析理学硕士该计划旨在培养具有跨数学、统计学和计算机科学核心学科专业知识的毕业生，能培养学生的分析性和批判性思维以及解决问题能力，使毕业生能够在金融和信息技术等各个行业中担任数据分析师的职业。入学要求：拥有数学、统计学、计算机科学、IT、工程、科学或同等学历的荣誉学士学位。还将考虑拥有另一门学科的学士学位并且具有足够的数学或IT背景的申请者。应满足以下最低英语语言入学要求：基于Internet的考试的英语作为外语考试（TOEFL）的得分为80，针对纸质考试的英语为TOEFL的得分为550；国际英语测验系统（IELTS）的整体总分至少为6香港岭南大学◆人工智能与商业分析理学硕士该课程旨在教育学生关于人工智能和商业分析技术的基本原理和实际应用，特别是在商业领域，使他们能够在解决问题时可以有效地运用人工智能工具和技术、在决策时可以使用数据分析技能和人工智能技术来分析商业问题。申请者需：持有认可大学的理学、工程学、工商管理或有关学科的学士学位，或拥有其他同等学历 (视乎申请者情况作个别考虑)；除非持有香港或其他英语国家大学颁发的学位，其他申请人须符合以下要求：托福考试(TOEFL)最低成绩达550分(纸考)或79分(网考)；或雅思考试(IELTS)最低成绩达6.5分香港浸会大学◆金融（金融科技及金融分析）理学硕士该课程旨在为学生提供金融、金融科技和金融分析方面的知识，帮助他们培养解决金融相关业务问题的能力，并培养他们更好地为当今数据驱动经济中快速增长的需求做好准备。申请人应具备英语水平证明：雅思总分最低6.5分；或托福成绩79分（基于互联网）；或其他测试的同等分数申请截止日期：2021年3月1日◆人工智能与数码媒体理学硕士该课程旨在为学生提供计算和数字时代所需的人工智能和媒体传播的前沿跨学科知识和技能，以若干理论和方法课程的学术核心为基础，提供广泛的选修课程，侧重于数字转型背景下媒体机构和业务的知识和实践。申请人应具备英语水平证明：雅思总分至少为6.0分；或托福（iBT）最低成绩74分；或大学英语六级考试最低成绩450分申请截止日期：2021年3月1日◆数据分析及商业经济学理学硕士该课程的一个显著特点是在商业经济知识、统计模型和编程技能方面进行均衡的培训，提供各种数据分析课程，辅以相关的统计知识、编程技能和实际商业案例，还提供商业战略的最新经济原则、智慧城市发展的挑战和未来前景的课程。达到以下任一标准即可满足英语水平要求：托福网考最低成绩79分；或雅思成绩至少达到6.5分；或其他同等资格申请截止日期：2021年2月1日香港教育大学◆人工智能与教育科技硕士（新）申请人通常应满足以下最低英语能力要求之一：-- 雅思6.0总分（学术版）；或-- GCSE / GCE OL英语C级或以上；或-- 托福成绩80分（基于互联网的考试）；或-- 中国大陆大学英语考试（CET）的6级（总分达到430或以上，并且考试结果应在两年内有效）；或-- 其他同等学历

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！

切记：在职学历，在关键时刻是救命稻草，看到最后你就懂了。作为一名央企资深HR，经历了至少四轮次的“三龄两历”（两历：学位学历，工作经历）大清查。在职研究生学位，是逃不过他们的火眼金睛的。曾几何时，各地重用“四化”干部，其中重学历甚至唯学历的风气很重。在职学历风生水起，直到泛滥成灾，有点职位的人都想法设法搞一个在职本科、研究生甚至博士学位。在职学历的“水”太深，太浑了，含金量大幅下降，含水量大幅上升。在职学历教育自己砸了自己的牌子。业界曾掀起一股“原始学历”之风，选人用人就看你的原始学历，即：全国统招全日制学历。在职的研究生，必须要求脱产全日制，学位学历双具备才算。不是全日制脱产的在职研究生，简历上只能填写硕士学位，不能填写硕士研究生学历。很长时间以来，在职研究生的功效大打折扣。但是，作为资深HR，说一句真话：在职研究生有没有用？关键看上级怎么用。上级不想提拔你，就说在职学历没用，要看原始学历。上级想提拔你，就说在职学历有用，证明他始终坚持学习，学习能力强，值得重用。所以，在职学历，如果你能搞一个，只有好处没有坏处。好处：【1】你能打发一些时光，学到一写东西，养成学习的习惯。这种好处是无形资产，学到东西长在你肉上，这次提拔没有用上，在工作、生活、交际中都能用上一些知识。【2】关键时刻发挥关键作用。上面说了，现在很多公务体系和央企体系内，提拔干部要求本科以上学历。如果你没有本科学历，这就是一道致命的硬伤，几乎可以断送你的锦绣前程。但是，你有本科学历，哪怕是电大、党校、函授的，都可能是一根救命的稻草。上级想用你，说学历有用就有用没用也有有用。明白吗？反正，我见过太多老中专生，上级为了提拔他们，花钱让他们去搞一个在职本科学历。假如，你浑身傲骨，我就不搞形式主义，我就要拼真本事吃饭。那么，对不起，你就是那个被淘汰的。没办法，上级规定了本科学历这道硬杠杠的，不拿下你拿下谁？【3】装范利器。除了组织人事部的档案你不能乱填，其他地方的表格、简历、名片、网页、介绍词，都可以大大方方写上：工程硕士、博士。谁知道你的在职学位是学出来的呢？还是买出来的呢？还是花钱送课题赠送的呢？印在名片上，它闪闪发亮不香吗？【4】推销自己的利器。你现在出去，代表单位与他人合作，还是代表个人与他人合作，你的学历层次就是敲门砖。人人都是势利眼的，除非你是亿万富豪，可以拿小学文化炫耀。你就是一个草根，你学历低就会被人瞧不起，合作的机会都没有。这里不谈“里子”（你在职学习了，也学到了知识啊），人家见你第一面就看你的“面子”。现在本科生都大水漫灌了，学历低的连门都进不去。【5】真正学习一些知识。只要你是真心学习，而不是混张文凭，多少还是能学到知识的。这一点不展开说了。【6】最关键的就是链接人脉。大家都知道商学院总裁班上百万学费，学习是一方面，结交贵人是另一方面。据说一些“名媛”都敢下本钱上一个高研班，目的是钓一个金龟婿。何况你是为了做生意呢？高级别的在职研究生，可以结交一些人脉，对事业发展有好处。好了。我们开看看在职研究生的前世今生的。以前，在职研究生泛滥成灾。有公开招考的，有联合办学的，有企业定向培养的，有合作赚钱的，等等。央企比较流行的方式，就是与学校联合办学，花点钱，在某学校开个在职研究生的班，通过学校内部的简单考试，招录几十个人，主要是为了学习定向的专业知识，同时也是混个文凭。更多的是学校为了创收，面向很多企业招生，比如，办一个社会经济学在职研究生同等学力班。根据企业交钱的多少给一些名额，大约几万到几十万不等。领导人员先享受这个福利，拿到了一批好学校好专业的在职学历，然后把“爱”洒向更多的中层人员。那个时候，流行什么社会经济学、EMBA、人力资源、工商管理，等等。什么专业时髦，开什么专业的班。举个例子，EMBA，多么高大上的词，被一群企业混子们糟蹋成什么样子了。现在规范多了。在职研究生是国家计划内，以在职人员身份，部分时间在职工作，部分时间在校学习的研究生教育的一种类型。在职攻读硕士方式有两种：1，双证非全日制研究生：为普通高等教育研究生学历，效力等同全日制研究生。2，传统在职研究生（单证）：有学位、无学历。2017年起，研究生分为两种：双证学历教育统招研究生（包含全日制和非全日制学习形式）、以及单证在职研究生。其中单证在职学位研究生包括：在职攻读硕士学位（现已取消）、同等学力申硕，这两种只有硕士学位，没有研究生学历（获得研究生学历必须参加全国统考）。教育部官网指出，同等学力申硕不是学历教育。非全日制研究生不同于在职研究生。在职研究生在2016年之前均为单证（只有学位证，没有毕业证）。2017年之后，非全日制研究生诞生，与全日制研究生效用相同，既有毕业证，也有学位证，全日制研究生和非全日制研究生同属于统招统分计划。原有在职攻读硕士学位取消，非全日制双证研究生设立。非全日制研究生列入国家统考，和全日制研究生统一划线，同样的毕业要求，其学历学位证书具有同等法律地位和相同效力，学历类型同为普通高等教育，非全日制仅指学习方式，非学历类型。具体建议：在职研究生所拿到的证书，不管是硕士学位证书还是学历证书，都是被国家承认和认可的。硕士学位证书可在“学位网”查询;学历证书可在“学信网”查询。有了证书，以后在升职、加薪、评职称或出国留学时都可以派上用场。在公务事业央企国企等体系内，即使重视原始学历，但是，你有在职学历，在许多方面享受一样的待遇。刚才讲了，在关键时刻，就是救命稻草。退一万步讲：学到知识的目的是把它用在工作中，而不是为了混个文凭。是不是说得有点情怀了？在职研究生的优点就是有目标，知道自己要学什么，缺什么补什么，吃什么补什么。你已经上了几年班了，你的知识和能力结构已经清楚了，你画一张知识、专业、能力雷达图，看看你的短板是什么？有的放矢地报考在职研究生，建议报考双证的。如果有必要，可以报考自己的加强短板，或者是前沿知识，比如，人工智能、大数据等朝阳专业，为你的升级跨越打好基础。

人工智能看似无所不能，其实有不少职业不能被居替。汇丰银行发布一份全新报告，探讨银行业的未来发展，预测业界将出现六个出乎意料的新职位，并阐述数码革新将会如何改变人们在职场所担任的角色。汇丰零售银行及财富管理业务全球创新与合作总监、电子服务平台亚太区主管邝礼安(Andrew Connell)表示：“我们现在无法清楚知晓未来会出现什么职务和职称，但有一点是肯定的：人工智能并不会取代人类智慧。揉合先进科技及人类独有的优势，将能够进一步提升客户体验至更杰出的水平。”由汇丰银行委托进行的《人类优势：人才势力》(Human Advantage: The Power of People)报告，分析银行业面临的挑战和机遇，并预测以下六个全新职位：1、混合现实体验设计师(Mixed Reality Experience Designer)混合现实(MR)或增强现实(AR)逐渐被公认为人们迈向未来数码世界的主要联系点。把虚拟世界和现实世界合并在一起，缔造了天马行空的无限机会，让我们为实境创建近乎真实的角色或对象。这技术很大机会被银行业采用，以协助进行一些业务手续及程序。关键技能：设计复杂而又简洁直观的立体界面，需具备美学设计、品牌塑造、用户体验及3D工程多项技能，必定成为职场上备受追捧的专才。2、演算工程技师(Algorithm Mechanic)算法(Algorithm)能根据具体计算步骤，处理各种数据并迅速地作出推论，所以愈来愈多的决策是由此而生。然而在一个瞬息万变的环境，法规和信息急速改变之余，亦会出现日新月异的产品。因此，能够不断调整及更新演算算式将会成为不可多得的技能，以有效提升客户理财体验，避免出现计算机无法提供协助的情况 。关键技能：随着技术操作转为低度编码或无编码环境，对科技本身的熟练程度将不再是最重要的技能。反之，专才需具备风险管理、服务设计及理财知识，才能胜任此职位。3、对话界面设计师(Conversational Interface Designer)机械互动日臻完善，多年来已变得越来越人性化。银行业现已采用聊天机械人(chatbot)于回答简单的查询及收集信息。以往客户指引通常较为复杂难明，但现在我们可以直接与机械人提出需求，而程序将会加以分析及提供适当协助。随着此科技渐趋主流，对话界面设计这项新兴技能亦将更为重要，专注改进语音及文字聊天机械人，让我们更能充分运用其功能。关键技能：此职位需要融合创意、语言及人类学的知识技能，才能创建自然又流利的对话界面，为客户排解疑难，并带来惊喜的服务体验 。4、综合服务顾问(Universal Service Advisor)数码、实体和遥距服务三者之间的界限逐渐模糊。不论是在专柜、透过通讯应用程序、语音通话、抑或增强或虚拟现实(AR或VR)的方式，客户随时都有可能要求服务及关注。由于混合现实成为人们与机器之间的主要联系点，具才干的服务代理需有能力支持客户对不同产品的需求，并可在虚拟或实体工作环境之间无缝切换，以随时随地处理客户需要。关键技能：未来的客户顾问必须精通产品及相关专业领域，且有出色的客户沟通技巧及深谙客户心理。此职位亦需适应到通讯科技的应用，如在虚拟环境执行职务。5、数码处理工程师(Digital Process Engineer)从开户到补领失卡，许多客户理财服务均需依照规范的流程执行，务求达至保安及法规要求的同时，亦提供到称心畅顺的客户体验。由于现时的服务需求及信息来自不同渠道，处理工序变得更为复杂，亦代表此流程将会有更大程度的改变。数码处理工程师的主要职务会是分析、整合并且完善这些工作流程，不时作出调整，以加强生产力而减少互相抵触的情况。关键技能：此职位需具备出色的发掘技能，能够对海量而互有关联的工作流程了如指掌，判断出难题和瓶颈位，并以富有创意的方法开发及测试解决方法。6、合作伙伴把关人员(Partnership Gateway Enabler)在连系越趋紧密的商业世界中，与银行业伙伴的数码合作关系，如金融科技公司与国际科技企业，需具严谨的规管、维系以及磋商。金钱以及客户数据均可能流通于不同机构，因此必须设立职位来负责监管其应用及相关守则，确保服务的表现和合规性。关键技能：把关者需对数码界面有相当的技术知识外，亦要谙练保安及风险管理。能够与伙伴达到良好的沟通也是备受重视的技能。从以上六个未来职位可观察到，一系列的互通技能将会兴起。报告把这些继续让人类和机器在职场上区隔开的技能统称为“3C”，意即：好奇心(Curiosity)、创意(Creativity)和沟通(Communication)。应用未来学家Tom Cheesewright为此报告的合著者，表示：“全球正热烈地讨论着人类和机械人在未来职场上的角色，但大多却忽略了自动化技术可带来的正面效应。当机器会继续负责机械化的工序，但同时亦是我们最人性化的才能得以发挥的时侯。好奇心、创意和同理心这些人类独有的技能和特质，将会是继续将我们和机器区分的重点。”“终身学习,与时俱进”报告指，由于数码科技的人才持续短缺，终身学习及积极提升员工技能将变得至关重要。容大教育IT培训机构，能够为你提供良好的技术学习，能够更好地了解每个学习者的需求，根据每个学习者特定的需求为其配置最合适的资产组合，无疑更加符合学习者的需求。

目前人工智能领域是比较热门的领域之一，在大数据、物联网以及5G通信的共同推动下，大型互联网企业陆续在人工智能领域进行产业布局，未来人工智能领域将释放出大量的就业机会。但至2019年9月，只有35所高校获批开设人工智能本科专业，整体录取规模也不大。在产业界对人才质量要求不断提高的背景下，高校人工智能人才面临培养周期长、教学难度大、实践要求高、技术进步快等多项挑战，巨大的人才缺口仍将长期存在。那么非计算机专业硕士能否转行学习人工智能呢？对于学习能力比较强的人来说，转行是没有问题的，而且人工智能未来的发展前景比较广阔，可以说是一个不错的选择。如果计算机基础知识比较薄弱，要想从事人工智能方向，可以先从编程语言开始学起， Python语言比较简单易学，而且在人工智能领域有广泛的应用，所以从Python开始学起会相对容易一些。由于现在人工智能技术正处在行业发展的初期，相关的技术体系还不够完善，所以从大数据开始学习对于初学者来说是比较现实的选择。一方面大数据相关技术已经趋于成熟，正处在全面落地应用的初期，未来发展前景广阔，另一方面大数据技术与云计算和人工智能之间有紧密的联系，从大数据转向人工智能也比较方便。当前产业互联网的大门正在被拉开，产业互联网未来将广泛落地到传统产业领域，从而实现消费互联网和产业互联网的联动，从更多的角度来为传统产业赋能，而大数据作为产业互联网的重要基础，必然会在产业互联网阶段发挥出更大的作用。

近些年来，我国对于在职人员的专业能力和业务素养的培养愈发重视。除了到高校上课学习，也有一部分在职人员关心在职研究生有没有网络班？以北京的高校为例，在职研究生培养主要有同等学力申硕和非全日制研究生。这两种报考方式主要通过面授上课。其中，同等学力申硕报考者要想参加学习，可以通过参加周末班或者假期班的方式来进行。在职人员半脱岗，院校开设面授的主要原因是为了更好的解决大家在学习中产生的问题，面对面的进行学习、交流，提高上课效果。职场人士除了学习需求，还会有拓展人脉、结识行业大咖的想法。而面授课程，让行业同仁、行业学者齐聚一堂，是一个难得的机会。1除了个别专业，大部分专业的在职研究生并没有开设网络班。当前，疫情期间，部分院校响应“停课不停学”的号召，会暂时开展线上授课，只要疫情结束，院校仍然会恢复面授为主的授课模式。在职研究生报名条件同等学力课程报名：免试入学，大专毕业即可报名同等学力申硕考试报名：大学本科毕业+学士学位满3年在招热门方向大数据与互联网金融、人力资源开发与管理、领导力、互联网经济与人工智能、企业管理、项目管理、国际金融、市场营销、大数据科学与应用、日语语言文学、公共关系与营销管理、新媒体研究与网络传播、环境艺术与美学、文物与博物馆、新闻编辑策划与评论、国学、活动策划、财政税收、房地产投资与金融、商务英语、大数据分析与应用等。

人工智能影响你的就业前景吗？文 | 本刊记者 刘馨蔚随着人工智能技术的日新月异，人们的生活越加便利。同时，也渐渐生出“失业”的隐忧。近日，亚洲协会香港中心主席陈启宗在“领先一步”系列研讨会（下称研讨会）——人工智能时代的工作前景上提出：“人工智能对社会带来巨大影响，包括就业领域。人工智能冲击着白领、蓝领的工作，就业将会是怎样的前景？”人工智能会创造新职业，改变就业前景陈启宗认为，最先被人工智能取代的工作可能就是白领的工作，接着是蓝领。无论如何，人工智能一定会改变职业前景。亚洲开发银行近日发布报告指出，未来，机器人和人工智能的发展可能将造成很多的失业。但是，不必太过悲观。因为，很多技术应用也会带来很多积极的变化。可能受到负面影响的会是一些低技能重复性的劳动工作，而技术在提高生产力的同时，也会产生一些新型职业。“技术职业教育培训是一个非常重要的干预方式，可以让我们做好准备迎接人工智能时代的到来。”亚洲开发银行资深教育专家Shanti Jagannathan介绍，亚开行在教育领域每年投资超过40亿美元。其中，超过一半的资金都是用于技术职业教育培训，尤其是在会员国的发展中国家进行的。微软大中华区人工智慧暨数位转型负责人赵质忠认为，AI是赋能于人，而不是来取代人类。早在20年前，比尔·盖茨跟他太太来北京度蜜月时，发现中国科技人才的能量是无可估计的。因此，他在回国后决定在北京成立微软中国实验室，后更名为亚洲研究院。目前，研究院与中国各个高校进行合作，设置了AI方面的一系列培训课程。学生可以在网上得到学习，老师通过线上线下结合，来解决学生碰到的问题。赵质忠介绍，微软作为一个全球性公司，跟很多商学院都有合作。“AI不会取代人类，也不会取代人类的工作，但是会改变人们工作，让人们不断学习和成长。”赵质忠指出，人们担心职业被AI取代，其实关键是当整个AI科技大爆发的时候，你是否懂得如何利用这个技术来增强自身的能力，否则就可能会被取代。随着科技的发展，技术发挥着越来越重要的作用。北京福田戴姆勒汽车公司技术培训首席专家Rainer Wieland 认为，在技术背后，更重要的是人要知道怎样应用这个技术。“我们要思考的是，我们的目标群体是什么，哪一群体需要哪样的技能，需要AI提供哪样的支持。所以，很重要的一点是我们如何做好区分工作。”Rainer Wieland说。应对人工智能冲击，需开展更多职业培训在新一轮技术革命和产业革命迸发的时期，特别是人工智能技术和新兴技术高速发展的时期，对现有的产业结构、生产方式、生活方式都会带来非常大的影响，对新型技能人才的需求也会不断地增加。很多发达国家纷纷把发展职业教育作为国家战略、应对危机、促进就业、迎接新知识革命挑战的重要举措。比如，欧盟制定的“欧洲2020战略”，明确提出要推动欧盟各国职业教育合作；英国颁布了“国家技能战略”；美国提出要打造世界一流的劳动力；澳大利亚和新西兰分别提出技能澳大利亚、技能新西兰战略等等。摩根大通中国区首席执行官梁治文表示，工作本身的性质正在发生转变。人工智能和机器人等高新科技在逐步渗透经济，并创造出了对拥有数字化技能和竞争力人才的新需求，如电脑编程、数据管理等大量的技术型岗位。“我们希望通过提供技能培训，为有迫切需求的就业者提供提升机会，帮助他们更好地应对劳动力市场的新需求和新动态，为未来做好准备。”梁治文说。摩根大通2016年推出“青年新技能”计划，为期5年，耗资7500万美元，旨在发展高质量、以就业为导向的教育项目，从而帮助青年们获得有不错收入的工作并实现长期的职业发展。梁治文介绍，该计划的初衷是为了帮助更多的年轻人完成从高中阶段就开设的职业培训并获得相关的职业教育证书，以利于其在人工智能、医药科学和编程等飞速发展的新兴领域中找到薪资良好的工作。作为摩根大通“青年新技能”计划在中国支持的项目之一，摩根大通在过去三年支持中国发展研究基金会的“中等职业教育赢未来”计划，旨在提高中等职业教育的教学质量，帮助学生掌握获得优质工作的技能，总计捐款达1900万元。“摩根大通是包容性经济增长的坚定支持者，我们相信应该有更多人获得持续提高经济水平和地位的机会。我们在全球以及亚太地区的劳动力发展领域积累了丰富的经验，并希望通过与中国主要利益相关方的合作，分享我们在应对劳动力发展挑战方面的经验。”梁治文称。职业教育面临挑战，需深化校企合作机制“职业教育和培训是解决就业难题、改善民生的重要法宝，这对于低收入人群尤其重要。”中国发展研究基金会副秘书长方晋介绍，近年来，中国政府对职业教育是很重视的，制定和实施了一系列的政策和措施，取得了比较可观的成绩。比如，分级设立重点校、示范校、择优率先发展，倡导职业学校和国家产业、地方产业密切结合，教师队伍素质的提高，经费的增加等等。从全球范围来看，职业教育面临的挑战主要有六个方面。方晋具体分析道，一是接受职业教育的可及性、可能性能否保证人人都有机会上得起职业教育。二是所教是否为所需，是否能促进就业。三是教育质量是否满足学生需求。四是是否有足够的资金来支持职业教育发展。五是职业教育是否能与技术创新、前沿研究相适应。六是职业教育的发展是否与经济社会发展相适应。方晋指出，不同国家的突出问题是不一样的，在中国现阶段中等职业教育存在的主要问题表现在办学经费不足、资源分配不均衡、学校发展不均衡、教育质量参差不齐、学生家长社会对职业教育的认可度不高、培养出来的毕业生不能完全满足中国经济结构调整和产业升级对劳动力的需求等等。针对以上问题，为探索中等职业教育发展改革的方向和方式，中国发展研究基金会在教育部的支持下，和一些爱心企业和机构合作，在2016年设立了中等职业教育赢未来项目（下称“赢未来”）。该项目把跨国企业的技术资源融入教学中，对教师进行培训，与学生进行交流。同时，设立奖学金和奖教金，以弥补国家对中等职业教育的学生、教师正向激励的政策空白，提高中职教师与学生的荣誉感和认同感。此外，还建设了“赢未来”往来平台，通过互联网实现多方位的资源共享，包括教育资源、企业文化、公共咨询资源等。通过这两年的试点和研究，方晋提出几点建议。首先，要进一步建立健全中职教育的继续教育机制，更加注重高等教育的可及性和公平性。研究发现，很多学生上完中职以后仍然要继续深造。方晋呼吁：“教育体系本身要更加开放，能够给这样的学生提供更多机会，甚至能够让在职人员‘回归’学校。”其次，完善教师队伍建设，增强教师素质。同时，建立深度的校企合作机制。另外，需要全社会共同来关注、关心和支持中职教育的发展。方晋强调，中国中等职业教育面临的社会环境是非常不利的，大家对职业教育和职业学生的评价是普遍偏低的。“德国职业教育做得好，很大原因是社会环境。大家并不认为去职业学校是丢人的事，学习一技之长是一件受人尊重和支持的事情。”方晋建议，国家、社会应关注中等职业教育，加大扶持力度，为中职教育和中职学生创造一个更好、更有利的社会环境。

首先，非全日制研究生是值得读的，而且对于职场人来说，读非全日制研究生是比较现实的选择。目前非全日制硕士研究生也需要参加统一考试（与全日制研究生一样），顺利毕业后也会颁发“双证”，所以当前非全日制硕士研究生的含金量有了明显的提升，大量应届生也会选择非全日制的培养方式，比较热门的专业和高校竞争也是比较激烈的。非全日制研究生虽然在培养方式上与全日制研究生有一定的区别（主要是时间安排上），但是在其他方面（包括导师资源）与全日制研究生是一样的待遇，另外在毕业要求上也是统一的标准，包括大小论文的要求，科研成果的要求等等。所以，读非全日制研究生也并不是一件轻松的事情，不少职场人由于时间比较紧张都会选择延期毕业。对于应届生来说，如果选择非全日制硕士研究生，完全可以按照全日制研究生的标准要求自己，不少高校也会提供进入课题组的机会，这与全日制研究生的培养区别就非常小了。由于有大块的学习时间，所以应该尽快做出成果，如果条件允许的话也可以继续攻读博士研究生。从目前我带的非全日制学生的实际情况来看，非全日制学生的能力提升情况并不比全日制学生差，其中部分学生的研发能力还是比较强的，而且由于应届生的时间相对比较宽松，所以平时与导师的交流并不少，相信这部分学生未来在就业市场也是会受到企业欢迎和认可的。所以，在没有更好的选择时，读非全日制研究生也是不错的选择。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。如果有互联网方面的问题，或者考研方面的问题，都可以咨询我，谢谢！

人工智能专业可以说是近年来最火的专业，从国家各行各业开展的互联网+的行业改革，到现在大数据，云平台，物联网的前沿科技，都少不了人工智能的身影。我国相关教育统计机构人员发布数据称，人工智能人才缺口超过500万人，供需比例为1：10，在未来很长的一段时间内，人工智能专业的优秀人才都是企业争夺的重要资源。从当前的待遇来看，双一流工程大学的人工智能硕士研究生毕业生，基本上还没有毕业都已经找到了很好的工作，在北京上海等地，知名的互联网公司给这些优秀人才的待遇基本上都在30万+以上。所以为了顺应时代的潮流发展，以及满足企业的需求，我国众多高校近些年纷纷开设人工智能学院和人工智能相关的专业，下面我们就来看看具体情况。早在2017年的5月份，我国刚刚成立没多久的中国科学院大学就成立了人工智能技术学院，这也是我国第一所进行人工智能教学和科研的独立学院。与此同时，中山大学的智能工程学院也在2017年5月成立，是深圳校区新工科新建院系之一。在2017年11月份，作为两电一邮高校的西安电子科技大学依托于学校的重要战略资源成立了人工智能学院，主要致力于人工智能领域高端人才培养、创新成果研发和高层次团队培育。进入2018年之后，湖北工业大学和上海交通大学也分别成立了人工智能学院，特别是近日，南京大学也官方宣布要成立人工智能学院，首批招生本科生人数为60—100人。事实上，我国近些年已经有20多所高校开设了与人工智能相关的专业，包括北京大学，清华大学，中科大，复旦大学，华中科技大学，哈工大等高校。在当前的这个行业环境中，如果说在高考报大学或者研究生读研深造时，能够选择上面的这些双一流大学的人工智能专业进行学习的话，可以说考上了就等于拿到了铁饭碗，只要继续努力学习，未来的发展前景非常广阔。所以，也希望大家在学习和工作的时候，把握时代的发展方向，增强自身的竞争力，这样才能立于不败之地！如果大家对此有什么意见和看法，可以积极留言评论！