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人工智能專業(yè)是一門年輕的學科,從1956年達特茅斯會議正式提出AI名稱至今不過65年;從阿蘭圖靈1950年提出判斷機器是否能夠思考的圖靈測試至今也不過70年時間。簡單來說人工智能學科是利用計算機實現(xiàn)人類智能。
人工智能(ArtificialIntelligence,AI)是一門年輕的學科,從1956年達特茅斯會議正式提出AI名稱至今不過65年;從阿蘭圖靈1950年提出判斷機器是否能夠思考的圖靈測試至今也不過70年時間。
AI的70年發(fā)展史匯集了來自數(shù)學、計算機科學、邏輯學、哲學、神經(jīng)科學、語言學等不同領域學者的努力,是典型的交叉學科。同時,從整體來看AI仍然是計算機科學技術的主要分支。
人工智能是什么?簡言之,人工智能學科是利用計算機實現(xiàn)人類智能。人類智能并沒有公認的定義與界限,實際上也隨著AI的發(fā)展而有所變化。某項人類技能被計算機所掌握后,人們往往不再認為它代表人類"真正"的智能。
例如,1997年IBM深藍戰(zhàn)勝人類國際象棋冠軍卡斯帕羅夫后,就有評論說IBM計算機只是在暴力搜索,不是真正的智能,that'snotthinking!這種現(xiàn)象又被稱為"AIEffect"。
所以,人工智能總是聚焦在那些尚未被計算機破解的人類智能能力上。比較簡單的人類智能已經(jīng)被解決了,例如計數(shù)能力有了計算器,數(shù)據(jù)記憶和查詢有了數(shù)據(jù)庫,下棋能力有了下棋軟件,剩下的是那些困難的高級智能。
簡單而言,如果我們把大腦看做一個黑盒,它能夠接受外部世界的刺激信號,大腦處理這些信號產(chǎn)生輸出反饋,人類智能正體現(xiàn)在這些"刺激-反饋"的對應中。針對不同刺激信號和反饋處理的復雜性,AI下面有很多專門的領域開展相關研究和探索。
目前,公認的AI核心課題包括:機器學習、計算機視覺、自然語言處理、語音處理、知識表示與計算、推理與規(guī)劃,等等,并在此基礎上支持著許多重要應用場景如無人駕駛、機器人等。
一、市場需求旺盛,就業(yè)前景廣闊
近年來,人工智能領域的快速發(fā)展導致了人才市場的繁榮。智聯(lián)招聘、獵聘等權威機構發(fā)布的數(shù)據(jù)顯示,AI相關職位的增長速度遠超其他行業(yè)。特別是在自然語言處理、深度學習、機器視覺等核心技術領域,高技能AI人才更是供不應求。以上半年為例,自然語言處理崗位的招聘增長率高達111%,深度學習崗位的平均月薪更是達到了26279元,成為眾多求職者眼中的“香餑餑”。
不僅如此,隨著AI技術在各行業(yè)中的廣泛滲透,企業(yè)對AI人才的需求已不僅僅局限于科技公司,金融、制造、醫(yī)療、教育等傳統(tǒng)行業(yè)也紛紛加入這場人才爭奪戰(zhàn)。這種跨行業(yè)的需求增長,為AI人才提供了更多的就業(yè)選擇和更廣闊的發(fā)展空間。
二、崗位分布多樣,機會層出不窮
AI領域的崗位分布十分廣泛,從算法工程師、數(shù)據(jù)科學家到自然語言處理工程師、機器人工程師,再到AI產(chǎn)品經(jīng)理、AI教育培訓人員等,每個細分領域都蘊藏著大量的就業(yè)機會。對于求職者而言,這意味著可以根據(jù)自己的興趣和專業(yè)背景,選擇適合自己的崗位。
以算法工程師為例,他們負責研究和開發(fā)AI相關的前沿算法,是AI技術創(chuàng)新的核心力量。而數(shù)據(jù)科學家則通過挖掘和分析數(shù)據(jù),為企業(yè)的決策提供科學依據(jù)。無論是哪個崗位,都需要具備扎實的數(shù)學基礎、編程能力和創(chuàng)新思維,這些都是AI人才不可或缺的素質。
人工智能專業(yè)要學《認知心理學》、《神經(jīng)科學基礎》、《人類的記憶與學習》、《語言與思維》、《計算神經(jīng)工程》、《人工智能的現(xiàn)代方法》、《問題表達與求解》、《機器學習》、《自然語言處理》、《計算機視覺》、《數(shù)學基礎》、《信號處理》、《線性代數(shù)》、《微積分》、《編程基礎》、《數(shù)據(jù)結構與算法》、《人工智能》、社會與人文》、《人工智能哲學基礎與倫理》、《先進機器人控制》、《認知機器人》、《機器人規(guī)劃與學習》、《仿生機器人》、《群體智能與自主系統(tǒng)》、《無人駕駛技術與系統(tǒng)實現(xiàn)》、《游戲設計與開發(fā)》、《計算機圖形學》、《虛擬現(xiàn)實與增強現(xiàn)實》、《人工智能的現(xiàn)代方法I》、《問題表達與求解》、《人工智能的現(xiàn)代方法II》、《機器學習》、《自然語言處理、《計算機視覺》等。
人工智能專業(yè)需求的前置課程主要有:信號處置、線性代數(shù)、微積分,還有編程(最好有數(shù)據(jù)結構基礎)。
人工智能專業(yè)建設結合京津冀地區(qū)經(jīng)濟建設發(fā)展需要,以機器人控制、人工智能算法及開發(fā)應用為特色,培養(yǎng)具備人工智能系統(tǒng)模型分析、軟件設計、項目開發(fā)、工程管理等能力的高層次專門人才,能夠在科研機構、企事業(yè)單位等部門從事智能識別與決策、智能制造、機器人等相關領域的工作。
人工智能專業(yè)致力于培養(yǎng)符合國家戰(zhàn)略及人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展需求,具備良好的信息科學、數(shù)理統(tǒng)計基礎、計算機系統(tǒng)知識及扎實的編程基礎,以及大數(shù)據(jù)基礎知識與技能,掌握AI核心原理和AI思維,能夠熟練運用數(shù)據(jù)思維、AI模型、工具、語音識別、NLP、圖像處理等技術解決實際問題的高素質應用型人才。
人工智能目前是一個快速增長的領域,人才需求量大,相比于其他技術崗位,競爭度偏低,薪資相對較高,因此,現(xiàn)在是進入人工智能領域的大好時機。研究還表明,掌握三種以上技能的人才對企業(yè)的吸引力更大,且趨勢越來越明顯,因此,IT技術人員在掌握一門技術的同時,需要適當掌握更多的技能。
人工智能技術應用專業(yè)畢業(yè)生可在政府部門或企事業(yè)單位從事智能系統(tǒng)集成、智能軟件設計與開發(fā)、智能應用系統(tǒng)的管理與運維工作。
1.機器人工程師
機器人是人工智能領域中的一個重要分支,機器人工程師負責開發(fā)和實施各種不同類型的機器人,以解決各種不同的問題。他們需要掌握各種機器人技術和工具,并能夠將這些技術和工具應用到實際問題中。機器人工程師可以在制造業(yè)、醫(yī)療保健、科技等行業(yè)中工作。
2.人工智能研究員
人工智能研究人員是人工智能領域中最高級別的職業(yè)之一。他們負責開發(fā)新的人工智能算法和技術,并將這些算法和技術應用到實際問題中。人工智能研究員需要具備深厚的數(shù)學和計算機科學知識,并能夠進行高級的算法研究和開發(fā)。人工智能研究員可以在科研機構、大學和各種高科技公司中工作。
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