导读：很多朋友问到关于人工智能方向哪个专业好的相关问题，本文首席CTO笔记就来为大家做个详细解答，供大家参考，希望对大家有所帮助！一起来看看吧！
学人工智能报什么专业 学什么比较好
想学人工智能专业可以报考人工智能专业，也可以报考相关的数据科学与大数据技术、智能感知工程、数字经济、区块链工程、虚拟现实技术、工业智能等专业。目前人工智能领域的人才非常紧缺，人工智能专家基本都集中于顶尖的大学，而人工智能技术好的教师当然也会选择重点大学去执教，所以如果大家实力够强，我还是建议去报考重点大学的人工智能专业。
人工智能专业介绍
人工智能作为中国普通高等学校本科专业，是一个以计算机科学为基础，由计算机、心理学、哲学等多学科交叉融合的交叉学科、新兴学科，研究开发用于模拟延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，努力了解智能的实质，并生产出新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
人工智能专业的主要课程
人工智能专业一般会开设数学基础课程（微积分、线性代数、数理统计等）和计算机基础（数据结构、程序设计基础等），在此基础上也会开设专业课加深人工智能专业理论和技术学习（深度学习、机器学习等）。
具体核心课程有：人工智能导论、高级语言程序设计、Python程序设计、离散数学、数据结构、机器学习、深度学习、信号与系统、计算机视觉、数字信号处理、数字图像处理、统计学、模式识别、随机过程、优化方法、人工智能系统综合设计、数据挖掘、自然语言处理、几何感知与智能、智能硬件与交互设计、虚拟现实与增强现实、区块链、认知心理学、生物启发智能。
学人工智能应该选什么专业？
人工智能技术关系到人工智能产品是否可以顺利应用到我们的生活场景中。在人工智能领域，它普遍包含了机器学习、知识图谱、自然语言处理、人机交互、计算机视觉、生物特征识别、AR/VR七个关键技术。
一、机器学习
机器学习(MachineLearning)是一门涉及统计学、系统辨识、逼近理论、神经网络、优化理论、计算机科学、脑科学等诸多领域的交叉学科，研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能，是人工智能技术的核心。基于数据的机器学习是现代智能技术中的重要方法之一，研究从观测数据(样本)出发寻找规律，利用这些规律对未来数据或无法观测的数据进行预测。根据学习模式、学习方法以及算法的不同，机器学习存在不同的分类方法。
根据学习模式将机器学习分类为监督学习、无监督学习和强化学习等。
根据学习方法可以将机器学习分为传统机器学习和深度学习。
二、知识图谱
知识图谱本质上是结构化的语义知识库，是一种由节点和边组成的图数据结构，以符号形式描述物理世界中的概念及其相互关系，其基本组成单位是“实体—关系—实体”三元组，以及实体及其相关“属性—值”对。不同实体之间通过关系相互联结，构成网状的知识结构。在知识图谱中，每个节点表示现实世界的“实体”，每条边为实体与实体之间的“关系”。通俗地讲，知识图谱就是把所有不同种类的信息连接在一起而得到的一个关系网络，提供了从“关系”的角度去分析问题的能力。
知识图谱可用于反欺诈、不一致性验证、组团欺诈等公共安全保障领域，需要用到异常分析、静态分析、动态分析等数据挖掘方法。特别地，知识图谱在搜索引擎、可视化展示和精准营销方面有很大的优势，已成为业界的热门工具。但是，知识图谱的发展还有很大的挑战，如数据的噪声问题，即数据本身有错误或者数据存在冗余。随着知识图谱应用的不断深入，还有一系列关键技术需要突破。
三、自然语言处理
自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向，研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法，涉及的领域较多，主要包括机器翻译、机器阅读理解和问答系统等。
机器翻译
机器翻译技术是指利用计算机技术实现从一种自然语言到另外一种自然语言的翻译过程。基于统计的机器翻译方法突破了之前基于规则和实例翻译方法的局限性，翻译性能取得巨大提升。基于深度神经网络的机器翻译在日常口语等一些场景的成功应用已经显现出了巨大的潜力。随着上下文的语境表征和知识逻辑推理能力的发展，自然语言知识图谱不断扩充，机器翻译将会在多轮对话翻译及篇章翻译等领域取得更大进展。
语义理解
语义理解技术是指利用计算机技术实现对文本篇章的理解，并且回答与篇章相关问题的过程。语义理解更注重于对上下文的理解以及对答案精准程度的把控。随着MCTest数据集的发布，语义理解受到更多关注，取得了快速发展，相关数据集和对应的神经网络模型层出不穷。语义理解技术将在智能客服、产品自动问答等相关领域发挥重要作用，进一步提高问答与对话系统的精度。
问答系统
问答系统分为开放领域的对话系统和特定领域的问答系统。问答系统技术是指让计算机像人类一样用自然语言与人交流的技术。人们可以向问答系统提交用自然语言表达的问题，系统会返回关联性较高的答案。尽管问答系统目前已经有了不少应用产品出现，但大多是在实际信息服务系统和智能手机助手等领域中的应用，在问答系统鲁棒性方面仍然存在着问题和挑战。
自然语言处理面临四大挑战：
一是在词法、句法、语义、语用和语音等不同层面存在不确定性;
二是新的词汇、术语、语义和语法导致未知语言现象的不可预测性;
三是数据资源的不充分使其难以覆盖复杂的语言现象;
四是语义知识的模糊性和错综复杂的关联性难以用简单的数学模型描述，语义计算需要参数庞大的非线性计算
四、人机交互
人机交互主要研究人和计算机之间的信息交换，主要包括人到计算机和计算机到人的两部分信息交换，是人工智能领域的重要的外围技术。人机交互是与认知心理学、人机工程学、多媒体技术、虚拟现实技术等密切相关的综合学科。传统的人与计算机之间的信息交换主要依靠交互设备进行，主要包括键盘、鼠标、操纵杆、数据服装、眼动跟踪器、位置跟踪器、数据手套、压力笔等输入设备，以及打印机、绘图仪、显示器、头盔式显示器、音箱等输出设备。人机交互技术除了传统的基本交互和图形交互外，还包括语音交互、情感交互、体感交互及脑机交互等技术。
五、计算机视觉
计算机视觉是使用计算机模仿人类视觉系统的科学，让计算机拥有类似人类提取、处理、理解和分析图像以及图像序列的能力。自动驾驶、机器人、智能医疗等领域均需要通过计算机视觉技术从视觉信号中提取并处理信息。近来随着深度学习的发展，预处理、特征提取与算法处理渐渐融合，形成端到端的人工智能算法技术。根据解决的问题，计算机视觉可分为计算成像学、图像理解、三维视觉、动态视觉和视频编解码五大类。
目前，计算机视觉技术发展迅速，已具备初步的产业规模。未来计算机视觉技术的发展主要面临以下挑战：
一是如何在不同的应用领域和其他技术更好的结合，计算机视觉在解决某些问题时可以广泛利用大数据，已经逐渐成熟并且可以超过人类，而在某些问题上却无法达到很高的精度;
二是如何降低计算机视觉算法的开发时间和人力成本，目前计算机视觉算法需要大量的数据与人工标注，需要较长的研发周期以达到应用领域所要求的精度与耗时;
三是如何加快新型算法的设计开发，随着新的成像硬件与人工智能芯片的出现，针对不同芯片与数据采集设备的计算机视觉算法的设计与开发也是挑战之一。
六、生物特征识别
生物特征识别技术是指通过个体生理特征或行为特征对个体身份进行识别认证的技术。从应用流程看，生物特征识别通常分为注册和识别两个阶段。注册阶段通过传感器对人体的生物表征信息进行采集，如利用图像传感器对指纹和人脸等光学信息、麦克风对说话声等声学信息进行采集，利用数据预处理以及特征提取技术对采集的数据进行处理，得到相应的特征进行存储。
识别过程采用与注册过程一致的信息采集方式对待识别人进行信息采集、数据预处理和特征提取，然后将提取的特征与存储的特征进行比对分析，完成识别。从应用任务看，生物特征识别一般分为辨认与确认两种任务，辨认是指从存储库中确定待识别人身份的过程，是一对多的问题;确认是指将待识别人信息与存储库中特定单人信息进行比对，确定身份的过程，是一对一的问题。
生物特征识别技术涉及的内容十分广泛，包括指纹、掌纹、人脸、虹膜、指静脉、声纹、步态等多种生物特征，其识别过程涉及到图像处理、计算机视觉、语音识别、机器学习等多项技术。目前生物特征识别作为重要的智能化身份认证技术，在金融、公共安全、教育、交通等领域得到广泛的应用。
七、VR/AR
虚拟现实(VR)/增强现实(AR)是以计算机为核心的新型视听技术。结合相关科学技术，在一定范围内生成与真实环境在视觉、听觉、触感等方面高度近似的数字化环境。用户借助必要的装备与数字化环境中的对象进行交互，相互影响，获得近似真实环境的感受和体验，通过显示设备、跟踪定位设备、触力觉交互设备、数据获取设备、专用芯片等实现。
虚拟现实/增强现实从技术特征角度，按照不同处理阶段，可以分为获取与建模技术、分析与利用技术、交换与分发技术、展示与交互技术以及技术标准与评价体系五个方面。获取与建模技术研究如何把物理世界或者人类的创意进行数字化和模型化，难点是三维物理世界的数字化和模型化技术;分析与利用技术重点研究对数字内容进行分析、理解、搜索和知识化方法，其难点是在于内容的语义表示和分析;交换与分发技术主要强调各种网络环境下大规模的数字化内容流通、转换、集成和面向不同终端用户的个性化服务等，其核心是开放的内容交换和版权管理技术;展示与交换技术重点研究符合人类习惯数字内容的各种显示技术及交互方法，以期提高人对复杂信息的认知能力，其难点在于建立自然和谐的人机交互环境;标准与评价体系重点研究虚拟现实/增强现实基础资源、内容编目、信源编码等的规范标准以及相应的评估技术。
目前虚拟现实/增强现实面临的挑战主要体现在智能获取、普适设备、自由交互和感知融合四个方面。在硬件平台与装置、核心芯片与器件、软件平台与工具、相关标准与规范等方面存在一系列科学技术问题。总体来说虚拟现实/增强现实呈现虚拟现实系统智能化、虚实环境对象无缝融合、自然交互全方位与舒适化的发展趋势
大学想研究智能机器人，学什么专业好？哪个专业就业前景好？
人工智能，英文简称AI，它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，被认为是二十一世纪三大尖端技术(基因工程、纳米科学、人工智能)之一。简单点说人工智能就是让机器实现原来只有人类才能完成的任务。
人工智能的已经应用到我们生活中的每一个角落，“今日头条”APP的推荐算法属于人工智能的范畴、谷歌广告采用了人工智能算法进行了有针对性的投放、甚至们每天上下班打卡所用的人脸识别系统、手机自动修图软件都应用人工智能技术。谷歌人工智能围棋机器人“阿尔法狗”连续战胜世界顶级围棋棋手李世石、柯洁的新闻还历历在目。
人工智能概念的最早提出要追述到1956年夏季，以麦卡赛、明斯基、罗切斯特和申农等为首的一批有远见卓识的年轻科学家在一起聚会，共同研究和探讨用机器模拟智能的一系列有关问题，并首次提出了“人工智能”这一术语，它标志着“人工智能”这门新兴学科的正式诞生。然而为大众所熟知，也是近几年的才开始的。
所以，目前还没有任何一所高校本科阶段开设了“人工智能”专业，有部分高校在研究生阶段开设了相应的研究方向，但是，我们依然可以根据其学科关联性，选择一些与人工智能非常紧密的专业，给对人工智能有兴趣的考生及家长做为参考，为以后转去从事人工智能方面的研究学习做准备。
人工智能属于自然科学和社会科学的交叉性学科，它与计算机科学、信息学、数学、神经生理学、认知科学、心理学等众多学科有极强的关联性。目前，人工智能在计算机领域内得到了广泛的重视，并在机器人，经济政治决策，控制系统，仿真系统等方面得到应用。
因此，从这些个解读考虑，在本科阶段可以选择与计算机、数学相关的专业，如计算机科学与技术、软件工程、通信工程、应用数学、统计数学等专业，以及近年来高校新设立的智能科学与技术、数据科学与大数据技术等专业。此外，也还可以考虑自动化、机械类专业，有些高校在此类专业基础上延伸至人工智能方向。
相关院校推荐
北京大学、清华大学、复旦大学、上海交通大学、南京大学、浙江大学、中国科学技术大学、哈尔滨工业大学、西安交通大学等。2017年5月28日，中国科学院大学发文成立人工智能技术学院，成为我国人工智能技术领域首个全面开展教学和科研工作的新型学院。这些高校都可以作为第一选择，不过各校人工智能研究的方向不同，要区分选择。
目前开设智能科学与技术专业的高校已有三十多所，也可以选择，如北京邮电大学、中南大学、南开大学、厦门大学、湖南大学、首都师范大学、西安电子科技大学、武汉工程大学、北京科技大学等等。智能科学与技术专业是北京大学智能科学系在2003年提出成立的，智能科学系主要从事机器感知、智能机器人、智能信息处理和机器学习等交叉学科的研究和教学。
就业前景
根据BOSS直聘发布的《2017春季互联网人才趋势报告》，大数据和人工智能相关岗位出现全行业渗透，人才供给严重不足。其中，缺口较大的是搜索算法，供给量只能达到需求的44%，还有56%的缺口。推荐算法的缺口比例为50%，算法研究员的为43.9%，图像算法的为43%，深度学习的缺口量排在第十，为33.8%。
与此同时，今年7月，国务院印发《新一代人工智能发展规划》，规划中明确提出了我国新一代人工智能“三步走”发展战略，2020年，人工智能产业成为新的重要经济增长点，人工智能技术应用成为改善民生的新途径；2025年，人工智能成为我国产业升级和经济转型的主要动力；2030年，人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平，成为世界主要人工智能创新中心。
人工智能对数学基础的要求非常高，所以，数学成绩不理想的同学不建议选择人工智能。
另外，人工智能属于高精尖领域，对于从业者要求很高，所以本科毕业之后继续深造是有必要的。根据领英中国的报告显示，人工智能人才普遍特征是高学历，中国62.2%的人工智能从业者拥有硕士以上学位，12.6%的人拥有博士以上学位。目前中国人工智能领域的人才集中在80后这一群体，占比超过56%；只有38.7%的从业者拥有10年以上工作经验。而其中3年的经验在人工智能领域仅仅属于入门级别。
如果以后想从事人工智能方面的研发，本科应该选报什么专业？
人工智能的研究主要有三方面：\x0d\x0a一是纯理论性的，以强人工智能或者神经网络为研究方向，这样的话，本科可以选择神经科学，也可以选修心理学、哲学、计算机科学\x0d\x0a二是从算法层面对人工智能的优化，这也是大多数人现在对人工智能的理解，本科自然要学计算机科学了，但博弈论之类重视逻辑的小类别学科也有选修或者自学的必要。\x0d\x0a第三种就是工业应用的方面。楼主的认识很对，这样主要应该学习自动化和机械控制。\x0d\x0a不知楼主在国内还是国外读大学。\x0d\x0a在国外，人工智能的理论研究还是很有价值的。国内嘛就别想了。\x0d\x0a在国内，计算机是现在很火的专业不必多说。选机械控制专业的话就业前景非常好。\x0d\x0a楼主你说喜欢硬件方面科技产品设计？若不是机械控制，人工智能目前还主要是研究算法层面的。电子工程这样的硬件专业目前对人工智能还没啥应用。\x0d\x0a当然楼主有志于在国内研究神经网络那是祖国的骄傲啊^^\x0d\x0a人工智能是一门很迷人的学科。希望楼主能找到适合自己的方向好好发展，带动我国的人工智能领域哦！
人工智能时代最热门的专业有哪些?
集成电路设计与集成系统
这是个既高大上的专业，又是学科难度高的专业，对技术和知识的要求极高，读4年本科，只能掌握基础知识。
目前，首批只有清华大学、北京大学、复旦大学等九所大学设立该项专业。同时，这是属于严进宽出的好专业，不像计算机专业淘汰率高，也不需要不间断地学习新技术。想偷懒的，可以考虑学这个专业，不想偷懒的更要选择这个专业，因为4年里，有足够让你准备考研的时间。
自动化专业
这是一个“万金油”专业，包含门类杂，有编程，有电路，有检测装置技术等。自动化专业的核心是自动控制原理，在人工智能替代体力劳动的未来，这绝对是热门专业。
信息与通信工程
这个是电子信息类里的一个分支专业，属于一个交叉性极广的学科，但它的特点是每一门学科都可以独成一体、独当一面。
专业主要学习在通信过程中信息传输和信号处理的原理和应用。所以，本科阶段的学习只是一些理论，只能毕业后对其中有兴趣的方向，进行考研深造，这样出来起薪就比较高了。
数据科学与大数据技术
智能时代，很大一部分就是依赖数据，大数据，数据云。
从目前的智能技术发展态势来看，这个专业的就业前景非常好。高校每年大数据人才的培养，根本无法满足市场需求，目前就已造成人才严重短缺的现状。大数据技术有很多发展方向，但都要求有数学功底，理科比较好的学生可以报考，还有逻辑能力强的文科生，也可以报考。
电磁场与无线技术专业
这个是属于站在新兴的科技风口的专业，在通信5G、6G、智能硬件等领域中，绝对是一个爆款。华为、小米等公司，都需要有关天线工程师和射频工程师的人才需求。
专业特点门槛高，需要有数学功底物理功底的考生，偏向无线技术和电磁射频。
计算机科学专业
这是与人工智能有极强关联的专业，重点培养学生的数学基础和实操能力。本科和研究生一样有对应的课程和研究方向。4年大学一定要把功底打扎实了，要不然，毕业了只能做个普通的编程人员，无法成为高工，那收入就相差大了。
数字媒体技术
在人工智能方面，更多的做视频音频的研究和开发，优化完善生活中视频音频的相关信息。这就需要数字媒体技术。这个专业主要两个方向，是软件类，与人工智能相关的软件开发方向;一个是“数字设计”，做设计绘图类、影视特效等。
人工智能专业学什么就业方向
人工智能就业方向及前景
人工智能就业方向及前景人工智能就业方向及前景主要有:机器视觉，指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，专家系统，自动规划，智能搜索，定理证明，博弈，自动程序设计，智能控制，机器人学，语言和图像理解，遗传编程等。
人工智能专业的课程体系《人工智能、社会与人文》、《人工智能哲学基础与伦理》、《先进机器人控制》、《认知机器人》、《机器人规划与学习》、《仿生机器人》、《群体智能与自主系统》。
《无人驾驶技术与系统实现》、《游戏设计与开发》、《计算机图形学》、《虚拟现实与增强现实》、《人工智能的现代方法I》、《问题表达与求解》、《人工智能的现代方法II》、《机器学习、自然语言处理、计算机视觉等》。
智能专业就业前景怎么样
前景可以的。人工智能工程技术人员是指从事与人工智能相关算法、深度学习等相关的多种技术的分析、研究、开发，并对人工智能系统进行设计、优化、运维、管理和应用的工程技术人员。
人工智能专业就业方向有科学研究、工程开发、计算机方向、软件工程、应用数学、电气自动化通信、机械制造等。人工智能是国家战略的核心方向，影响着国民经济的很多领域，已成为一个国家科技发展水平和国民经济现代化、信息化的重要标志。
人工智能技术应用就业方向及前景
人工智能就业前景很不错，就业方向主要有机器视觉、指纹识别、人脸识别、视网膜识别、虹膜识别。掌纹识别、专家系统、自动规、智能搜索、定理证明、博弈、自动程序设计、智能控制、机器人学、语言和图像理解、遗传编程等。
列入国家发展规划后，国家会颁发很多政策去促进这一计划的实现，所以越早进入人工智能领域就越有发展潜能。人工智能技术应用就业方向及前景:
1.算法工程师。进行人工智能相关前沿算法的研究，包括机器学习、知识应用、智能决策等技术的应用。以机器学习的过程为例，涉及到数据收集、数据整理、算法设计、算法训练、算法验证、算法应用等步骤，所以算法是机器学习开发的重点。
2.程序开发工程师。
一方面程序开发工程师需要完成算法实现，另一方面程序开发工程师需要完成项目的落地，需要完成各个功能模块的整合。
3.人工智能运维工程师。大数据与AI产品相关运营、运维产品研发;相关组件的运维工具系统的开发与建设;提供大数据与AI云产品客户支持。
4.智能机器人研发工程师。研发方向主要从事机器人控制系统开发，高精度器件的设计研发等。工业机器人系统集成方向主要做工作站设计，电气设计，器件选型，机器人调试，编程，维护等。
5.AI硬件专家。AI 领域内另外一种日益增长的蓝领工作是负责创建 AI 硬件如 GPU 芯片的工业操作工作。大科技公司目前已经采取了措施，来建立自己的专业芯片。
人工智能就业方向及前景分析 未来好就业吗
人工智能的未来就业前景是很不错的，可以从事的就业方向也有很多，如通信、软件工程、工程开发、自动化等方向。 人工智能就业前景 未来人工智能的就业和发展前景都是非常值得期待的，原因有以下几点:第一，智能化是未来的重要趋势之一。
第二，产业互联网的发展必然会带动人工智能的发展。人工智能技术将成为职场人的必备技能之一。 在大数据时代，人工智能相关技术得到了越来越多的关注，市场对于人工智能产品的呼声也越来越高，因此不少科技公司都陆续开始在人工智能领域实施战略布局，由于人工智能人才相对比较短缺，所以人才的争夺也比较激烈。
另外，由于相关人才的数量比较少研究生培养为主，而且培养周期比较长，所以人工智能人才在未来较长一段时间内依然会有一定的缺口。 人工智能就业方向 人工智能可以说是一门高尖端学科，属于社会科学和自然科学的交叉，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。
研究范畴包括自然语言处理、机器学习、神经网络、模式识别、智能搜索等。应用领域包括机器翻译、语言和图像理解、自动程序设计、专家系统等。 人工智能专业的主要就业方向有:科学研究、工程开发、计算机方向、软件工程、应用数学、电气自动化、通信、机械制造等。
结语：以上就是首席CTO笔记为大家整理的关于人工智能方向哪个专业好的相关内容解答汇总了，希望对您有所帮助！如果解决了您的问题欢迎分享给更多关注此问题的朋友喔～