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人工智能哪個專業(yè)好（制能制造工程與人工智能哪個專業(yè)好）

發(fā)布時間：2023-03-12 22:12:28 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 77 問大家

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關于人工智能哪個專業(yè)好的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

1、學人工智能應該選什么專業(yè)？
2、人工智能時代最熱門的專業(yè)有哪些?
3、人工智能和計算機哪個專業(yè)更好學什么有前景
4、要從事機器人要學什么專業(yè)？機器人專業(yè)好還是人工智能好？

人工智能哪個專業(yè)好（制能制造工程與人工智能哪個專業(yè)好）

一、學人工智能應該選什么專業(yè)？

人工智能技術關系到人工智能產品是否可以順利應用到我們的生活場景中。在人工智能領域，它普遍包含了機器學習、知識圖譜、自然語言處理、人機交互、計算機視覺、生物特征識別、AR/VR七個關鍵技術。

一、機器學習

機器學習(MachineLearning)是一門涉及統(tǒng)計學、系統(tǒng)辨識、逼近理論、神經(jīng)網(wǎng)絡、優(yōu)化理論、計算機科學、腦科學等諸多領域的交叉學科，研究計算機怎樣模擬或實現(xiàn)人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的性能，是人工智能技術的核心?；跀?shù)據(jù)的機器學習是現(xiàn)代智能技術中的重要方法之一，研究從觀測數(shù)據(jù)(樣本)出發(fā)尋找規(guī)律，利用這些規(guī)律對未來數(shù)據(jù)或無法觀測的數(shù)據(jù)進行預測。根據(jù)學習模式、學習方法以及算法的不同，機器學習存在不同的分類方法。

根據(jù)學習模式將機器學習分類為監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習和強化學習等。

根據(jù)學習方法可以將機器學習分為傳統(tǒng)機器學習和深度學習。

二、知識圖譜

知識圖譜本質上是結構化的語義知識庫，是一種由節(jié)點和邊組成的圖數(shù)據(jù)結構，以符號形式描述物理世界中的概念及其相互關系，其基本組成單位是“實體—關系—實體”三元組，以及實體及其相關“屬性—值”對。不同實體之間通過關系相互聯(lián)結，構成網(wǎng)狀的知識結構。在知識圖譜中，每個節(jié)點表示現(xiàn)實世界的“實體”，每條邊為實體與實體之間的“關系”。通俗地講，知識圖譜就是把所有不同種類的信息連接在一起而得到的一個關系網(wǎng)絡，提供了從“關系”的角度去分析問題的能力。

知識圖譜可用于反欺詐、不一致性驗證、組團欺詐等公共安全保障領域，需要用到異常分析、靜態(tài)分析、動態(tài)分析等數(shù)據(jù)挖掘方法。特別地，知識圖譜在搜索引擎、可視化展示和精準營銷方面有很大的優(yōu)勢，已成為業(yè)界的熱門工具。但是，知識圖譜的發(fā)展還有很大的挑戰(zhàn)，如數(shù)據(jù)的噪聲問題，即數(shù)據(jù)本身有錯誤或者數(shù)據(jù)存在冗余。隨著知識圖譜應用的不斷深入，還有一系列關鍵技術需要突破。

三、自然語言處理

自然語言處理是計算機科學領域與人工智能領域中的一個重要方向，研究能實現(xiàn)人與計算機之間用自然語言進行有效通信的各種理論和方法，涉及的領域較多，主要包括機器翻譯、機器閱讀理解和問答系統(tǒng)等。

機器翻譯

機器翻譯技術是指利用計算機技術實現(xiàn)從一種自然語言到另外一種自然語言的翻譯過程?；诮y(tǒng)計的機器翻譯方法突破了之前基于規(guī)則和實例翻譯方法的局限性，翻譯性能取得巨大提升。基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡的機器翻譯在日?？谡Z等一些場景的成功應用已經(jīng)顯現(xiàn)出了巨大的潛力。隨著上下文的語境表征和知識邏輯推理能力的發(fā)展，自然語言知識圖譜不斷擴充，機器翻譯將會在多輪對話翻譯及篇章翻譯等領域取得更大進展。

語義理解

語義理解技術是指利用計算機技術實現(xiàn)對文本篇章的理解，并且回答與篇章相關問題的過程。語義理解更注重于對上下文的理解以及對答案精準程度的把控。隨著MCTest數(shù)據(jù)集的發(fā)布，語義理解受到更多關注，取得了快速發(fā)展，相關數(shù)據(jù)集和對應的神經(jīng)網(wǎng)絡模型層出不窮。語義理解技術將在智能客服、產品自動問答等相關領域發(fā)揮重要作用，進一步提高問答與對話系統(tǒng)的精度。

問答系統(tǒng)

問答系統(tǒng)分為開放領域的對話系統(tǒng)和特定領域的問答系統(tǒng)。問答系統(tǒng)技術是指讓計算機像人類一樣用自然語言與人交流的技術。人們可以向問答系統(tǒng)提交用自然語言表達的問題，系統(tǒng)會返回關聯(lián)性較高的答案。盡管問答系統(tǒng)目前已經(jīng)有了不少應用產品出現(xiàn)，但大多是在實際信息服務系統(tǒng)和智能手機助手等領域中的應用，在問答系統(tǒng)魯棒性方面仍然存在著問題和挑戰(zhàn)。

自然語言處理面臨四大挑戰(zhàn)：

一是在詞法、句法、語義、語用和語音等不同層面存在不確定性;

二是新的詞匯、術語、語義和語法導致未知語言現(xiàn)象的不可預測性;

三是數(shù)據(jù)資源的不充分使其難以覆蓋復雜的語言現(xiàn)象;

四是語義知識的模糊性和錯綜復雜的關聯(lián)性難以用簡單的數(shù)學模型描述，語義計算需要參數(shù)龐大的非線性計算

四、人機交互

人機交互主要研究人和計算機之間的信息交換，主要包括人到計算機和計算機到人的兩部分信息交換，是人工智能領域的重要的外圍技術。人機交互是與認知心理學、人機工程學、多媒體技術、虛擬現(xiàn)實技術等密切相關的綜合學科。傳統(tǒng)的人與計算機之間的信息交換主要依靠交互設備進行，主要包括鍵盤、鼠標、操縱桿、數(shù)據(jù)服裝、眼動跟蹤器、位置跟蹤器、數(shù)據(jù)手套、壓力筆等輸入設備，以及打印機、繪圖儀、顯示器、頭盔式顯示器、音箱等輸出設備。人機交互技術除了傳統(tǒng)的基本交互和圖形交互外，還包括語音交互、情感交互、體感交互及腦機交互等技術。

五、計算機視覺

計算機視覺是使用計算機模仿人類視覺系統(tǒng)的科學，讓計算機擁有類似人類提取、處理、理解和分析圖像以及圖像序列的能力。自動駕駛、機器人、智能醫(yī)療等領域均需要通過計算機視覺技術從視覺信號中提取并處理信息。近來隨著深度學習的發(fā)展，預處理、特征提取與算法處理漸漸融合，形成端到端的人工智能算法技術。根據(jù)解決的問題，計算機視覺可分為計算成像學、圖像理解、三維視覺、動態(tài)視覺和視頻編解碼五大類。

目前，計算機視覺技術發(fā)展迅速，已具備初步的產業(yè)規(guī)模。未來計算機視覺技術的發(fā)展主要面臨以下挑戰(zhàn)：

一是如何在不同的應用領域和其他技術更好的結合，計算機視覺在解決某些問題時可以廣泛利用大數(shù)據(jù)，已經(jīng)逐漸成熟并且可以超過人類，而在某些問題上卻無法達到很高的精度;

二是如何降低計算機視覺算法的開發(fā)時間和人力成本，目前計算機視覺算法需要大量的數(shù)據(jù)與人工標注，需要較長的研發(fā)周期以達到應用領域所要求的精度與耗時;

三是如何加快新型算法的設計開發(fā)，隨著新的成像硬件與人工智能芯片的出現(xiàn)，針對不同芯片與數(shù)據(jù)采集設備的計算機視覺算法的設計與開發(fā)也是挑戰(zhàn)之一。

六、生物特征識別

生物特征識別技術是指通過個體生理特征或行為特征對個體身份進行識別認證的技術。從應用流程看，生物特征識別通常分為注冊和識別兩個階段。注冊階段通過傳感器對人體的生物表征信息進行采集，如利用圖像傳感器對指紋和人臉等光學信息、麥克風對說話聲等聲學信息進行采集，利用數(shù)據(jù)預處理以及特征提取技術對采集的數(shù)據(jù)進行處理，得到相應的特征進行存儲。

識別過程采用與注冊過程一致的信息采集方式對待識別人進行信息采集、數(shù)據(jù)預處理和特征提取，然后將提取的特征與存儲的特征進行比對分析，完成識別。從應用任務看，生物特征識別一般分為辨認與確認兩種任務，辨認是指從存儲庫中確定待識別人身份的過程，是一對多的問題;確認是指將待識別人信息與存儲庫中特定單人信息進行比對，確定身份的過程，是一對一的問題。

生物特征識別技術涉及的內容十分廣泛，包括指紋、掌紋、人臉、虹膜、指靜脈、聲紋、步態(tài)等多種生物特征，其識別過程涉及到圖像處理、計算機視覺、語音識別、機器學習等多項技術。目前生物特征識別作為重要的智能化身份認證技術，在金融、公共安全、教育、交通等領域得到廣泛的應用。

七、VR/AR

虛擬現(xiàn)實(VR)/增強現(xiàn)實(AR)是以計算機為核心的新型視聽技術。結合相關科學技術，在一定范圍內生成與真實環(huán)境在視覺、聽覺、觸感等方面高度近似的數(shù)字化環(huán)境。用戶借助必要的裝備與數(shù)字化環(huán)境中的對象進行交互，相互影響，獲得近似真實環(huán)境的感受和體驗，通過顯示設備、跟蹤定位設備、觸力覺交互設備、數(shù)據(jù)獲取設備、專用芯片等實現(xiàn)。

虛擬現(xiàn)實/增強現(xiàn)實從技術特征角度，按照不同處理階段，可以分為獲取與建模技術、分析與利用技術、交換與分發(fā)技術、展示與交互技術以及技術標準與評價體系五個方面。獲取與建模技術研究如何把物理世界或者人類的創(chuàng)意進行數(shù)字化和模型化，難點是三維物理世界的數(shù)字化和模型化技術;分析與利用技術重點研究對數(shù)字內容進行分析、理解、搜索和知識化方法，其難點是在于內容的語義表示和分析;交換與分發(fā)技術主要強調各種網(wǎng)絡環(huán)境下大規(guī)模的數(shù)字化內容流通、轉換、集成和面向不同終端用戶的個性化服務等，其核心是開放的內容交換和版權管理技術;展示與交換技術重點研究符合人類習慣數(shù)字內容的各種顯示技術及交互方法，以期提高人對復雜信息的認知能力，其難點在于建立自然和諧的人機交互環(huán)境;標準與評價體系重點研究虛擬現(xiàn)實/增強現(xiàn)實基礎資源、內容編目、信源編碼等的規(guī)范標準以及相應的評估技術。

目前虛擬現(xiàn)實/增強現(xiàn)實面臨的挑戰(zhàn)主要體現(xiàn)在智能獲取、普適設備、自由交互和感知融合四個方面。在硬件平臺與裝置、核心芯片與器件、軟件平臺與工具、相關標準與規(guī)范等方面存在一系列科學技術問題?？傮w來說虛擬現(xiàn)實/增強現(xiàn)實呈現(xiàn)虛擬現(xiàn)實系統(tǒng)智能化、虛實環(huán)境對象無縫融合、自然交互全方位與舒適化的發(fā)展趨勢

二、人工智能時代最熱門的專業(yè)有哪些?

集成電路設計與集成系統(tǒng)

這是個既高大上的專業(yè)，又是學科難度高的專業(yè)，對技術和知識的要求極高，讀4年本科，只能掌握基礎知識。

目前，首批只有清華大學、北京大學、復旦大學等九所大學設立該項專業(yè)。同時，這是屬于嚴進寬出的好專業(yè)，不像計算機專業(yè)淘汰率高，也不需要不間斷地學習新技術。想偷懶的，可以考慮學這個專業(yè)，不想偷懶的更要選擇這個專業(yè)，因為4年里，有足夠讓你準備考研的時間。

自動化專業(yè)

這是一個“萬金油”專業(yè)，包含門類雜，有編程，有電路，有檢測裝置技術等。自動化專業(yè)的核心是自動控制原理，在人工智能替代體力勞動的未來，這絕對是熱門專業(yè)。

信息與通信工程

這個是電子信息類里的一個分支專業(yè)，屬于一個交叉性極廣的學科，但它的特點是每一門學科都可以獨成一體、獨當一面。

專業(yè)主要學習在通信過程中信息傳輸和信號處理的原理和應用。所以，本科階段的學習只是一些理論，只能畢業(yè)后對其中有興趣的方向，進行考研深造，這樣出來起薪就比較高了。

數(shù)據(jù)科學與大數(shù)據(jù)技術

智能時代，很大一部分就是依賴數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)云。

從目前的智能技術發(fā)展態(tài)勢來看，這個專業(yè)的就業(yè)前景非常好。高校每年大數(shù)據(jù)人才的培養(yǎng)，根本無法滿足市場需求，目前就已造成人才嚴重短缺的現(xiàn)狀。大數(shù)據(jù)技術有很多發(fā)展方向，但都要求有數(shù)學功底，理科比較好的學生可以報考，還有邏輯能力強的文科生，也可以報考。

電磁場與無線技術專業(yè)

這個是屬于站在新興的科技風口的專業(yè)，在通信5G、6G、智能硬件等領域中，絕對是一個爆款。華為、小米等公司，都需要有關天線工程師和射頻工程師的人才需求。

專業(yè)特點門檻高，需要有數(shù)學功底物理功底的考生，偏向無線技術和電磁射頻。

計算機科學專業(yè)

這是與人工智能有極強關聯(lián)的專業(yè)，重點培養(yǎng)學生的數(shù)學基礎和實操能力。本科和研究生一樣有對應的課程和研究方向。4年大學一定要把功底打扎實了，要不然，畢業(yè)了只能做個普通的編程人員，無法成為高工，那收入就相差大了。

數(shù)字媒體技術

在人工智能方面，更多的做視頻音頻的研究和開發(fā)，優(yōu)化完善生活中視頻音頻的相關信息。這就需要數(shù)字媒體技術。這個專業(yè)主要兩個方向，是軟件類，與人工智能相關的軟件開發(fā)方向;一個是“數(shù)字設計”，做設計繪圖類、影視特效等。

三、人工智能和計算機哪個專業(yè)更好學什么有前景

計算機科學與技術與人工智能專業(yè)兩者之間存在千絲萬縷的聯(lián)系。與人工智能相關的專業(yè)并不僅僅包含計算機、軟件編程等相關專業(yè)，開設人工智能的相關學科院校在機械工程、電氣工程、信息工程、自動化等相關專業(yè)均有可能開設。

人工智能和計算機哪個好

說實話，我聽到這兩個專業(yè)名稱時的第一感覺是：這要么是一個?？苹蛘n外培訓機構或者野雞大學開設的專業(yè)，要么是一個二流大學為了蹭現(xiàn)在的熱度新命名的“人工智能”專業(yè)。因為對于本科生來說，“人工智能”這種專業(yè)簡直匪夷所思。

人工智能不是像“電氣工程”、“計算機科學”、“財務管理”等等這些明確的專業(yè)方向，人工智能更像是“云計算”、“物聯(lián)網(wǎng)”、“大數(shù)據(jù)”這種近些年IT屆噱頭十足的流行語，他們不是一個專門的專業(yè)，或者說不是一個本科生的專業(yè)，它們是眾多專業(yè)的綜合體，適用范圍也非常廣。如果誰現(xiàn)在跟我說要教我學“人工智能”，我一定覺得是培訓機構宣傳的就業(yè)速成班。

計算機和人工智能哪個有前景

人工智能專業(yè)學習的層次更高，發(fā)展的前景也會更好。

行業(yè)對學歷要求主要集中在大專及本科學歷，近八成，計算機科學與技術專業(yè)人才培養(yǎng)占比分布高，入門門檻要求碩士或者博士學歷崗位極少，主要集中在算法、數(shù)據(jù)、機器學習這類崗位，對從業(yè)人員的質量要求具有很高的門檻，因此，本科盡可能的選擇與人工智能相關的專業(yè)，碩士、博士等高學歷才是真正涉及人工智能專業(yè)的深層次學習。

四、要從事機器人要學什么專業(yè)？機器人專業(yè)好還是人工智能好？

如今越來越多的年輕人對機器人感興趣，所以很多人在大學選專業(yè)的時候都想要從事機器人行業(yè)，那么想要從事機器人行業(yè)要學什么專業(yè)呢？機器人專業(yè)和人工智能哪一個更好呢？我們一起來討論一下吧。

機器人并不是某一個專業(yè)，而是一個跨領域的內容，要想要從事相關機器人行業(yè)，需要學習電子信息與工程、機械工程、自動化、控制理論與控制工程等專業(yè)。

機器人專業(yè)和人工智能其實兩個是有很大的區(qū)別，因為這兩個專業(yè)有實體和系統(tǒng)之分，而且人工智能是學習一些理論的數(shù)據(jù)，而機器人是通過軟件和硬件相互協(xié)同發(fā)展而成。機器人學習的是一個非常具有自動執(zhí)行的或具有復雜任務性的機器，而人工智能像是一個通過一些類似于人類智力的行為來操作一個

機器人專業(yè)也是一個非常熱門的專業(yè)，從目前的背景來看，產業(yè)領域的智能化也是一個發(fā)展的趨勢，所以機器人領域需要更多的人才加入進來，而且機器人領域的人才需求量也會有所增加。同學，我國開設機器人專業(yè)的學校并不是很多，如果想要選擇機器人專業(yè)，那么可能會面臨一些比較現(xiàn)實的問題，但是

雖然機器人專業(yè)和人工智能專業(yè)是有一定的聯(lián)系和相關性，但是兩者的性質是完全不同的，所以這兩個專業(yè)沒有好壞之分，只有你自己是否感興趣，是否熱愛這個專業(yè)，而且兩個專業(yè)也都是非常熱門的專業(yè)，在未來的發(fā)展前景也會非常好，所以想要學習這兩個專業(yè)的學生，可以根據(jù)自己的興趣愛好以及個人想法來決定選擇。

以上就是關于人工智能哪個專業(yè)好相關問題的回答。希望能幫到你，如有更多相關問題，您也可以聯(lián)系我們的客服進行咨詢，客服也會為您講解更多精彩的知識和內容。