謝謝邀請(qǐng)！

作為一名教育領(lǐng)域的工作者，同時(shí)大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)也是我的主要研究方向，所以我來回答一下這個(gè)問題。

隨著人工智能領(lǐng)域的發(fā)展，整個(gè)科技行業(yè)對(duì)于人工智能專業(yè)人才的需求量在持續(xù)加大，傳統(tǒng)的研究生教育方式已經(jīng)不能滿足巨大的市場需求，所以人工智能人才的教育必然會(huì)向本科教育下沉，目前一小部分教育資源比較豐富的高校（以雙一流高校為主）陸續(xù)開設(shè)了人工智能專業(yè)。

人工智能的本質(zhì)是獲取知識(shí)、創(chuàng)造知識(shí)并合理運(yùn)用知識(shí)達(dá)到某種目的的能力，而且是一種通用的能力。從體現(xiàn)結(jié)構(gòu)上來說，人工智能系統(tǒng)有三個(gè)大的組成部分，分別是感知系統(tǒng)、智力系統(tǒng)和行動(dòng)系統(tǒng)，當(dāng)然還離不開環(huán)境的支持。感知系統(tǒng)和行動(dòng)系統(tǒng)需要物聯(lián)網(wǎng)的支持、智力系統(tǒng)需要大數(shù)據(jù)和云計(jì)算的支持，所以人工智能是一個(gè)典型的交叉學(xué)科。

從知識(shí)體系結(jié)構(gòu)上來說，人工智能目前的研究內(nèi)容集中在六大方面，包括計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、機(jī)器人學(xué)、自動(dòng)推理和知識(shí)表示，目前計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域和自然語言處理領(lǐng)域已經(jīng)成長了一批具有較強(qiáng)競爭力的科技企業(yè)。

從人工智能專業(yè)的課程設(shè)置來看，重點(diǎn)包括三個(gè)部分，其一是基礎(chǔ)學(xué)科，重點(diǎn)是數(shù)學(xué)和物理；其二是計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)知識(shí)，重點(diǎn)是操作系統(tǒng)、計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)、算法設(shè)計(jì)和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)等內(nèi)容；其三是人工智能基礎(chǔ)知識(shí)，涉及到人工智能基礎(chǔ)概念、推理和求解、知識(shí)表示、感知、通訊和行動(dòng)等幾個(gè)大的部分。

雖然目前人工智能領(lǐng)域的熱度比較高，一部分智能體也開始走進(jìn)生產(chǎn)環(huán)境，但是人工智能行業(yè)依然處在初期階段，還有大量的課題有待攻克，所以選擇人工智能專業(yè)最好讀一下研究生。

我從事互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)多年，目前也在帶計(jì)算機(jī)專業(yè)的研究生，主要的研究方向集中在大數(shù)據(jù)和人工智能領(lǐng)域，我會(huì)陸續(xù)寫一些關(guān)于互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)方面的文章，感興趣的朋友可以關(guān)注我，相信一定會(huì)有所收獲。

如果有互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等方面的問題，或者是考研方面的問題，都可以在評(píng)論區(qū)留言！

人工智能一個(gè)現(xiàn)代生活里很常見的名詞，大多數(shù)人對(duì)其的印象停留于電影，覺得人工智能無所不能，甚至害怕人工智能有一天會(huì)統(tǒng)治世界。

說起來人工智能現(xiàn)在已經(jīng)很常見了，從2011年siri誕生開始，人工智能其實(shí)就已經(jīng)悄悄走進(jìn)了大眾的領(lǐng)域。到后來的阿法狗，訊飛語音輸入法，小愛同學(xué)，微軟小冰，天貓精靈，這些東西在以前看起來都神奇得不可思議，一個(gè)音響居然可以開口對(duì)你說話，而且你問的它都答得八九不離十，像個(gè)真人一樣。

但我覺得人工智能沒有那么神奇，所有的神奇效果只是多個(gè)技術(shù)的組合而已，把它拆開后，就能發(fā)現(xiàn)其實(shí)一點(diǎn)也不困難，技術(shù)就是這樣，剛出來的時(shí)候令人驚嘆，用多了就覺得見怪不怪。

我們首先可以去了解組成一個(gè)人工智能需要哪些東西。人工智能常見的技術(shù)有機(jī)器學(xué)習(xí)，語音識(shí)別，語義識(shí)別，計(jì)算機(jī)視覺，自動(dòng)駕駛，機(jī)器人等。比如常見的語音助理，就包含了語音識(shí)別與語義識(shí)別兩種技術(shù)。

這些技術(shù)聽起來很好懂的樣子，實(shí)際也不難。

語音識(shí)別就是識(shí)別一段語音的內(nèi)容，每段語音都有其特定的頻率，通常情況下，特定語音的發(fā)音是相似的，就像我們用鋼琴和小提琴彈奏同樣一段音樂一樣，它們的音色不同，但他們的旋律是一樣的，所以可以聽出來多瑞咪發(fā)嗦，計(jì)算機(jī)在識(shí)別一段語音的時(shí)候，就是把語音的內(nèi)容當(dāng)做是一段音樂來分析，這一句話的旋律可以與哪幾個(gè)字匹配，那一句話可以與哪幾個(gè)字匹配。這樣匹配匹配著，文字就出來了，所以即使每個(gè)人的發(fā)音不同，但說話的發(fā)音是相似的，那就可以識(shí)別出來了，代表產(chǎn)品——訊飛語音輸入法，識(shí)別率已經(jīng)高達(dá)98%，一百個(gè)字里錯(cuò)一兩個(gè)字，完全不影響閱讀，我們甚至已經(jīng)可以在各大會(huì)場，看到由訊飛聽見或者搜狗聽寫產(chǎn)出的字幕。

語義識(shí)別這個(gè)就比較難了，語音轉(zhuǎn)成文字了，那文字包含的意思是怎么出來呢。這個(gè)其實(shí)在搜索引擎上很常見，我們通常去搜索一段文字的時(shí)候，會(huì)把一段文字拆成一個(gè)個(gè)詞語，再通過搜索哪些內(nèi)容與這些詞語相匹配，從而得到搜索引擎的結(jié)果。一段文字表達(dá)的意思也是一樣，比如今天天氣怎么樣，計(jì)算機(jī)就會(huì)拆成今天，天氣，怎么樣三個(gè)，再根據(jù)匹配到的內(nèi)容，給以回答，通常這種都是程序設(shè)計(jì)好了的特定語句回答，工程師們會(huì)在數(shù)據(jù)庫提前設(shè)置好大多數(shù)場景用的到的語句，以便于根據(jù)對(duì)應(yīng)的情況調(diào)用。同時(shí)，機(jī)器學(xué)習(xí)算法，會(huì)根據(jù)數(shù)據(jù)檢查大量的相同對(duì)話場景，并且篩選出想要的結(jié)果。這時(shí)候的回答通常能對(duì)應(yīng)上，但有時(shí)候也會(huì)驢唇不對(duì)馬嘴。這時(shí)候就要依靠對(duì)結(jié)果的挑選，幫助機(jī)器學(xué)習(xí)理解出哪些回答更容易正確。

這么說，機(jī)器學(xué)習(xí)會(huì)像學(xué)習(xí)圍棋一樣，篩選出大量可行的下法，但如果你告訴了它哪種下法更準(zhǔn)確，那么它就越來越清楚哪種下法贏的可能性高，從而挑選出準(zhǔn)確度更高的結(jié)果。

計(jì)算機(jī)視覺和識(shí)別語音一樣，每張圖片都有自己特殊的內(nèi)容排列方式，如果相同的物體，它在圖片上的內(nèi)容排列方式是相似的，機(jī)器學(xué)習(xí)算法就是要找到這些相似之處，并且把它歸類，下一次碰到相同的數(shù)據(jù)，再把它識(shí)別到這一類里，如果你指正它識(shí)別的正確與否，它經(jīng)過學(xué)習(xí)之后，會(huì)更加清楚哪些是正確的，哪些是錯(cuò)誤的，識(shí)別的準(zhǔn)確率也會(huì)大大提高。而當(dāng)數(shù)據(jù)量與處理能力到達(dá)一定的量級(jí)的時(shí)候，電腦甚至不需要你去標(biāo)記出哪些是正確的，哪些是錯(cuò)誤，它就能自發(fā)的去尋找相同類型的圖片。并且再從其他的地方找出類似的圖，2012年，谷歌動(dòng)用16000個(gè)處理器的機(jī)器學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，就已經(jīng)可以自發(fā)的找到貓的圖片。而現(xiàn)在，這項(xiàng)技術(shù)已經(jīng)被應(yīng)用到各個(gè)地方。手機(jī)里的人物相冊(cè)，拍照美圖軟件的人臉識(shí)別，火車站，支付寶的刷臉支付，都是其技術(shù)發(fā)展的重要標(biāo)志。

自動(dòng)駕駛自動(dòng)駕駛嚴(yán)格意義上來說，不是一門技術(shù)，而是多項(xiàng)技術(shù)的合并場景。但由于這個(gè)技術(shù)的應(yīng)用場景過于廣泛而且前景巨大，被歸為一類熱門技術(shù)，吸引了大量的人才去鉆研，去創(chuàng)造。自動(dòng)駕駛技術(shù)，說小，可以用到家用掃地機(jī)上，說大，可以應(yīng)用到飛機(jī)，輪船，火車，汽車上。它采用了哪些技術(shù)呢？雷達(dá)，紅外探測，計(jì)算機(jī)視覺，GPS定位，這些技術(shù)，平時(shí)我們理解它的時(shí)候，以為它只能查看，但經(jīng)過人工智能算法的處理之后，它相當(dāng)于給了汽車一雙眼睛和耳朵，讓汽車可以感知到世界并且給予對(duì)的判斷，比如雷達(dá)檢測到前方有車，而車右側(cè)馬路很空，汽車可以自行變道，比如紅外檢測到前方車輛溫度異常，于是減速遠(yuǎn)離，避免出現(xiàn)前方車輛起火而相撞的事情，汽車識(shí)別到的場景越多，數(shù)據(jù)量越龐大，那么行駛的可靠性就會(huì)更高。汽車有了這些先進(jìn)的自動(dòng)傳感技術(shù)，再結(jié)合上機(jī)器學(xué)習(xí)的算法，自動(dòng)駕駛的可能性會(huì)變得無比的高，如果未來的某一天，自動(dòng)駕駛出事故的概率比人工駕駛的概率要低了，或許就可以通過法律的批準(zhǔn)，然后真正的得到上市，到時(shí)候的汽車，可能就沒有駕駛員了。目前，已經(jīng)有沒有駕駛員的自動(dòng)駕駛汽車，在一些園區(qū)、學(xué)校、甚至機(jī)場進(jìn)行測試運(yùn)客，也有很多的學(xué)校，有無人快遞車進(jìn)行投送，我相信，自動(dòng)駕駛普及到生活的這一天離我們不遠(yuǎn)了。

機(jī)器人機(jī)器人與自動(dòng)駕駛一樣，也是多項(xiàng)技術(shù)的合并場景，而且根據(jù)各個(gè)場景，所使用的傳感器，處理方式，活動(dòng)裝置各不相同，無人機(jī)就是機(jī)器人分類下的一種，雖然無人機(jī)目前大多數(shù)由人類自己遙控，但無人機(jī)上仍然搭載了很多優(yōu)秀的智能技術(shù)，如自動(dòng)識(shí)別前方物體來進(jìn)行避障；自動(dòng)識(shí)別水面從而避免落水。這使無人機(jī)從一個(gè)專業(yè)的技術(shù)，變成了大眾可以使用的普通技術(shù)，現(xiàn)在很多攝影師，使用無人機(jī)進(jìn)行航拍攝影，就是因?yàn)檫@項(xiàng)技術(shù)的普及使得操作變得簡化、大眾化、平民化。不過機(jī)器人更廣泛的應(yīng)用場景，應(yīng)該在工業(yè)，農(nóng)業(yè)這些需要龐大勞動(dòng)力的地方，現(xiàn)在工廠的自動(dòng)化流水線，經(jīng)過稍加改造，就可以成為智能的機(jī)器人生產(chǎn)流水線，通過機(jī)器的識(shí)別的精細(xì)度與操作的精準(zhǔn)度，能大大提高生產(chǎn)效率，提升產(chǎn)品質(zhì)量，并且提供優(yōu)化與解決的方法。

得益于計(jì)算機(jī)算力的進(jìn)步與網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展，機(jī)器學(xué)習(xí)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，區(qū)塊鏈，AR/VR，大數(shù)據(jù)，物聯(lián)網(wǎng)，云計(jì)算，這些技術(shù)的發(fā)展前途得到了突飛猛進(jìn)，以至于人工智能成為了未來世界里絕不可忽視的問題。它帶來的影響力是深遠(yuǎn)的，它拋開了人類傳統(tǒng)里由自主制定規(guī)則的程式化運(yùn)作，擁抱了數(shù)據(jù)與機(jī)器學(xué)習(xí)的智能化運(yùn)作，很多人類下意識(shí)的動(dòng)作，相似的人類思維的方式，相同問題的解決方法，人工智能都可以得出一個(gè)當(dāng)時(shí)最優(yōu)解，比起依靠認(rèn)知與經(jīng)驗(yàn)的人類來說，只要機(jī)器的算法足夠的好，出錯(cuò)率足夠的低，那未來生活將會(huì)變無比神奇而美好，這也是我相信人工智能會(huì)改變世界的運(yùn)行規(guī)則的原因。

謝樓主提問！

大學(xué)人工智能專業(yè)可以說是應(yīng)時(shí)代發(fā)展而設(shè)的一門專業(yè)課程！現(xiàn)在全世界都在爭分奪秒研究人工智能，2016年Alpha GO 打敗韓國棋手李世石后，深度學(xué)習(xí)算法得到全球的關(guān)注，所有研究人工智能的人都看到了人工智能的希望，并著手研究，國內(nèi)以BAT、字節(jié)跳動(dòng)等公司都紛紛加入AI領(lǐng)域研究，AI領(lǐng)域的應(yīng)用在如火如荼的開發(fā)著！而人工智能專業(yè)重點(diǎn)學(xué)的就是AI相關(guān)知識(shí)！

我沒讀過人工智能專業(yè)的課程，但我學(xué)過AI開發(fā)，AI一般需要數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，線性代數(shù)和統(tǒng)計(jì)學(xué)是重中之重，人工智能的開發(fā)離不開編程，現(xiàn)在AI編程最容易學(xué)的編程語言是Python和R語言，而且人工智能函數(shù)庫比較豐富！

人工智能的庫比較多，如Tensorflow，EasyAI，SimpleAI，Apache SystemML，Caffe 等！

人工智能專業(yè)學(xué)習(xí)的知識(shí)估計(jì)會(huì)很全面，不僅要學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)，數(shù)學(xué)是重點(diǎn)數(shù)學(xué)不好人工智能研發(fā)比較坎坷，還要學(xué)習(xí)編程，但是一旦學(xué)有所成，工資待遇都比較好，現(xiàn)在各大公司都急需人工智能專業(yè)的人才！

希望對(duì)你有幫助！過段時(shí)間會(huì)發(fā)表一些人工智能的文章！記得關(guān)注我哦！

AI僅表示人工智能的英文（artificial intelligence）簡稱，AI的應(yīng)用范圍十分廣泛。

人工智能技術(shù)是一系列計(jì)算機(jī)技術(shù)的統(tǒng)稱，從應(yīng)用方面，包括發(fā)展較早的專家系統(tǒng)、機(jī)器人，還有目前發(fā)展較為快速的自然語言處理、語音識(shí)別、圖像識(shí)別等。這些技術(shù)幫助機(jī)器人或電腦實(shí)現(xiàn)了與人類行為相似的各種行為，比如聽說讀寫，看圖片，理解視頻，吟詩作畫譜曲，以及各種行為動(dòng)作，甚至舞蹈。

從計(jì)算機(jī)算法方面，人工智能包括的基礎(chǔ)算法主要有進(jìn)化算法、模糊邏輯和我們熟知的機(jī)器學(xué)習(xí)算法等，其中機(jī)器學(xué)習(xí)算法近年來發(fā)展迅速，包括無監(jiān)督學(xué)習(xí)、半監(jiān)督學(xué)習(xí)和監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，較為流行的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法是機(jī)器學(xué)習(xí)算法的一個(gè)分支，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法中最為前沿的則為深度學(xué)習(xí)算法，深度學(xué)習(xí)算法主要包括大規(guī)模的遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。深度學(xué)習(xí)算法以其較好的表現(xiàn)，目前幾乎應(yīng)用到了人工智能的所有領(lǐng)域，極大地推動(dòng)了人工智能的發(fā)展。

人工智能專業(yè)是計(jì)算機(jī)大類的一個(gè)新專業(yè)。

目前大部分高等學(xué)校都是按照大類進(jìn)行招生，因此人工智能、計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)、計(jì)算機(jī)應(yīng)用、物聯(lián)網(wǎng)工程等專業(yè)的名稱并不會(huì)直接出現(xiàn)在招生簡章上。

在選擇專業(yè)的時(shí)候只能選擇“計(jì)算機(jī)類”。也就是說先選擇大的專業(yè)學(xué)習(xí)方向。

在大類招生的情況下，學(xué)生進(jìn)入本科學(xué)習(xí)階段之后，先學(xué)習(xí)大類的公共課程，1~2年之后，再進(jìn)行專業(yè)的細(xì)分和選擇，計(jì)算機(jī)類的學(xué)生在分到各個(gè)更細(xì)的專業(yè)，如果要選擇人工智能專業(yè)，這個(gè)時(shí)候才能進(jìn)行二次選擇。

讓你服務(wù)人類的發(fā)展

感謝邀請(qǐng)，本人中科院畢業(yè)，計(jì)算機(jī)視覺方向，人工智能范疇，談一下自己對(duì)人工智能的理解：

人工智能定義

人工智能，英文為Artificial Intelligence，英文縮寫為AI，是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。人工智能的最終目標(biāo)是讓機(jī)器擁有人類的所有感覺、所有理智，像人類一樣思考。雖然現(xiàn)在還沒有實(shí)現(xiàn)。

人工智能相關(guān)學(xué)科

人工智能是一個(gè)跨學(xué)科領(lǐng)域，覆蓋了計(jì)算機(jī)科學(xué)、哲學(xué)、心理學(xué)、神經(jīng)科學(xué)、數(shù)學(xué)等領(lǐng)域知識(shí)。

人工智能分支

人工智能的兩個(gè)分支機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)。

機(jī)器學(xué)習(xí)：機(jī)器學(xué)習(xí)又稱為統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)，是人工智能領(lǐng)域的一個(gè)分支，基本思想是基于數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)構(gòu)件統(tǒng)計(jì)模型，并利用模型對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和預(yù)測。

深度學(xué)習(xí)：深度學(xué)習(xí)是在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)上發(fā)展而來的一種表示學(xué)習(xí)，也是一種極其學(xué)習(xí)方法，而且是人工智能領(lǐng)域最具有發(fā)展前景的一個(gè)分支。主要模型時(shí)各種深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

人工智能可選擇方向

計(jì)算機(jī)視覺（圖像識(shí)別、目標(biāo)分割、場景分類、圖像分類、無人駕駛、SLAM等）、自然語言處理、語音識(shí)別等。

如有遺漏或不妥，歡迎補(bǔ)充！

…隨著人類智慧與科學(xué)技術(shù)快速發(fā)展

。智能機(jī)器人，有著廣泛的發(fā)展空間，它將在人類智慧(數(shù)控編程)的指揮下，在工業(yè)、農(nóng)業(yè)，航空、航海、軍工、娛樂、游戲、交動(dòng)運(yùn)輸?shù)缺姸囝I(lǐng)域內(nèi)，一切行聽指揮，毫無厭言的前提下，為人類各個(gè)領(lǐng)工作、服務(wù)。不久的將來智能機(jī)器人將配同人類開創(chuàng)美好新世代。

通過機(jī)器學(xué)習(xí)（machine learning），利用計(jì)算機(jī)和機(jī)械不眠不休，不知疲憊的特點(diǎn)，對(duì)過載的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析總結(jié)，協(xié)助人類更輕松地完成各種各樣的工作。目前多用于視覺、語音、自然語言等應(yīng)用領(lǐng)域。

自從美國谷歌公司圍棋人工智能AlphaGo（阿爾法狗）在2016年3月的人機(jī)大戰(zhàn)中以總比分4：1贏了韓國圍棋世界冠軍李世石之后，人工智能一夜之間火了，人們也感受到人工智能的威力和科技的魅力。

當(dāng)然下棋只是人工智能給人類的一點(diǎn)調(diào)味品，開胃菜，現(xiàn)在越來越多的人工智能應(yīng)用于各行各業(yè)，比如AI芯片，我們?yōu)橹�驕傲的華為手機(jī)麒麟970芯片--全球首款針對(duì)智能手機(jī)的人工智能芯片，集成了同樣來自中國的寒武紀(jì)公司的AI芯片，實(shí)現(xiàn)了手機(jī)上本地、實(shí)時(shí)、高效的處理。

人工智能還被用在醫(yī)療上，經(jīng)過醫(yī)療方面大數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)之后，就可以在適時(shí)間內(nèi)迅速由小白變成醫(yī)療專家。以后我們?nèi)メt(yī)院看病，給你看病的也許不再是寫病歷只有他自己才能看懂的人類醫(yī)生了哦。

還有上次百度公司老總李彥宏無人駕駛百度的無人駕駛汽車駛上北京的五環(huán)最后被交警部門處罰的新聞讓無人駕駛汽車被大眾所關(guān)注，無人駕駛也正是人工智能在汽車上的一個(gè)應(yīng)用。它借助汽車上的各種先進(jìn)的傳感器來感知路況實(shí)現(xiàn)無人駕駛，想到這，作為老司機(jī)的我還是很興奮的，期待這一天早點(diǎn)到來，老司機(jī)有點(diǎn)累��！

人工智能借助特定的算法可以模擬人類一樣地思考，但人腦會(huì)有開小差和犯錯(cuò)的時(shí)候，機(jī)器不會(huì)，也不會(huì)疲倦，這是人工智能的優(yōu)勢。總之，人工智能的發(fā)展會(huì)給人類工作和生活帶來很多改變，我們只需享受和適應(yīng)。

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