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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(guān)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(xué)人工智能應(yīng)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(jī)哪個專業(yè)更好學(xué)什么有前景
4、要從事機(jī)器人要學(xué)什么專業(yè)？機(jī)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(xué)人工智能應(yīng)該選什么專業(yè)？

人工智能技術(shù)關(guān)系到人工智能產(chǎn)品是否可以順利應(yīng)用到我們的生活場景中。在人工智能領(lǐng)域，它普遍包含了機(jī)器學(xué)習(xí)、知識圖譜、自然語言處理、人機(jī)交互、計算機(jī)視覺、生物特征識別、AR/VR七個關(guān)鍵技術(shù)。

一、機(jī)器學(xué)習(xí)

機(jī)器學(xué)習(xí)(MachineLearning)是一門涉及統(tǒng)計學(xué)、系統(tǒng)辨識、逼近理論、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、優(yōu)化理論、計算機(jī)科學(xué)、腦科學(xué)等諸多領(lǐng)域的交叉學(xué)科，研究計算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能，是人工智能技術(shù)的核心?；跀?shù)據(jù)的機(jī)器學(xué)習(xí)是現(xiàn)代智能技術(shù)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(jìn)行預(yù)測。根據(jù)學(xué)習(xí)模式、學(xué)習(xí)方法以及算法的不同，機(jī)器學(xué)習(xí)存在不同的分類方法。

根據(jù)學(xué)習(xí)模式將機(jī)器學(xué)習(xí)分類為監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)等。

根據(jù)學(xué)習(xí)方法可以將機(jī)器學(xué)習(xí)分為傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)。

二、知識圖譜

知識圖譜本質(zhì)上是結(jié)構(gòu)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(jié)構(gòu)，以符號形式描述物理世界中的概念及其相互關(guān)系，其基本組成單位是“實體—關(guān)系—實體”三元組，以及實體及其相關(guān)“屬性—值”對。不同實體之間通過關(guān)系相互聯(lián)結(jié)，構(gòu)成網(wǎng)狀的知識結(jié)構(gòu)。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(guān)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(guān)系網(wǎng)絡(luò)，提供了從“關(guān)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(tuán)欺詐等公共安全保障領(lǐng)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(zhǔn)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(yīng)用的不斷深入，還有一系列關(guān)鍵技術(shù)需要突破。

三、自然語言處理

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

機(jī)器翻譯

機(jī)器翻譯技術(shù)是指利用計算機(jī)技術(shù)實現(xiàn)從一種自然語言到另外一種自然語言的翻譯過程。基于統(tǒng)計的機(jī)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?；谏疃壬窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器翻譯在日常口語等一些場景的成功應(yīng)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(kuò)充，機(jī)器翻譯將會在多輪對話翻譯及篇章翻譯等領(lǐng)域取得更大進(jìn)展。

語義理解

語義理解技術(shù)是指利用計算機(jī)技術(shù)實現(xiàn)對文本篇章的理解，并且回答與篇章相關(guān)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(zhǔn)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(guān)注，取得了快速發(fā)展，相關(guān)數(shù)據(jù)集和對應(yīng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型層出不窮。語義理解技術(shù)將在智能客服、產(chǎn)品自動問答等相關(guān)領(lǐng)域發(fā)揮重要作用，進(jìn)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(lǐng)域的對話系統(tǒng)和特定領(lǐng)域的問答系統(tǒng)。問答系統(tǒng)技術(shù)是指讓計算機(jī)像人類一樣用自然語言與人交流的技術(shù)。人們可以向問答系統(tǒng)提交用自然語言表達(dá)的問題，系統(tǒng)會返回關(guān)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(yīng)用產(chǎn)品出現(xiàn)，但大多是在實際信息服務(wù)系統(tǒng)和智能手機(jī)助手等領(lǐng)域中的應(yīng)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(shù)語、語義和語法導(dǎo)致未知語言現(xiàn)象的不可預(yù)測性;

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

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

四、人機(jī)交互

人機(jī)交互主要研究人和計算機(jī)之間的信息交換，主要包括人到計算機(jī)和計算機(jī)到人的兩部分信息交換，是人工智能領(lǐng)域的重要的外圍技術(shù)。人機(jī)交互是與認(rèn)知心理學(xué)、人機(jī)工程學(xué)、多媒體技術(shù)、虛擬現(xiàn)實技術(shù)等密切相關(guān)的綜合學(xué)科。傳統(tǒng)的人與計算機(jī)之間的信息交換主要依靠交互設(shè)備進(jìn)行，主要包括鍵盤、鼠標(biāo)、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(shè)備，以及打印機(jī)、繪圖儀、顯示器、頭盔式顯示器、音箱等輸出設(shè)備。人機(jī)交互技術(shù)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(jī)交互等技術(shù)。

五、計算機(jī)視覺

計算機(jī)視覺是使用計算機(jī)模仿人類視覺系統(tǒng)的科學(xué)，讓計算機(jī)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(jī)器人、智能醫(yī)療等領(lǐng)域均需要通過計算機(jī)視覺技術(shù)從視覺信號中提取并處理信息。近來隨著深度學(xué)習(xí)的發(fā)展，預(yù)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(shù)。根據(jù)解決的問題，計算機(jī)視覺可分為計算成像學(xué)、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(jī)視覺技術(shù)發(fā)展迅速，已具備初步的產(chǎn)業(yè)規(guī)模。未來計算機(jī)視覺技術(shù)的發(fā)展主要面臨以下挑戰(zhàn)：

一是如何在不同的應(yīng)用領(lǐng)域和其他技術(shù)更好的結(jié)合，計算機(jī)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(dá)到很高的精度;

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

三是如何加快新型算法的設(shè)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(shè)備的計算機(jī)視覺算法的設(shè)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(shù)是指通過個體生理特征或行為特征對個體身份進(jìn)行識別認(rèn)證的技術(shù)。從應(yīng)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(jìn)行采集，如利用圖像傳感器對指紋和人臉等光學(xué)信息、麥克風(fēng)對說話聲等聲學(xué)信息進(jìn)行采集，利用數(shù)據(jù)預(yù)處理以及特征提取技術(shù)對采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，得到相應(yīng)的特征進(jìn)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(jìn)行信息采集、數(shù)據(jù)預(yù)處理和特征提取，然后將提取的特征與存儲的特征進(jìn)行比對分析，完成識別。從應(yīng)用任務(wù)看，生物特征識別一般分為辨認(rèn)與確認(rèn)兩種任務(wù)，辨認(rèn)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(rèn)是指將待識別人信息與存儲庫中特定單人信息進(jìn)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(shù)涉及的內(nèi)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(jī)視覺、語音識別、機(jī)器學(xué)習(xí)等多項技術(shù)。目前生物特征識別作為重要的智能化身份認(rèn)證技術(shù)，在金融、公共安全、教育、交通等領(lǐng)域得到廣泛的應(yīng)用。

七、VR/AR

虛擬現(xiàn)實(VR)/增強(qiáng)現(xiàn)實(AR)是以計算機(jī)為核心的新型視聽技術(shù)。結(jié)合相關(guān)科學(xué)技術(shù)，在一定范圍內(nèi)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(jìn)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(shè)備、跟蹤定位設(shè)備、觸力覺交互設(shè)備、數(shù)據(jù)獲取設(shè)備、專用芯片等實現(xiàn)。

虛擬現(xiàn)實/增強(qiáng)現(xiàn)實從技術(shù)特征角度，按照不同處理階段，可以分為獲取與建模技術(shù)、分析與利用技術(shù)、交換與分發(fā)技術(shù)、展示與交互技術(shù)以及技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)與評價體系五個方面。獲取與建模技術(shù)研究如何把物理世界或者人類的創(chuàng)意進(jìn)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(shù);分析與利用技術(shù)重點研究對數(shù)字內(nèi)容進(jìn)行分析、理解、搜索和知識化方法，其難點是在于內(nèi)容的語義表示和分析;交換與分發(fā)技術(shù)主要強(qiáng)調(diào)各種網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下大規(guī)模的數(shù)字化內(nèi)容流通、轉(zhuǎn)換、集成和面向不同終端用戶的個性化服務(wù)等，其核心是開放的內(nèi)容交換和版權(quán)管理技術(shù);展示與交換技術(shù)重點研究符合人類習(xí)慣數(shù)字內(nèi)容的各種顯示技術(shù)及交互方法，以期提高人對復(fù)雜信息的認(rèn)知能力，其難點在于建立自然和諧的人機(jī)交互環(huán)境;標(biāo)準(zhǔn)與評價體系重點研究虛擬現(xiàn)實/增強(qiáng)現(xiàn)實基礎(chǔ)資源、內(nèi)容編目、信源編碼等的規(guī)范標(biāo)準(zhǔn)以及相應(yīng)的評估技術(shù)。

目前虛擬現(xiàn)實/增強(qiáng)現(xiàn)實面臨的挑戰(zhàn)主要體現(xiàn)在智能獲取、普適設(shè)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(guān)標(biāo)準(zhǔn)與規(guī)范等方面存在一系列科學(xué)技術(shù)問題。總體來說虛擬現(xiàn)實/增強(qiáng)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(shè)計與集成系統(tǒng)

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

目前，首批只有清華大學(xué)、北京大學(xué)、復(fù)旦大學(xué)等九所大學(xué)設(shè)立該項專業(yè)。同時，這是屬于嚴(yán)進(jìn)寬出的好專業(yè)，不像計算機(jī)專業(yè)淘汰率高，也不需要不間斷地學(xué)習(xí)新技術(shù)。想偷懶的，可以考慮學(xué)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(zhǔn)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(shù)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(xué)科，但它的特點是每一門學(xué)科都可以獨成一體、獨當(dāng)一面。

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

數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)

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(shù)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(yán)重短缺的現(xiàn)狀。大數(shù)據(jù)技術(shù)有很多發(fā)展方向，但都要求有數(shù)學(xué)功底，理科比較好的學(xué)生可以報考，還有邏輯能力強(qiáng)的文科生，也可以報考。

電磁場與無線技術(shù)專業(yè)

這個是屬于站在新興的科技風(fēng)口的專業(yè)，在通信5G、6G、智能硬件等領(lǐng)域中，絕對是一個爆款。華為、小米等公司，都需要有關(guān)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(xué)功底物理功底的考生，偏向無線技術(shù)和電磁射頻。

計算機(jī)科學(xué)專業(yè)

這是與人工智能有極強(qiáng)關(guān)聯(lián)的專業(yè)，重點培養(yǎng)學(xué)生的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)和實操能力。本科和研究生一樣有對應(yīng)的課程和研究方向。4年大學(xué)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(shù)

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(guān)信息。這就需要數(shù)字媒體技術(shù)。這個專業(yè)主要兩個方向，是軟件類，與人工智能相關(guān)的軟件開發(fā)方向;一個是“數(shù)字設(shè)計”，做設(shè)計繪圖類、影視特效等。

三、人工智能和計算機(jī)哪個專業(yè)更好學(xué)什么有前景

計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)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(guān)的專業(yè)并不僅僅包含計算機(jī)、軟件編程等相關(guān)專業(yè)，開設(shè)人工智能的相關(guān)學(xué)科院校在機(jī)械工程、電氣工程、信息工程、自動化等相關(guān)專業(yè)均有可能開設(shè)。

人工智能和計算機(jī)哪個好

說實話，我聽到這兩個專業(yè)名稱時的第一感覺是：這要么是一個專科或課外培訓(xùn)機(jī)構(gòu)或者野雞大學(xué)開設(shè)的專業(yè)，要么是一個二流大學(xué)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(jī)科學(xué)”、“財務(wù)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(xué)“人工智能”，我一定覺得是培訓(xùn)機(jī)構(gòu)宣傳的就業(yè)速成班。

計算機(jī)和人工智能哪個有前景

人工智能專業(yè)學(xué)習(xí)的層次更高，發(fā)展的前景也會更好。

行業(yè)對學(xué)歷要求主要集中在大專及本科學(xué)歷，近八成，計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)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(xué)歷崗位極少，主要集中在算法、數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)這類崗位，對從業(yè)人員的質(zhì)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(guān)的專業(yè)，碩士、博士等高學(xué)歷才是真正涉及人工智能專業(yè)的深層次學(xué)習(xí)。

四、要從事機(jī)器人要學(xué)什么專業(yè)？機(jī)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(jī)器人感興趣，所以很多人在大學(xué)選專業(yè)的時候都想要從事機(jī)器人行業(yè)，那么想要從事機(jī)器人行業(yè)要學(xué)什么專業(yè)呢？機(jī)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(jī)器人并不是某一個專業(yè)，而是一個跨領(lǐng)域的內(nèi)容，要想要從事相關(guān)機(jī)器人行業(yè)，需要學(xué)習(xí)電子信息與工程、機(jī)械工程、自動化、控制理論與控制工程等專業(yè)。

機(jī)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(xué)習(xí)一些理論的數(shù)據(jù)，而機(jī)器人是通過軟件和硬件相互協(xié)同發(fā)展而成。機(jī)器人學(xué)習(xí)的是一個非常具有自動執(zhí)行的或具有復(fù)雜任務(wù)性的機(jī)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(jī)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(chǎn)業(yè)領(lǐng)域的智能化也是一個發(fā)展的趨勢，所以機(jī)器人領(lǐng)域需要更多的人才加入進(jìn)來，而且機(jī)器人領(lǐng)域的人才需求量也會有所增加。同學(xué)，我國開設(shè)機(jī)器人專業(yè)的學(xué)校并不是很多，如果想要選擇機(jī)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(jī)器人專業(yè)和人工智能專業(yè)是有一定的聯(lián)系和相關(guān)性，但是兩者的性質(zhì)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(xué)習(xí)這兩個專業(yè)的學(xué)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(guān)于人工智能哪個專業(yè)好相關(guān)問題的回答。希望能幫到你，如有更多相關(guān)問題，您也可以聯(lián)系我們的客服進(jìn)行咨詢，客服也會為您講解更多精彩的知識和內(nèi)容。