人工智能專(zhuān)業(yè)分析

受到萬(wàn)人矚目的人機(jī)圍棋大戰(zhàn)讓AlphaGo徹底火了一把，也讓全球?qū)θ斯ぶ悄艿陌l(fā)展分外關(guān)注。

人工智能已經(jīng)在不知不覺(jué)中滲透到生活的各個(gè)領(lǐng)域，教育行業(yè)也不例外。

起著培養(yǎng)和領(lǐng)導(dǎo)作用的教育行業(yè)被要求用更少的資源實(shí)現(xiàn)更多的事情，他們接受著來(lái)自大眾更大的壓力和更高的要求。隨著人工智能的普及，越來(lái)越多的學(xué)生和家長(zhǎng)表現(xiàn)出對(duì)這一新興學(xué)科的的訴求。

但是大家對(duì)AI真正了解多少呢？

什么是人工智能

人工智能是一門(mén)邊緣學(xué)科，屬于自然科學(xué)和社會(huì)科學(xué)的交叉。涉及的學(xué)科包括哲學(xué)和認(rèn)知科學(xué)，數(shù)學(xué)，神經(jīng)生理學(xué)，心理學(xué)，計(jì)算機(jī)科學(xué)，信息論，控制論，不定性論等。

此概念第一次被提出是在1956年的達(dá)特茅斯學(xué)術(shù)會(huì)議上，也是這時(shí)候正式被確認(rèn)為一門(mén)學(xué)科。

“人工智能是從計(jì)算機(jī)應(yīng)用系統(tǒng)角度出發(fā)，研究如何制造出人造的智能機(jī)器或智能系統(tǒng)，來(lái)模擬人類(lèi)智能活動(dòng)的能力，以及延生人類(lèi)智能科學(xué)?！?/b>

人工智能可以分為弱人工智能（ANI），強(qiáng)人工智能(AGI)和超級(jí)人工智能(ASI)。

人類(lèi)目前達(dá)到的程度還在弱人工智能。強(qiáng)人工智能只存在于科幻小說(shuō)領(lǐng)域(電影《她》或《2001太空漫游》)。

人工智能專(zhuān)業(yè)的分支

人工智能分為很多不同的分支。

主要的分支有以下幾個(gè)：

機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learning）

機(jī)器學(xué)習(xí)是使系統(tǒng)無(wú)需顯式編程就能從經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)和改進(jìn)的過(guò)程。一般是開(kāi)發(fā)計(jì)算機(jī)程序，可以訪(fǎng)問(wèn)數(shù)據(jù)，并使用它們來(lái)學(xué)習(xí)和預(yù)測(cè)自己。

我們所認(rèn)為的人工智能都是從機(jī)器學(xué)習(xí)開(kāi)始的。程序自主學(xué)習(xí)的能力是人工智能的基礎(chǔ)。也就是說(shuō)，雖然所有的人工智能都是機(jī)器學(xué)習(xí)，但并不是所有的機(jī)器學(xué)習(xí)都是人工智能。

自然語(yǔ)言處理（NLP ）

自然語(yǔ)言處理是計(jì)算機(jī)從人類(lèi)對(duì)話(huà)(或“自然語(yǔ)言”)中解析準(zhǔn)確含義的能力。通過(guò)使用上下文線(xiàn)索，NLP可以幫助機(jī)器理解人類(lèi)想要表達(dá)的內(nèi)容。

盡管NLP還處于起步階段，但它已經(jīng)具備了解析幾乎所有交流形式的潛力，這意味著虛擬助理或聊天機(jī)器人可以很好地理解問(wèn)題，即使那是用一串表情符號(hào)提出的問(wèn)題。

機(jī)器人

大多數(shù)計(jì)算機(jī)程序的用戶(hù)界面是鼠標(biāo)、鍵盤(pán)或觸摸屏。以聊天機(jī)器人為例，Siri和Alexa為使用語(yǔ)音的人工智能系統(tǒng)提供了一種不同的用戶(hù)界面。

這些人工智能程序的復(fù)雜程度從相對(duì)簡(jiǎn)單和基于規(guī)則的程序到更復(fù)雜和支持人工智能的程序，這些程序可以解析人類(lèi)語(yǔ)言，并不斷從以前的對(duì)話(huà)中學(xué)習(xí)以提高準(zhǔn)確性。

進(jìn)入AI專(zhuān)業(yè)需要什么基礎(chǔ)

由于人工智能的復(fù)雜性，美國(guó)一般在博士階段才會(huì)真正開(kāi)始相關(guān)的學(xué)習(xí)研究。

它算是計(jì)算機(jī)專(zhuān)業(yè)的分支，所以建議在本科期間學(xué)習(xí)計(jì)算機(jī)科學(xué)或者計(jì)算工程，同時(shí)輔修認(rèn)知科學(xué)、神經(jīng)科學(xué)或者心理學(xué)等相關(guān)學(xué)習(xí)，在碩士和博士階段再真正式進(jìn)入AI的學(xué)習(xí)。

看圖說(shuō)話(huà)，一張圖告訴你本科具體要為將來(lái)學(xué)習(xí)AI做什么準(zhǔn)備↓

到了真正學(xué)習(xí)AI的時(shí)候，核心課程肯定少不了的AI還有ML，以及其他各種大神級(jí)的計(jì)算機(jī)課程。

US News 2019最佳AI院校排名

卡耐基梅隆大學(xué)Carnegie Mellon University

麻省理工學(xué)院Massachusetts Institute of Technology

斯坦福大學(xué)Stanfor University

加州大學(xué)伯克利分校University of California, Berkeley

華盛頓大學(xué)University of Washington

康奈爾大學(xué)Cornell University

佐治亞理工學(xué)院Georgia Institute of Technology

伊利諾伊大學(xué)厄本那-香檳分校University of Illinois, Urbana-Champaign

德克薩斯大學(xué)奧斯汀分校University of Texas, Austin

密歇根大學(xué)安娜堡分校University of Michigan, Ann Arbor

馬薩諸塞大學(xué)阿默斯特分校University of Massachusetts, Amherst

哥倫比亞大學(xué)Columbia University

賓夕法尼亞大學(xué)University of Pennsylvania

加州大學(xué)洛杉磯分校University of California, Los Angeles

南加州大學(xué)University of Southern California

馬里蘭大學(xué)學(xué)院公園分校University of Marylan, College Park

普林斯頓大學(xué)Princeton University

哈佛大學(xué)Harvar University

加州理工學(xué)院California Institute of Technology

威斯康辛大學(xué)麥迪遜分校University of Wisconsin, Maison