ai选择什么专业比较好
人工智能日益火爆的今天，想要学习这个领域的知识应当选择什么专业呢?未来要想不被人工智能淘汰，又应当从事哪方面领域呢?下面小编为大家带来ai选择什么专业比较好，希望对您有所帮助!
ai选择什么专业比较好
不少大学已经专门开设了数据科学专业、智能科学专业、机器人专业，或者在原来的自动化、通信、机械等专业的基础上做升级，那么本科专业怎么选呢：
1、首选可以是计算机方向，例如“计算机科学”，软件工程，目前情况来看，最对口从事AI方向的是“计算机科学”，比如机器学习，计算机视觉，数据挖掘等AI应用领域。
2、对理论和学术研究有兴趣，专业推荐选择“应用数学”。机器学习本质上是微分方程、概率论、矩阵分析等等数学领域的应用。微分方程、线性代数、数理统计、信息论等，这些都是人工智能和机器学习的基础。
3、“智能科学与技术”专业。基本上是介于计算机科学和电子工程专业之间的。本科如果能有比较好的基础，比如在数学、英语、编程能力、简单的智能算法的仿真与应用等，这对以后的学习与发展都是很有帮助的。
人工智能中国大学排名
| 1 | 清华大学 | 11 | 中山大学 |
| 2 | 北京大学 | 12 | 大连理工大学 |
| 3 | 上海交通大学 | 13 | 重庆大学 |
| 4 | 浙江大学 | 14 | 西安电子科技大学 |
| 5 | 复旦大学 | 15 | 湖南大学 |
| 6 | 南京大学 | 16 | 电子科技大学 |
| 7 | 东南大学 | 17 | 华南理工大学 |
| 8 | 哈尔滨工业大学 | 18 | 中南大学 |
| 9 | 西安交通大学 | 19 | 中国石油大学 |
| 10 | 华中科技大学 | 20 | 中国科学技术大学 |
那么人工智能来袭，未来什么专业比较不容易被取代?美国媒体 Quartz列举了四大工作类型，在未来仍有可能是热门职业。
1.牵涉到人际往来的工作
Quartz 指出，花费长时间在经营人际关系，协调、沟通及整合跨部门，甚至是跨领域的工作，AI 短时间内很可能还难以胜任，这也意味着高端管理人员，例如 CEO、各行业的高端主管受到人工智能和自动化的威胁比较小。除了管理人才，对人更需要同理心，以及因不同个案应变的职业，比如学校的心理谘商师与社工师也较难被 AI 取代。
2.牵涉到数据分析及应用的工作
搜集资讯、数据的能力是人工智能的强项，不过目前 AI 对于数据资料的分析能力，Quartz 认为可要打上个问号，因此财务主管、管理分析师与经济学家仍是安全的，短时间内不会因为 AI 而饭碗不保。
3.牵涉到医疗的工作
过去数十年的急速工业化，带来惊人的污染与环境破坏，人类打乱了大自然的规则，也付出了不小的代价，Quartz 相信人工智能的发展未必跟得上微生物的演化，未来一小部分医疗的工作，特别是对人体免疫、过敏，以及微生物方面的研究，还是得依靠人类的知识与智能。
4.牵涉到环境与航天工程的工作
最后一类是环境科学家与航太工程师，Quartz 指出打造飞机和火箭或许可以靠机器人、自动化来完成，但在设计、整合资讯等方面，仍不能少了人类的参与。
Quartz 总结以上 4 大类工作都有一项共通点：几乎无法或很难被预测，包括未知的环境、非常复杂而且不断改变的情况，难以预料接下来会发生什么事，这会加大搜集数据及分析的难度，使人脑有可能比人工智能更占有优势。
人工智能的一些原理
模型：人工智能系统通过构建数学模型来表示知识和规律。常用的模型包括神经网络、决策树、支持向量机、贝叶斯网络等。模型的选择与应用场景密切相关，不同模型的优缺点也不同。
算法：人工智能系统通过不同的算法实现模型的学习和推理。常用的算法包括监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习等。算法的选择也需要考虑应用场景和任务的特点。
数据：数据是人工智能系统的重要组成部分，不同的数据集对于系统的训练和测试都有重要作用。数据的质量、量级和多样性也会影响人工智能系统的性能。
特征提取：特征提取是指从原始数据中提取有用的信息，用于训练和推理。特征提取的方法包括手工设计特征和自动学习特征等。
优化算法：优化算法用于在训练过程中调整模型参数，以使模型的性能达到最佳。常用的优化算法包括梯度下降、牛顿法、共轭梯度法等。
推理和决策：推理和决策是指利用已有的知识和模型，对新的输入数据进行处理和输出结果。推理和决策的方法包括前向传播、反向传播、最大似然估计、贝叶斯推断等。
融合和集成：人工智能系统往往需要融合多种模型、算法和数据，以获得更好的性能和效果。融合和集成的方法包括混合模型、集成学习、迁移学习等。
人工智能的目标
人工智能的目标是让机器能够像人一样完成一些复杂的任务，包括感知、认知、理解、推理、学习和决策等。许多人认为人工智能就是仿生学的衍生，其实仿生学仅是人工智能中的一个研究方向，它通过研究生物的智能行为，来设计和构建更加智能的系统。
人工智能的研究不仅涉及仿生学，还包括很多其他方面，如机器学习、深度学习、数据挖掘、优化算法、推理和决策等。虽然人工智能的最终目标是让机器像人一样思考，但人工智能研究的方法和技术并不完全依赖于仿生学。
