为何专家学者聚焦“脑科学与人工智能”融合发展？

一方面Python是脚本语言，简便，拿个记事本就能写，写完拿控制台就能跑；另外，Python非常高效，效率比j最开始学的是爬虫，python语言。每天学6个小时，一周五到六天。学了4个月后，去面了五六家企业，没有成功。原因是爬虫的知识够，可是计算机的基础太薄弱。什么算法、计算机网络这些，统统没学。因为我当时是完全自学，没有人带，导致我也不知道要学这些。阶段，失败，说实话，有点气馁，那可是每天没日没夜的学习啊，却换来一场空。可是生活还得继续，怨天尤人有什么用。a、r、matlab高。matlab虽然包也多，但是效率是这四个里面的。

因为脑科学与人工智能同属于21世纪的前沿学科，近年来这两个领域的交叉与融合成为广泛关注的热点。对我国科学技术前沿和未来创新发展起着很大作用。

人工智能脑科学考研院校(人工智能考研学校排行)

人工智能脑科学考研院校(人工智能考研学校排行)

人工智能脑科学考研院校(人工智能考研学校排行)

以培养掌握人工智能理论与工程技术的专门人才为目标，学习机器学习的理论和方法、深度学习框架、工具与实践平台、自然语言处理技术、语音处理与识别技术、视觉智能处理技术、人工智能专业领域最前沿的理论方法，培养人工智能专业技能和素养，构建解决科研和实际工程问题的专业思维、专业方法和专业嗅觉。

5月8日，中科院“脑科学与人工智能”科学与技术前沿在京召开，邀请两个领域的专家荟聚一堂，共同推动脑科学与人工智能的融合发展。科学院外籍院士、科学院神经科学研究所所长蒲慕明和科学院院士、科学院自动化研究所研究员谭铁牛共同担任大会执行。

期间，蒲慕明院士、谭铁牛院士、李德毅院士、何生研究员分别作了题为《大脑可塑性与类脑智能研究》、《生物启发的模式识别》、《自驾驶认知》、《人脑视觉认知原理和启发》的特邀报告。来自130余家院校、研究机构、企业300余位国内外专家、学者和研究生围绕“脑科学如何支持人工智能的发展”、“类脑智能的态势与发展”两大话题进行了专题研讨。

据了解，科学与技术前沿是科学院学部团统一下、各学部常委会和学部学术与出版工作委员会等共同承办的高层次学术活动。旨在推动前沿科学理论和技术探索，促进学科发展战略研究系统深入开展，促进学科交叉融合及学术交流，发现和培养人才，倡导科学，鼓励学术争鸣。

人工智能的发展前景如何？

百度百科关于人工智能的定义详解中说道：人工智能是计算机的一个分支，二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一（空间技术、能源技术、人工智能）。也被认为是二十一世纪三大尖端技术（基因工程、纳米科学、人工智能）之一。这是因为近三十年来它获得了迅速的发展，在很多学科领域都获得了广泛应用，并取得了丰硕的成果，人工智能已逐步成为一个的分支，无论在理论和实践上都已自成一个系统。

如今人工智能技术正在飞速发展，机器人正在越来越多地代替人类的工作，如此发展下去，那么人类的绝大多数工作都将被机器人所代替，那么到了那个时候，人类做什么呢？将来机器人若形成了对人类存在的威胁，我们又该怎么办呢？

人工智能啊近年来，随着计算机技术的发展，人工智能技术已经广泛应这些基础课程学会了，可能就算是跨入了半个门槛，当然面试的时候还欠缺实战经验，于是你可以去kaggle或者天池参加一些比赛，有了这些比赛经验，上也算是多了一块实战经验，增加了你的面试。，不要参加什么培训机构区培训，既花钱又学不到什么东西，毕业还会给你造，得不偿失，我给你的这些课程比市面上99.99%的培训机构课程靠谱！用于工业控制的各个领域，尤其是机械制造业中，普通机械正逐渐被高效率、高精度、高自动化的人工智能所代替。

以机器人为代表的人工智能代替人类的工作是不可阻止的发展趋势，人类几乎没有什么工作不能被机器人所代替，即便是生孩子这样的事情，将来也很有可能在智能化工厂中完成，对孩子的教育也有可能有机器人老师实施。

也许有人会说人类的思考和思想是机器人完成不了的，然而如今人工智能研究的一个焦点就是让人工智能产品自行思考，因为自行思考的机器人代表着那将可以更多地去自行处理一些事情，而不用完全遵照程序进行，所以将来的机器人很有可能都是会自我思考的，这个时候，我们将很难定义机器人到底是不是一种生命体。

会自我思考的机器人有很大的可能性是已经具备了自我意识，而一种事物既能进行自我思考，又具备自我意识，它和我们人类还有什么区别呢？我们只能说这种事物是一种生命体了，所以，机器人发展到更高级阶段，它们将成为一种实实在在的生命体。

然而可怕的是，就像如今机器人在代替人类的工作一样，将来的机器生命体，很有可能会代替人类，因为机器人将可以做我们人类所能做的所有工作，我们不能做的工作机器人也可以做，那个时候的虽然还可以说是人类，然而人类其实已经不是主导力量，机器人已经接管了人类，人类就像被机器人供养的寄生虫，这个时候，如果机器人的种族意识觉醒，那么人类的命运将完全掌握在机器人手中。

那么机器人会如何对待人类呢？像主人一样供奉，宠物一样喂养，还是像奴隶一样对待，或者寄生虫一样清除，目前还无法想象，不过机器人的大脑倾向于理性思维，然而人类却矛盾丛生，人类的思想认知也很复杂，任是超级电脑也难以理清，而机器人的理性思维很可能会选择一劳永逸的解决办法。所以任由机器人无限制的发展下去，对我们人类来说有着难以预知的危险，它们很有可能会接管我们的一切，包括人类自身。

因此，人工智能的发展，需要在世界范围内，要求每个的每个研究机构都从法律、制度和上严管人工智能的研发。

人工智能学什么的呢？

本书旨在向读者介绍人工智能的核心知识与进展，使读者建立起对于人工智能的总体认识，为以后进入人工智能各分支的研究和应用奠定基础。人工智能是一个庞杂的学科体系，从概念上讲，一切为生物智能而做出的努力都可纳入其中。如何能够系统、全面、简洁地描述人工智能的全貌而不显得凌乱，绝非易事。编者在为本科生讲授“人工智能基础”课程时，就感到涵盖自己所欲讲授全部内容的教材或书籍尚不多见，需要查阅许多不同资料才能获取相关信息，于是萌生撰写此书的念头，并一路坚持下来，直至此书面世。

目前人工智能专业的学习内容有： 机器学习、人工智能导论（搜索法等）、图像识别、生物演化论、自然语言处理、语义网、博弈论等。

人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。人工智能将涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。可以说几乎是自然科学和科学的所有学科，其范围已远远超出了计算机科学的范畴，人工智能与思维科学的关系是实践和理论的关系，人工智能是处于思维科学的技术应用层次，是它的一个应用分支。从思维观点看，人工智能不仅限于逻辑思维，要考虑形象思维、灵感思维才能促进人工智能的突破性的发展，数学常被认为是多种学科的基础科学，数学也进入语言、思维领域，人工智能学科也必须借用数学工具，数学不仅在标准逻辑、模糊数学等范围发挥作用，数学进入人工智能学科，它们将互相促进而更快地发展。

需要的前置课程主要有，信号处理，线性代数，微积分，还有编程（有数据结构基础）从上面的专业课程内容来看，需要掌握的人工智能相关的知识内容还是很多的。

目前国内高校本科生阶段的专业目录中并没有设置人工智能专业，在研究生阶段才开设相应的研究方向。但是本科阶段有很多专业是与人工智能相关的，比如计算机类、电子信息类、自动化类、数学类。

1、计算机类（0809-0812）

计算机科学与技术、软件工程、网络工程、信息安全、物联网工程、数字媒体技术、智能科学与技术、空间信息与数字技术、电子与计算机工程电子信息类：通信工程、信息工程、水声工程、电子信息工程、广播电视工程、医学信息工程、微电子科学与工程、光电信息科学与工程、电子科学与技术、电磁场与技术、电子信息科学与技术、电波传播与天线、电信工程及管理、应用电子技术教育、集成电路设计与集成系统

2、自动化类（080602）

自动化、轨道交通信号与控制

3、数学类（0701）

数学与应用数学、 信息与计算科学、 数理基础科学、数据科学与大数据技术

备注：括号内的是相关专业的学科代码。

可以报考的学校有哪些？

目前国内有 3 所学校专门设立了人工智能技术学院：

1、科学院大学人工智能技术学院

2017 年 5 月，科学院大学成立国内成立人工智能技术学院的高校，这是我国人工智能技术领域全面开展教学和科研工作的新型学院。

科学院大学的人工智能技术学院将由中科院自动化所担任主承办单位，联合计算所、沈阳自动化所、软件所、声学所、深圳先进技术研究院、数学与系统科学研究院、重庆绿色智能技术研究院等为共同承担单位，建立创新型人才培养与技术应用型人才培养互补，专业化培育与定制型培育结合的教育科研体系。

2、西安电子科技大学人工智能学院

西安电子科技大学人工智能学院于 2017 年 11 月揭牌成立。该学院系直属高校致力于人工智能领域高端人才培养、创新成果研发和高层次团队培育的实体性学院。

据介绍，在人才培养方面，西电新成立的人工智能学院将以智能科学与技术等本科专业为主体进行培养，未来还将成立「图灵实验班」，探索人工智能领域拔尖创新人才培养路径。科学研究方面，依托学校「智能感知与计算联合研究中心」、「智能感知与图像理解实验室」重点实验室、「智能感知与计算合作联合实验室」等研究平台，将面向复杂影像感知与人工智能、类脑智能与深度学习、视频感知与光电智能系统、数据科学与大数据关键技术、智能控制与机器人系统和高性能智能计算等开展科学研究。

人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。

人工智能专业主要学的是核心课程包括：数学、统计、计算机、自动化等，这些学科都属于人工智能专业的核心课程。

1.认知与神经科学课程群

具体课程：认知心理学、神经科学基础、人类的记忆与学习、语言与思维、计算神经工程

具体课程：《人工智能、与人文》、《人工智能哲学基础与》

32) 基于实例的算法：常见的算法包括 k-Nearest Neighbor(KNN), 学习矢量量化（Learning Vector Quantization， LVQ），以及自组织映射算法（Self-Organizing Map ， SOM）；.科学和工程课程群

新一代人工智能的发展需要脑科学、神经科学、认知心理学、信息科学等相关学科的实验科学家和理论科学家的共同努力，寻找人工智能的突破点，同时必须要以严谨的态度进行科学研究，让人工智能学科走在正确、健康的发展道路上。

4.先进机器人学课程群

具体课程：《先进机器人控制》、《认知机器人》、,《机器人规划与学习》、《仿生机器人》

5.人工智能平台与工具课程群

具体课程：《群体智能与自主系统》《无人驾驶技术与系统实现》《游戏设计与开发》《计算机图形学》《虚拟现实与增强现实》……

6.人工智能核心课程群

具体课程：《人工智能的现代方法I》《问题表达与求解》、《人工智能的现代方法II》《机器学习、自然语言处理、计算机视觉等》……

，是怕自己脑子不如男生，奋力学习也不如人家。

放宽心吧，根本不存在。脑子的个体异要比性别的那点平均异大的多！

身为一个北航学生，我就一定比北大的所有学生都吗？不存在的，总有一部分人不如我。如果拿自己的优势和人家比，不如我的就更多了。（打个比方而已，实际上我既不是北航的也不是北大的）

所以，女不女生的，不用考虑性别异的问题，该把更多注意力集中在努力培养自己上。

第二，我猜你担心女生将来要顾家，不知道是不是该找个稳定清闲的工作。

别太在意别人的看法！把注意力集中在自己身上，思考自己到底梦想着什么样的生活，期望着什么样的未来，然后，努力朝那个方向奔就好了。

至于顾家这种事儿，车到山前必有路，想想十年前的自己什么样，当时会想到现在的自己这么吗？会想到现在的智能手机智能家电这么高端吗？

所以啊，未来可期，到时候总会有到时候的解决办法的。

扪心自问，喜不喜欢，热不热爱，愿不愿意闯荡。

热爱就是适合！

目前人工智能专业的学习内容有： 机器学习、人工智能导论（搜索法等）、图像识别、生物演化论、自然语言处理、语义网、博弈论等。

文科生谈人工智能在哪些不如人脑，feidian17

近50年来，人工智能走的是一条曲折发展的道路。1990年代初，研究者深感人工智能理论及技术的局限性，从而从不同角度和层次进行反思。同时，人工智能有待于人类对人脑工作机理的深入了解，需要神经生理学、神经解剖学给出更加2.人工智能课程群详细的信息和证据。

人工智能交融了诸多学科，与哲学更是密不可分。尽管事实上，新近的哲学进展基本上没给科学带来任何冲击，并且哲学的讨论对象往往是悬而未决的（Russell S，Norvig P. Artificial Ince: Amodern Approach. NJ：Prent Hall，1995. 817），但科学却在继续改变着我们对自己的认识。

正如所说（. 自然辩证法. : 出版社, 1972. 187）：“不管自然科学家采取什么样的态度，他们还是得受哲学的支配。问题只在于：他们是愿意受某种坏的时髦的哲学的支配，还是愿意受一种建立在通晓思维的历史和成就的基础上的理论思维的支配。”

着眼于更宽泛的视野和更远大的目标，要求从哲学角度寻求更加有效的人工智能研究方法。坚持物质决定意识的观点，辩证地看待已有的认识和方法，融合与集成各相关学科的成就和意见，是正确的出发点。

人工智能是对人类智能的一种模拟和扩展，其核心是思维模拟。

思维科学是研究思维的规律和方法的科学，钱学森将它划分为基础科学、技术科学和工程技术三部分，人工智能属于工程技术范畴（钱学森. 关于思维科学. 上海：上海出版社，1986.20）。人工智能研究中逻辑学派和心理学派之争，有时似使人感到迷惘而莫知所从，但从思维科学的角度来看，无非是形3) 基于正则化方法：常见的算法包括：Ridge Regression， Least Absolute Shrinkage and Selection Operator（LASSO），以及弹性网络（Elastic Net）；象思维和逻辑思维的关系问题，两者都属于思维科学的基础科学。抽象思维的不足在于缺乏结构的综合能力。只有形象思维才能综合出新的结构。这也许就是创造和学习最终必须具有形象思维的原因（潘云鹤. 模式识别与人工智能, 19, 4(4): 7）。

不同的划分观点认为，思维科学体系的基础科学包括两大类：一类是总结人类思维经验、揭示思维对象的普遍规律和思维本身普遍规律的各种思维科学，包括哲学世界观、哲学史、认识论和逻辑学，是理论的思维科学。另一类思维科学包括研究思维主体——人脑的生理结构和功能，揭示思维过程生理机制的神经生理学和神经解剖学等。这种观点将认识论归在思维科学的基础科学范围内。其实两种观点，

都不否认人工智能和哲学通过认识论相联系。

认识论

认识论研究认识的源泉、发展、过程、能力、作用等一般规律问题。换言之，认识论研究的是知识及其形式和局限性。哲学家强调通过机会的观察和计算，明确什么是潜在可知的；而人工智能注重通过现有的观察和计算途径，弄清什么是可知的。而在实际情况中，人工智能和认识论在本质上是互相交融和兼备的。

认识论对人工智能的研究方向和方法具有指导意义，但并不意味它能替代具体的研究，也不表示任何人工智能的研究都要显式地考虑到认识论。由于对诸如世界的一般表达等问题还未真正达成一致，如果仅依赖从哲学中获得具体的丰富信息来编写计算机程序，人工智能将会处于非常无望的状态。

心智哲学和认知科学

心智是指人们的记忆、思想、意识、感情、意向、愿望、思维、智能等多种心理行为（章士嵘，王炳文. 当代西方哲学家评传（2）.心智哲学.济南：山东出版社，1996）。普特南（H.Putnam）根据计算机科学对软件与硬件的划分，将心智与大脑的关系理解为功能状态和物理状态。西蒙（H.Simon）根据信息加工理论，认为人类思维本质上是信息加工过程，计算机也是信息加工系统，所以，计算机能思维而且能模拟人的思维。人们的心灵、精神世界历来是哲学家反思的对象，这一研究领域构成了心智哲学的主题。心智哲学在人工智能、脑科学、认知心理学、控制论、语言学等的推动下，呈现出生机勃勃的景象。

胡塞尔（E.Husserl）是位把心智表达的指向性作为其哲学中心的哲学家，他在心智哲学中次提出了关于心智表达作用的一般理论。他认为，智能是一种由语境规定的和由目标导引的活动，是一种对预期事实的搜素。

与心智哲学互相渗透的认知科学是1970年代末正式宣告诞生的交叉学科。它是人工智能、认知心理学、语言学、哲学、人类学、神经生理学等学科的综合，研究智能系统的工作原理。其核心思想是称为认知主义的思想，其中一个中心命题是智能行为可以由内在的“认知过程”即理性的思维过程来解释。因而，一个很自然的设就是从与计算机相类比的心智模型出发来研究心智的工作原理，把认知过程理解为信息加工过程，把一切智能系统理解为物理符号系统。

心智哲学是较认知科学高一层次的理论，但两者的相互作用和影响是毋庸置疑的。心智哲学不应超越认知科学的研究成果而作任意的理论设，认知科学也不应排斥心智哲学的理论成果去作盲目的探索。

认知心理学

认知心理学和人工智能，是认知科学的两个组成部分。人工智能使用了心理学的理论，心理学又借用了人工智能的成果。将人脑和计算机相类比，是发展认知心理学的一条主要途径。

认知心理学旨在认识人类的认知心理，将这种认识通过计算机程序语言表达出来；人工智能致力于用计算机语言描述人的智能，并用计算机加以实现。两者的共同点在于用计算机程序语言刻划人类智能。然而，它们也存在一个重要的区别。人工智能试图且已经给计算机施加了一个模拟人类智能的程序，该程序包括知道这个系统本身的过程，然后给系统以一定任务，它就会产生行为。这说明人工智能是确

实的、得到证实的。而认知心理学，还不能肯定信息加工过程是人类智能的心理原因，就连此信息加工过程本身也没有直接的明确证据。认知心理学只能从行为去推断心智用什么程序来造成行为，带有很大说性。

德雷福斯（L.Dre首先是基础数学部分：yfus）把胡塞尔看成当代认知心理学和人工智能的先驱。他认为超验现象学在两个方面与人工智能有关系：，胡塞尔十分自觉地把探索心里结构作为他的哲学研究的中心。第二，胡塞尔具体地说明了在意向活动中人们所期望的对象世界的构成，及其所包含的复杂的形式结构。德雷福斯指出，人的认知能力是通过实践而发展的。这种独特的认知能力为人类存在于世界的方式提供了无

限的丰富性，构成了人类所有智能行为的基础。认知心理学企图通过纯认识结构来把握一切智能而根本不考虑头脑的非认知方面，这种想法注定不会成功。一切智能和智能行为都必须追溯到人类对自身是什么的理解上，而这一点由于会陷入无穷的递归，所以人类永远不能完全弄清。人类智能的基础既不可能被分离出来，也不可能被清晰地理解。他还指出，胡塞尔的意识与明斯基（M.Minsky）的框架理论十分类似。人工智能在发展过程中最终不得不面对日常知识的表达问题，它们是困难的、关键的、在哲学上引人入胜的，人工智能至今仍在为之奋斗。

人工智能的物质基础

早在1950年代，就出现了两种争论激烈的观点：一种认为计算机是处理思维符号的系统，另一种认为是对大脑建模的媒介；一种致力于用计算机示例世界的形式化表达，另一种则仿真神经元的交互；一种把问题解决当作智能的范型；另一种强调学习；一种使用逻辑，另一种基于统计；一种是哲学上理性主义和还原主义的继承者，另一种将自己视作神经科学。事实上，它们分别代表了符号主义学派和连接

主义学派。

心理学中，定位于复杂思维与神经元之间的符号层次的理论很重要。符号是思维的材料，但也是物质的样式。“观念”与大脑可触知的生物物质之间有明显、根本的不同，这无疑对人工神经网络的建模具有意义。但很遗憾，目前人类对真实神经系统的了解非常有限，对自身脑结构及其活动机理的认识还十分肤浅，众多神经网络的模型实际上是极为简略粗糙并且带有某种“先验”。譬如，波尔茨曼机引入随机扰动来避免局部最小虽具有独特之处，然而却缺乏必要的神经生理学基础 （董军，潘云鹤. 人工智能与认识论问题的思考提纲.见：人工智能进展. ：邮电大学出版社，2001. 22）。

有观点认为，对神经信息处理机制的深入分析可能会引起计算科学革命性的变化。语言能力是人脑特有的高级功能，但对语言的中枢表象目前仍只有很模糊的认识，甚至连研究这类信息处理过程所采用的合适研究方法还至今阙如。为此，迫切需要方的指导，因为它对神经网络的研究及其作用是毋庸置疑的。

1980年代中后期，人们发现脑中存在混沌现象，由于它可能揭示脑活动的深层机制而受到广泛重视。从生理本质出发是研究神经网络的根本手段。混沌神经网络研究探索非稳状态下网络的动态行为和信息处理能力。混沌动力学为研究人工神经网络和人工智能提供了新的契机。这里并不是单纯提倡纯粹意义上的生理模拟，因为人类把握自然和的规律并非是一种“照搬照抄”的过程，人工神经网络的初衷也非“逼真”地描实神经系统，而只是根据物质基础和客观依据进行简化、抽象和模拟。

神经网络的基础结构更类似于脑，而不是标准计算机的结构。它们的单元并没有真实神经元那样复杂，它们的结构与新皮层的回路相比也过于简单。尽管神经网络具有这些局限性，但仍然显示出惊人的完成任务的能力。人脑对信息的处理采用的基于符号的串行逻辑推理过程，一开始就被现代数字计算机所采用。

有趣的是，仿佛有这样一条人工智能的“定理”：一旦某种思维的功能被编成程序，人们就不再认为它是“实际思维”的基本组成部分了。而人工智能的核心总是指那些还未能编制成程序的部分。

人类智慧与人工智能

对人的特质作出解释的模型很多是来自宗教、艺术等。例如，原始艺术的象征语言把人类的原始本能和超自然世界的各种意象以特有的符号手段结构化，它们被赋予特有的形式，从而组合成各种表现形态的形象系统。这让我们不仅了解到人类智能有着不同的具体表达，也明白智能是依赖于生活和客观现实的。

然而，道途艰辛。把人类原始的、潜意识的思想加以分解，有如分解禅宗为迷惑心智以达到虚无所下的玄秘功夫那样，十分困难。况且，要到达人类级的人工智能已被证明是困难的，而且进展缓慢。

辩证唯物主义不同意那种机器能够地思维、机器可以比人更聪明的观点，很重要的理由在于思维是生物长期进化、特别是活动的产物。哥德尔赞同人类的心智超过所有的机器的结论。计算机中能不断繁殖和自己的人工生命如,最初也是由人类制造的。计算机的世界完全是由科学家们设计创造的，是人脑的结晶。

庄子与惠子有如下的对话。庄子与惠子游于濠梁之上，庄子曰：“倏鱼出游从容，是鱼之乐也。”惠子曰：“子非鱼，安知鱼之乐？”庄子曰：“子非我，安知我不知鱼之乐。”惠子曰：“我非子，固不知子矣，子固非鱼矣，子之不知鱼之乐全矣。”庄子曰：“请循其本，子曰‘汝安知鱼乐’云者，既已知吾知之而问我，我知之濠上也。”（庄子·秋水）

人类智慧与人工智能孰高孰底、熟胜孰负，智能的复杂和神秘，如同这段文字本身的内涵和后代的种种解析那样，引人入胜，令人悠然神往。

探寻人工智能的发展途径

人工智能研究者愿意用精神术语描述机器有两个原因。，希望给机器提供知识和信念的理论以使它们能对其用户知道的、不知道的和所想要的进行推理；第二，用户对机器的了解常常能用精神术语地表达。在人工智能的发展过程中，心理学和哲学自然而然与它互相影响。而人工智能与哲学的关系，最初是通过心理学这个桥梁的。

人工智能一开始是自上而下和自下而上相结合的。自上而下或“内涵式”的表述往往给人带来一种恍然大悟的感觉，自下而上或“外延式”的表述却像一份说明书。其实，的确需要两种途径：一种是自上而下的、把思想映射于神经元群上；另一种是自下而上的、用来解释思想如何由那些看起来是杂乱无章的神经元集群产生的。

认知科学发展中存在一个值得思考的奇怪现象，对诸如下棋、解密码之类的可以相对跟环境隔离的看似很困难的任务而言，计算机系统可以超过专门训练的人；然而对一些最通常的通过由长期进化形成的认知功能，比如视觉和听觉，经过几十年努力发展的人工智能系统还不如婴儿的能力。大脑的智力活动必须从进化的角度、从和历史发展的约束的角度来研究才能得到充分正确的理解。

虽然我们必须经常遵循有统整作用和简化作用的大原则，但也必须承认在科学里存在着不可还原的复杂性。讨论人工智能与认识论的关系，当然不能替代人工智能的研究，但它可使人工智能研究者不致如入沼泽而迷失方向。然而，遗憾的是，人工智能研究者往往会忽略人工智能与哲学的联系和基本的辩证思维方法——归纳和演绎，分析和综合等。事实上，每个人在自己的思维体验中都能感到分析与综合

的频繁与重要。但是，人类对这样一对基本思维机理的研究却如此薄弱。历史地看，人工智能的发展不时地陷入没有预想到的深层困境，这提醒我们不仅应当从人工智能发展的技术问题，而且应当从人工智能的最根本概念和理论上去寻找原因，人工智能需要更为宽广的眼界

和宏观的方指导。

人工智能导论学什么内容

人工智能虽然属于一门高精尖学科，但它的研究对象是以计算机为主，融合科学和自然科学的内容。它的研究方向主要分为两类：一类是以算法为主，另一类则偏向机械自动化方向。

关于人工智能导论学的内容如下：

零基础自学人工智能系列（3）：机器学习的知识准备（数学篇详解）

本书较全面地介绍了人工智能的主流概念、理论、方法、技术及应用等内容。全书共12章，首先介绍了智能的定义以及人工智能的定义、历史、实现方法、研究内容、发展趋势，然后介绍了人工智能与哲学、脑科学有关的概念和知识基础。

在人工智能方法与技术体系方面，主要介绍了人工神经网络、机器学习的基本方法与原理，之后从感知智能、认知智能、语言智能、机器人（行为智能）、混合智能、类脑计算六个方面分别介绍了人工智能传统与前沿理论、方法及技术，介绍了人工智能与法律的相关概念和知识。

扩展资料：

本书可作为高等院校人工智能、大数据、机器人工程等新工科专业以及计算机科学与技术、电子科学与技术、控制工程与科学、智能科学与技术、机械、数学等各个传统理工科专业的本科生与研究生的课程教材，也可供哲学、经贸、管理、金融、财会、法律、人文社科等非理工科专业的学生学习使用。

还可作为从事自然科学、科学、科学普及以及人工智能交叉学科研二、人工智能专业培养目标及要求究的科研人员、学者及爱好者的参考用书。

当今时代，人工智能技术越来越受重视，影响着人类生活的方方面面，提高人工智能相关知识素养，十分有必要。全书是人工智能入门类基础书，共10章。

内容包括人工智能概述、机器学、神经网络与深度学、智能语音处理及应用、计算机视觉处理及应用、自然语言处理及应用、知识图谱及应用、机器人、经典智能算法Python实现、展望等。

《人工智能导论》适合作为高等院校人工智能、计算机科学与技术、大数据、软件工程或相关专业的入门教材，也适合从事相关工作的人工智能爱好者和工程师学阅读。

人工智能专业是什么样的专业？

人工智能是计算机科学的一个分支，是计算机科学技思维术的前沿科技领域。

首先，随着当前不少大学陆续开始设立人工智能专业，很多学生和家长对于人工智能专业也表现出了较大的兴趣，而且从大的技术发展趋势和人才需求趋势来看，未来行业领域对于人工智能专业人才的需求潜力还是比较大的，所以当前人工智能专业也是一个比较热门的专业。

人工智能（Artificial Ince），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能研究如何用计算机去模拟、延伸和扩展人的智能；如何把计算机用得更聪明；如何设计和建造具有高智能水平的计算机应用系统；如何设计和制造更聪明的计算机以及智能水平更高的智能计算机等。

人工智能与计算机软件有密切的关系。一方面，各种人工智能应用系统都要用计算机软件去实现，另一方面，许多聪明的计算机软件也应用了人工智能的理论方法和技术。例如，专家系统软件，机器博弈软件等。但是，人工智能不等于软件，除了软件以外，还有硬件及其他自动化和通信设备。

人工智能虽然是计算机科学的一个分支，但它的研究却不仅涉及到计算机科学，而且还涉及到脑科学、神经生理学、心理学、语言学、逻辑学、认知(思人工智能的哲学意义维)科学、行为科学和数学以及信息论、控制论和系统论等许多学科领域。因此，人工智能实际上是一门综合性的交叉学科和边缘学科。人工智能运用极大从专业的角度来说，机器学习、图像识别、自然语言处理，这其中任何一个都是一个大的方向，只要精通其中一个方向，就已经很厉害了。所以不要看内容很多，有些你只是需要掌握，你需要选择的是一个方向深入研究。其实严格来说，人工智能不算难学，但是也不是轻轻松松就能学会的，需要有一定的数学相关的基础，同时还有一段时间的积淀。地促进了机器人的发展。

复旦大学脑科学研究院博士毕业就业前景

先说一下个人背景，一本，经济学毕业，上学时从未学过编程。我这里指的零基础指的是，没有编程基础、没有数学基础（数学需要一些基本的，如果没有，后续也会帮助大家的）。

好。

其实我说的很简单很轻松的样子，但其中的艰辛只有自己是最清楚。所以我很希望通过我未来经验学习的分享，帮助大家少走一些弯路。

1、就业方向。复旦大学脑科学研究院博士毕业就业适于，食品、环保、商检等部门中生物产品的技术开发等工作部门，就业方向多，岗位多，是比较好的。

2、就业率方3、转行编程，就业率怎么样？说实话，如果你不是编程出身的，要转行编程其实是比较难的，毕竟人家4年的正统学习不是白学的。但这不意味着就没办法。找准目标，规划好路径，学习最必要的知识，这样就有机会。但是，请做好学完仍找不到工作的心理准备。面。复旦大学脑科学研究院博士毕业的学历比较高，需求量大，就业率达到，就业前景是比较好的。

人工智能

3、好的学习资源分享

人工智能涉及几乎全部理科内容，还有美学，哲学，仿生学，脑科学，学，心理学，方，控制论，信息学，复杂学及相关学科的发展历史。

由于内容是在宽泛，建议加大学习效率，积极与他人合作交流。

买本《人工智能导论》

为了详尽地阐述人工智能的核心知识，必须有一条主线将这些知识串联起来。本书所确定的主线是从实现人工智能的角度，将有关知识划分为哲学基础和工程实践两大块。哲学基础是实现人工智能的不同哲学思想和在相应思想指导下的具体方法；工程实践则是有关方法在实际问题中的应用和集成，以及方法实现所需要的软硬件条件。

人工智能的定义：

的美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊对人工智能下了这样一个定义：“人工智能是关于知识的学科――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”而另一个美国麻省理工学院的温斯顿认为：“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”这些说法反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。即人工智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智人工智能是当今非常火爆的计算机学科。人工智能研究的主要领域包括：智能搜索、智能、机器学习、语音识别、自然语言处理、计算机视觉、无人驾驶、智能机器人等方面。能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。

人工智能（Artificial Ince，简称AI）是计算机学科的一个分支，二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一（空间技术、能源技术、人工智能）。也被认为是二十一世纪（基因工程、纳米科学、人工智能）三大尖端技术之一。这是因为近三十年来它获得了迅速的发展，在很多学科领域都获得了广泛应用，并取得了丰硕的成果，人工智能已逐步成为一个的分支，无论在理论和实践上都已自成一个系统。

学好数、理、化是开发人工智能的步，还要有一定的的文学水平和想象力以开阔思维，还要有天分，有足够的研究费用。所以好好学习吧，学校教的永远不是的但是最基础的，只有对自己有用的才是的。

AI ? 不是打击你，以人类现在的水平，还达不到那种地步，呵呵 也许你是成功者啊！ 加油吧！

大的方向就是好好学习吧，没有捷径的！

首先，人工智能专业属于计算机大类专业之一，虽然是新兴专业，但是由于当前人工智能领域的发展前景比较广阔，同时一系列人工智能技术也进入到了落地应用的阶段，所以当前人工智能专业也是热点专业之一。学编程吧

好好学习

人工智能（Artificial Ince），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的 2017年12月，人工智能入选“2017年度媒体十大流行语”。

人工智能学什么？

人工智能主要学习内容包括：Python基础、Python高级、Vue.js实战、Diango基础、Diango高级、数据抓取与数据分析、机器学习

作为一名计算机专业的教育工作者，我来回答一下这个问题。

人工智能专业有三个特点，其一是多学科交叉，涉及到计算机、数学、控制学、经济学、神经学、语言学等诸多学科，因此整体的知识量还是比较大的，其二是学习难度较大，人工智能本身的知识体系尚处在完善当中，很多领域还有待突破，其三是实践场景要求高。

基于这三个特点，要想在本科阶段有较好的学习效果，要有针对性的解决方案。针对于多学科交叉的情况，在大一期间一定要多做加法，尤其要重视编程语言的学习，基于编程语言来打开计算机技术大门，进而学习机器学习，而机器学习则被称为是打开人工智能技术大门的钥匙。

其三是要重视为自己营造一个较好的交流和实践场景，这对于学习效果有较大的影响，建议在大一、大二期间积极参加人工智能相关的课题组。在选择课题组的时候，要考虑到自己的兴趣爱好、课题周期、实践资源等因素，从这个角度来看，学校的科研资源对于人工智能专业的同学有较大的影响。

如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以私信我！

很荣幸曾经参加过一次江苏省人工智能，上认真聆听了行业大佬周志华的报告，受益匪浅，首先呢，如果你是在校大学生，想要以后从事人工智能专业相关工作，我这里给你分享下 人工智能学院周志华 曾经在上分享的人工智能专业本科生教育培养大纲的相关课程。

数学分析、高等数学、高等代数、概率论与数理统计、化方法、数理逻辑。

其次是学科基础课程：

人工智能导引、数据结构与算法分析、程序设计基础、人工智能程序设计、机器学习导论、知识表示与处理、模式识别与计算机视觉、自然语言处理、数字系统设计基础、作系统。

专业方向课程：

泛函分析、数字信号处理、高级机器学习、计算方法、控制理论方法、机器人学导论、多智能体系统、分布式与并行计算。

专业选修课课程：

数学建模、矩阵计算、随机过程、组合数学。博弈论及其应用、时间序列分析、编译原理、随机算法、数据库概论。

这是人工智能学院本科生四年的课程安排，看起来课程非常多，但这是一个培养体系，现在国内只有针对人工智能专业开设了如此系统的培养方案，专业涉及人工智能的各个领域方向。学生可以根据自己的兴趣爱好，选择想要学习的领域方向。

如果你已经毕业，想要转行从事人工智能行业，那么下面这套课程可能比较适合你：

1.莫烦python教程（百度可搜）： 莫烦python有很多专栏，可以学习到python基础、以及人工智能相关的软件框架教程，包括相关人工智能相关的一些实战小项目。

2.吴恩达机器学习（云课堂）： 人工智能机器学习理论部分，非常适合零基础的小白学习

3.吴恩达卷积神经网络（云课堂）： 人工智能深度学习理论部分，非常适合零基础的小白学习

4.李飞飞CS231n（云课堂）： 人工智能深度学习和机器学习理论，适合有一定基础的学习者。

5.吴恩达cs229（blibli）： 人工智能深度学习和机器学习理论，适合有一定基础的学习者。

接下来文章会侧重在以下几方面

1、零基础如何进行人工智能的自学（以找工作为目的），包括路径规划，怎么学等等。

2、我的个人感悟，关于转行、工作、创业、希望能给大家一些启发。

刚毕业年时，迷茫，不知道做什么。

阶段：边工作边自学爬虫，失败

毕业一年后，觉得编程可能是自己想要的，所以开始自学编程。

第二阶段：边工作边自学人工智能，成功

面试失败后，考虑了要把编程基础学一下再去面试，还是学点别的。我的决定是学人工智能，当时对这个比较感兴趣。好了，又是学了半年多，每天学6个小时，一周6天。从机器学习学到深度学习再学回机器学习。面试，成功地去公司从事机器学习深度学习方面的基础工作。不过实力肯定没有那些编程出身，数学、统计出身的人强，所以很多时候也是边学边做，打打杂。

第三阶段：自己干

现在，已从公司辞职，自己开发网站，做社群，开网店。就是觉得，其实编程也只是我的一个工具，这个人就是比较喜欢自己做点事情，编程挺累的，哈哈哈。如果大家有什么合作的好点子，也欢迎随时来找我哦。

十问十答：

1、零基础转行学编程可以吗？可以，要做好吃苦的准备。学习是个漫长的过程，你上班的话，能否保证一定时间的学习呢，这个是你要问自己的。我也是边工作边学习，不同的是，我工作很清闲，所以我基本可以在上班时间学习。如果你还在上学，恭喜你这是你的机会了。

2、该自学还是去培训班？我觉得自学就够了，培训班真是又贵又水。这是我进过培训班的朋友告诉我的。其实你工作之后会发现，很多东西都是要自学的。如果你，我希望我能给大家树立一些信心。不管你现在处于什么水平，只要肯努力，什么都有可能的。连自学都没办法自学的话，你又怎么能工作。而且，自学的效率会更高，当然前提是路径不能错。

4、最理想的自学环境是怎么样的？清晰的学习路径+自学+交流讨论的环境+有人指导

5、人工智能零基础可以学吗？可以，但是比一般转行编程的要难，因为要自学的东西更多，要求的门槛也会更高。这个后续会着重讲到。

6、学人工智能需要数学吗？不要因为数学而望而切步，数学是需要的，但没有要求的高不可攀，通过必要的学习，是可以达到入门水准的。

7、以前没接触过编程，怎么办？可以学习python，这真的是一门对零基础的人来说很友好的语言了，其他的我不懂。

8、一般转行编程的周期要多久？按我跟我周边朋友的经验来看。一周5-6天，一天6小时学习时间，4-7个月，这应该是比较正常的。

9、我是怎么坚持下来的？期间有很多次想要放弃，有的时候是真的看不懂，也没人教，纯自学，安装个工具有什么时候就要安装半天，不多说，都是泪啊。你的欲望有多强烈，就能有多坚持。

10、现在学编程还来得及吗？永远都来得及，学编程不一定是为了好工作，它更是一个全新的世界，你会发现很多对自己有帮助的东西。就算以后你不做这个，我相信这个学习的过程也会有所收获。

这是我之后会写的文章的大概目录，大家可以参考一下。

以下系列是暂定的，一篇文章可能会写成好几篇。这个系列不仅仅以学习为目的，目的是为了达到机器学习的工作入门标准。并不简单，但努力就有可能。网上的教程我看了很多，路径大部分都没有错。只是我觉得，太贵，明明网上有很多免费的更好的资源。第二，练习的量远远不够达到能去找工作的标准。

目录：

零基础自学人工智能系列（1）：机器学习的学习路径规划（亲身经验）

零基础自学人工智能系列（2）：机器学习的知识准备（数学与python，附学习资源）

零基础自学人工智能系列（4）：机器学习的知识准备（python篇详解）

零基础自学人工智能系列（5）：机器学习的理论学习规划（附资源）

零基础自学人工智能系列（6）：深度学习的理论学习规划（附资源）

零基础自学人工智能系列（7）：机器学习的实战作（附资源和代码）

零基础自学人工智能系列（8）：深度学习的实战作（附资源和代码）

零基础自学人工智能系列（9）：找工作篇，需加强的部分（类似数据结构与算法）

首先我们需要一定的数学基础，如：高数、线性代数、概率论、统计学等等。很多人可能要问，我学习人工智能为什么要有数学基础呢？二者看似毫不相干，实则不然。线性代数能让我们了解如何将研究对象形象化，概率论能让我们懂得如何描述统计规律，此外还有许多其他数学科目，这些数学基础能让我们在学习人工智能的时候事半功倍。

1、学习并掌握一些数学知识

高等数学是基础中的基础，一切理工科都需要这个打底，数据挖掘、人工智能、模式识别此类跟数据打交道的又尤其需要多元微积分运算基础

线性代数很重要，一般来说线性模型是你要考虑的模型，加上很可能要处理数据，你需要用线性代数来简洁清晰的描述问题，为分析求解奠定基础

概率论、数理统计、随机过程更是少不了，涉及数据的问题，不确定性几乎是不可避免的，引入随机变量顺理成章，相关理论、方法、模型非常丰富。很多机器学习的算法都是建立在概率论和统计学的基础上的，比如贝叶斯分类器、高斯隐马尔可夫链。

再就是优化理论与算法，除非你的问题是像二元一次方程求根那样有现成的公式，否则你将不得不面对各种看起来无解但是要解的问题，优化将是你的GPS为你指路

有以上这些知识打底，就可以开拔了，针对具体应用再补充相关的知识与理论，比如说一些我觉得有帮助的是数值计算、图论、拓扑，更理论一点的还有实/复分析、测度论，偏工程类一点的还有信号处理、数据结构。

2、掌握经典机器学习理论和算法

如果有时间可以为自己建立一个机器学习的知识图谱，并争取掌握每一个经典的机器学习理论和算法，我简单地总结如下：

1) 回归算法：常见的回归算法包括最小二乘法（OrdinaryLeast Square），逻辑回归（Logistic Regression），逐步式回归（Stepwise Regression），多元自适应回归样条（MultivariateAdaptive Regression Splines）以及本地散点平滑估计（Locally Estimated Scatterplot Smoothing）；

4) 决策树学习：常见的算法包括：分类及回归树（ClassificationAnd Regression Tree， CART）， ID3 (Iterative Dichotomiser 3)， C4.5， Chi-squared Automatic Interaction Detection(CHAID), Decision Stump, 随机森林（Random Forest）， 多元自适应回归样条（MARS）以及梯度推进机（Gradient Boosting Machine， GBM）；

5) 基于贝叶斯方法：常见算法包括：朴素贝叶斯算法，平均单依赖估计（AveragedOne-Dependence Estimators， AODE），以及Bayesian Belief Network（BBN）；

6) 基于核的算法：常见的算法包括支持向量机（SupportVector Machine， SVM）， 径向基函数（Radial Basis Function ，RBF)， 以及线性判别分析（Linear Discriminate Analysis ，LDA)等；

7) 聚类算法：常见的聚类算法包括 k-Means算法以及期望化算法（Expectation Maximization， EM）；

8) 基于关联规则学习：常见算法包括 Apriori算法和Eclat算法等；

9) 人工神经网络：重要的人工神经网络算法包括：感知器神经网络（PerceptronNeural Network）, 反向传递（Back Propagation）， Hopfield网络，自组织映射（Self-OrganizingMap, SOM）。学习矢量量化（Learning Vector Quantization， LVQ）；

10) 深度学习：常见的深度学习算法包括：受限波尔兹曼机（RestrictedBoltzmann Machine， RBN）， Deep Belief Networks（DBN），卷积网络（Convolutional Network）, 堆栈式自动编码器（Stacked Auto-encoders）；

11) 降低维度的算法：常见的算法包括主成份分析（PrincipleComponent人工神经网络还有很多根本性、基础性的问题需要解决。在某种程度上，它仅仅作为一种算法，但这不能掩盖神经网络是在思维是物质世界的产物、是人脑的机能这样的前提下的尝试和产物。无论是对史前文明的探索，还是“天”外智能的好奇，都没有理由否认物质决定意识这个基本观点。 Analysis， PCA），偏最小二乘回归（Partial Least Square Regression，PLS）， Sammon映射，尺度（Multi-Dimensional Scaling, MDS）, 投影（ProjectionPursuit）等；

12) 集成算法：常见的算法包括：Boosting， Bootstrapped Aggregation（Bagging），AdaBoost，堆叠泛化（Stacked Generalization， Blending），梯度推进机（GradientBoosting Machine, GBM），随机森林（Random Forest）。

3、掌握一种编程工具，比如Python

4、了解行业动态和研究成果，比如各大牛的经典论文、博客、读书笔记、微博微信等媒体资讯。

5、买一个GPU，找一个开源框架，自己多动手训练深度神经网络，多动手写写代码，多做一些与人工智能相关的项目。

6、选择自己感兴趣或者工作相关的一个领域深入下去

人工智能有很多方向，比如NLP、语音识别、计算机视觉等等，生命有限，必须得选一个方向深入的专研下去，这样才能成为人工智能领域的大牛，有所成就。

再回答第二个问题，人工智能到底是不是一项技术？

根据百度百科给的定义，人工智能（Artificial Ince），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的还能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

综上，从定义上讲，人工智能是一项技术。

希望能帮到你。

人工智能需要学习的主要内容包括：数学基础课学科基础课，包括程序设计基础、数据结构、人工智能导论、计算机原理、 数字电路 、系统控制等；专业选修课，比如 神经网络 、深度学习以及认知科学、神经科学、计算金融、计算生物学、计算语言学等交叉课程。

一、人工智能专业学什么

1.认知与神经科学课程群

具体课程：认知心理学、神经科学基础、人类的记忆与学习、语言与思维、计算神经工程

具体课程：《人工智能、 与人文》、《人工智能哲学基础与》

3.科学和工程课程群

新一代人工智能的发展需要脑科学、神经科学、认知心理学、信息科学等相关学科的实验科学家和理论科学家的共同努力，寻找人工智能的突破点，同时必须要以严谨的态度进行科学研究，让人工智能学科走在正确、 健康 的发展道路上。

4.先进机器人学课程群

具体课程：《先进机器人控制》、《认知机器人》、,《机器人规划与学习》、《仿生机器人》

5.人工智能平台与工具课程群

具体课程：《群体智能与自主系统》《无人驾驶技术与系统实现》《 游戏 设计与开发》《计算机图形学》《虚拟现实与增强现实》。

6.人工智能核心课程群

具体课程：《人工智能的现代方法I》《问题表达与求解》、《人工智能的现代方法II》《机器学习、自然语言处理、计算机视觉等》。

探索 实践适合高等人工智能人才培养的教学内容和教学方法，培养人工智能产业的应用型人才。

三、人工智能专业

人工智能专业是高校人设立的专业，旨在培养人工智能产业的应用型人才，推动人工智能一级学科建设。2018年4月，在研究制定《高等学校人工智能创新行动》，并研究设立人工智能专业，进一步完善高校人工智能学科体系。2019年3月，印发了《关于公布2018年度普通高等学校本科专业备案和审批结果的通知》，根据通知，全国共有35所高校获首批「人工智能」新专业建设资格。

2020年3月3日，公布2019年度普通高等学校本科专业备案和审批结果，“人工智能”专业成为热门。

人工智能是一个综合学科，其本身涉及很多方面，比如神经网络、机器识别、机器视觉、机器人等，因此，我们想要学好整个人工智能是很不容易的。

首先我们需要一定的数学基础，如：高数、线性代数、概率论、统计学等等。很多人可能要问，我学习人工智能为什么要有数学基础呢？二者看似毫不相干，实则不然。线性代数能让我们了解如何将研究对象形象化，概率论能让我们懂得如何描述统计规律，此外还有许多其他数学科目，这些数学基础能让我们在学习人工智能的时候事半功倍。

然后我们需要的就是对算法的累积，比如人工神经网络、遗传算法等。人工智能的本身还是通过算法对生活中的事物进行计算模拟，做出相应作的一种智能化工具，算法在其中扮演的角色非常重要，可以说是不可或缺的一部分。

需要掌握和学习的就是编程语言，毕竟算法的实现还是需要编程的，学习的有Ja以及Python。如果以后想往大数据方向发展，就学习Ja，而Python可以说是学习人工智能所必须要掌握的一门编程语言。当然，只掌握一门编程语言是不够的，因为大多数机器人的仿真都是采用的混合编程模式，即采用多种编程软件及语言组合使用，在人工智能方面一般使用的较多的有汇编和C++，此外还有MATLAB、VC++等，总之一句话，编程是必不可少的一项技能，需要我们花费大量时间和精力去掌握。

人工智能现在发展得越来越快速，这得益于计算机科学的飞速发展。可以预料到，在未来，我们的生活中将随处可见人工智能的产品，而这些产品能为我们的生活带来很大的便利，而人工智能行业的未来发展前景也是十分光明的。所以，选择人工智能行业不会错，但正如文章开头所说，想入行，需要我们下足功夫，全面掌握这个行业所需要的技能才行。

，首先呢，如果你是在校大学生，想要以后从事人工智能专业相关工作，我这里给你分享下 人工智能学院周志华 曾经在上分享的人工智能专业本科生教育培养大纲的相关课程。

人工智能亦称智械、机器智能，指由人制造出来的机器所表现出来的智能。通常人工智能是指通过普通计算机程序来呈现人类智能的技术。通过医学、神经科学、机器人学及统计学等的进步，有些预测则认为人类的无数职业也逐渐被人工智能取代。