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人工智能专业代码是080717T
一、基础信息
人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和拓展人的智能的理论、方法及应用系统的一门新的技术科学。说通俗一点，就是让机器学习像人一样思考和做事。
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作出反应的智能机器，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。
人工智能也可以对人的意识、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。
二、课程设置
“人工智能”专业培养目标：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、国际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。
目前，公认的 AI 核心课题包括：机器学习、计算机视觉、自然语言处理、语音处理、知识表示与计算、推理与规划，等等，并在此基础上支持着许多重要应用场景如无人驾驶、机器人等。
三、能力要求
1、良好的数学能力
人工智能的每一个技术环节，都得依赖良好的数学基础，而作为人工智能核心领域的“机器学习”，是计算机科学中对数学基础科学要求最高的分支之一。所以，数学基础不好的同学最好慎重考虑。
2、扎实的计算/软件程序功底
复杂限时任务通常可以从多种角度进行抽象，而不同的抽象将导致巨大的差异。抽象出的问题能否计算？从程序代码的角度是否易实现？回答这些问题需要在算法分析/程序设计/计算系统方面具备扎实的基础。
3、全面的人工智能专业知识和跨学科知识
从知识结构看，人工智能属于社会科学和自然科学的交叉学科，涉及了数学、心理学、计算机科学、工程科学和认知科学等各种不同门类的知识。如果想进入人工智能相关行业，必须掌握不同学科的知识，才能达到行业对人才的要求。解决现实的人工智能应用任务往往同时涉及多种专业知识，需进行有效的融合发挥。因此，高水平的的人工智能人才，必须具备全面的人工智能专业知识。
4、过硬的英语能力
学习这个专业需要经常查阅国外的文献资料，所以英语水平必须过关，最好是多学习专业英语，这对于学习有关人工智能领域的前沿知识非常有帮助，知识面会更宽更广。
5、动手科研能力
主动参与科研工作的全过程，培养独立学习和解决问题的能力，有一定的创新能力。
6、霍兰德代码，MBTI代码，和优势智能
四、人工智能专业的就业方向与职业前景
（一）就业方向
1、搜索方向：百度、谷歌、微软、yahoo等(包括智能搜索、语音搜索、搜索、视频搜索等都是未来的方向)
2、医学图像处理：医疗设备、医疗器械很多都会涉及到图像处理和成像，大型的公司有西门子、GE、飞利浦等。
3、计算机视觉和模式识别方向：指纹识别、人脸识别、虹膜识别、车牌识别等。
4、图像处理：有这方面的人才需求的公司，如威盛、松下、索尼、三星等。
5、科学研究
6、高级讲师
（二）行业职业
1、机器学习工程师
2、深度学习工程师
3、算法工程师
4、图像识别工程师
5、自然语言处理工程师
6、语音识别工程师
7、人工智能数据标注师
8、算法开发人员
9、人工智能训练师
五、结束语
人工智能正以我们意想不到的速度蔓延到社会的方方面面，农业、制造业、医疗、交通都有它的身影。或许不久的将来，它会像电脑、手机、互联网一样，成为我们日程生活必不可缺的一部分。
AI智能+共享教育是指人工智能多层次教育体系的全民智能教育，涵盖在中小学阶段设置人工智能相关课程。
2019年3月19日，“智能教育战略研究”研讨会在京召开，会议重点围绕智能教育基本科学问题、关键核心技术、重要应用示范等展开讨论。
开展智能教育战略研究是落实《新一代人工智能发展规划》、《中国教育现代化2035》、《高等学校人工智能创新行动计划》，推进智能教育发展的具体行动，旨在探讨智能教育基本科学问题、关键核心技术、重要应用示范等，提出智能教育发展建议，加快推进人工智能与教育的深度融合和创新发展。
扩展资料
发展人工智能是一项事关全局的复杂系统工程，要按照“构建一个体系、把握双重属性、坚持三位一体、强化四大支撑”进行布局，形成人工智能健康持续发展的战略路径。
构建开放协同的人工智能科技创新体系。针对原创性理论基础薄弱、重大产品和系统缺失等重点难点问题，建立新一代人工智能基础理论和关键共性技术体系，布局建设重大科技创新基地，壮大人工智能高端人才队伍，促进创新主体协同互动，形成人工智能持续创新能力。
把握人工智能技术属性和社会属性高度融合的特征。既要加大人工智能研发和应用力度，最大程度发挥人工智能潜力；又要预判人工智能的挑战，协调产业政策、创新政策与社会政策，实现激励发展与合理规制的协调，最大限度防范风险。
坚持人工智能研发攻关、产品应用和产业培育“三位一体”推进。适应人工智能发展特点和趋势，强化创新链和产业链深度融合、技术供给和市场需求互动演进，以技术突破推动领域应用和产业升级，以应用示范推动技术和系统优化。
在当前大规模推动技术应用和产业发展的同时，加强面向中长期的研发布局和攻关，实现滚动发展和持续提升，确保理论上走在前面、技术上占领制高点、应用上安全可控。
百度百科-人工智能教育
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