人工智能专业实验室，人工智能的就业方向

本文目录一览

1，人工智能的就业方向
2，考研能考人工智能专业的吗
3，现在学习人工智能前景怎么样

1，人工智能的就业方向

就业方向主要有：科研机构(机器人研究所等)、软硬件开发人员、高校讲师等。在国内的话就业前景是比较好的，国内产业升级，IT行业的转型工业和机器人和智能机器人以及可穿戴设备的研发将来都是强烈的热点。

人工智能的就业方向

2，考研能考人工智能专业的吗

你本科学习计算机科学与技术专业，考人工智能方面的专业，不算是跨专业考研的，不同的院校的要求可能不一样的，你应该到你向报考的院校官网查询，以作有针对性的准备！

现在整个机械，电子，软件都交叉结合了，你说的这个可以考控制工程专业，软硬件结合的，嵌入式方向就是人工智能。我们实验室就是做这个的。

考研能考人工智能专业的吗

3，现在学习人工智能前景怎么样

首先，现在是互联网时代了，学个计算机相关的前景比较好其次，大数据人工智能是社会发展的趋势，前景十分广阔第三，人工智能服务于各行各业，产生巨大的经济价值最后，科技的发展带动社会发展人工智能前景很广，你所了解的这个学校经过市场调研开设的专业，师资设备都没有问题，好好学习吧！

这是长期效应，前景无限。

人工智能的发展及前景：一、六十多年前的达特茅斯会议，提出了“artifitial intelligence”的课题，目的是让逐渐成熟的计算机能够代替人类解决一些感知、认知乃至决策的问题。这样一个课题是如此令人神往，也迅速吸引了大量学者的眼球，相关的研究也如火如荼地开展了起来。是为第一起。二、初，学者们解决人工智能问题的思路，是以人为师，通过专家编制规则的方法，教机器下棋、认字乃至语音识别。在今天看来，这样的方法是完全南辕北辙的——人类的视听器官虽然很发达，却并没有能力总结提炼其中的规律。于是，人工智能的美好憧憬中迎来了残酷的现实，学者们发现解决问题是如此遥远，围观群众也一度认为人工智能的学者都是骗子。是为第一落。三、既然靠人指导不行，那就要祭出“实事求是”的法宝，从数据里统计规律。在这样数据+统计的方法论下，诸如人脸识别、手写识别等一些较为简单的问题取得了重大进展，而在当时最困难的问题——大词表连续语音识别上，统计方法也是史无前例地造就了实验室中“基本可用”的系统。到此时，我们感觉找到了解决人工智能问题的基本思路。是为第二起。四、数据+统计模型的方法盛行以后，也很快遇到了瓶颈：数据量的提升并不总能带来识别率的提高。当然，我们很早就知道“深度模型”比“浅层模型”学习数据的能力强，无奈这种模型的计算代价极高，只能望洋兴叹。拿语音识别为例，在“基本可用”到“实用”之间的鸿沟，十几年都没有跨过去，于是大家又转向悲观，觉得人工智能还只是个梦。是为第二落。五、第二落以来，继续坚持在“深度神经网络”这条战线上的学者很少，因为做这个是拿不到funding的。其中有一位老前辈jeffrey hinton，和他的学生alex一起，发现用gpu算神经网络，能大幅提高速度，于是这种模型居然可能实用了。一旦实用，深度模型可以疯狂吸收数据的优势就发挥出来了，于是在语音识别、图像识别等领域带来了飞跃式的进展。是为第三起。当然，工业界的看到的这第三起，比我们上面轻描淡写提到的内容要波澜壮阔得多。不过，不要太在意，因为各路大佬不论过去是做黑产、卖假货还搞劫持的，都摇身一变成了人工智能的忠实拥趸和业界先驱——虽然他们的数学也就是初中肄业水平。去年，当我听到某此类上市公司老板歇斯底里地在财报中喊出要投入数千万美元搞人工智能时，不由心生感慨：修脚的可以挂妙手回春的锦旗，但千万别说自己是做精准医疗的！虽然人工智能的第三起确实有了质的发展，但考虑到这些沉渣泛起的为人工智能从业者，我觉得第三落还是会来到，只不过并非对行业本身的怀疑，而是自我净化罢了。而人工智能的行业发展趋势，由于大规模数据+大规模算力的基本方法论已经成熟，今后的发展路径是十分清楚的：在那些数据储备充分、商业价值清晰的场景，人工智能会迅猛发展，投身于这样的行业中期发展会非常好；而医疗、教育这类领域，由于电子化数据的整理与积累尚需时日，可以需要一个较为漫长的发展过程。

人工智能专业是中国高校人才计划设立的专业，旨在培养中国人工智能产业的应用型人才，推动人工智能一级学科建设。人工智能，是一个以计算机科学为基础，由计算机、心理学、哲学等多学科交叉融合的交叉学科、新兴学科，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，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

现在学习人工智能前景怎么样