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美國AI人工智能專(zhuān)業(yè)申請條件及發(fā)展前景分析
人工智能專(zhuān)業(yè)簡(jiǎn)介
人工智能---AI(Artificial Intelligence)，它是一門(mén)包含計算機、控制論、信息論、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、語(yǔ)言學(xué)等綜合學(xué)科。該概念第一次在達茅斯頓學(xué)術(shù)會(huì )議上提出：人工智能是從計算機應用系統角度出發(fā)，研究如何制造出人造的智能機器或智能系統，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)(ps：注意包括2個(gè)部分：模擬人類(lèi)以及延伸人類(lèi)智能)。
人工智能的應用實(shí)例：指紋識別、人臉識別 、視網(wǎng)膜識別、 虹膜識別 、專(zhuān)家系統 、智能搜索、 博弈等
一些人工智能的應用領(lǐng)域：
1) 機器人領(lǐng)域：人工智能機器人，如PET聊天機器人，它能理解人的語(yǔ)言，用人類(lèi)語(yǔ)言進(jìn)行對話(huà)，并能夠用特定傳感器采集分析出現的情況調整自己的動(dòng)作來(lái)達到特定的目的。
2) 語(yǔ)言識別領(lǐng)域：該領(lǐng)域其實(shí)與機器人領(lǐng)域有交叉，設計的應用是把語(yǔ)言和[i]聲音轉換成可進(jìn)行處理的信息：如語(yǔ)音開(kāi)鎖(特定語(yǔ)音識別);語(yǔ)音郵件以及未來(lái)的計算機輸入等方面
3) 圖像識別領(lǐng)域：利用計算機進(jìn)行圖像處理、分析和理解，以識別各種不同模式的目標和對象的技術(shù);例如人臉識別 汽車(chē)牌號識別等。
4) 專(zhuān)家系統：具有專(zhuān)門(mén)知識和經(jīng)驗的計算機智能程序系統，后臺采用的數據庫相當于人腦，具有豐富的知識儲備 采用數據庫中的知識數據和知識推理技術(shù)來(lái)模擬專(zhuān)家解決復雜問(wèn)題。
一個(gè)十分直觀(guān)的綜合應用的實(shí)例：google的無(wú)人駕駛汽車(chē)，該項目是由斯坦福人工智能實(shí)驗室主任塞巴領(lǐng)導谷歌一個(gè)團隊承擔的。
人工智能已經(jīng)智能到什么程度了?
在最近的幾十年里，人工智能似乎開(kāi)始呈現出井噴式發(fā)展。1997年5月，IBM公司研制的深藍(DEEP BLUE)計算機戰勝了國際象棋大師卡斯帕洛夫(KASPAROV)，人工智能的這個(gè)完美表現開(kāi)始引起了所有研究者的注意。在最近五十年里，從手機上的計算器到無(wú)人駕駛汽車(chē)，再到今天 Master 59連勝人類(lèi)頂尖圍棋選手，再到未來(lái)可能改變世界的重大變革，人類(lèi)似乎在慢慢預測到——一個(gè)人工智能的時(shí)代正在來(lái)臨。
例如：WaveNet模仿人類(lèi)語(yǔ)音
去年9月，谷歌發(fā)布了一項名為WaveNet的文本轉語(yǔ)音(Text-to-Speech)技術(shù)。通常我們聽(tīng)到的計算機輸出音頻都很別扭，但WaveNet則能輸出更自然的聲音。當你和Siri對話(huà)，你還會(huì )覺(jué)得別扭，因為你能聽(tīng)出Siri是機器。但是有了WaveNet，或許，讓人類(lèi)和機器實(shí)現真正的交流，很快就不是夢(mèng)想。
再例如：
前段時(shí)間爆紅的神曲《PPAP》因其極具魔性的歌詞和節奏讓明星和網(wǎng)友爭相模仿，紅遍大街小巷。于是不少網(wǎng)友腦洞大開(kāi)，用這首歌調戲Siri。網(wǎng)友們紛紛嘗試，在微博曬出各種版本的Siri回答。
如今人工智能已經(jīng)不再是幾個(gè)科學(xué)家的專(zhuān)利了，全世界幾乎所有大學(xué)的計算機系都有人在研究這門(mén)學(xué)科。
不管你選擇什么專(zhuān)業(yè)方向，人工智能和機器人專(zhuān)業(yè)的主要課程包括數學(xué)、計算機課程，基本的編程語(yǔ)言、算法設計、操作系統、數據結構、邏輯、概率論和數理統計等方法。
人工智能專(zhuān)業(yè)的分支情況
接下來(lái)，我們來(lái)看看這個(gè)AI這個(gè)綜合型學(xué)科的一個(gè)專(zhuān)業(yè)分支，總的來(lái)說(shuō)可以分為以下幾個(gè)分支：第一， 模式識別;第二， 機器學(xué)習;第三， 數據挖掘;第四， 智能算法 。
模式識別：是指對表征事物或者現象的各種形式(數值的文字的邏輯關(guān)系的等)信息進(jìn)行處理分析，以及對事物或現象進(jìn)行描述分析分類(lèi)解釋的過(guò)程，例如汽車(chē)車(chē)牌號的辨識 涉及到圖像處理分析等技術(shù)。
機器學(xué)習：研究計算機怎樣模擬或實(shí)現人類(lèi)的學(xué)習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結構是指不斷完善自身的性能，或者達到操作者的特定要求。
數據挖掘：知識庫的知識發(fā)現，通過(guò)算法搜索挖掘出有用的信息，應用于市場(chǎng)分析、科學(xué)探索、疾病預測等。
智能算法：解決某類(lèi)問(wèn)題的一些特定模式算法;例如，我們最熟悉的最短路徑問(wèn)題，以及工程預算問(wèn)題等。
在國外高校都有其偏重，了解各個(gè)分支能夠很好地指導選擇自己感興趣的方向，在申請學(xué)校的時(shí)候也可以做到有的放矢。
AI的就業(yè)導向以及申請學(xué)校前的實(shí)習導向參考
關(guān)于A(yíng)I在美國的就業(yè)方向主要有，科研機構(機器人研究所等)，軟硬件開(kāi)發(fā)人員，高校講師等。當然了，鑒于一些高科技公司開(kāi)辟出了新的研究領(lǐng)域，比如谷歌的無(wú)人駕駛汽車(chē)...在國內的話(huà)就業(yè)前景是比較好的，國內產(chǎn)業(yè)升級，IT行業(yè)的轉型工業(yè)和機器人和智能機器人以及可穿戴設備的研發(fā)將來(lái)都是強烈的熱點(diǎn)正好都是3-5年后的時(shí)間，正好是同學(xué)們學(xué)成歸來(lái)的時(shí)候!
就業(yè)方公司和會(huì )議方向參考
1) 搜索方向：百度、谷歌、微軟、yahoo等(包括智能搜索、語(yǔ)音搜索、圖片搜索、視頻搜索等都是未來(lái)的方向)
2) 醫學(xué)圖像處理：醫療設備、醫療器械很多都會(huì )涉及到圖像處理和成像，大型的公司有西門(mén)子、GE、飛利浦等。
3) 計算機視覺(jué)和模式識別方向： 前面說(shuō)過(guò)的指紋識別、人臉識別、虹膜識別等;還有一個(gè)大的方向是車(chē)牌識別;目前鑒于視頻監控是一個(gè)熱點(diǎn)問(wèn)題，做跟蹤和識別也不錯;
4) 還有一些圖像處理方面的人才需求的公司如威盛、松下、索尼、三星等。
鑒于A(yíng)I方向的人才都是高科技型的，在待遇方面自然相對比較豐厚，所以很這個(gè)方向很有發(fā)展前途。
人工智能專(zhuān)業(yè)最好的美國大學(xué)排名參考
1.麻省理工 Massachusetts Institute of Technology
2.卡內基梅隆大學(xué) Carnegie Mellon University
3.斯坦福大學(xué) Stanford University
4.加州大學(xué)伯克利分校 University of California--Berkeley
5.德克薩斯大學(xué)奧斯汀分校 University of Texas--Austin
6.華盛頓大學(xué) UW University of Washington
7.佐治亞理工學(xué)院 Georgia Institute of Technology
8.伊利諾伊大學(xué)厄本那—香檳分校 University of Illinois--Urbana-Champaign
8.馬薩諸塞大學(xué)安默斯特校區 University of Massachusetts--Amherst
10.賓夕法尼亞大學(xué) University of Pennsylvania
11.密歇根大學(xué)安娜堡分校 University of Michigan--Ann Arbor
12.康奈爾大學(xué) Cornell University
13.馬里蘭大學(xué)帕克分校 University of Maryland--College Park
14.加州大學(xué)洛杉磯分校 University of California--Los Angeles
15.南加州大學(xué) University of Southern California
16.哥大 Columbia University
17.布朗大學(xué) Brown University
17.加州理工 California Institute of Technology
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