ai工業製造選什麼專業

⑴ 人工智慧專業都學什麼專業，以後就業前景好么

人工智慧有關的專業包括計算機、軟體、電子、自動化、人工智慧等，就當前而言，這裡面所有的專業都是熱門專業，就業前景一片大好。

⑵ 學人工智慧選什麼專業

人工智慧是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學，是一門交叉學科，數學理論和計算機技術是其重要的組成部分。該領域的研究主要包括圖像識別、語言識別、專家系統、自然語言處理和機器人科學等。成都加米穀大數據培訓機構，數據分析與挖掘3月即將開課，歡迎預約免費試聽。當前，中國的 AI 市場主要分為以下幾個領域：

1) 基礎服務如數據源和計算平台

2) 硬體產品如工業機器人和服務機器人

3) 智能服務如智能客服和商業智能

4) 技術能力如圖像識別和機器學習

目前大學和人工智慧有關的專業，大致有些：

數據科學與大數據技術

計算機科學

軟體工程

應用數學

智能科學與技術等

想做工程開發類，可以選計算機方向。例如：計算機科學，軟體工程等專業。目前，最對口AI方向的專業是計算機科學。 AI工作不僅需要非常扎實和廣泛的數學基礎，同時也要求具備很高的實操能力。

想做學術研究類，可以選統計學及數學計算方向。比如線性代數，微積分，概率統計、數值計算等，人工智慧對數學功底的要求是比較高，目前人工智慧的實踐主要由於機器學習的發展，理論基礎涵蓋統計學，概率論，逼近論，凸優化等多門理論，機器學習在本質上是數學計算。

這里順帶提一下大數據、人工智慧、雲計算三者關系，簡單說：雲計算是大數據的基礎，大數據又是人工智慧的基礎。成都加米穀大數據培訓機構，大數據開發、數據分析與挖掘。

一些職業簡介

1、演算法工程師。進行人工智慧相關前沿演算法的研究，包括機器學習、知識應用、智能決策等技術的應用。以機器學習的過程為例，涉及到數據收集、數據整理、演算法設計、演算法訓練、演算法驗證、演算法應用等步驟，所以演算法是機器學習開發的重點。

2、程序開發工程師。一方面程序開發工程師需要完成演算法實現，另一方面程序開發工程師需要完成項目的落地，需要完成各個功能模塊的整合。

3、人工智慧運維工程師。大數據與AI產品相關運營、運維產品研發；相關組件的運維工具系統的開發與建設；提供大數據與AI雲產品客戶支持。

4、智能機器人研發工程師。研發方向主要從事機器人控制系統開發，高精度器件的設計研發等。工業機器人系統集成方向主要做工作站設計，電氣設計，器件選型，機器人調試，編程，維護等。

5、AI硬體專家。AI 領域內另外一種日益增長的藍領工作是負責創建 AI 硬體(如 GPU 晶元)的工業操作工作。大科技公司目前已經採取了措施，來建立自己的專業晶元。

⑶ 想從事人工智慧AI相關的工作，大學可以學什麼專業

人工智慧的研究主要有三方面：一是純理論性的，以強人工智慧或者神經網路為研究方向，這樣的話，本科可以選擇神經科學，也可以選修心理學、哲學、計算機科學二是從演算法層面對人工智慧的優化，這也是大多數人現在對人工智慧的理解，本科自然要學計算機科學了，但博弈論之類重視邏輯的小類別學科也有選修或者自學的必要。第三種就是工業應用的方面。樓主的認識很對，這樣主要應該學習自動化和機械控制。不知樓主在國內還是國外讀大學。在國外，人工智慧的理論研究還是很有價值的。國內嘛就別想了。在國內，計算機是現在很火的專業不必多說。選機械控制專業的話就業前景非常好。樓主你說喜歡硬體方面科技產品設計？若不是機械控制，人工智慧目前還主要是研究演算法層面的。電子工程這樣的硬體專業目前對人工智慧還沒啥應用。當然樓主有志於在國內研究神經網路那是祖國的驕傲啊^ ^ 人工智慧是一門很迷人的學科。希望樓主能找到適合自己的方向好好發展，帶動我國的人工智慧領域哦！

⑷ 如果以後想從事人工智慧方面的研發，本科應該選報什麼專業

人工智慧的研究主要有三方面：
一是純理論性的，以強人工智慧或者神經網路為研究方向，這樣的話，本科可以選擇神經科學，也可以選修心理學、哲學、計算機科學
二是從演算法層面對人工智慧的優化，這也是大多數人現在對人工智慧的理解，本科自然要學計算機科學了，但博弈論之類重視邏輯的小類別學科也有選修或者自學的必要。
第三種就是工業應用的方面。樓主的認識很對，這樣主要應該學習自動化和機械控制。
不知樓主在國內還是國外讀大學。
在國外，人工智慧的理論研究還是很有價值的。國內嘛就別想了。
在國內，計算機是現在很火的專業不必多說。選機械控制專業的話就業前景非常好。
樓主你說喜歡硬體方面科技產品設計？若不是機械控制，人工智慧目前還主要是研究演算法層面的。電子工程這樣的硬體專業目前對人工智慧還沒啥應用。
當然樓主有志於在國內研究神經網路那是祖國的驕傲啊^
^
人工智慧是一門很迷人的學科。希望樓主能找到適合自己的方向好好發展，帶動我國的人工智慧領域哦！

⑸ 人工智慧應該選什麼專業

首先要明白人工智慧的三個方面：
一是純理論性的，以強人工智慧或者神經網路為研究方向，這樣的話，本科可以選擇神經科學，也可以選修心理學、哲學、計算機科學
二是從演算法層面對人工智慧的優化，這也是大多數人現在對人工智慧的理解，本科自然要學計算機科學了，但博弈論之類重視邏輯的小類別學科也有選修或者自學的必要。
第三種就是工業應用的方面。樓主的認識很對，這樣主要應該學習自動化和機械控制。
不知樓主在國內還是國外讀大學。
在國外，人工智慧的理論研究還是很有價值的。國內嘛就別想了。
在國內，計算機是現在很火的專業不必多說。選機械控制專業的話就業前景非常好。
樓主你說喜歡硬體方面科技產品設計？若不是機械控制，人工智慧目前還主要是研究演算法層面的。電子工程這樣的硬體專業目前對人工智慧還沒啥應用。
當然樓主有志於在國內研究神經網路那是祖國的驕傲啊^ ^
人工智慧是一門很迷人的學科。希望樓主能找到適合自己的方向好好發展，帶動我國的人工智慧領域哦！

⑹ 人工智慧. 工業機器人，讀哪個專業較合適

肯定是人工智慧啊，人工智慧可以選擇機器人的方向啊！工業機器人很專的，不如智能好！

⑺ 學人工智慧應該選什麼專業

人工智慧技術關繫到人工智慧產品是否可以順利應用到我們的生活場景中。在人工智慧領域，它普遍包含了機器學習、知識圖譜、自然語言處理、人機交互、計算機視覺、生物特徵識別、AR/VR七個關鍵技術。

一、機器學習
機器學習(MachineLearning)是一門涉及統計學、系統辨識、逼近理論、神經網路、優化理論、計算機科學、腦科學等諸多領域的交叉學科，研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的性能，是人工智慧技術的核心。基於數據的機器學習是現代智能技術中的重要方法之一，研究從觀測數據(樣本)出發尋找規律，利用這些規律對未來數據或無法觀測的數據進行預測。根據學習模式、學習方法以及演算法的不同，機器學習存在不同的分類方法。
根據學習模式將機器學習分類為監督學習、無監督學習和強化學習等。
根據學習方法可以將機器學習分為傳統機器學習和深度學習。

二、知識圖譜
知識圖譜本質上是結構化的語義知識庫，是一種由節點和邊組成的圖數據結構，以符號形式描述物理世界中的概念及其相互關系，其基本組成單位是「實體—關系—實體」三元組，以及實體及其相關「屬性—值」對。不同實體之間通過關系相互聯結，構成網狀的知識結構。在知識圖譜中，每個節點表示現實世界的「實體」，每條邊為實體與實體之間的「關系」。通俗地講，知識圖譜就是把所有不同種類的信息連接在一起而得到的一個關系網路，提供了從「關系」的角度去分析問題的能力。
知識圖譜可用於反欺詐、不一致性驗證、組團欺詐等公共安全保障領域，需要用到異常分析、靜態分析、動態分析等數據挖掘方法。特別地，知識圖譜在搜索引擎、可視化展示和精準營銷方面有很大的優勢，已成為業界的熱門工具。但是，知識圖譜的發展還有很大的挑戰，如數據的雜訊問題，即數據本身有錯誤或者數據存在冗餘。隨著知識圖譜應用的不斷深入，還有一系列關鍵技術需要突破。

三、自然語言處理
自然語言處理是計算機科學領域與人工智慧領域中的一個重要方向，研究能實現人與計算機之間用自然語言進行有效通信的各種理論和方法，涉及的領域較多，主要包括機器翻譯、機器閱讀理解和問答系統等。
機器翻譯
機器翻譯技術是指利用計算機技術實現從一種自然語言到另外一種自然語言的翻譯過程。基於統計的機器翻譯方法突破了之前基於規則和實例翻譯方法的局限性，翻譯性能取得巨大提升。基於深度神經網路的機器翻譯在日常口語等一些場景的成功應用已經顯現出了巨大的潛力。隨著上下文的語境表徵和知識邏輯推理能力的發展，自然語言知識圖譜不斷擴充，機器翻譯將會在多輪對話翻譯及篇章翻譯等領域取得更大進展。
語義理解
語義理解技術是指利用計算機技術實現對文本篇章的理解，並且回答與篇章相關問題的過程。語義理解更注重於對上下文的理解以及對答案精準程度的把控。隨著MCTest數據集的發布，語義理解受到更多關注，取得了快速發展，相關數據集和對應的神經網路模型層出不窮。語義理解技術將在智能客服、產品自動問答等相關領域發揮重要作用，進一步提高問答與對話系統的精度。
問答系統
問答系統分為開放領域的對話系統和特定領域的問答系統。問答系統技術是指讓計算機像人類一樣用自然語言與人交流的技術。人們可以向問答系統提交用自然語言表達的問題，系統會返回關聯性較高的答案。盡管問答系統目前已經有了不少應用產品出現，但大多是在實際信息服務系統和智能手機助手等領域中的應用，在問答系統魯棒性方面仍然存在著問題和挑戰。
自然語言處理面臨四大挑戰：
一是在詞法、句法、語義、語用和語音等不同層面存在不確定性;
二是新的詞彙、術語、語義和語法導致未知語言現象的不可預測性;
三是數據資源的不充分使其難以覆蓋復雜的語言現象;
四是語義知識的模糊性和錯綜復雜的關聯性難以用簡單的數學模型描述，語義計算需要參數龐大的非線性計算

四、人機交互
人機交互主要研究人和計算機之間的信息交換，主要包括人到計算機和計算機到人的兩部分信息交換，是人工智慧領域的重要的外圍技術。人機交互是與認知心理學、人機工程學、多媒體技術、虛擬現實技術等密切相關的綜合學科。傳統的人與計算機之間的信息交換主要依靠交互設備進行，主要包括鍵盤、滑鼠、操縱桿、數據服裝、眼動跟蹤器、位置跟蹤器、數據手套、壓力筆等輸入設備，以及列印機、繪圖儀、顯示器、頭盔式顯示器、音箱等輸出設備。人機交互技術除了傳統的基本交互和圖形交互外，還包括語音交互、情感交互、體感交互及腦機交互等技術。

五、計算機視覺
計算機視覺是使用計算機模仿人類視覺系統的科學，讓計算機擁有類似人類提取、處理、理解和分析圖像以及圖像序列的能力。自動駕駛、機器人、智能醫療等領域均需要通過計算機視覺技術從視覺信號中提取並處理信息。近來隨著深度學習的發展，預處理、特徵提取與演算法處理漸漸融合，形成端到端的人工智慧演算法技術。根據解決的問題，計算機視覺可分為計算成像學、圖像理解、三維視覺、動態視覺和視頻編解碼五大類。
目前，計算機視覺技術發展迅速，已具備初步的產業規模。未來計算機視覺技術的發展主要面臨以下挑戰：
一是如何在不同的應用領域和其他技術更好的結合，計算機視覺在解決某些問題時可以廣泛利用大數據，已經逐漸成熟並且可以超過人類，而在某些問題上卻無法達到很高的精度;
二是如何降低計算機視覺演算法的開發時間和人力成本，目前計算機視覺演算法需要大量的數據與人工標注，需要較長的研發周期以達到應用領域所要求的精度與耗時;
三是如何加快新型演算法的設計開發，隨著新的成像硬體與人工智慧晶元的出現，針對不同晶元與數據採集設備的計算機視覺演算法的設計與開發也是挑戰之一。

六、生物特徵識別
生物特徵識別技術是指通過個體生理特徵或行為特徵對個體身份進行識別認證的技術。從應用流程看，生物特徵識別通常分為注冊和識別兩個階段。注冊階段通過感測器對人體的生物表徵信息進行採集，如利用圖像感測器對指紋和人臉等光學信息、麥克風對說話聲等聲學信息進行採集，利用數據預處理以及特徵提取技術對採集的數據進行處理，得到相應的特徵進行存儲。
識別過程採用與注冊過程一致的信息採集方式對待識別人進行信息採集、數據預處理和特徵提取，然後將提取的特徵與存儲的特徵進行比對分析，完成識別。從應用任務看，生物特徵識別一般分為辨認與確認兩種任務，辨認是指從存儲庫中確定待識別人身份的過程，是一對多的問題;確認是指將待識別人信息與存儲庫中特定單人信息進行比對，確定身份的過程，是一對一的問題。
生物特徵識別技術涉及的內容十分廣泛，包括指紋、掌紋、人臉、虹膜、指靜脈、聲紋、步態等多種生物特徵，其識別過程涉及到圖像處理、計算機視覺、語音識別、機器學習等多項技術。目前生物特徵識別作為重要的智能化身份認證技術，在金融、公共安全、教育、交通等領域得到廣泛的應用。

七、VR/AR
虛擬現實(VR)/增強現實(AR)是以計算機為核心的新型視聽技術。結合相關科學技術，在一定范圍內生成與真實環境在視覺、聽覺、觸感等方面高度近似的數字化環境。用戶藉助必要的裝備與數字化環境中的對象進行交互，相互影響，獲得近似真實環境的感受和體驗，通過顯示設備、跟蹤定位設備、觸力覺交互設備、數據獲取設備、專用晶元等實現。
虛擬現實/增強現實從技術特徵角度，按照不同處理階段，可以分為獲取與建模技術、分析與利用技術、交換與分發技術、展示與交互技術以及技術標准與評價體系五個方面。獲取與建模技術研究如何把物理世界或者人類的創意進行數字化和模型化，難點是三維物理世界的數字化和模型化技術;分析與利用技術重點研究對數字內容進行分析、理解、搜索和知識化方法，其難點是在於內容的語義表示和分析;交換與分發技術主要強調各種網路環境下大規模的數字化內容流通、轉換、集成和面向不同終端用戶的個性化服務等，其核心是開放的內容交換和版權管理技術;展示與交換技術重點研究符合人類習慣數字內容的各種顯示技術及交互方法，以期提高人對復雜信息的認知能力，其難點在於建立自然和諧的人機交互環境;標准與評價體系重點研究虛擬現實/增強現實基礎資源、內容編目、信源編碼等的規范標准以及相應的評估技術。
目前虛擬現實/增強現實面臨的挑戰主要體現在智能獲取、普適設備、自由交互和感知融合四個方面。在硬體平台與裝置、核心晶元與器件、軟體平台與工具、相關標准與規范等方面存在一系列科學技術問題。總體來說虛擬現實/增強現實呈現虛擬現實系統智能化、虛實環境對象無縫融合、自然交互全方位與舒適化的發展趨勢

⑻ 大學想研究智能機器人，學什麼專業好哪個專業就業前景好

人工智慧，英文簡稱AI，它是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學，被認為是二十一世紀三大尖端技術(基因工程、納米科學、人工智慧)之一。簡單點說人工智慧就是讓機器實現原來只有人類才能完成的任務。

人工智慧的已經應用到我們生活中的每一個角落，「今日頭條」APP的推薦演算法屬於人工智慧的范疇、谷歌廣告採用了人工智慧演算法進行了有針對性的投放、甚至們每天上下班打卡所用的人臉識別系統、手機自動修圖軟體都應用人工智慧技術。谷歌人工智慧圍棋機器人「阿爾法狗」連續戰勝世界頂級圍棋棋手李世石、柯潔的新聞還歷歷在目。

根據BOSS直聘發布的《2017春季互聯網人才趨勢報告》，大數據和人工智慧相關崗位出現全行業滲透，人才供給嚴重不足。其中，缺口較大的是搜索演算法，供給量只能達到需求的44%，還有56%的缺口。推薦演算法的缺口比例為50%，演算法研究員的為43.9%，圖像演算法的為43%，深度學習的缺口量排在第十，為33.8%。

與此同時，今年7月，國務院印發《新一代人工智慧發展規劃》，規劃中明確提出了我國新一代人工智慧「三步走」發展戰略，2020年，人工智慧產業成為新的重要經濟增長點，人工智慧技術應用成為改善民生的新途徑；2025年，人工智慧成為我國產業升級和經濟轉型的主要動力；2030年，人工智慧理論、技術與應用總體達到世界領先水平，成為世界主要人工智慧創新中心。

人工智慧對數學基礎的要求非常高，所以，數學成績不理想的同學不建議選擇人工智慧。

另外，人工智慧屬於高精尖領域，對於從業者要求很高，所以本科畢業之後繼續深造是有必要的。根據領英中國的報告顯示，人工智慧人才普遍特徵是高學歷，中國62.2%的人工智慧從業者擁有碩士以上學位，12.6%的人擁有博士以上學位。目前中國人工智慧領域的人才集中在80後這一群體，佔比超過56%；只有38.7%的從業者擁有10年以上工作經驗。而其中3年的經驗在人工智慧領域僅僅屬於入門級別。

⑼ 我想報人工智慧方向的研究生，應該選取什麼專業

還是建議報考計算機方面的，人工智慧主要就是研究人類的智能方式，然後通過模擬人類思維模式來讓機器擁有智力的，而機器是一個沒有生命的物品，是經由程序語言來實現「智能」的，所以編程還是很重要的。

人工智慧的研究是非常復雜的，如果想要從事這項研究的話，那必須要對計算機知識，心理學和哲學等有了解。人工智慧因其是個比較廣泛的科學的特性，而由多種領域組成，像機器學習、計算機視覺等等，其實，總結下來就是，人工智慧主要研究就是讓機器可以像人一樣的工作，代替人類做些比較復雜的事情。

人工智慧發展以來主要的適用范圍是機器翻譯，智能控制，專家系統，機器人學，語言和圖像理解，遺傳編程機器人工廠，自動程序設計，航天應用，龐大的信息處理，儲存與管理，執行化合生命體無法執行的或復雜或規模龐大的任務等等。

另外人工智慧也可以分為兩部分理解，也就是人工與智能，人工就是人工系統，對於這個定義大家的看法還都是非常相似的。而對於智能的理解就比較多了，並且也不統一，因為這涉及到一些意識、思維、自我等等的問題，比較復雜，而人類了解的智能其實就是自己本身的智能，不過對於自身的理解也是有限的，對於人的智能的了解更是有限，所以對於智能的定義當然沒有一個統一的答案了。

人工智慧以其擁有簡單智能的特點主要使用在計算機領域中，並受到很大的重視。

人工智慧基礎學習

⑽ 到了大學想學AI，那麼本科應學什麼專業，到了研究生又該學什麼呢，博士呢

本科可以考慮選擇自動化專業或計算機專業；對於人工智慧來說，計算機科學是在理論研究框架設置方面更側重，自動化則是在具體的應用和執行方面更側重。考研可以考慮選擇計算機科學與技術專業下設人工智慧與信息處理專業，該專業是計算機科學與技術一級學科下設的二級學科。