人工智能哪个专业好（制能制造工程与人工智能哪个专业好）

大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于人工智能哪个专业好的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。

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本文目录:

• 1、学人工智能应该选什么专业？

• 2、人工智能时代最热门的专业有哪些?

• 3、人工智能和计算机哪个专业更好 学什么有前景

• 4、要从事机器人要学什么专业？机器人专业好还是人工智能好？

一、学人工智能应该选什么专业？

人工智能技术关系到人工智能产品是否可以顺利应用到我们的生活场景中。在人工智能领域，它普遍包含了机器学习、知识图谱、自然语言处理、人机交互、计算机视觉、生物特征识别、AR/VR七个关键技术。

一、机器学习

机器学习(MachineLearning)是一门涉及统计学、系统辨识、逼近理论、神经网络、优化理论、计算机科学、脑科学等诸多领域的交叉学科，研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能，是人工智能技术的核心。基于数据的机器学习是现代智能技术中的重要方法之一，研究从观测数据(样本)出发寻找规律，利用这些规律对未来数据或无法观测的数据进行预测。根据学习模式、学习方法以及算法的不同，机器学习存在不同的分类方法。

根据学习模式将机器学习分类为监督学习、无监督学习和强化学习等。

根据学习方法可以将机器学习分为传统机器学习和深度学习。

二、知识图谱

知识图谱本质上是结构化的语义知识库，是一种由节点和边组成的图数据结构，以符号形式描述物理世界中的概念及其相互关系，其基本组成单位是“实体—关系—实体”三元组，以及实体及其相关“属性—值”对。不同实体之间通过关系相互联结，构成网状的知识结构。在知识图谱中，每个节点表示现实世界的“实体”，每条边为实体与实体之间的“关系”。通俗地讲，知识图谱就是把所有不同种类的信息连接在一起而得到的一个关系网络，提供了从“关系”的角度去分析问题的能力。

知识图谱可用于反欺诈、不一致性验证、组团欺诈等公共安全保障领域，需要用到异常分析、静态分析、动态分析等数据挖掘方法。特别地，知识图谱在搜索引擎、可视化展示和精准营销方面有很大的优势，已成为业界的热门工具。但是，知识图谱的发展还有很大的挑战，如数据的噪声问题，即数据本身有错误或者数据存在冗余。随着知识图谱应用的不断深入，还有一系列关键技术需要突破。

三、自然语言处理

自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向，研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法，涉及的领域较多，主要包括机器翻译、机器阅读理解和问答系统等。

机器翻译

机器翻译技术是指利用计算机技术实现从一种自然语言到另外一种自然语言的翻译过程。基于统计的机器翻译方法突破了之前基于规则和实例翻译方法的局限性，翻译性能取得巨大提升。基于深度神经网络的机器翻译在日常口语等一些场景的成功应用已经显现出了巨大的潜力。随着上下文的语境表征和知识逻辑推理能力的发展，自然语言知识图谱不断扩充，机器翻译将会在多轮对话翻译及篇章翻译等领域取得更大进展。

语义理解

语义理解技术是指利用计算机技术实现对文本篇章的理解，并且回答与篇章相关问题的过程。语义理解更注重于对上下文的理解以及对答案精准程度的把控。随着MCTest数据集的发布，语义理解受到更多关注，取得了快速发展，相关数据集和对应的神经网络模型层出不穷。语义理解技术将在智能客服、产品自动问答等相关领域发挥重要作用，进一步提高问答与对话系统的精度。

问答系统

问答系统分为开放领域的对话系统和特定领域的问答系统。问答系统技术是指让计算机像人类一样用自然语言与人交流的技术。人们可以向问答系统提交用自然语言表达的问题，系统会返回关联性较高的答案。尽管问答系统目前已经有了不少应用产品出现，但大多是在实际信息服务系统和智能手机助手等领域中的应用，在问答系统鲁棒性方面仍然存在着问题和挑战。

自然语言处理面临四大挑战：

一是在词法、句法、语义、语用和语音等不同层面存在不确定性;

二是新的词汇、术语、语义和语法导致未知语言现象的不可预测性;

三是数据资源的不充分使其难以覆盖复杂的语言现象;

四是语义知识的模糊性和错综复杂的关联性难以用简单的数学模型描述，语义计算需要参数庞大的非线性计算

四、人机交互

人机交互主要研究人和计算机之间的信息交换，主要包括人到计算机和计算机到人的两部分信息交换，是人工智能领域的重要的外围技术。人机交互是与认知心理学、人机工程学、多媒体技术、虚拟现实技术等密切相关的综合学科。传统的人与计算机之间的信息交换主要依靠交互设备进行，主要包括键盘、鼠标、操纵杆、数据服装、眼动跟踪器、位置跟踪器、数据手套、压力笔等输入设备，以及打印机、绘图仪、显示器、头盔式显示器、音箱等输出设备。人机交互技术除了传统的基本交互和图形交互外，还包括语音交互、情感交互、体感交互及脑机交互等技术。

五、计算机视觉

计算机视觉是使用计算机模仿人类视觉系统的科学，让计算机拥有类似人类提取、处理、理解和分析图像以及图像序列的能力。自动驾驶、机器人、智能医疗等领域均需要通过计算机视觉技术从视觉信号中提取并处理信息。近来随着深度学习的发展，预处理、特征提取与算法处理渐渐融合，形成端到端的人工智能算法技术。根据解决的问题，计算机视觉可分为计算成像学、图像理解、三维视觉、动态视觉和视频编解码五大类。

目前，计算机视觉技术发展迅速，已具备初步的产业规模。未来计算机视觉技术的发展主要面临以下挑战：

一是如何在不同的应用领域和其他技术更好的结合，计算机视觉在解决某些问题时可以广泛利用大数据，已经逐渐成熟并且可以超过人类，而在某些问题上却无法达到很高的精度;

二是如何降低计算机视觉算法的开发时间和人力成本，目前计算机视觉算法需要大量的数据与人工标注，需要较长的研发周期以达到应用领域所要求的精度与耗时;

三是如何加快新型算法的设计开发，随着新的成像硬件与人工智能芯片的出现，针对不同芯片与数据采集设备的计算机视觉算法的设计与开发也是挑战之一。

六、生物特征识别

生物特征识别技术是指通过个体生理特征或行为特征对个体身份进行识别认证的技术。从应用流程看，生物特征识别通常分为注册和识别两个阶段。注册阶段通过传感器对人体的生物表征信息进行采集，如利用图像传感器对指纹和人脸等光学信息、麦克风对说话声等声学信息进行采集，利用数据预处理以及特征提取技术对采集的数据进行处理，得到相应的特征进行存储。

识别过程采用与注册过程一致的信息采集方式对待识别人进行信息采集、数据预处理和特征提取，然后将提取的特征与存储的特征进行比对分析，完成识别。从应用任务看，生物特征识别一般分为辨认与确认两种任务，辨认是指从存储库中确定待识别人身份的过程，是一对多的问题;确认是指将待识别人信息与存储库中特定单人信息进行比对，确定身份的过程，是一对一的问题。

生物特征识别技术涉及的内容十分广泛，包括指纹、掌纹、人脸、虹膜、指静脉、声纹、步态等多种生物特征，其识别过程涉及到图像处理、计算机视觉、语音识别、机器学习等多项技术。目前生物特征识别作为重要的智能化身份认证技术，在金融、公共安全、教育、交通等领域得到广泛的应用。

七、VR/AR

虚拟现实(VR)/增强现实(AR)是以计算机为核心的新型视听技术。结合相关科学技术，在一定范围内生成与真实环境在视觉、听觉、触感等方面高度近似的数字化环境。用户借助必要的装备与数字化环境中的对象进行交互，相互影响，获得近似真实环境的感受和体验，通过显示设备、跟踪定位设备、触力觉交互设备、数据获取设备、专用芯片等实现。

虚拟现实/增强现实从技术特征角度，按照不同处理阶段，可以分为获取与建模技术、分析与利用技术、交换与分发技术、展示与交互技术以及技术标准与评价体系五个方面。获取与建模技术研究如何把物理世界或者人类的创意进行数字化和模型化，难点是三维物理世界的数字化和模型化技术;分析与利用技术重点研究对数字内容进行分析、理解、搜索和知识化方法，其难点是在于内容的语义表示和分析;交换与分发技术主要强调各种网络环境下大规模的数字化内容流通、转换、集成和面向不同终端用户的个性化服务等，其核心是开放的内容交换和版权管理技术;展示与交换技术重点研究符合人类习惯数字内容的各种显示技术及交互方法，以期提高人对复杂信息的认知能力，其难点在于建立自然和谐的人机交互环境;标准与评价体系重点研究虚拟现实/增强现实基础资源、内容编目、信源编码等的规范标准以及相应的评估技术。

目前虚拟现实/增强现实面临的挑战主要体现在智能获取、普适设备、自由交互和感知融合四个方面。在硬件平台与装置、核心芯片与器件、软件平台与工具、相关标准与规范等方面存在一系列科学技术问题。总体来说虚拟现实/增强现实呈现虚拟现实系统智能化、虚实环境对象无缝融合、自然交互全方位与舒适化的发展趋势

二、人工智能时代最热门的专业有哪些?

集成电路设计与集成系统

这是个既高大上的专业，又是学科难度高的专业，对技术和知识的要求极高，读4年本科，只能掌握基础知识。

目前，首批只有清华大学、北京大学、复旦大学等九所大学设立该项专业。同时，这是属于严进宽出的好专业，不像计算机专业淘汰率高，也不需要不间断地学习新技术。想偷懒的，可以考虑学这个专业，不想偷懒的更要选择这个专业，因为4年里，有足够让你准备考研的时间。

自动化专业

这是一个“万金油”专业，包含门类杂，有编程，有电路，有检测装置技术等。自动化专业的核心是自动控制原理，在人工智能替代体力劳动的未来，这绝对是热门专业。

信息与通信工程

这个是电子信息类里的一个分支专业，属于一个交叉性极广的学科，但它的特点是每一门学科都可以独成一体、独当一面。

专业主要学习在通信过程中信息传输和信号处理的原理和应用。所以，本科阶段的学习只是一些理论，只能毕业后对其中有兴趣的方向，进行考研深造，这样出来起薪就比较高了。

数据科学与大数据技术

智能时代，很大一部分就是依赖数据，大数据，数据云。

从目前的智能技术发展态势来看，这个专业的就业前景非常好。高校每年大数据人才的培养，根本无法满足市场需求，目前就已造成人才严重短缺的现状。大数据技术有很多发展方向，但都要求有数学功底，理科比较好的学生可以报考，还有逻辑能力强的文科生，也可以报考。

电磁场与无线技术专业

这个是属于站在新兴的科技风口的专业，在通信5G、6G、智能硬件等领域中，绝对是一个爆款。华为、小米等公司，都需要有关天线工程师和射频工程师的人才需求。

专业特点门槛高，需要有数学功底物理功底的考生，偏向无线技术和电磁射频。

计算机科学专业

这是与人工智能有极强关联的专业，重点培养学生的数学基础和实操能力。本科和研究生一样有对应的课程和研究方向。4年大学一定要把功底打扎实了，要不然，毕业了只能做个普通的编程人员，无法成为高工，那收入就相差大了。

数字媒体技术

在人工智能方面，更多的做视频音频的研究和开发，优化完善生活中视频音频的相关信息。这就需要数字媒体技术。这个专业主要两个方向，是软件类，与人工智能相关的软件开发方向;一个是“数字设计”，做设计绘图类、影视特效等。

三、人工智能和计算机哪个专业更好 学什么有前景

计算机科学与技术与人工智能专业两者之间存在千丝万缕的联系。与人工智能相关的专业并不仅仅包含计算机、软件编程等相关专业，开设人工智能的相关学科院校在机械工程、电气工程、信息工程、自动化等相关专业均有可能开设。

人工智能和计算机哪个好

说实话，我听到这两个专业名称时的第一感觉是：这要么是一个专科或课外培训机构或者野鸡大学开设的专业，要么是一个二流大学为了蹭现在的热度新命名的“人工智能”专业。因为对于本科生来说，“人工智能”这种专业简直匪夷所思。

人工智能不是像“电气工程”、“计算机科学”、“财务管理”等等这些明确的专业方向，人工智能更像是“云计算”、“物联网”、“大数据”这种近些年IT届噱头十足的流行语，他们不是一个专门的专业，或者说不是一个本科生的专业，它们是众多专业的综合体，适用范围也非常广。如果谁现在跟我说要教我学“人工智能”，我一定觉得是培训机构宣传的就业速成班。

计算机和人工智能哪个有前景

人工智能专业学习的层次更高，发展的前景也会更好。

行业对学历要求主要集中在大专及本科学历，近八成，计算机科学与技术专业人才培养占比分布高，入门门槛要求硕士或者博士学历岗位极少，主要集中在算法、数据、机器学习这类岗位，对从业人员的质量要求具有很高的门槛，因此，本科尽可能的选择与人工智能相关的专业，硕士、博士等高学历才是真正涉及人工智能专业的深层次学习。

四、要从事机器人要学什么专业？机器人专业好还是人工智能好？

如今越来越多的年轻人对机器人感兴趣，所以很多人在大学选专业的时候都想要从事机器人行业，那么想要从事机器人行业要学什么专业呢？机器人专业和人工智能哪一个更好呢？我们一起来讨论一下吧。

机器人并不是某一个专业，而是一个跨领域的内容，要想要从事相关机器人行业，需要学习电子信息与工程、机械工程、自动化、控制理论与控制工程等专业。

机器人专业和人工智能其实两个是有很大的区别，因为这两个专业有实体和系统之分，而且人工智能是学习一些理论的数据，而机器人是通过软件和硬件相互协同发展而成。机器人学习的是一个非常具有自动执行的或具有复杂任务性的机器，而人工智能像是一个通过一些类似于人类智力的行为来操作一个

机器人专业也是一个非常热门的专业，从目前的背景来看，产业领域的智能化也是一个发展的趋势，所以机器人领域需要更多的人才加入进来，而且机器人领域的人才需求量也会有所增加。同学，我国开设机器人专业的学校并不是很多，如果想要选择机器人专业，那么可能会面临一些比较现实的问题，但是

虽然机器人专业和人工智能专业是有一定的联系和相关性，但是两者的性质是完全不同的，所以这两个专业没有好坏之分，只有你自己是否感兴趣，是否热爱这个专业，而且两个专业也都是非常热门的专业，在未来的发展前景也会非常好，所以想要学习这两个专业的学生，可以根据自己的兴趣爱好以及个人想法来决定选择。

以上就是关于人工智能哪个专业好相关问题的回答。希望能帮到你，如有更多相关问题，您也可以联系我们的客服进行咨询，客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。

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