相信所有的小伙伴都知道，高考后还有一件很重要的事，就是填报高考志愿，选择什么城市，什么学校，什么专业，可以说非常大程度上决定了你未来的人生道路，所以建议所有的家长和学子们，要格外的重视志愿填报，这绝对可以称之为

　　近年来，AI领域发展迅猛，人工智能专业（本科）也成为了高校招生的亮点和热点。人工智能专业学什么？人工智能专业高校排名如何？工作规划方向有哪些？这里，博诺升学规划整理了一份详细的2022年人工智能专业报考指南，希望对所有选择该专业的小伙伴们有所帮助。

　　人工智能专业是中国普通高等学校本科专业，专业代码080717T，学科门类工学，修学年限四年，授予学位工学学士。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一定的反应的智能机器。人工智能专业旨在培养AI产业的研究型、应用型人才，推动人工智能一级学科建设。

　　传统计算机专业的课程教学体系更偏向计算机底层操作系统和编译原理，课程内容与计算机有关。而AI专业更看重交叉学科的应用和与人相关的交互行为，对数学基础要求较高。

　　传统自动化专业以系统科学、控制科学、信息科学等新兴横断学科为理论基础，以电工技术、传感技术、计算机等先进的技术为主要手段，按照既定的程序实现重复性的操作和目标执行。而AI专业的出现，帮助解决了更多具有个性化执行目标的问题，使得自动化生产的全部过程不再完全通过事先预设实现，而是通过AI机器学习算法并实现自动执行任务。

　　综合来看，不同高校的课程侧重点有所差异，但普遍人工智能专业会开设数学基础课程（微积分、线性代数、数理统计等）和计算机基础课程（数据结构、程序设计基础等），以及人工智能专业理论和技术学习课程（深度学习、机器学习等）。

　　具体核心课程有：人工智能导论、高级语言程序设计、Python程序设计、离散数学、数据结构、机器学习、深度学习、信号与系统、计算机视觉、数字信号处理、数字图像处理、统计学、模式识别、随机过程、优化方法、AI系统综合设计、数据挖掘、自然语言处理、几何感知与智能、智能硬件与交互设计、虚拟现实与增强现实、区块链、认知心理学、生物启发智能等。

　　目前，随技术的发展，人工智能已大范围的应用于各行各业，包括农业、通信、医疗、社会治安、交通、服务业、金融业等，如何众多的应用领域也给人工智能专业的就业带来了广阔的市场。从大的层面来说，人工智能专业工作规划方向主要有工程开发和科学研究两个方面。

　　1）算法工程师。进行AI相关前沿「算法」的研究，包括机器学习、知识应用、智能决策等技术的应用。以机器学习的过程为例，涉及到数据收集、数据整理、算法设计、算法训练、算法验证、算法应用等步骤，所以算法是机器学习开发的重点。

　　2）程序开发工程师。一方面程序开发工程师需要完成「算法实现」，另一方面程序开发工程师需要完成「项目落地」，需要完成各个功能模块的整合。

　　3）人工智能运维工程师。大数据与AI产品相关「运营、运维」产品研发；相关组件的运维工具系统的开发与建设；提供大数据与AI云产品客户支持。

　　4）智能机器人研发工程师。研发方向主要从事「机器人控制系统」开发，高精度器件的设计研发等。工业机器人系统集成方向主要做工作站设计，电气设计，器件选型，机器人调试，编程，维护等。

　　5）人工智能硬件专家。AI 领域内另外一种日益增长的蓝领工作是负责创建「AI 硬件」(如 GPU 芯片)的工业操作工作。大科技公司目前已经采取了措施，来建立自己的「专业芯片」。

　　6）人工智能训练师。人工智能训练师是近年来随着人工智能技术广泛应用产生的新兴职业，狭义的人工智能训练师主要通过分析产品需求和相关数据，完成数据标注规则的制定，最终实现“提高数据标注工作的质量和效率”以及“积累细分领域通用数据”的价值。在部分公司招聘中，显示人工智能训练师的工作内容是：标注和加工图片、文字、语音等业务的原始数据；分析提炼专业领域特征，训练和评测人工智能产品相关算法、功能和性能；设计人工智能产品的交互流程和应用解决方案；监控、分析、管理人工智能产品应用数据；调整、优化人工智能产品参数和配置。”从这个工作内容来讲，其工作范围大大扩展。

　　博诺教育高考志愿填报一对一服务，立足于帮生基于性格和职业，着眼整个生涯学业规划和职业规划，规避填报过程中的各种风险，把握机会点，精心制作高考填报方案，实现科学选择大学院校与专业，帮生避免低就、落榜、努力实现高考分数价值大化。

　　从人工智能科学研究角度来说，人工智能领域公认的核心课题包括：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，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。

　　1）机器学习。旨在让计算机具备自动学习的能力，能够解决分类、聚类、回归、关联分析等任务。目前主流是从大规模数据中自动学习和总结规律，从而能够对新的数据进行预测，也被称为统计机器学习。简单地讲，机器学习是从大量刺激-反馈数据中自动总结规律的技术。

　　2）计算机视觉。旨在让计算机理解和处理图像数据（包括图片、视频等），使计算机掌握看的能力。图像是典型的无结构数据，由像素组成，如何从一幅图像中自动识别不同层次的对象（如轮廓、人脸、场景等）及其复杂关联，是计算机视觉面临的挑战问题。

　　3）语音处理。旨在让计算机理解、处理和生成人类语音，使计算机掌握听和「说」的能力。语音也是一种典型的无结构序列数据，看似简单的一维语音信号包含着丰富的信息如内容、意图、身份、情感、信道、场景、干扰等。以语音识别为例，目前在深度学习技术的支持下，普通场景的语音转文本的效果已经得到广泛应用。而在多人、方言、强噪、远场等挑战场景下，语音识别效果还需要进一步提升。

　　4）自然语言处理。旨在让计算机理解和处理人类语言。与 C++、Java 等人工设计的编程语言不同，人类语言是大自然的产物，因此被称为自然语言。人类语言也是典型的无结构数据，由字词组合而成，如何理解一句话、一篇文章甚至一本书的意思，也是人工智能面临的挑战问题。由于语言是人类特有的传递丰富信息和知识、表达复杂思想和情绪的载体，甚至被认为是人类思考的重要工具，因此自然语言处理问题更接近人类高级认知智能，有很多重要的开放问题。

　　5）知识表示与计算。人类对世界的认识积累形成了知识，知识是人类理解外部信息、实现各种智能能力的基础。近年来随着知识图谱的广泛应用，成为研究界和工业界关注的重点问题。

　　博诺升学规划团队老师全情投入，以人生长远发展为基础，从考生职业规划、专业发展、院校定位、填报技巧、政策及数据分析等方面对学生及家长进行指导，用专业和真心为考生服务。帮你挑大学、选专业、报志愿是我们的工作，帮你追梦是我们最大的目标！你能圆梦是对我们最大的鼓励！只为每位高考生多点捷径少点“坑”。

　　近年来，中国密集出人工智能领域的相关激励政策，更在2017、2018以及2019年连续三年的政府工作报告中提到“人工智能”。2020年的政府工作报告中虽然没有直接提及，但其中的“新型基础设施建设”也与人工智能密切相关。这些因素都将进一步推动人工智能的发展浪潮。

　　人力资源和社会保障部发布《新职业——人工智能工程技术人员就业景气现状分析报告》，报告中显示我国人工智能人才目前缺口超过500万，国内的供求比例为1：10，供求比例严重失调。

　　值得注意的是，人力资源市场方面研究表明，虽然人工智能目前人才缺口较大，但 企业对高层次人工智能人才的需求极为迫切而现实供给不足，基础岗位供给日渐扩大、缺口逐步填满。因此，若要真正从事人工智能领域工作，需要在某个领域长时间专注和深耕，才能成长为高层次人工智能人才，获得较高的回报。

　　虽然人工智能人才需求缺口较大，但建议大家千万不要因为人工智能火热而盲目跟风，一定要结合自身实际情况，要考虑到自身的兴趣，还要考虑到学科难度。

　　具备扎实的数学知识功底。人工智能任务的求解过程中，首先要对复杂现实进行抽象建模，然后对模型进行算法分析和设计,无论是在抽象建模还是模型算法的分析设计环节，都需要依赖于良好的数学基础。因此，如果没有很好的数学功底，本科可选择应用数学、统计等专业，先打下良好的基础，研究生阶段再去从事人工智能研究，也未尝不是一个好的选择。

　　拥有对计算机和智能应用的兴趣。人工智能专业与计算机和智能应用有着深刻的相关性，想要成为人工智能领域的专业人才，需要学习计算机、数学、统计核心课程以及智能应用的课程，只有打好专业基础知识，利用兴趣驱动主动思考，才能够从中发展新的模式，找准自己的定位。

　　保持对人工智能领域研究的热忱。人工智能目前在应用领域已经很广泛了，比如智能推荐、语音识别、刷脸识别、智能驾驶、指纹识别等。但是我国的人工智能算法模型基础相对来说比较薄弱，这就需要国内科研工作者对人工智能研究保持更热情的投入，以促进中国人工智能领域的发展。

　　选择AI相关专业也未尝不可。从历年数据来看，人工智能专业的录取分数可能也相对较高，对人工智能感兴趣的学子，如果预期分数不够的情况下，也可以选择智能科学与技术、机器人工程、智能建造、计算机科学、软件工程、电子工程相关的专业。

　　总之，人工智能始终是未来科技发展的一个重要方向，如果要选择在这一领域深耕，建议在本科学习过程中，“明确目标—建立框架—深耕理论—实践反馈”，抓住学习重点，构建知识体系，夯实理论基础，注重实践反馈，才能牢牢掌握人工智能技术。