왜 이 전공이 좋은가요?
각 업종의 발전 추세는 자동화와 지능화이다. 최근 몇 년 동안 컴퓨팅 능력이 크게 향상됨에 따라 지난 수십 년간 축적된 일부 인공지능 이론이 실현되어 성숙한 상용화 수준에 이르면서 이 인공 지능의 물결이 추진되고 있다. 현재 기술이 지원할 수 있는 가장 전형적인 이론은 1943 이 제시한 신경망 모델이며, 가장 전형적인 제품은 이미지 인식이다.
인공지능전공은 이런 추세로 탄생한 것이다. 가장 현실적인 목적은 기존 이론과 기술을 최대한 활용하고, 각 업종을 포괄하는 자동화와 지능을 가속화하며, 동시에 적극적으로 연구를 탐구하여 진일보한 돌파구를 마련하는 것이다.
고용 방향 설명
분명히 자동화와 지능화는 IT 의 본업입니다. 그렇다면 자연에서 인공지능에 가장 적합한 전공은 IT 산업입니다. 현재 이미지 인식, 음성 및 의미 인식, 콘텐츠 (상품 포함) 추천 등 관련 제품 개발에 주력하고 있습니다.
금융업계에 있어서 본질적으로 매우 복잡한 비선형 시스템 (예: 주식시장) 이다. 영향을 줄 수 있는 요인이 많기 때문에 이 업계는 수학적 모델을 통해 위험을 피하고 이윤을 얻는 양적 꿈을 가지고 있으며, 이 모든 것은 컴퓨터에 의해 자동으로 완성될 것이다. 그래서 인공지능에 대한 수요도 강하다.
장비 제조 통신 등 분야에서는 인공지능 기술을 통해 자동화 및 지능화 수준을 높일 것으로 전망된다. 이것은 이해하기 쉽다. 예를 들면 일반인에게 가장 가까운 스마트홈 설비이다.
취업 중의 문제
이 부분은 찬물을 끼얹는 것에 속한다. 앞서 언급했듯이, 이 인공지능은 충분한 컴퓨팅 능력이 있어서 N 년 전의 이론을 실현한 것이다. 이번에 성숙한 기술은 많지 않다. 주로 이미지 인식, 음성 인식, 의미인식, 후자는 그다지 성숙하지 않다. (음성인식은 표준어만 인식할 수 있고, 의미인식은 그다지 성숙하지 않다.) 또한 추천한 데이터 분석 & 광업 기술 등.
이러한 성숙한 기술은 유니콘과 헤드 회사에 의해 범용 플랫폼 또는 제품 (예: 상탕의 얼굴 인식 제품) 으로 빠르게 만들어졌다.
그렇다면 후자의 기회는 그리 많지 않다. 이개복 아동화는 2065, 438+08 년 65, 438+08 개월 이후 많은 ai 회사가 도산한 이유다. 이번에는 그가 말한 것이 정확하다.
이 상황을 바꾸는 방법은 두 가지밖에 없다: 1) 다시 한 번 이론을 돌파한다. 2) 성숙한 기술의 변형 및 최적화; 3) 특정 영역 또는 시나리오에 기술을 적용합니다. 예를 들어, 이미지 인식에 기반한 쓰레기 분류 자동 인식. 2) 및 3) 많은 기회와 격차가 있습니다. 1) 도 최고의 인재가 필요합니다. 그래서 이런 문제가 있어도 괜찮은 전공이다.
요약
요약하자면: 전공이 좋고 취업이 넓지만 전 우주 1 위는 하지 마세요.
저를 지켜봐주신 것을 환영합니다. 댓글을 환영합니다!
왕만슨 중국 인공지능학회 교육전문위원회 주임은 지능과학과 기술본과 전문 설립과 발전의 전 과정을 거쳤다. 그의 눈에는 지능과학과 기술전공, 인공지능과는 본질적인 차이가 없지만 이름만 다를 뿐이다.
한편 왕만슨은 "인공지능은 고립된 전공이 아니라 전문 수업이다" 고 말했다. 예를 들어, "데이터 과학 및 빅 데이터 기술" 전공은 빅 데이터 지능의 학문 분야를 따라 파생됩니다. 로봇공학' 전공은 지능자치시스템학과에서 파생되었다. "차세대 인공지능의 빠른 발전과 응용이 심화됨에 따라 새로운 전공이 끊임없이 생겨날 가능성이 높다. 지능과학과 기술전공/인공지능전공을 핵심으로 하고, 파생전공, 즉 인공지능전공의 새로운 전문 범주를 형성할 가능성이 높다. (윌리엄 셰익스피어, 인공지능, 인공지능, 인공지능, 인공지능, 인공지능, 인공지능, 인공지능, 인공지능)
현재 인공지능 1 급 학과가 없는 상황에서도 인공지능의 모집은 여전히 제어 과학과 공학 (자동화) 또는 컴퓨터 과학과 기술에 놓여 있다.
지능과학과 기술전공은 2003 년 지능과학과에서 제기한 것이다. 지능과학과의 전신은 베이징대 정보과학센터였다. KLOC-0/985 베이징대학교 수학과, 컴퓨터학과, 전자학과 등 10 과에 설립되어 주로 기계인식, 지능로봇, 지능정보처리, 기계학습 등 교차 학과의 연구와 교육에 종사한다. 20 19 까지 우리나라 고교 지능과학과 기술전공은 155 개입니다. 인공지능 전문 38 명; 데이터 과학 및 빅 데이터 기술: 509; 로봇 공학 전공: 194. 지금까지 인공지능을 개설한 고교는 200 여 곳이 있었으며, 대부분 지능과학과 기술의 전공에서 진화해 왔으며, 심지어 직접 개명까지 했다. 왕만슨이 말했듯이. 그래서 저는 지능형 과학과 기술 전공을 바탕으로 인공지능 전공에 대해 자세히 설명하겠습니다.
관련 전문 과정
현대 제어 이론, 시스템 엔지니어링, 디지털 신호 처리, 디지털 이미지 처리, 정보 인식, 통신 원리, 마이크로컴퓨터 원리 및 인터페이스 기술, 제어 원리, 정보 네트워크, 지능 과학 및 기술 소개, 뇌 및인지 과학, 수학 논리, 인공 지능 기초, 지능형 정보 처리, 운영 연구, 컴퓨터 제어 시스템 컴퓨터 시뮬레이션, 최적화 이론 및 계산, 인적 시스템, 최적 제어, 데이터 마이닝, 자연어 처리 및 이해, 기계 번역, 기계 학습, 스마트 게임 등 관련 전문 과정.
학습 요구 사항
이 전공에 응시하려면 우수한 수학과 컴퓨터 학과 지식이 있어야 이 전공을 잘 배울 수 있다. 또 물리학과 영어 학과에 대한 지식이 너무 강한 것이 좋다.
대학원생 전공
회로 및 시스템, 측정 기술 및 기기, 컴퓨터 응용 기술, 컴퓨터 소프트웨어 및 이론, 지구 탐지 및 정보 기술, 교통 정보 공학, 신호 및 정보 처리, 생물 의학 공학, 패턴 인식 및 지능 시스템, 제어 이론 및 제어 엔지니어링, 탐지 기술 및 자동화 장치, 시스템 엔지니어링, 네비게이션, 유도 및 제어
취업 분야
졸업생은 고교, 과학 연구 단위, 중외 기업 연구 센터에서 직접 지능 정보 처리, 컴퓨터 과학 등 관련 분야의 연구에 종사할 수 있다. 외국 기업, IT 회사 등 대기업에서 지능형 애플리케이션 시스템 및 컴퓨터 공학 연구 개발에 종사하고 있습니다. 정부 기관, 교육 기관, 정보 센터, 데이터 센터 및 기업의 기술 부서, 행정부에서 컴퓨터, 정보 처리, 교육 (교사), 기술 관리, 시스템 유지 관리 (네트워크 관리자), 애플리케이션 배포 (소프트웨어 시스템 사용 및 유지 관리); 지능과학과 기술 관련 대학원생도 응시할 수 있다. 이 전공은 입학시험에 적합하다.
이 전공이 비교적 좋은 대학.
칭화대, 베이징대, 상해교통대, 난징대, 복단대, 하얼빈공업대, 중국과학기술대, 화중과학기술대, 동남대, 베이징항공우주대, Xi 교통대, 저장대, 중산대, 쓰촨 대학, 길림대, 동제대대, 우한 대학
저는 YiRon 입니다. 수능 계획 분야에 집중하고 있습니다. 관심을 환영합니다. 대학 입시에 대한 전공, 자원봉사, 대학 정보를 더 많이 가져다 드리겠습니다.
이것은 매우 좋은 문제이다. 교육자로서 제가 대답하겠습니다.
우선, 현재의 인공지능 전공은 인기 전공이다. 인공지능의 빠른 발전은 인공지능 전문가에 대한 수요가 비교적 크기 때문에 현재 인공지능 전공을 선택하면 광범위한 취업 전망을 가질 수 있다.
산업인터넷과 산업구조 업그레이드의 공동 추진으로 향후 인공지능 분야는 대량의 산업자원과 사회자원을 모을 것이며, 인공지능 관련 일자리의 일자리 부가가치는 비교적 높을 것으로 보인다. 이는 최근 몇 년간 대학원생 취업에서 뚜렷하게 드러난다. 현재 대형 인터넷 (기술) 회사가 인공지능 분야를 배치하기 시작하면서 미래의 인공지능 전문가 수요는 여전히 큰 성장 공간을 가지고 있다.
오랫동안 인공지능 전문가의 양성은 주로 대학원 교육을 위주로 했다. 현재 일부 고교는 본과 차원에서 인공지능학과를 개설하고 있으며, 앞으로 더 많은 고교들이 본과 차원에서 인공지능학과를 개설할 예정이다. 인공지능 기술을 적용한 후 인공지능 분야는 혁신적인 능력을 갖춘 고급 인재뿐만 아니라 산업 응용능력을 갖춘 기술형 인재도 많이 필요로 하며, 기술형 인재에 대한 수요가 더 큰 경우가 많다. 이런 관점에서 학부생은 심지어 전문대생까지 앞으로 인공지능을 배우면 취업 전망이 더 좋아질 것이다.
인공지능은 철학, 수학, 컴퓨터, 통제, 경제학, 신경과학, 언어학과 관련된 전형적인 교차 학과로, 지식량이 많을 뿐만 아니라 공부도 비교적 어렵다. 그래서 인공지능 전공을 선택했으니, 너는 반드시 충분한 준비를 해야 한다.
마지막으로, 현재 학부 단계에서는 인공지능을 선택할 수 있지만, 더 나은 발전을 원한다면, 지금은 인공지능 방향의 대학원생을 읽는 것을 고려해야 한다.
인터넷, 빅 데이터, 인공지능, 대학원 시험에 관한 질문이 있다면 댓글 영역에 댓글을 달거나 개인적으로 나를 믿을 수 있습니다! (데이비드 아셀, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 인터넷명언)
주목할 만하게도 현재 교육부에서 지방고교에 이르기까지 인공지능을 전공하고 있다.
대체로, 이것은 인공지능 산업의 미래에 대한 큰 전망이다. 그래서 이때 인공지능 전공이나 빅데이터 과학 전공, 사물인터넷 전공을 선택하는 것도 때마침 잘 됐다. 몇 년 후, 대학 입시가 자원봉사를 할 때 점수가 줄어들 것 같다. 일반 학교는 들어가기가 어렵다.
구체적으로, 저는 지평과 협력하는 소금 선택 칼럼에서 전문적인 분석을 했습니다.
물론, 먼저 인공지능과 데이터 분석에 관한 이론을 자세히 이해하는 것이 좋습니다. 그렇지 않으면 자신이 관심이 있는지 아닌지를 잘 모르는 것은 매우 어색합니다. (데이비드 아셀, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 과학명언) 여기서는 다음과 같은 무료 자료를 읽는 것이 좋습니다.
올해 신규 100 여개 학교가 인공지능 전공을 개설했다. 그리고 인공지능전공의 미래 취업 전망은 매우 넓고 학생들의 선택성도 매우 넓다.
그래서 수능 완료 후 인공지능 전공을 선택하는 것도 전혀 문제가 없는 것은 아니다.
하지만 현재 대학입시 지원서를 작성할 때는 인공지능 전공을 선택한다면 이 학교가 이 인공지능 전공을 개설할 자격이 있는지 꼼꼼히 판단해야 한다는 구덩이를 유의해야 한다.
한편으로는, 많은 대학 교사들이 심각하게 부족하여, 이 직업의 이름만 있지만, 진정한 스승의 역량은 없기 때문이다. (윌리엄 셰익스피어, 햄릿, 공부명언)
현재 객관적으로 청화, 북경대학교, 복단, 교대 등 소수의 일류 고교와 하공대, 중국 과학기술대, Xi 교대 등 교사들에게도 적합하다.
다른 많은 학교들, 특히 지방에 새로 건설된 본과대학은 일반적으로 이 전공을 개설하는 것은 단지 고교모집의 편의를 위한 것이며, 한 가지 더 많은 익살을 가지고 있다. (윌리엄 셰익스피어, 햄릿, 공부명언) 많은 선생님들이 서로 모여서 형성되어 더 권위 있는 인공지능 교육팀이 없다.
물론, 우리가 앞서 말한 것은 대학 전공에 구덩이가 있는 것이 정상이라는 것이다. 새로운 전공으로서, 큰 불확실성에 직면해 있기 때문이다.
하지만 전반적으로 인공지능업계는 잠재력이 크다. 학교 실력이 좋은 학교만 선택하면 된다. 미래 발전 전망은 여전히 아주 좋다.
마지막으로 인공지능 전문 교육 계획을 첨부해 드리겠습니다.
이 2 년은 인공지능 전공이 전문화로 발전하기 시작한 처음 2 년, 인공지능의 시대라고 할 수 있다. 세계의 많은 국가들이 인공지능 연구에 박차를 가하고 있어 미래의 세계라고 할 수 있다. 인공지능을 장악하는 사람은 누구나 미래를 장악할 수 있다.
그래서 이 전공은 매우 좋다. 지금은 국가가 발전을 중점적으로 지원하는 분야에 속하며, 미래 취업 전망은 매우 넓다. 최근 2 년간 국내 일류 대학들이 새로 개업한 전공이기도 하다.
학교 선택: 이중 일류 대학 (2 1 1985 대학). 그 외에 보지 마세요.
또한 전공이 비교적 새롭기 때문에 각 고교의 건설 수준이 확실히 다르기 때문에 선별에 주의해야 한다 (각종 경로를 통해 고교 선생님의 배경을 조사함).
여러분의 대답은 모두 비슷하며 인공지능 전공을 자세히 소개합니다. 나는 조금 다르다.
나는 인공지능이 인류 사회를 제 3 차 산업혁명으로 이끌 것이라고 생각한다.
제 1 차 산업혁명, 증기기관 시대는 사람들의 손을 해방시켜 사회의 생산성을 크게 높였다.
제 2 차 산업혁명, 전기 기반 관련 기술의 급속한 발전으로 사람들 간의 교류가 더욱 긴밀하게 이루어지고, 사람들 사이의 거리가 짧아지고, 사회적 생산성이 더욱 높아졌다. 인류 과학의 빠른 발전을 추진하다.
제 3 차 산업혁명은 인공지능 기술로 대표될 것으로 보고, 인뇌를 해방시키고, 인공지능과 각 업종을 결합해 인간의 뇌가 한 번도 접촉한 적이 없는 것을 탐구하고 무한한 가능성을 석방할 것이라고 생각한다.
따라서 인공 지능의 중요성은 타의 추종을 불허합니다.
컴퓨터 박사, 지식 공유, 관심을 환영합니다.
키 큰 직업을 찾고 싶은데, 즉 몇 년 전 코드농가를 찾는 것은 매우 어렵다. 전공은 좋은 전공이고, 아주 좋은 전공이다. 그러나 구체적인 문제도 구체적으로 분석해야 한다. 사실 인공지능은 직업을 구하기 쉽고, 국가 전략 수요는 매우 전문적이다. 아이비리그와 같은 좋은 대학들, 예를 들면 MIT, 유학, 수석 엔지니어, 선임 엔지니어 등을 얻거나 스스로 하이테크 회사를 설립한다. 수험생이 현지 소도시에서 알려지지 않은 직업대학과 기술학교에서 인공지능을 전공한다면 그만이다. 직장을 구하는 것은 정상적인 컴퓨터 전공보다 못하다. 졸업 후 나는 초중고등학교에서 컴퓨터를 가르칠 것이다. 이름을 들으면 아방가르드이고, 직업을 찾는 것도 너무 앞서간다. 북상광심항과 같은 도시에 있지 않은 것은 모험도에 해당한다.
인공지능은 인기 전공으로 잠재력이 커서 각종 인식 등을 할 수 있다. , 그리고 데이터 분석. 수백 명의 프로그래머들의 수업을 볼 수 있습니다.
산업 인터넷과 산업 구조 업그레이드의 공동 추진으로 인공지능은 앞으로 대량의 산업자원과 사회자원을 모을 것이며, 인공지능 관련 일자리의 일자리 부가가치는 상대적으로 높아질 것으로 보인다. 이는 최근 몇 년간 대학원생 취업에서 뚜렷하게 드러난다. 현재 대형 인터넷 (기술) 회사가 인공지능 분야를 배치하기 시작하면서 미래의 인공지능 전문가 수요는 여전히 큰 성장 공간을 가지고 있다.
인공지능 기술을 적용한 후 인공지능 분야는 혁신적인 능력을 갖춘 고급 인재뿐만 아니라 산업 응용능력을 갖춘 기술형 인재도 많이 필요로 하며, 기술형 인재에 대한 수요가 더 큰 경우가 많다. 이런 관점에서 학부생은 심지어 전문대생까지 앞으로 인공지능을 배우면 취업 전망이 더 좋아질 것이다.