人工智能专业学什么？

一、人工智能专业学什么？

目前人工智能专业的学习内容主要包括： 机器学习、人工智能导论（搜索法等）、图像识别、生物演化论、自然语言处理、语义网、博弈论等。

需要的基础课程主要有，信号处理，线性代数，微积分，还有编程（有数据结构基础）。

从专业的角度来说，机器学习、图像识别、自然语言处理，这其中任何一个都是一个大的方向，只要精通其中一个方向，就已经很厉害了。所以不要看内容很多，有些你只是需要掌握，你需要选择的是一个方向深入研究。其实严格来说，人工智能不算难学，但是也不是轻轻松松就能学会的，需要有一定的数学相关的基础，同时还有一段时间的积淀。

二、人工智能学什么专业好？

智能科学与技术专业。

智能科学与技术基于计算机技术、自动控制技术、智能系统方法、传感信息处理等科学与技术，进行信息获取、传输、处理、优化、控制、组织等并完成系统集成，主要从事智能技术与工程的科研、开发、管理等。

三、AI人工智能学什么专业？

一、机器人工程专业

这是一个近几年新兴的专业，该专业是一门在真实世界环境下将感知、决策计算和执行驱动组合在一起的应用交叉学科和技术。2016年在大学里首次设立，是教育部重点扶持的专业之一，如今也已经成为了热门专业，该专业主要是为了培养具备工业机器人技术及创新能力的专业人才。

二、智能科学与技术专业

该专业是在硬件基础上，给机器人赋予一个类似人的大脑，神经传导及信息处理系统，简单说来就是学习如何控制机器人。该学科的设立也是为了适应社会对从事智能化产品研发人员迫切需求的现状。

三、计算机科学与技术专业

该专业主要是为了培养具有良好的科学素养，系统的、全面的掌握包括计算机硬件、软件与应用的基本理论和基本知识的人才。与人工智能学习也有交叉部分，而且该专业本科毕业后就业也是相对容易的。

四、模式识别与智能系统专业

模式识别是一个新兴的交叉学科，是自动控制、模式识别、人工智能、模糊逻辑、仿生学和计算机科学与技术等多个学科融合的产物。该专业是一门理论与实际紧密结合，具有广泛应用价值的学科。可以说该专业对于人工智能是起到至关重要的作用的。

四、人工智能影视专业学什么？

人工智能影视学专业

培养目标：培养具有深厚人文素质和坚实专业基础，一专多能，适应市场需要的高端应用型、创新型人才，毕业生可从事戏剧、电影、电视、纪录片、专题片、DV短剧的编剧、导演、拍摄与制作等工作。

主要课程：电影写作、电视剧写作、剧本分析、剧作实务、毕业作品创作、影视导演实践、纪录片、专题片编导、故事片编导、电视栏目编导与制作、影视剪辑与合成、电视新闻制作与编辑、影视实务、影视摄影技术、影视摄影造型、影视照明技术、影视录音、影视剪辑与合成、影视特技制作、影视广告摄影、电视栏目编导与制作、摄影实务、

就业方向：可从事电视台、广播电视台、网站、游戏公司、影视制作公司、音像公司、报刊杂志社、艺术院、团以及企事业单位工作。

五、人工智能制造专业学什么？

主干课程：机床电气控制与PLC、工业机器人技术、数控加工工艺与编程、机械制图、液压与气压传动、AUTOCAD绘图、电力拖动控制线路实训、机床电气控制线路实训、电工基本技能实训、工业机器人编程与实操、数控车、铣编程与加工。

智能制造专业，是指智能制造学科的专业，智能制造类专业，本科专业有智能制造工程专业。

　　培养目标：培养具有智能加工知识、机械设计与制造、智能制造设备的安装、调试、维护实践能力，能从事新一代智能产品、装备、生产线的管理工作，特别是具备创新能力的'网络化、智能化、信息化的高技能人才。

六、人工智能视觉专业学什么？

视觉传达设计专业课程

软件课程：PS、AI、CDR、PR、3DMAX、flash

专业课程：三大构成（平面构成、立体构成、色彩构成）字体设计，版式布局，艺术概论，摄影课，平面广告，影视广告，网页设计，书籍装帧，动画，国画，插画，包装设计，绘本设计，户外印刷，大一还有素描速写油画课（每个学校课程多少会有些差异的）

七、人工智能 学什么专业

人工智能：学什么专业？

人工智能领域正日渐受到广泛关注，作为一个充满挑战和机遇的领域，许多年轻人都希望能够学习相关知识并从中获益。然而，对于初学者来说，选择适合的专业并不容易。本文将就学习人工智能所需的专业知识进行探讨，帮助你更好地规划未来的学习和职业发展。

计算机科学与技术

作为人工智能领域中最为常见的专业之一，计算机科学与技术为学习人工智能打下了坚实的基础。这门专业涵盖了计算机系统的设计、开发和应用等方面的知识，是学习人工智能所必备的基础能力。在学习计算机科学与技术的过程中，你将掌握编程、数据结构、算法设计等基本技能，为进一步学习人工智能奠定基础。

数学

数学作为人工智能领域中的重要基础学科，在学习人工智能时不可或缺。线性代数、概率论、数理统计等数学知识对于理解人工智能算法和模型具有重要意义。通过学习数学，你将更好地理解人工智能背后的原理和数学模型，为深入研究人工智能奠定基础。

人工智能

当然，学习人工智能最直接的途径就是选择人工智能相关专业。人工智能专业通常包括机器学习、深度学习、数据挖掘等方面的知识，帮助学生系统地学习人工智能技术和应用。选择人工智能专业将有助于更深入地理解人工智能的原理和应用，为未来从事人工智能相关工作打下坚实的基础。

数据科学

数据科学是一个涵盖范围广泛且与人工智能密切相关的专业领域。通过学习数据科学，你将掌握数据处理、数据分析、数据可视化等技能，这些技能在人工智能领域具有重要意义。数据科学专业能够帮助你更好地理解数据在人工智能中的应用和作用，为从事数据科学家或人工智能工程师等职业做好准备。

总结

在选择学习人工智能所需的专业时，计算机科学与技术、数学、人工智能、数据科学等专业都是非常不错的选择。不同的专业将为你提供不同的视角和技能，帮助你更全面地理解人工智能领域的知识和技术。因此，在选择专业时，可以根据个人兴趣和职业规划来进行合理选择，打好扎实的基础，为未来的发展铺平道路。

八、学什么专业可以做人工智能？

首先，当前人工智能专业人才主要在计算机、数学、控制和电子等大类专业培养，其中契合度比较高的专业包括人工智能、大数据、物联网、智能科学与技术、机器人工程、计算机科学与技术、软件工程等专业。

对于数学、电子、控制等理工科专业的同学来说，如果想往人工智能方向发展，继续读研是比较现实的选择，一方面可以有更好的交流和实践场景，另一方面也可以获得更多的专业指导，这对于后续的就业会有比较直接的影响。

随着人工智能技术开始逐渐在产业领域落地应用，很多传统学科也开始与人工智能技术相结合，比如智慧水利、智能电网信息工程、智能制造工程、智能车辆工程、智能采矿工程、智能材料与结构等专业也可以培养人工智能类人才，但是这些专业往往会立足传统学科来与人工智能技术相结合，培养的侧重点还是在传统学科上。

人工智能是一个典型的多学科交叉领域，涉及到的学科非常多，除了常见的理工科专业可以往人工智能方向发展之外，管科、哲学类、医学类、农学类专业的同学也可以往人工智能方向发展，比如信管专业、大数据管理与应用专业就是比较典型的代表。

在人工智能涉及到的多个学科当中，哲学排在非常靠前的位置上，而且当前很多哲学类专业的老师对于人工智能的发展也非常感兴趣，相信未来哲学在人工智能技术发展的过程中会起到非常重要的作用。

从当前的就业情况来看，如果想从事跟人工智能关系比较密切的岗位，选择计算机大类专业是比较稳妥的选择，而从当前人工智能领域的人才需求情况来看，继续读研也是比较现实的选择。

人工智能相关技术的学习对于场景的要求比较高，所以要重视给自己营造一个比较好的交流和实践场景，多争取专业老师的指导，多参与人工智能相关的科研实践活动，这会让自己少走很多弯路。

目前我联合多名国内外知名大学的导师和互联网大厂的企业导师，共同搭建了一个技术论坛，在持续开展计算机、大数据、人工智能相关的科研实践活动和成果分享活动，感兴趣的同学可以联系我申请参与，相信一定会有所收获。

九、从事人工智能，应该学什么专业？

计算机科学，数学和统计学科，机器学习和人工智能专业，自然语言处理专业。

如果你想从事人工智能领域，可以选择以下专业：

1.计算机科学：这是最为常见的选择，计算机科学专业提供了深入的编程技能和基础知识，包括算法、数据结构、计算理论等。这些都是实现人工智能技术所必要的。

2.数学和统计学科：人工智能技术和算法的很多方面都涉及到数学和统计学，如线性代数、微积分、概率论和数值计算等。因此，数学和统计学科也是非常重要的选择。

3.机器学习和人工智能专业：近年来，越来越多的大学开设了机器学习和人工智能专业，这些专业从理论到实践，涵盖了人工智能领域的各个方面，包括深度学习、自然语言处理、计算机视觉等。

4.自然语言处理专业：自然语言处理是人工智能领域中的一个重要分支，它涉及到语音识别、文本处理等方面的技术和算法。选择自然语言处理专业可以更加专注于该领域的学习和发展。

需要注意的是，在选择专业的同时，建议多加参与学术研究和实践项目，不断积累知识和经验，以便更好地面对未来的挑战。

十、人工智能法学专业学什么？

人工智能法学专业培养适应我国社会主义法治和国家人工智能发展战略需要的，基本掌握人工智能和法学基本理论和基础知识，具有法治精神、创新思维、全球视野和实践能力的，能在国家司法机关、行政部门、企事业单位、科研机构等部门从事与人工智能相关的法律应用、法律法规、伦理规范和政策体系研究与实践的高素质复合型、应用型法律人才。

人工智能法学专业学习课程有法理学、宪法学、民法学、刑法学、行政法与行政诉讼法学、经济法学、商法学、知识产权法、民事诉讼法学、刑事诉讼法学、国际法学、人工智能原理、Python语言程序设计、数据统计与分析、知识发现与数据发掘、网络与信息安全概论、数字证据与区块链、法律管理信息系统、法律大数据分析、人工智能法律应用、人工智能法学概论、人工智能伦理概论、人工智能法律规制等。