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    英国人工智能专业方案

    • 美国研究生
    • 专业介绍
    2025-07-13

    人工智能专业方案
    一、 专业介绍
    人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为 AI。监管难度大, 它是研究、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。
    人工智能是计算机科学的一个分支,它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
    做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和系统等。人
    工智能从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来人工智能带来的科技产
    品,将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的
    智能,但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
    人工智能是一门极富挑战性的科学,从事这项工作的人必须懂得计算机知识,心理学和哲学。人工智能是
    包括十分广泛的科学,它由不同的领域组成,如机器学习,计算机视觉等等,总的说来,人工智能研究的
    一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对
    这种“复杂工作”的理解是不同的。 2017 年 12 月,人工智能入选“2017 年度中国媒体十大流行
    语”。 2021 年 9 月 25 日,为促进人工智能健康发展,《新一代人工智能伦理规范》发布。
    二、 就业前景
    随着产业结构升级的持续推进,未来行业领域对于人工智能专业人才的需求量会逐渐增加,就业方向为科
    学研究、工程开发、计算机方向、应用数学等,人工智能目前是一个快速增长的领域,人才需求量大,相
    比于其他技术岗位,竞争度偏低,薪资相对较高,因此,现在是进入人工智能领域的大好时机。
    一:智能化是未来的重要趋势之一。随着互联网的发展,大数据、云计算和物联网等相关技术会陆续普
    及应用,在这个大背景下,智能化必然是发展趋势之一。人工智能相关技术将首先在互联网行业开始应用,
    然后陆续普及到其他行业。
    第二:产业互联网的发展必然会带动人工智能的发展。互联网当前正在从消费互联网向产业互联网发展,
    产业互联网将综合应用物联网、大数据和人工智能等相关技术来赋能广大传统行业,人工智能作为重要的
    技术之一,必然会在产业互联网发展的过程中释放出大量的就业岗位。
    第三:人工智能技术将成为职场人的必备技能之一。随着智能体逐渐走进生产环境,未来职场人在工作过
    程中将会频繁的与大量的智能体进行交流和合作。从这个角度来看,未来掌握人工智能技术将成为一个必
    然的趋势,相关技能的教育市场也会迎来巨大的发展机会。毫无疑问——不是工作本身,而是 MBA 是创
    业的天然助推器。除了将课程设计成小型初创企业外,MBA 课程结构还提供了一个初始备份,这在非 MBA
    创业者的情况下是非常缺乏的。大学指导、技术资源,甚至在某些情况下,向大学社区内的投资者提供的
    建议,都可以帮助他们启动自己的创业项目。
    搜索方向:搜索是人工智能的重要应用领域,目前初步实现的人工智能产品例如小度、小爱同学、天猫精
    灵等,都是建立在智能搜索和语音搜索的基础之上的。此外图片搜索已经基本实现,精准度可以达到 90%
    以上,例如百度识图、作业帮搜题等。视频搜索也是搜索领域进一步研究的方向。
    计算机视觉和模式识别方向:这个方向是从技术层面划定的方向,其应用领域包括:智能办公、智能交通、
    智慧城市等等。技术的表现层有指纹识别、人脸识别、虹膜识别、车牌识别等等。
    医学图像处理:医疗设备和医疗器械很多都会涉及到图像处理和成像技术,诸如西门子、飞利浦等企业都
    会有专门的人工智能研发部门。
    还有很多诸如此类得就业选择:专系统,自动规划,定理证明,博弈,自动程序设计,智能控制,机器
    人学,语言和图像理解,遗传编程等。
    三、 基本必修课程
    Accelerated Natural Language Processing
    Advanced Vision
    Automatic Speech Recognition
    Decision Making in Robots and Autonomous Agents
    Machine Learning & Pattern Recognition
    Natural Language Understanding, Generation, and Machine Translation
    Probabilistic Modelling and Reasoning
    Reinforcement Learning
    Robotics: Science and Systems

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