摘要：在科技飞速发展的今天，人工智能已成为引领时代变革的关键力量。众多学子和家长都对人工智能专业充满了好奇与向往，渴望深入了解这个专业的奥秘与潜力。
在科技飞速发展的今天，人工智能已成为引领时代变革的关键力量。众多学子和家长都对人工智能专业充满了好奇与向往，渴望深入了解这个专业的奥秘与潜力。
到底什么是人工智能？
定义与发展历程
讲座一开始，杨同学便对人工智能的定义进行了深入浅出的讲解。人工智能，简单来说，就是通过模拟人类智能行为，赋予机器 “感知、学习、推理和决策” 的能力，让机器能够像人类一样去处理各种复杂的任务。
回顾人工智能的发展历程，可谓是波澜壮阔，经历了多个不同的阶段。20 世纪 50 年代到 80 年代，是符号 AI 阶段，那时计算机刚刚兴起，符号式的 AI 以规则和推理为基础。就好比早期的专家系统，人们将专业领域的知识和规则编写进程序，让计算机依据这些来进行判断和解答问题。
而到了 1990 年至 2010 年期间，机器学习开始崛起，它可以被看作是一种统计学习，运用众多统计学的概念，使机器能够去解决各式各样的问题，不过机器学习也存在一定的局限性。
直至 2010 年至今，我们迎来了深度学习驱动的新 AI 时代，深度学习的出现无疑给人工智能领域注入了强大的动力，如今不管是在植物学、生物学，还是化学、医学等众多学科领域，都能看到深度学习的应用。像近几年备受瞩目的大模型，更是推动了人工智能不断向前发展，像 OpenAI 推出的相关大模型，以及国内的千问大模型、百度等各大厂的大模型，都展现出了强大的能力，改变着我们学习、工作等诸多方面的方式。
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人工智能核心特点
人工智能具备多个核心特点，其中数据驱动尤为突出。如今已然是大数据时代，数据成为了人工智能发展的重要支撑，大量的决策都是基于对数据的分析和挖掘。例如在电商领域，平台依据用户的浏览历史、购买行为等海量数据，通过人工智能算法进行分析，从而实现精准的商品推荐，这背后就是数据在发挥关键作用。
模型复杂性也是一大特点，近年来大模型概念愈发火热，像 Transformer 架构的出现，让模型复杂度不断增高，传统的一些模型与之相比都略显逊色。这背后是科研人员不断探索 AI 内在规律，利用扩展法则等方法，驱动着更强大的 AI 出现，像生成式 AI 的崛起，也和模型复杂性的提升有着紧密联系。
广泛应用性更是让人工智能渗透到了我们生活的方方面面，从日常使用的语音助手，像苹果的 Siri、亚马逊的 Alexa 等，能听懂我们的语音指令并提供相应服务；到人脸识别技术应用在安防、手机解锁等场景；再到自动驾驶领域，车辆可以依靠人工智能感知周边环境并做出驾驶决策等等，都彰显了人工智能强大的应用能力。
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人工智能热门交叉学科有哪些？
如今，人工智能与各学科交叉融合已然成为一种大趋势，这意味着每个学科的学生都有机会参与到人工智能相关的学习和研究中，解锁更多新的可能，拓展出更广阔的应用边界。下面就让我们一起看看讲座中提到的几个具体的交叉领域示例吧。
人工智能 + 数据科学：
这一交叉领域有着诸多结合点，比如数据驱动的 AI 模型开发与优化、数据清洗与特征工程，以及在数据分析中运用 AI 算法等。像大数据分析、数据挖掘与机器学习这些课程都是与之相关的学习内容。
人工智能 + 视觉：
其在图像和视频分析方面有着重要应用，例如在无人驾驶领域，依靠计算机视觉技术让车辆能够识别道路、车辆、行人等各种元素，从而做出准确的驾驶决策；在医学影像方面，则可以辅助医生对 X 光、CT 等影像进行分析，帮助诊断疾病。要想深入学习这个领域，掌握深度学习以及卷积神经网络等知识是非常关键的。
人工智能 + 自然语言处理：
随着 ChatGPT 等大模型的出现，这一领域更是成为了当下研究的焦点，核心在于让机器理解和生成语言。相关的课程建议包括 NLP 基础和 Transformer 架构等，涉及很多语言模型和语义分析技术。它在机器翻译、智能客服等场景中都发挥着重要作用，让不同语言的交流、人机之间的对话变得更加顺畅高效。
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人工智能 + 强化学习：
强化学习在游戏、智能交通控制、机器人决策等领域有着广泛应用。比如在热门游戏中，智能 NPC 可以利用生成式人工智能进行交互，提升游戏体验；在智能交通控制里，通过强化学习让交通信号灯等设施做出更优的调控策略，缓解拥堵。学习这个领域需要了解自动化控制的相关技术、强化学习的理论以及对应的算法等基础知识。
人工智能 + 医学：
人工智能对医学领域的加持作用十分巨大，像今年诺贝尔化学奖获得者 David Baker 所做的蛋白质折叠相关研究，就借助了大模型的思想，实现了蛋白质生成等成果。
除此之外，在疾病诊断、个性化医疗、医药研发以及基因组学分析等方面也都有着积极应用，能够帮助医生更高效准确地诊断病情，为患者制定更贴合自身情况的治疗方案，推动医学不断向前发展。
人工智能 + 环境科学：
可以利用 AI 去解决环境领域的诸多问题，比如应对气候变化、对水资源、森林资源进行管理，或者处理野火等问题。通过学习空间分析、气候建模等相关课程，能够运用 AI 加速这些问题解决的流程化、结构化。并且，在国家的很多政府部门也有着对此类岗位的需求，有着不错的应用前景。
人工智能 + 伦理和法律：
随着 AI 的快速发展，也带来了不少伦理和法律方面的问题，例如数据泄露可能侵犯隐私等情况。不过 AI 相对人来说，在决策上可能更具透明性，有着更清晰的问责机制，并且可以假定算法具有公平性以及能保护隐私等优势。
目前，国内像华东政法大学、华东师范大学、上海交通大学等都对人工智能与伦理法律的交叉领域十分关注，这一领域未来也有着很大的发展空间，值得深入探讨研究。
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人工智能专业核心课程有哪些？
接下来，杨同学着重介绍了该专业的核心专业课程，这些课程犹如基石，对于筑牢知识根基、深入探索人工智能领域起着至关重要的作用。
数学与统计基础
数学与统计可谓是人工智能的 “命脉” 所在，是整个专业学习的根基。高等数学中的微积分知识，涉及优化与梯度计算，例如在反向传播过程中就起着关键作用，能助力实现模型的优化；线性代数里的矩阵运算、特征值分解等内容，是深度学习的核心要点，很多数据以及算法的存储结构都依赖于矩阵这一基础。
概率论与数理统计同样不可或缺，它涵盖概率分布、贝叶斯理论、假设检验等知识，能够帮助我们进行数据分布分析与采样，在理解机器学习的本质即统计学习方面意义重大，毕竟诸多机器学习算法都是基于概率统计原理推导而来。还有离散数学，其中的图论、逻辑、集合等知识，是计算机科学的基础组成部分，为后续更深入的学习和研究提供了基本的思维框架。
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编程与算法
编程是将人工智能理论转化为实际应用的重要工具，它承载着一种独特的思想。Python 作为人工智能领域的主流编程语言，备受青睐，其优势十分显著。它是面向对象的强可解释性语言，语法简洁，上手容易，即便基础薄弱，借助当下的大语言模型对话方式，也能快速入门。
与此同时，数据结构和算法的学习也不容忽视。像排序与搜索算法（如快速排序、二分查找）、各种数据结构（数组、链表、栈、队列、哈希表、树、图）等知识，不仅能够提升代码效率与性能，更是实现 AI 模型基础逻辑的关键所在。掌握这些算法的思想精髓，才能更好地在人工智能的开发实践中灵活运用，实现高效的程序运行，避免陷入低效的代码困境。
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机器学习与深度学习
机器学习作为人工智能的核心领域，涉及监督学习与无监督学习两个重要分支。在监督学习中，回归、分类等经典算法，例如线性回归、支持向量机等，都是需要掌握的重点内容；无监督学习里的聚类、降维算法，像 K-Means、PCA 等也有着广泛的应用场景。
深度学习更是当下人工智能发展的强劲驱动力，其典型的网络结构如 CNN（用于图像处理）、RNN/LSTM/Transformer（适用于序列数据分析与语言模型）等，每一种结构都蕴含着独特的思想和应用方向，理解它们有助于把握深度学习在不同场景下的强大功能，像在自然语言处理、图像识别等诸多领域发挥的关键作用。强化学习也是热门方向之一，通过智能决策与试错优化，在游戏、智能交通控制等领域展现出巨大的应用潜力。
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课程学习规划
对于想要系统学习人工智能专业的同学，杨同学还贴心地给出了按学期划分的课程学习规划建议：
• 第一学期：建议把重点放在数学学习上，静下心来花时间把数学基础打扎实，同时可以兼顾一些数据科学入门的跨学科内容，了解数据科学的基本概念和处理数据的方法，还可以尝试做一些如数据清洗与分析的实验，培养对数据的敏感度和处理能力。
• 第二学期：开始深入学习机器学习和深度学习的相关算法，探索这些算法在自己感兴趣或者所在领域中的应用方式，并且尝试进行神经网络或一些经典网络模型的实践操作，通过实际动手加深对知识的理解和掌握。
• 第三学期：可以根据自己的兴趣和发展方向，选择扎根于自然语言处理、计算机视觉或者强化学习等具体领域，进一步深入钻研，思考如何让 AI 算法和模型更好地适配所在领域的数据，实现创新应用，同时进行相应的 AI 系统优化实验。
• 第四学期：着重尝试去完成一些完整的科研项目或者撰写论文，争取让所学知识落地，比如参与学科竞赛、发表论文等，以此来提升自己的实践能力和科研水平，为未来的升学或者就业增添有力的砝码。
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此外，在学习过程中，还有一些实用的学习资源和工具推荐。例如编程语言方面，Python 是必备，而像 Jupyter Notebook 则是数据分析和实验的好帮手；还有版本控制与团队协作离不开 Git/GitHub，数据库操作要掌握 SQL 等等。总之，合理利用这些资源和工具，能让学习事半功倍，更好地在人工智能专业领域中不断前行。
人工智能专业就业前景怎么样？
就业趋势分析
如今，人工智能领域展现出了极为强劲的就业优势，已然成为众多求职者眼中的 “香饽饽”。
一方面，人工智能领域的更新速度极快，新技术、新理念不断涌现，这就使得其需要大量能够紧跟技术发展步伐、不断学习新技术，进而保持技能竞争力的专业人才。
另一方面，从业者的薪资水平普遍较高，特别是在那些技术成熟度较高的公司和研究机构，给出的薪资待遇更是十分优厚。毕竟人工智能所涉及的技术知识和技能较为复杂，能够掌握并运用这些知识技能为企业创造价值的人才，自然值得高薪聘请。
而且，随着人工智能的快速发展，它几乎渗透到了每一个行业之中，这也就导致了对人工智能相关技能人才的需求大幅增加，岗位数量不断攀升，为人工智能专业的毕业生提供了广阔的就业前景。
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热门岗位介绍
在人工智能领域，有几个热门岗位备受关注，它们各有其独特的技能要求以及未来发展趋势。
• 人工智能工程师：
技能要求上，需要熟练掌握深度学习框架，比如 TensorFlow、PyTorch 等，这些框架是构建和训练人工智能模型的关键工具；要具备扎实的机器学习算法基础，涵盖监督学习、无监督学习以及强化学习等方面，以便针对不同的业务场景选择和应用合适的算法；还得精通数据处理工具，像 Pandas、NumPy、SQL 等，用于对海量的数据进行整理、分析和存储；同时，数据可视化工具如 Matplotlib、Tableau 等也必不可少，能将分析结果直观地展示出来，辅助决策。
• 数据科学家：
数据科学家需要将数据科学与 AI 模型开发深度结合，所以对 AI 算法要有更深入的理解，不仅要掌握常见的机器学习、深度学习算法，还得明白如何将其巧妙应用到实际的数据问题中。
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讲座互动Q&A
讲座最后的互动环节可谓是精彩纷呈，大家纷纷抛出自己心中的疑问，杨同学也都一一耐心解答，下面就选取一些有代表性的问题和回答来和大家分享一下。
1、哪些专业容易跨专业进入AI领域？
容易跨的专业往往是那些与数据和分析密切相关的领域，因为这些领域更容易利用人工智能技术。例如心理学、语言学和公共政策等文科专业，都可以通过结合人工智能来进行更深入的数据分析和模式识别。跨学科的关键在于找到自己专业与人工智能结合的切入点。
2、文科生有机会进入人工智能领域学习吗？
文科生完全有机会进入人工智能领域。人工智能是一个多学科交叉的领域，文科生可以将自己的专业知识与人工智能技术相结合，比如通过分析文本数据来研究社会现象或文化趋势。我鼓励文科生学习编程和数据分析技能，这些技能将帮助他们更好地利用人工智能工具。
3、硕士想学人工智能的相关专业，本科学什么专业比较好？
如果想把人工智能做的很好，建议本科选择数学专业，其次是计算机计算机相关的专业，然后是通信相关的专业，然后自动化相关的专业，这些都是可以去做人工智能的。但是CS很多时候看的并不是你学了哪些课，而是看你做哪些事情。
4、美国哪些人工智能岗位需求比较大？
目前美国对生成式AI和大语言模型的需求很大。这些技术在自然语言处理、内容生成和聊天机器人等领域有着广泛的应用。同时，尽管人工智能岗位需求大，但是对个人能力的要求极高，需要有丰富的经验和扎实的技术基础。
5、做科研找导师，国内和国外哪个好一点？
选择导师时，重要的是找到与自己研究兴趣相匹配的导师，而不仅仅是看是国内还是国外。国外的一些研究环境可能在某些领域更为先进，但这并不意味着国内的导师就不优秀。建议学生根据自己的研究兴趣和职业规划，以及导师的研究背景和声誉，来做出选择。
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总之，这场讲座围绕人工智能专业，从专业本身的剖析，到交叉学科的拓展，再到核心课程以及就业前景等多方面进行了全面且深入的讲解，对有意向学习人工智能专业或者对人工智能有兴趣的的同学带来了很大的帮助。
来源：教育资讯源一点号
