超过了900多个不同的专业领域，计算机科学在全球多所顶尖大学的专业排行榜上名列第一。

 

全球电信、国际商务、医学突破、远程教育、在线购物、在线约会，以及互联网的种种应用，这些令人惊叹的事情也让计算机科学这个专业遐迩闻名。其规模和复杂性也在快速增长。

 

随着ChatGPT的发布，人工智能又成为了一个全新的热点，再次推动了计算机科学项目的申请。

所以，滨乐带大家全方面解析人工智能这一专业。

 

 

人工智能是什么？

人工智能（Artificial Intelligence）属于计算机科学的一个分支，能通过使用计算机来完成传统上需要人类智能的事情。人工智能可以以人类无法处理的方式处理大量数据。人工智能的目标是能够像人类一样识别模式、做出决定和判断。

 

AI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。这些系统和机器可以在不同程度上复制人类思维的学习、推理和解决问题的能力。

 

现在常用的自动驾驶、人脸识别，语音识别、基于用户兴趣的智能算法推荐技术也属于人工智能的范畴内。

 

 

人工智能分可为六大领域：

 

1.机器学习 Machine Learning

 

 

机器学习是一种人工智能特征，可以让计算机无需编程即可自动获取数据并从它遇到的困难或实例中学习。机器学习强调可以分析数据并生成预测的算法的开发。它的主要应用是在医疗保健领域，用于疾病诊断和医学扫描解释。

 

从根本上说，它是使机器能够翻译、执行和研究数据以解决现实世界问题的科学。它基本上集中于根据经验进行调整并在一段时间内提高其决策潜力或预测准确性的应用程序。

 

在过去的几年里，它为我们带来了自动驾驶汽车、图像和语音识别、需求预测模型、有用的网络搜索和各种广泛的应用。

 

 

2.神经网络 Neural Network

通过堆叠多个感知器，神经网络结合了人脑的神经系统和机器来执行任务。神经网络通过处理各种训练实例来收集信息，然后将脑神经元编码到系统或机器中。

 

简单来说，神经网络是一组算法，用于通过模仿人脑操作过程的过程来查找数据串之间的元素关系。

神经网络中的神经元是一种数学函数，其工作是根据特定结构收集和分类信息，网络强烈实施各种统计技术以完成任务。由于应用了各种学习模型，该数据分析过程还将为许多以前未解决的相关问题提供答案。

 

从预测到市场研究，它们被广泛用于欺诈检测、风险分析、股票交易预测、销售预测等等。

 

 

3.机器人 Robotics

 

 

 

 

 

如今，随着技术的不断进步，机器人技术是一个快速发展的领域。研究、设计和建造新机器人服务于各种实际目的，无论是家庭、商业还是军事。

 

融合了机械工程、电气工程、信息工程、计算机工程、数学等许多其他领域，机器人学涉及机器人的设计、构造、操作和使用。机器人技术的目标是设计可以帮助和协助人类的机器。

 

机器人技术开发的机器可以替代人类并复制人类行为。机器人可以在多种情况下用于多种目的，但许多机器人也被用于危险环境（包括检查放射性材料、炸弹检测）、或人类无法生存的地方（例如太空、水下），以及清理有害物质和辐射。

 

4.专家系统 Expert System

专家系统是指模仿人类专家决策智能的计算机系统。这些系统是为特定领域设计的，例如医学、科学等。它通过根据用户查询使用推理和推理规则，从其知识库中提取知识来执行此操作。

 

 专家系统的性能基于存储在其知识库中的专家知识。知识库中存储的知识越多，系统性能的提高就越大。其主要特包括反应灵敏、可靠、易于理解和执行力强。

 

在1970年，第一台专家系统问世。通过提取存储在其知识库中的知识，他被认定为当时能解决最复杂的问题的专家。

 

 

5.模糊逻辑 Fuzzy Logic

 

在现实世界中，有时我们会面临难以识别条件是否为真的情况，它们的模糊逻辑为推理提供了相关的灵活性，从而导致任何条件的不准确和不确定性。

 

模糊逻辑一词是在 1965 年由数学家 Lotfi Zadeh 提出模糊集理论时引入的。简单来说，模糊逻辑是一种通过测量假设的正确程度来表示和修改不确定信息的技术。模糊逻辑也用于对自然不确定的概念进行推理。模糊逻辑可以方便灵活地实现机器学习技术，并有助于逻辑地模仿人类思维。

 

模糊逻辑只是标准逻辑的一种形式，其中一个概念展示了 0 到 1之间的任何实数。如果概念完全正确，则标准逻辑为 1，完全错误的概念为 0。但在模糊逻辑中，也存在一个部分为真、部分为假的中间值。

 

 

6.自然语言处理  Natural Language Processing

 

作为一种人类语言的计算处理技术，NLP能帮助计算机和人类通过自然语言进行交流。它使计算机能够通过模仿人类自然语言来读取和理解数据。

 

NLP是一种处理从文本形式的数据中搜索、分析、理解和导出信息的方法。计算机可以使用人工智能的这一方面来解释、识别、定位和处理人类语言和语音，最常见的应用就是文本翻译、情感分析和语音识别。

 

引入该组件的目的是使机器和人类语言之间的连接尽可能无缝，以便计算机可以逻辑地响应人类的语音或查询。

 

 

人工智能的就业前景

随着技术的不断发展和应用的扩大，对人工智能专业人才的需求也越来越大。人工智能专业硕士在美国的平均年薪为10.2万美金。

 

热门岗位包括：人工智能工程师、数据科学家、机器学习工程师、计算机视觉工程师等。就业方向包括：谷歌、亚马逊、微软、苹果和IBM等科技公司，银行、保险公司和投资机构等金融机构，医疗保健机构和生物技术公司。

 

 

 

 

 

 

 

 

人工智能神校盘点

 

1.卡内基梅隆大学 CMU

作为美国CS领域的头牌王者，CMU已经在CS专业的本科和硕士排名多年蝉联第一。作为少数专门设有计算机学院的学校，CMU在本部匹兹堡校区推出一个新硕士项目——工程人工智能硕士（MSc in Engineering Artificial Intelligence，简称MS EAI）。该项目主要研究人工智能的理论、方法和应用，并提供许多实践性课程，包括机器学习实验、智能控制实验等。

 

 

 

2.麻省理工大学 MIT

MIT是在人工智能领域享有盛誉的学府之一。作为全球顶尖的科学和工程学府之一，麻省理工学院在人工智能领域有着悠久的研究传统。自20世纪50年代起，麻省理工学院就在人工智能的基础理论和应用研究方面取得了重大突破和贡献。麻省理工学院的人工智能专业强调多学科的交叉融合。学生可以通过与其他学科（如计算机科学、心理学、神经科学、物理学等）的合作来深化对人工智能的理解和应用。

 

3.斯坦福大学 Stanford

斯坦福大学的人工智能专业以其杰出的教育和研究成果而闻名于世。斯坦福大学注重将理论与实践相结合，提供实践导向的教学方法。学生可以通过参与实验室项目、研究中心、创业项目和实习机会，将所学的知识应用于实际问题的解决，并培养创新思维和实际技能。学生可以选择从机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等多个领域深入学习，并参与到前沿的研究项目中。

 

 

 

4.加州大学伯克利分校 UCB

 

加州大学伯克利分校位于硅谷地区，处于创新和创业的中心，具有学习人工智能的地理优势。学校与科技公司、创业孵化器和投资机构等紧密合作，为学生提供丰富的创新和创业资源。学生可以参与创业项目、科技孵化器和创业竞赛，将人工智能技术转化为商业化的解决方案。

 

 

 

虽然人工智能当前的顶流专业，但也不能贸然选择，与自己的特长技能相辅相成才是成功的关键~在人工智能申请竞争愈发激烈的情况下，申请的学校一定要有梯度。有更多相关申请的问题，可以添加滨乐导师免费咨询！