同學們您是否也想知道美國留學專業(yè)解讀：人工智能專業(yè)，這個問題的分析和解答呢？相信你通過以下的文章內(nèi)容就會有更深入的了解，話不多說，接下來就跟著教育在線小編一起看看吧。

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　　人工智能技術在近年來頻頻出現(xiàn)新成果，最常見的指紋識別，你應該也在用吧，跟著前途出國小編看看人工智能專業(yè)的介紹吧！

　　人工智能是一門包含計算機、控制論、信息論、神經(jīng)生理學、心理學、語言學等綜合學科。該概念第一次在達茅斯頓學術會議上提出：人工智能是從計算機應用系統(tǒng)角度出發(fā)，研究如何制造出人造的智能機器或智能系統(tǒng)，來模擬人類智能活動的能力，以及延生人類智能科學。

　　【發(fā)展程度】

　　在最近的幾十年里，人工智能似乎開始呈現(xiàn)出井噴式發(fā)展。1997年5月，IBM公司研制的深藍(DEEP BLUE)計算機戰(zhàn)勝了國際象棋大師卡斯帕洛夫(KASPAROV)，人工智能的這個完美表現(xiàn)開始引起了所有研究者的注意。在最近五十年里，從手機上的計算器到無人駕駛汽車，再到今天Master 59連勝人類頂尖圍棋選手，再到未來可能改變世界的重大變革，人類慢慢領悟到——人工智能的時代正在來臨。

　　案例：WaveNet

　　去年9月，谷歌發(fā)布了一項名為WaveNet的文本轉語音(Text-to-Speech)技術。通常我們聽到的計算機輸出音頻都很別扭，但WaveNet則能輸出更自然的聲音。當你和Siri對話，你還會覺得別扭，因為你能聽出Siri是機器。但是有了WaveNet，或許，讓人類和機器實現(xiàn)真正的交流，很快就不是夢想。

　　如今人工智能已經(jīng)不再是幾個科學家的專利了，全世界幾乎所有大學的計算機系都有人在研究這門學科。

　　不管你選擇什么專業(yè)方向，人工智能和機器人專業(yè)的主要課程包括數(shù)學、計算機課程，基本的編程語言、算法設計、操作系統(tǒng)、數(shù)據(jù)結構、邏輯、概率論和數(shù)理統(tǒng)計等方法。

　　【應用】

　　指紋識別、人臉識別、視網(wǎng)膜識別、虹膜識別、專家系統(tǒng)、智能搜索、博弈等。

　　【應用領域】

　　1) 機器人領域：人工智能機器人，如PET聊天機器人，它能理解人的語言，用人類語言進行對話，并能夠用特定傳感器采集分析出現(xiàn)的情況調整自己的動作來達到特定的目的。

　　2) 語言識別領域：該領域其實與機器人領域有交叉，設計的應用是把語言和聲音轉換成可進行處理的信息：如語音開鎖（特定語音識別），語音郵件以及未來的計算機輸入等方面

　　3) 圖像識別領域：利用計算機進行圖像處理、分析和理解，以識別各種不同模式的目標和對象的技術，例如人臉識別、汽車牌號識別等。

　　4) 專家系統(tǒng)：具有專門知識和經(jīng)驗的計算機智能程序系統(tǒng)，后臺采用的數(shù)據(jù)庫相當于人腦，具有豐富的知識儲備，采用數(shù)據(jù)庫中的知識數(shù)據(jù)和知識推理技術來模擬專家解決復雜問題。

　　美國人工智能專業(yè)就業(yè)方向 

　　關于AI在美國的就業(yè)方向主要有，科研機構(機器人研究所等)，軟硬件開發(fā)人員，高校講師等。當然了，鑒于一些高科技公司開辟出了新的研究領域，比如谷歌的無人駕駛汽車，在國內(nèi)的話就業(yè)前景是比較好的，國內(nèi)產(chǎn)業(yè)升級，IT行業(yè)的轉型工業(yè)和機器人和智能機器人以及可穿戴設備的研發(fā)將來都是強烈的熱點正好都是3-5年后的時間，正好是同學們學成歸來的時候！

　　1) 搜索方向：百度、谷歌、微軟、yahoo等（包括智能搜索、語音搜索、圖片搜索、視頻搜索等都是未來的方向）

　　2) 醫(yī)學圖像處理：醫(yī)療設備、醫(yī)療器械很多都會涉及到圖像處理和成像，大型的公司有西門子、GE、飛利浦等。

　　3) 計算機視覺和模式識別方向：前面說過的指紋識別、人臉識別、虹膜識別等；還有一個大的方向是車牌識別；目前鑒于視頻監(jiān)控是一個熱點問題，做跟蹤和識別也不錯。

　　4) 還有一些圖像處理方面的人才需求的公司如威盛、松下、索尼、三星等。

　　鑒于AI方向的人才都是高科技型的，在待遇方面自然相對比較豐厚，所以很這個方向很有發(fā)展前途。

　　美國人工智能專業(yè)分支情況 

　　接下來，我們來看看這個AI這個綜合型學科的一個專業(yè)分支，總的來說可以分為以下幾個分支：第一，模式識別；第二，機器學習；第三，數(shù)據(jù)挖掘；第四，智能算法。

　　【模式識別】是指對表征事物或者現(xiàn)象的各種形式（數(shù)值、文字、邏輯關系等）信息進行處理分析，以及對事物或現(xiàn)象進行描述分析分類解釋的過程，例如汽車車牌號的辨識涉及到圖像處理分析等技術。

　　【機器學習】研究計算機怎樣模擬或實現(xiàn)人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結構是指不斷完善自身的性能，或者達到操作者的特定要求。

　　【數(shù)據(jù)挖掘】知識庫的知識發(fā)現(xiàn)，通過算法搜索挖掘出有用的信息，應用于市場分析、科學探索、疾病預測等。

　　【智能算法】解決某類問題的一些特定模式算法；例如，我們最熟悉的最短路徑問題，以及工程預算問題等。

　　在國外高校都有其偏重，了解各個分支能夠很好地指導選擇自己感興趣的方向，在申請學校的時候也可以做到有的放矢。

　　人工智能專業(yè)的美國大學名校有哪些

　　麻省理工 Massachusetts Institute of Technology 、

　　賓夕法尼亞大學 University of Pennsylvania、

　　卡內(nèi)基梅隆大學 Carnegie Mellon University、

　　南加州大學 University of Southern California、

　　斯坦福大學 Stanford University、

　　加州大學伯克利分校 University of California--Berkeley、

　　德克薩斯大學奧斯汀分校 University of Texas--Austin、

　　華盛頓大學 UW University of Washington、

　　布朗大學 Brown University、

　　佐治亞理工學院 Georgia Institute of Technology、

　　伊利諾伊大學厄本那—香檳分校 University of Illinois--Urbana-Champaign、

　　馬薩諸塞大學安默斯特校區(qū) University of Massachusetts--Amherst、

　　康奈爾大學 Cornell University、

　　加州大學洛杉磯分校 University of California--Los Angeles、

　　哥大 Columbia University、

　　加州理工 California Institute of Technology、

　　馬里蘭大學帕克分校 University of Maryland--College Park、

　　密歇根大學安娜堡分校 University of Michigan--Ann Arbor

以上，就是本文的全部內(nèi)容分享，希望能給同學們帶來參考，如果您還有美國留學專業(yè)解讀：人工智能專業(yè)其他方面的疑問，歡迎隨時在線咨詢客服老師。

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