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人工智能專業(yè)包括哪些（人工智能專業(yè)包括哪些方向）

發(fā)布時(shí)間：2023-03-09 21:49:59 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 1592 問大家

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于人工智能專業(yè)包括哪些的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

1、人工智能領(lǐng)域涉及的專業(yè)
2、人工智能技術(shù)專業(yè)主要是學(xué)什么
3、什么是人工智能專業(yè)?
4、大學(xué)人工智能專業(yè)學(xué)什么

人工智能專業(yè)包括哪些（人工智能專業(yè)包括哪些方向）

一、人工智能領(lǐng)域涉及的專業(yè)

很多同學(xué)在選擇專業(yè)的時(shí)候，就希望能找一些設(shè)計(jì)人工智能領(lǐng)域的專業(yè)，那你知道人工智能領(lǐng)域都涉及的那些專業(yè)嗎?下面是我為大家收集的關(guān)于人工智能領(lǐng)域涉及的專業(yè)，希望可以幫助大家。

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人工智能領(lǐng)域涉及的專業(yè)

1.計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)

人工智能離不開計(jì)算機(jī)的支持，人工智能本身也算是計(jì)算機(jī)學(xué)科的一個(gè)分支。計(jì)算機(jī)是一個(gè)比較傳統(tǒng)的專業(yè)，發(fā)展方向可以有硬件類、軟件類、網(wǎng)絡(luò)管理類等，可以說計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)是工科之母，涉及面非常廣。

2.軟件工程

軟件工程專業(yè)也是計(jì)算機(jī)大類專業(yè)之一，該專業(yè)開設(shè)時(shí)間比較久，與人工智能的課程體系設(shè)置比較接近，而且軟件工程也有專門的人工智能方向。這個(gè)專業(yè)側(cè)重軟件技術(shù)的開發(fā)和應(yīng)用，課程上更重視編程語言和技術(shù)平臺(tái)的學(xué)習(xí)，專業(yè)性比較強(qiáng)，知識(shí)結(jié)構(gòu)較為集中，就業(yè)會(huì)比較理想。

3.數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)

大數(shù)據(jù)算是計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)與數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)的交叉學(xué)科，會(huì)涉及到人工智能的相關(guān)課程，該專業(yè)要求對數(shù)據(jù)庫、程序設(shè)計(jì)、計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)都有足夠了解，通過一些列操作從而獲取、儲(chǔ)存、分析數(shù)據(jù)。在信息化時(shí)代，大數(shù)據(jù)有著非常重要的應(yīng)用，適用于各行業(yè)。

4.機(jī)器人工程

機(jī)器人是一種用最快速和最大精度自動(dòng)執(zhí)行一個(gè)或多個(gè)復(fù)雜任務(wù)的工具，需要軟件、硬件協(xié)同發(fā)展。機(jī)器人工程與人工智能都是用信息技術(shù)去模擬人類，只不過機(jī)器人工程更側(cè)重硬件方向。

5.智能科學(xué)與技術(shù)

智能科學(xué)與技術(shù)本身也屬于計(jì)算機(jī)類，開設(shè)時(shí)間較早，很多學(xué)校都有了較為成熟的教育體系，研究方向也是人工智能方向。這個(gè)專業(yè)應(yīng)用于控制機(jī)器人，將計(jì)算機(jī)、自動(dòng)化、智能系統(tǒng)融為一體，工程性和實(shí)踐性很強(qiáng)。這個(gè)專業(yè)本身對成績要求也比較高，當(dāng)然未來的發(fā)展也是無可限量。

6.機(jī)械設(shè)計(jì)及其自動(dòng)化

機(jī)械設(shè)計(jì)及其自動(dòng)化的目的就是讓機(jī)器、設(shè)備、儀器等按照預(yù)定程序進(jìn)行生產(chǎn)活動(dòng)，這與人工智能不謀而合。本身這個(gè)專業(yè)就是“萬金油”專業(yè)，可以應(yīng)用在各個(gè)領(lǐng)域，就業(yè)無壓力。

這六個(gè)專業(yè)與人工智能有著密切聯(lián)系，都是當(dāng)下的熱門專業(yè)，就業(yè)面廣，薪酬待遇普遍不錯(cuò)，很值得報(bào)考。

人工智能專業(yè)學(xué)什么

主要課程：公共必修課、通識(shí)教育課、數(shù)學(xué)與自然科學(xué)基礎(chǔ)課、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法、計(jì)算機(jī)組成原理、計(jì)算機(jī) 操作系統(tǒng) 、程序設(shè)計(jì)基礎(chǔ)、最優(yōu)化算法、計(jì)算機(jī)視覺與模式識(shí)別、自然語言處理、計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)庫原理及應(yīng)用、機(jī)器學(xué)習(xí)、分布式并行計(jì)算、數(shù)字邏輯、腦與認(rèn)知科學(xué)。

需要數(shù)學(xué)基礎(chǔ)：高等數(shù)學(xué)，線性代數(shù)，概率論數(shù)理統(tǒng)計(jì)和隨機(jī)過程，離散數(shù)學(xué)，數(shù)值分析。

其次需要算法的積累：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，支持向量機(jī)，遺傳算法等等算法;當(dāng)然還有各個(gè)領(lǐng)域需要的算法，比如你要讓機(jī)器人自己在位置環(huán)境導(dǎo)航和建圖就需要研究SLAM;總之算法很多需要時(shí)間的積累;

然后，需要掌握至少一門編程語言，畢竟算法的實(shí)現(xiàn)還是要編程的;如果深入到硬件的話，一些電類基礎(chǔ)課必不可少。

人工智能專業(yè)就業(yè)方向有哪些

1、搜索方向，例如百度識(shí)圖、作業(yè)幫搜題等。視頻搜索也是搜索領(lǐng)域進(jìn)一步研究的方向;

2、計(jì)算機(jī)視覺和模式識(shí)別方向，其應(yīng)用領(lǐng)域包括智能辦公、智能交通、智慧城市等等;

3、醫(yī)學(xué)圖像處理，醫(yī)療設(shè)備和醫(yī)療器械很多都會(huì)涉及到圖像處理和成像技術(shù)。

4、無人駕駛領(lǐng)域，是人工智能重點(diǎn)應(yīng)用領(lǐng)域之一;

5、智慧生活和智慧城市等，包括交通、商業(yè)、生活的諸多領(lǐng)域?qū)?huì)出現(xiàn)人工智能的影子。

人工智能專業(yè)掌握的知識(shí)能力

1.掌握數(shù)學(xué)、物理、計(jì)算機(jī)等方面的基本理論和基本知識(shí);

2.掌握計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)等方面的基本理論、基本知識(shí)和基本技能與方法 ;

3.了解相近專業(yè)的一般原理和知識(shí);

4.掌握資料查詢、文獻(xiàn)檢索及運(yùn)用現(xiàn)代信息技術(shù)獲取相關(guān)信息的基本方法;

5.具有一定的技術(shù)設(shè)計(jì)，歸納、整理、分析實(shí)驗(yàn)結(jié)果，撰寫論文，參與學(xué)術(shù)交流的能力。

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二、人工智能技術(shù)專業(yè)主要是學(xué)什么

主要課程：高等數(shù)學(xué)、大學(xué)英語、線性代數(shù)I、概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)I、計(jì)算思維I（C）、計(jì)算思維II（C++）、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法（C++）、計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)與分布式處理、數(shù)據(jù)庫原理與應(yīng)用、操作系統(tǒng)與Linux系統(tǒng)應(yīng)用、應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)與R語言建模、數(shù)學(xué)建模、軟件工程、機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)、大數(shù)據(jù)技術(shù)原理與應(yīng)用、人工智能綜合應(yīng)用創(chuàng)新實(shí)踐、兩門專業(yè)方向課程（如下）。

人工智能技術(shù)方向主要課程：高性能云計(jì)算架構(gòu)與實(shí)踐、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)。

專業(yè)核心課程：計(jì)算思維I（C）、計(jì)算思維II（C++）、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法（C++）、數(shù)據(jù)庫原理與應(yīng)用、操作系統(tǒng)與Linux系統(tǒng)應(yīng)用、大數(shù)據(jù)技術(shù)原理與應(yīng)用、機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)、性能云計(jì)算架構(gòu)與實(shí)踐、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)。

人工智能專業(yè)包括哪些（人工智能專業(yè)包括哪些方向）

人工智能技術(shù)應(yīng)用專業(yè)就業(yè)前景

人工智能專業(yè)致力于培養(yǎng)符合國家戰(zhàn)略及人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展需求，具備良好的信息科學(xué)、數(shù)理統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)、計(jì)算機(jī)系統(tǒng)知識(shí)及扎實(shí)的編程基礎(chǔ)，以及大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)知識(shí)與技能，掌握AI核心原理和AI思維，能夠熟練運(yùn)用數(shù)據(jù)思維、AI模型、工具、語音識(shí)別、NLP、圖像處理等技術(shù)解決實(shí)際問題的高素質(zhì)應(yīng)用型人才。

畢業(yè)生畢業(yè)后可在政府部門或企事業(yè)單位從事智能系統(tǒng)集成、智能軟件設(shè)計(jì)與開發(fā)、智能應(yīng)用系統(tǒng)的管理與運(yùn)維工作。

三、什么是人工智能專業(yè)?

人工智能技術(shù)關(guān)系到人工智能產(chǎn)品是否可以順利應(yīng)用到我們的生活場景中。在人工智能領(lǐng)域，它普遍包含了機(jī)器學(xué)習(xí)、知識(shí)圖譜、自然語言處理、人機(jī)交互、計(jì)算機(jī)視覺、生物特征識(shí)別、AR/VR七個(gè)關(guān)鍵技術(shù)。

一、機(jī)器學(xué)習(xí)

機(jī)器學(xué)習(xí)(MachineLearning)是一門涉及統(tǒng)計(jì)學(xué)、系統(tǒng)辨識(shí)、逼近理論、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、優(yōu)化理論、計(jì)算機(jī)科學(xué)、腦科學(xué)等諸多領(lǐng)域的交叉學(xué)科，研究計(jì)算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為，以獲取新的知識(shí)或技能，重新組織已有的知識(shí)結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能，是人工智能技術(shù)的核心?；跀?shù)據(jù)的機(jī)器學(xué)習(xí)是現(xiàn)代智能技術(shù)中的重要方法之一，研究從觀測數(shù)據(jù)(樣本)出發(fā)尋找規(guī)律，利用這些規(guī)律對未來數(shù)據(jù)或無法觀測的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測。根據(jù)學(xué)習(xí)模式、學(xué)習(xí)方法以及算法的不同，機(jī)器學(xué)習(xí)存在不同的分類方法。

根據(jù)學(xué)習(xí)模式將機(jī)器學(xué)習(xí)分類為監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)等。

根據(jù)學(xué)習(xí)方法可以將機(jī)器學(xué)習(xí)分為傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)。

二、知識(shí)圖譜

知識(shí)圖譜本質(zhì)上是結(jié)構(gòu)化的語義知識(shí)庫，是一種由節(jié)點(diǎn)和邊組成的圖數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，以符號(hào)形式描述物理世界中的概念及其相互關(guān)系，其基本組成單位是“實(shí)體—關(guān)系—實(shí)體”三元組，以及實(shí)體及其相關(guān)“屬性—值”對。不同實(shí)體之間通過關(guān)系相互聯(lián)結(jié)，構(gòu)成網(wǎng)狀的知識(shí)結(jié)構(gòu)。在知識(shí)圖譜中，每個(gè)節(jié)點(diǎn)表示現(xiàn)實(shí)世界的“實(shí)體”，每條邊為實(shí)體與實(shí)體之間的“關(guān)系”。通俗地講，知識(shí)圖譜就是把所有不同種類的信息連接在一起而得到的一個(gè)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，提供了從“關(guān)系”的角度去分析問題的能力。

知識(shí)圖譜可用于反欺詐、不一致性驗(yàn)證、組團(tuán)欺詐等公共安全保障領(lǐng)域，需要用到異常分析、靜態(tài)分析、動(dòng)態(tài)分析等數(shù)據(jù)挖掘方法。特別地，知識(shí)圖譜在搜索引擎、可視化展示和精準(zhǔn)營銷方面有很大的優(yōu)勢，已成為業(yè)界的熱門工具。但是，知識(shí)圖譜的發(fā)展還有很大的挑戰(zhàn)，如數(shù)據(jù)的噪聲問題，即數(shù)據(jù)本身有錯(cuò)誤或者數(shù)據(jù)存在冗余。隨著知識(shí)圖譜應(yīng)用的不斷深入，還有一系列關(guān)鍵技術(shù)需要突破。

三、自然語言處理

自然語言處理是計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域與人工智能領(lǐng)域中的一個(gè)重要方向，研究能實(shí)現(xiàn)人與計(jì)算機(jī)之間用自然語言進(jìn)行有效通信的各種理論和方法，涉及的領(lǐng)域較多，主要包括機(jī)器翻譯、機(jī)器閱讀理解和問答系統(tǒng)等。

機(jī)器翻譯

機(jī)器翻譯技術(shù)是指利用計(jì)算機(jī)技術(shù)實(shí)現(xiàn)從一種自然語言到另外一種自然語言的翻譯過程?；诮y(tǒng)計(jì)的機(jī)器翻譯方法突破了之前基于規(guī)則和實(shí)例翻譯方法的局限性，翻譯性能取得巨大提升?；谏疃壬窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器翻譯在日?？谡Z等一些場景的成功應(yīng)用已經(jīng)顯現(xiàn)出了巨大的潛力。隨著上下文的語境表征和知識(shí)邏輯推理能力的發(fā)展，自然語言知識(shí)圖譜不斷擴(kuò)充，機(jī)器翻譯將會(huì)在多輪對話翻譯及篇章翻譯等領(lǐng)域取得更大進(jìn)展。

語義理解

語義理解技術(shù)是指利用計(jì)算機(jī)技術(shù)實(shí)現(xiàn)對文本篇章的理解，并且回答與篇章相關(guān)問題的過程。語義理解更注重于對上下文的理解以及對答案精準(zhǔn)程度的把控。隨著MCTest數(shù)據(jù)集的發(fā)布，語義理解受到更多關(guān)注，取得了快速發(fā)展，相關(guān)數(shù)據(jù)集和對應(yīng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型層出不窮。語義理解技術(shù)將在智能客服、產(chǎn)品自動(dòng)問答等相關(guān)領(lǐng)域發(fā)揮重要作用，進(jìn)一步提高問答與對話系統(tǒng)的精度。

問答系統(tǒng)

問答系統(tǒng)分為開放領(lǐng)域的對話系統(tǒng)和特定領(lǐng)域的問答系統(tǒng)。問答系統(tǒng)技術(shù)是指讓計(jì)算機(jī)像人類一樣用自然語言與人交流的技術(shù)。人們可以向問答系統(tǒng)提交用自然語言表達(dá)的問題，系統(tǒng)會(huì)返回關(guān)聯(lián)性較高的答案。盡管問答系統(tǒng)目前已經(jīng)有了不少應(yīng)用產(chǎn)品出現(xiàn)，但大多是在實(shí)際信息服務(wù)系統(tǒng)和智能手機(jī)助手等領(lǐng)域中的應(yīng)用，在問答系統(tǒng)魯棒性方面仍然存在著問題和挑戰(zhàn)。

自然語言處理面臨四大挑戰(zhàn)：

一是在詞法、句法、語義、語用和語音等不同層面存在不確定性;

二是新的詞匯、術(shù)語、語義和語法導(dǎo)致未知語言現(xiàn)象的不可預(yù)測性;

三是數(shù)據(jù)資源的不充分使其難以覆蓋復(fù)雜的語言現(xiàn)象;

四是語義知識(shí)的模糊性和錯(cuò)綜復(fù)雜的關(guān)聯(lián)性難以用簡單的數(shù)學(xué)模型描述，語義計(jì)算需要參數(shù)龐大的非線性計(jì)算

四、人機(jī)交互

人機(jī)交互主要研究人和計(jì)算機(jī)之間的信息交換，主要包括人到計(jì)算機(jī)和計(jì)算機(jī)到人的兩部分信息交換，是人工智能領(lǐng)域的重要的外圍技術(shù)。人機(jī)交互是與認(rèn)知心理學(xué)、人機(jī)工程學(xué)、多媒體技術(shù)、虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)等密切相關(guān)的綜合學(xué)科。傳統(tǒng)的人與計(jì)算機(jī)之間的信息交換主要依靠交互設(shè)備進(jìn)行，主要包括鍵盤、鼠標(biāo)、操縱桿、數(shù)據(jù)服裝、眼動(dòng)跟蹤器、位置跟蹤器、數(shù)據(jù)手套、壓力筆等輸入設(shè)備，以及打印機(jī)、繪圖儀、顯示器、頭盔式顯示器、音箱等輸出設(shè)備。人機(jī)交互技術(shù)除了傳統(tǒng)的基本交互和圖形交互外，還包括語音交互、情感交互、體感交互及腦機(jī)交互等技術(shù)。

五、計(jì)算機(jī)視覺

計(jì)算機(jī)視覺是使用計(jì)算機(jī)模仿人類視覺系統(tǒng)的科學(xué)，讓計(jì)算機(jī)擁有類似人類提取、處理、理解和分析圖像以及圖像序列的能力。自動(dòng)駕駛、機(jī)器人、智能醫(yī)療等領(lǐng)域均需要通過計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)從視覺信號(hào)中提取并處理信息。近來隨著深度學(xué)習(xí)的發(fā)展，預(yù)處理、特征提取與算法處理漸漸融合，形成端到端的人工智能算法技術(shù)。根據(jù)解決的問題，計(jì)算機(jī)視覺可分為計(jì)算成像學(xué)、圖像理解、三維視覺、動(dòng)態(tài)視覺和視頻編解碼五大類。

目前，計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)發(fā)展迅速，已具備初步的產(chǎn)業(yè)規(guī)模。未來計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的發(fā)展主要面臨以下挑戰(zhàn)：

一是如何在不同的應(yīng)用領(lǐng)域和其他技術(shù)更好的結(jié)合，計(jì)算機(jī)視覺在解決某些問題時(shí)可以廣泛利用大數(shù)據(jù)，已經(jīng)逐漸成熟并且可以超過人類，而在某些問題上卻無法達(dá)到很高的精度;

二是如何降低計(jì)算機(jī)視覺算法的開發(fā)時(shí)間和人力成本，目前計(jì)算機(jī)視覺算法需要大量的數(shù)據(jù)與人工標(biāo)注，需要較長的研發(fā)周期以達(dá)到應(yīng)用領(lǐng)域所要求的精度與耗時(shí);

三是如何加快新型算法的設(shè)計(jì)開發(fā)，隨著新的成像硬件與人工智能芯片的出現(xiàn)，針對不同芯片與數(shù)據(jù)采集設(shè)備的計(jì)算機(jī)視覺算法的設(shè)計(jì)與開發(fā)也是挑戰(zhàn)之一。

六、生物特征識(shí)別

生物特征識(shí)別技術(shù)是指通過個(gè)體生理特征或行為特征對個(gè)體身份進(jìn)行識(shí)別認(rèn)證的技術(shù)。從應(yīng)用流程看，生物特征識(shí)別通常分為注冊和識(shí)別兩個(gè)階段。注冊階段通過傳感器對人體的生物表征信息進(jìn)行采集，如利用圖像傳感器對指紋和人臉等光學(xué)信息、麥克風(fēng)對說話聲等聲學(xué)信息進(jìn)行采集，利用數(shù)據(jù)預(yù)處理以及特征提取技術(shù)對采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，得到相應(yīng)的特征進(jìn)行存儲(chǔ)。

識(shí)別過程采用與注冊過程一致的信息采集方式對待識(shí)別人進(jìn)行信息采集、數(shù)據(jù)預(yù)處理和特征提取，然后將提取的特征與存儲(chǔ)的特征進(jìn)行比對分析，完成識(shí)別。從應(yīng)用任務(wù)看，生物特征識(shí)別一般分為辨認(rèn)與確認(rèn)兩種任務(wù)，辨認(rèn)是指從存儲(chǔ)庫中確定待識(shí)別人身份的過程，是一對多的問題;確認(rèn)是指將待識(shí)別人信息與存儲(chǔ)庫中特定單人信息進(jìn)行比對，確定身份的過程，是一對一的問題。

生物特征識(shí)別技術(shù)涉及的內(nèi)容十分廣泛，包括指紋、掌紋、人臉、虹膜、指靜脈、聲紋、步態(tài)等多種生物特征，其識(shí)別過程涉及到圖像處理、計(jì)算機(jī)視覺、語音識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)等多項(xiàng)技術(shù)。目前生物特征識(shí)別作為重要的智能化身份認(rèn)證技術(shù)，在金融、公共安全、教育、交通等領(lǐng)域得到廣泛的應(yīng)用。

七、VR/AR

虛擬現(xiàn)實(shí)(VR)/增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)(AR)是以計(jì)算機(jī)為核心的新型視聽技術(shù)。結(jié)合相關(guān)科學(xué)技術(shù)，在一定范圍內(nèi)生成與真實(shí)環(huán)境在視覺、聽覺、觸感等方面高度近似的數(shù)字化環(huán)境。用戶借助必要的裝備與數(shù)字化環(huán)境中的對象進(jìn)行交互，相互影響，獲得近似真實(shí)環(huán)境的感受和體驗(yàn)，通過顯示設(shè)備、跟蹤定位設(shè)備、觸力覺交互設(shè)備、數(shù)據(jù)獲取設(shè)備、專用芯片等實(shí)現(xiàn)。

虛擬現(xiàn)實(shí)/增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)從技術(shù)特征角度，按照不同處理階段，可以分為獲取與建模技術(shù)、分析與利用技術(shù)、交換與分發(fā)技術(shù)、展示與交互技術(shù)以及技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)與評價(jià)體系五個(gè)方面。獲取與建模技術(shù)研究如何把物理世界或者人類的創(chuàng)意進(jìn)行數(shù)字化和模型化，難點(diǎn)是三維物理世界的數(shù)字化和模型化技術(shù);分析與利用技術(shù)重點(diǎn)研究對數(shù)字內(nèi)容進(jìn)行分析、理解、搜索和知識(shí)化方法，其難點(diǎn)是在于內(nèi)容的語義表示和分析;交換與分發(fā)技術(shù)主要強(qiáng)調(diào)各種網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下大規(guī)模的數(shù)字化內(nèi)容流通、轉(zhuǎn)換、集成和面向不同終端用戶的個(gè)性化服務(wù)等，其核心是開放的內(nèi)容交換和版權(quán)管理技術(shù);展示與交換技術(shù)重點(diǎn)研究符合人類習(xí)慣數(shù)字內(nèi)容的各種顯示技術(shù)及交互方法，以期提高人對復(fù)雜信息的認(rèn)知能力，其難點(diǎn)在于建立自然和諧的人機(jī)交互環(huán)境;標(biāo)準(zhǔn)與評價(jià)體系重點(diǎn)研究虛擬現(xiàn)實(shí)/增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)基礎(chǔ)資源、內(nèi)容編目、信源編碼等的規(guī)范標(biāo)準(zhǔn)以及相應(yīng)的評估技術(shù)。

目前虛擬現(xiàn)實(shí)/增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)面臨的挑戰(zhàn)主要體現(xiàn)在智能獲取、普適設(shè)備、自由交互和感知融合四個(gè)方面。在硬件平臺(tái)與裝置、核心芯片與器件、軟件平臺(tái)與工具、相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)與規(guī)范等方面存在一系列科學(xué)技術(shù)問題?？傮w來說虛擬現(xiàn)實(shí)/增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)呈現(xiàn)虛擬現(xiàn)實(shí)系統(tǒng)智能化、虛實(shí)環(huán)境對象無縫融合、自然交互全方位與舒適化的發(fā)展趨勢

四、大學(xué)人工智能專業(yè)學(xué)什么

人工智能專業(yè)學(xué)習(xí)認(rèn)知心理學(xué)、神經(jīng)科學(xué)基礎(chǔ)、人類的記憶與學(xué)習(xí)、語言與思維、計(jì)算神經(jīng)工程、人工智能平臺(tái)與工具、人工智能核心等。人工智能專業(yè)是中國高校人計(jì)劃設(shè)立的專業(yè)，旨在培養(yǎng)中國人工智能產(chǎn)業(yè)的應(yīng)用型人才，推動(dòng)人工智能一級學(xué)科建設(shè)。

人工智能專業(yè)前景

雖然人工智能技術(shù)的發(fā)展對于整個(gè)科技領(lǐng)域都有非常重要的意義，而且人工智能技術(shù)的發(fā)展對于產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域的創(chuàng)新也有非常多的影響，但是由于人工智能技術(shù)本身涉及到的內(nèi)容非常多，而且難度也比較高，所以人工智能技術(shù)的發(fā)展必然會(huì)經(jīng)歷一個(gè)長期的過程。

雖然人工智能技術(shù)的發(fā)展需要一個(gè)過程，但是當(dāng)前隨著各大科技公司紛紛開放自身的人工智能平臺(tái)，當(dāng)前人工智能的行業(yè)生態(tài)也有了一定的規(guī)模，相信在5G通信的推動(dòng)下，未來人工智能領(lǐng)域也會(huì)迎來一個(gè)更好的發(fā)展環(huán)境。

從人才需求趨勢來看，由于人工智能領(lǐng)域依然處在發(fā)展的初期，所以當(dāng)前人工智能領(lǐng)域的人才需求依然比較重視高端研發(fā)型人才，所以當(dāng)前選擇人工智能專業(yè)，最好考慮讀一下研究生，這會(huì)明顯提升自身的就業(yè)競爭力。

人工智能專業(yè)就業(yè)方向

科研機(jī)構(gòu)(機(jī)器人研究所等)、軟硬件開發(fā)人員、高校講師等。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(zhuǎn)型工業(yè)和機(jī)器人和智能機(jī)器人以及可穿戴設(shè)備的研發(fā)將來都是強(qiáng)烈的熱點(diǎn)。

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