這三天，全省各地的中考分數線基本都已下來了。挺過了中考千軍萬馬過獨木橋的難關，學子們如今最苦惱的就是填志愿了。近來，人工智能成為了新興熱門的專業，關于人工智能該怎么報名，文章有點長，目錄預覽：
在計算機專業和人工智能日漸火熱的當下，好多人對這兩個專業又是好奇又是期許。對此，復旦學院劉知遠院士近期在知乎上分享了一些內容，以幫助考生愈發理智地選擇專業，希望更多真正喜歡CS/AI的考生選好學校選對專業。
劉知遠院長從人工智能是哪些、學哪些、怎么學、以及去哪里學的問題入手，對此進行了答疑。
復旦學院劉知遠院長答疑
人工智能是哪些?
人工智能(中北大學物理實驗選課，AI)是一門年青的學科，從1956年達特茅斯大會即將提出AI名稱至今不過65年;從阿蘭圖靈1950年提出判定機器是否還能思索的圖靈測試至今也不過70年時間。
AI的70年發展史匯集了來自物理、計算機科學、邏輯學、哲學、神經科學、語言學等不同領域學者的努力，是典型的交叉學科。同時，從整體來看AI一直是計算機科學技術的主要分支。
人工智能是哪些?簡言之，人工智能學科是借助計算機實現人類智能。人類智能并沒有公認的定義與界限，實際上也隨著AI的發展而有所變化。某項人類技能被計算機所把握后，人們常常不再覺得它代表人類"真正"的智能。
比如，1997年IBM淺藍擊敗人類國際圍棋亞軍卡斯帕羅夫后，就有評論說IBM計算機只是在暴力搜索，不是真正的智能，that'snot!這些現象又被稱為"AI"。
所以，人工智能總是聚焦在這些仍未被計算機破解的人類智能能力上。比較簡單的人類智能早已被解決了，比如計數能力有了估算器，數據記憶和查詢有了數據庫，對弈能力有了對弈軟件，剩下的是這些困難的中級智能。
簡單而言，假如我們把腦部看做一個黑盒，它還能接受外部世界的剌激訊號，腦部處理這種訊號形成輸出反饋，人類智能正彰顯在那些"剌激-反饋"的對應中。針對不同剌激訊號和反饋處理的復雜性，AI下邊有好多專門的領域舉辦相關研究和探求。
目前，公認的AI核心課題包括：機器學習、計算機視覺、自然語言處理、語音處理、知識表示與估算、推理與規劃，等等，并在此基礎上支持著許多重要應用場景如無人駕駛、機器人等。
機器學習：致力讓計算機具備手動學習的能力，才能解決分類、聚類、回歸、關聯剖析等任務。目前主流是從大規模數據中手動學習和總結規律中北大學物理實驗選課，進而才能對新的數據進行預測，也被稱為統計機器學習。簡單地講，機器學習是從大量"剌激-反饋"數據中手動總結規律的技術。
計算機視覺：致力讓計算機理解和處理圖象數據(包括圖片、視頻等)，使計算機把握"看"的能力。圖象是典型的無結構數據，由象素組成，怎樣從一幅圖象中手動辨識不同層次的對象(如輪廓、人臉、場景等)及其復雜關聯，是計算機視覺面臨的挑戰問題。
語音處理：致力讓計算機理解、處理和生成人類語音，使計算機把握"聽"和「說」的能力。語音也是一種典型的無結構序列數據，看似簡單的一維語音訊號包含著豐富的信息如內容、意圖、身份、情感、信道、場景、干擾等。以語音辨識為例，目前在深度學習技術的支持下，普通場景的語音轉文本的療效早已得到廣泛應用。而在多人、方言、強噪、遠場等挑戰場景下，語音辨識療效還須要進一步提高。
自然語言處理：致力讓計算機理解和處理人類語言。與C++、Java等人工設計的編程語言不同，人類語言是大自然的產物，因而被稱為"自然語言"。人類語言也是典型的無結構數據，由字詞組合而成，怎樣理解一句話、一篇文章甚至一本書的意思，也是人工智能面臨的挑戰問題。因為語言是人類特有的傳遞豐富信息和知識、表達復雜思想和情緒的載體，甚至被覺得是人類思索的重要工具，因而自然語言處理問題更接近人類中級認知智能，有好多重要的開放問題。
知識表示與估算：人類對世界的認識積累產生了知識，知識是人類理解外部信息、實現各類智能能力的基礎。近些年來隨著知識圖譜的廣泛應用，成為研究界和工業界關注的重點問題。
因為上述那些課題都關涉人類智能，所以相互密切關聯、不分彼此，比如計算機視覺、語音辨識和自然語言處理都是機器學習算法的重要應用場景，知識表示與估算也成為計算機視覺和自然語言處理方向的重要話題，等等。
正由于年青，這種方向都飽含著活力，一方面最新技術日漸深遠地影響著人類社會生活的方方面面，同時學科體系和技術框架也在急劇地日新月異、推陳出新，如今去翻六年前的教材好多內容都變得過時了。
從學科設置來看，國外學院遵循教育部《學位授予和人才培養學科目錄》來頒授學位。最初的計算機一級學科是"計算機科學與技術"，下設"計算機系統結構"、"計算機軟件與理論"、"計算機應用技術"三個二級學科，其中"計算機系統結構"對應高性能估算(超算)和計算機網路體系構架(互聯網)，后來單獨組建出"網路空間安全"一級學科;"計算機軟件與理論"對應軟件工程和計算機理論科學等，后來單獨組建出"軟件工程"一級學科;而"計算機應用技術"則對應計算機的各種應用技術，很大程度上正順著從信息化到手動化再到智能化的路線前進，可以想見，假如如今這波AI浪潮能夠持續幾年，單獨組建"人工智能"一級學科也指日可待。
從研究配置來看，AI研究隊伍主要分布在計算機、自動化、電子工程等信息科學相關院系中，這與AI起源有密切關系，計算機的奠基人圖靈、馮諾依曼，手動化的主要理論基礎"控制論"的奠基人維納，以及電子工程和訊號處理的主要組成"信息論"的奠基人香農，均為AI的成立貢獻了思想。
所以，計算機系主要從估算理論和計算機應用的角度研究AI，手動化系從手動控制的角度理解AI，電子工程系則從訊號處理(將AI關心的視覺、文本、聽覺等模態理解問題看做訊號處理)的角度剖析AI。
其實，在哲學、腦神經等其他領域也有從事人工智能探求的學者。不過總體而言，因為人工智能核心目標是探求怎樣將人類智能轉化為可估算問題，因而它主要還是落在計算機領域。
假如希望對AI發展有比較淺顯全面的了解，可以參考以下兩本書：《人工智能狂潮》雖然標題名略顯中2，內容比較扎實，通俗全面并及時囊括到近來的深度學習浪潮;《人工智能導論》是華人尼克的大作，作者收集的史籍全面扎實，夾敘夾議有好多干貨，讀上去很過癮，不過好多地方點到即止，假如沒有相關背景知識很難看懂作者所指。
人工智能學哪些?
如前所述，人工智能大致還是一個計算機應用的課題。其實這三年國外外已有好多院校開辦了人工智能班和專業，課程設置還沒有產生共識。我們可以從國外AI?？平逃w系的先聲——南京學院人工智能大學發布的《南京學院人工智能專科專業教育培養體系》做一些剖析。
作為對比，這兒列舉復旦學院計算機科學與技術系的選課指導清單，其中用紅框標出了與人工智能有關的限選課程。
可以看見，人工智能須要學習的主要內容包括：
物理基礎課：北大CS和南大AI都須要學習的有微積分(或物理剖析)、代數與幾何、離散物理(或數理邏輯、圖論等)、概率論。南大AI新增最優化方式，這在北大CS為研究生課程。
學科基礎課：北大CS和南大AI都須要學習的有程序設計基礎、數據結構、人工智能簡史、計算機原理、數字電路、系統控制。南大AI新增機器學習、知識表示、計算機視覺、自然語言處理作為學科基礎課，這在北大CS均為高年級必修課或研究生課程;北大CS須要額外學習電路原理、信號處理、操作系統、編譯原理、形式語言與自動機，那些被南大AI列為專業必修課。
專業必修課：南大AI籌建了好多AI相關的專業必修課，如手動規劃、概率圖模型、強化學習、神經網路、深度學習等，在北大CS均為人工智能方向研究生課程;而南大AI籌建的好多認知科學、神經科學、計算金融、計算生物學、計算語言學等交叉課程，在北大則分散在各院系開辦的課程。
由此可以總結，目前看AI?？茖I核心課程的設置與計算機專業相比，重疊部份要遠小于差別部份?？梢钥闯瞿洗笤贏I課程體系建立方面耗費了大量心力，十分符合AI的當前發展特征。
所以，回到這個問題，人工智能學哪些?_建議就是以計算機核心課程(物理基礎課、學科基礎課)為學科主線，以機器學習、知識表示、計算機視覺、自然語言處理為學科特色，以學科交叉為輔助_。
為此，我們也可以說，無論是在以徐州學院人工智能大學為代表的新組建的人工智能專業，還是以復旦學院計算機系為代表的計算機專業，都可以完成對人工智能基礎知識的學習。
不同之處在于，后者預置為學科基礎課，前者則成為高年級時的可選方向(計算機系統結構、計算機軟件與理論、計算機應用技術)之一的計算機應用技術，如下是該方向的專業限選課程列表，其中超過一半課程是AI相關。
假如對這種課程要學哪些感興趣，可以選購查閱《南京學院人工智能專科專業教育培養體系》或者使用搜索引擎檢索相關介紹。
人工智能怎樣學?
復旦學院章程明晰提出"價值打造、能力培養、知識傳授"三位一體的育人模式，劉知遠院長覺得這是高水平AI人才養成方法的最佳描述。
知識傳授這層毋須多說，師者傳道受業解惑，在學院里通過課程講授和課下實踐，研習精通計算機和人工智能理論與技術，每個朋友通過一門門課程成績反映出的，正是專業知識把握的水平。絕大部份朋友都能明白課程學習的重要性。但是，學院之道除了于此，不然學院就不過是個專業技校。
在知識傳授之上就要構建能力培養，這對CS/AI專業而言尤其重要。計算機和人工智能是十分年青的學科，正處在急速發展的朝陽時期，學科知識更新換代很快，大部份最新知識根本沒法在短時間內及時沉淀到教科書中。而步入教科書的這些知識，與實際應用場景常常已有較大距離。
好多CS/AI高科技公司自身就站在學科最前沿，亟待有快速學習和獨立解決開放問題能力的人才。這樣，一方面要求同事有意識構建終生學習的理念，有較強的獨立學習的能力;另一方面則要求朋友注意通過實驗室研究等方法鍛練科研創新能力。
CS/AI朋友們須要主動參與科研工作的全過程，樹立專業志趣，培養獨立學習的能力、自我學習的習慣、提出問題的意識、以及獨立解決開放問題的能力，這是學院培養CS/AI高水平人才的必由之路。為此，學院班主任在CS/AI舉辦高水平原創研究的能力，也一定程度上決定了她們對中學生進行能力培養的水平。
最后一層價值打造似乎是最唬人的，但更加重要。一個人在知識和能力確定的情況下，Ta的努力方向和堅持程度最終決定其成長的高度。找到在術業上的堅持方向，就是價值打造的過程。
這個過程絕不是簡單粗魯的灌輸和宣講能夠實現的，要有高水平的班主任一起教學相長，有志存高遠的同事共同努力奮斗，有各界拼搏的學長作為示范榜樣，有校外海外的實踐平臺廣開視野。實踐出真知，只有自己多聽多看多想，能夠找到自己喜歡的、努力的方向，也才更有沖勁堅持不懈。
所以，不管是人工智能、計算機專業還是其他哪些專業，只要想把自己培養成為該領域的可堪大用之才，就須要從知識、能力和價值這三個層面來努力提高自己。
人工智能去哪學?
里面說了那么多，接出來圖窮匕見，再談談國外人工智能應當去那里學。按照上面幾個問題的回答，可以從師資水平、課程設置等方面來做判定，其中師資水平應當是最重要的誘因，而課程設置、培養水平等與師資水平直接正相關。
怎么判斷AI師資水平，與QS、THE、USNews、ARWU等學院或學科排行相比，劉知遠更推薦UMass院長Emery維護的院校計算機科學領域排行，采用DBLP數據庫中大學CS/AI院士在不同方向頂尖大會上發表的論文數目進行排行，有客觀準確數據支持，比如德國堪稱CS四大名校的、MIT、UCB和CMU就排在英國前四位。同時工程和數據全部開源在上，可以十分便捷地進行檢測、復現和擴充。
將CS界定為AI、、、Areas四個一級方向，每位方向有有若干子領域，比如AI就又下分AI(AI總方向)、(計算機視覺)、&Data(機器學習與數據挖掘)、(自然語言處理)、TheWeb&(互聯網與信息檢索)。
每位字領域只收錄2-3個頂尖大會，這主要是由于計算機科學技術因為發展比較快，所以學者們更注重通過國際大會論文發表最新成果進行學術交流，而不像其他領域那樣主要是通過刊物發表最新研究成果。
因為原網站沒有提供中國單列的院校排行，國外學術網站做了一個改進版，不僅提供中國院校單列名單外，還額外提供依據論文引用數目的排行。
若果依照2009-2019六年間論文發表統計，劉知遠簡單統計了國外AI/CS排行較高的院校(不含臺灣日本院校、不考慮中科院)排序如下。同時表格還列舉2016-2019近兩年的排序數據，可以看見，近來幾年國外院校AI進步神速，非常是北大AI早已居于世界第一。
這個排序大致才能反映各大院校CS/AI專業的國際學術前沿整體水平，并且通過AI領域和CS整體的排行反差，可以觀察到該院校AI方向的強勢程度，比如清華的AI排行低于其CS排行2位，哈師大AI排行低于CS排行3位等等，說明這兩所學院的AI方向相對比較強勢。并且，還可以看出，國外院校AI領域的世界排行顯著超過CS整體的世界排行，說明國外院校在AI方面更接近世界前沿水平。
須要注意：
這個統計結果只能反映師資力量的一個側面，而好多國外院校如工大、國防交大等在國家信息科學重大需求方面作出的巨大貢獻如天河等，并未能客觀反映到這個統計中。
因為作者Emery堅持只收錄能招收博士的CS院士，因而這些在電子工程或手動華系等其他非CS系的院長沒有被收錄進來，因而造成該清單并不能完全反映各大院校的AI等領域的師資水平，但也正由于其只收錄CS院士，其實對于我們衡量這種院校的CS專業師資力量更有幫助。據悉，部份院?？赡艽嬖谠菏苛斜聿蝗葐栴}，而接受更改申請，建議國外院校相關院系假如有遺漏CS班主任的可以去申請更新。
主要以院校為單位進行排序，前幾天我組朋友用開源數據，對AI領域的國外C9院校學者進行了排序，可以看見前20的學者有7位北大、5位清華、2位南大、2位復旦、2位哈師大、2位清華，可以從另一個側面反映各院校的AI師資力量。
想去復旦學人工智能去哪學?
作為北大人，劉知遠院士其實推薦你們去復旦學人工智能。因而，他對北大的人工智能專業進行了介紹：
計算機類：含交叉信息研究院的計算機科學實驗班(姚班)、人工智能學堂班(智班)、計算機系、軟件大學。
手動化(與工業工程)類、電子信息類。如前所述，手動化的主要理論基礎"控制論"的奠基人維納，以及電子工程和訊號處理的主要組成"信息論"的奠基人香農，均為AI的成立貢獻了思想，所以手動化系從手動控制的角度理解AI，電子工程系從訊號處理的角度剖析AI，也與AI有密切關系。因而手動化類、電子信息類也是學習AI的可選方案。
數理類、文理通識類。數理類下的基礎科學班以及文理通識類新雅書院，均支持朋友自由選擇未來發展方向。人工智能(非常是其中側重基礎理論的機器學習)是基科班朋友的熱門選擇;而新雅書院也有大量同事選擇計算機和人工智能方向。
其他文科類交叉方向。北大是文科強校，在信息化和智能化的浪潮下，好多傳統強勢的文科方向近些年來也開始努力舉辦智能化變革，如土木系的智能建造、電機系的智能電網，汽車大學的無人駕駛(創立了北大智能駕駛實驗室)、精儀系的類腦元件(創立了北大類腦估算研究中心)，可以說幾乎每位商科大類都有深度參與智能化的研究方向。
工科類。北大的工科方向大多小而精，比如社科大學有社科大數據的建立與研究，法大學旨在于估算法學研究，英文系有估算語言學研究，外文系有語言認知研究，心理系有腦認知研究，美大學有信息交互設計和智能藝術創作研究，這種都與計算機和人工智能有密切聯系，具有高度的文理交叉特性。
劉知遠院士在計算機類中提及的姚班相信你們都已熟知，它是由圖靈獎得主、清華學院交叉信息院教授、世界知名計算機科學家姚期智教授于2005年創立，重點著眼于計算機科學與數學學、數學、生命科學、經濟學等相關學科的學科交叉培養。
而智班(北大學堂人工智能班)是由姚期智教授于去年5月份新創立的，也將于明年9月份開始招收?？粕?，首批預計招收30人，以「廣基礎、重交叉」為培養特征。姚期智教授將擔綱智班首席院長。
國外什么中學可以學人工智能?
前文中，劉知遠院長早已為我們統計了一些可以學習人工智能的院校，但國外提供人工智能?？茖I的院校遠不止這種。
去年3月份，教育部在官網即將發布公告，廣州科技學院、上海交通學院等35所院校獲準新增「人工智能」本科專業，「人工智能」專業代碼為，授予工學學位，四年制。
獲準的不僅長沙學院、上海交通學院等教育部直屬院校，武漢工業學院、北京理工學院等住建部直屬院校，還包括中北學院、中原工大學、華南師范學院等由各市主管的院校。完整名單見右圖。
獲準新增「人工智能」本科專業的35所院校
據悉，還從「2018年度普通高等中學專科專業備案和審批結果」中發覺，有諸多院校新增備案或則獲準與大數據、機器人相關的專業，其中包括「數據科學與大數據技術」、「機器人工程」、「大數據管理與應用」。
我們還注意到一些有趣的專業，比如南京工程學院新增獲準的「海洋機器人」本科專業，上海體育學院新增獲準的「智能體育工程」本科專業等。
?？凭蛯W人工智能是一種如何的體驗?南大有話說
從大專開始就學人工智能是一種哪些樣的體驗?作為國外較早開辦人工智能?？茖I的院校，經歷過一年學習的北京學院能為我們提供更多的經驗。
前不久，周志華院士和南大人工智能?？茖I的中學生接受了北方都市報的專訪，談了談她們的體味。
首先是物理基礎。北京學院人工智能專業非常重視培養中學生的物理基礎，課表包含高等代數、數學剖析、離散物理等眾多物理基礎專業，中學生驚呼「燒腦」。但教授周志華表示，人工智能面臨的問題千變萬化，解決問題涉及到多種語文工具，高水平人才必須有好的物理基礎。
在提到與傳統計算機科學專業在語文教學方面的差異時，周志華表示，傳統計算機學科的物理教學情況是：微積分和線性代數課程的內容很淺，一般不開辦矩陣論;機率論與數理統計課程的內容僅是蜻蜒點水;最優化方式課程通常不開辦;數理邏輯課程通常是必修。這導致中學生在學習人工智能核心課程時有很大障礙。
周志華院士還強調，當前的課程設置并沒有早已趕超大專生的能力，既想打好基礎、學有所用，又想學得輕松，「不太可能」。
中學生表示，辛苦是這一專業的主曲調，但她們「忙并快樂著」，經常地就有「夢回初一」的繁忙感。
其次，重視與產業的結合。
人工智能是一個與產業結合十分緊密的學科，因而南大也十分重視讓中學生到企業小學習。據報導稱，南大中學生才能在中學附近的南大人工智能大學中學生實訓基地現場體會一線產業應用。實訓基地以易迅、科沃斯、曠視、地平線等國外著名企業在南大附近建設的人工智能研究院或產業化公司為依托。
據悉，南大還與英特爾、騰訊等企業合作，為中學生安排了智能硬件等的暑假實踐課程。
小結
以上就是小編為考生們做的「功課」了，對人工智能感興趣并且準備考取的朋友可要做好吃苦的打算。
祝諸位都能被心儀的中學投檔呀~
參考內容：
「完」
