這三天，全省各地的中考分?jǐn)?shù)線基本都已下來了。挺過了中考千軍萬馬過獨木橋的難關(guān)，學(xué)子們?nèi)缃褡羁鄲赖木褪翘钪驹噶恕＝鼇恚?a href='http://www.njxqhms.com/redianxinxi/14052.html' title='人工智能技術(shù)及應(yīng)用習(xí)題答案題庫完整版.docx' target='_blank'>人工智能成為了新興熱門的專業(yè)，關(guān)于人工智能該怎么報名，文章有點長，目錄預(yù)覽：
在計算機專業(yè)和人工智能日漸火熱的當(dāng)下，好多人對這兩個專業(yè)又是好奇又是期許。對此，復(fù)旦學(xué)院劉知遠(yuǎn)院士近期在知乎上分享了一些內(nèi)容，以幫助考生愈發(fā)理智地選擇專業(yè)，希望更多真正喜歡CS/AI的考生選好學(xué)校選對專業(yè)。
劉知遠(yuǎn)院長從人工智能是哪些、學(xué)哪些、怎么學(xué)、以及去哪里學(xué)的問題入手，對此進行了答疑。
復(fù)旦學(xué)院劉知遠(yuǎn)院長答疑
人工智能是哪些?
人工智能(中北大學(xué)物理實驗選課，AI)是一門年青的學(xué)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(fā)展史匯集了來自物理、計算機科學(xué)、邏輯學(xué)、哲學(xué)、神經(jīng)科學(xué)、語言學(xué)等不同領(lǐng)域?qū)W者的努力，是典型的交叉學(xué)科。同時，從整體來看AI一直是計算機科學(xué)技術(shù)的主要分支。
人工智能是哪些?簡言之，人工智能學(xué)科是借助計算機實現(xiàn)人類智能。人類智能并沒有公認(rèn)的定義與界限，實際上也隨著AI的發(fā)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(lán)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(xiàn)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(shù)能力有了估算器，數(shù)據(jù)記憶和查詢有了數(shù)據(jù)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(yīng)中。針對不同剌激訊號和反饋處理的復(fù)雜性，AI下邊有好多專門的領(lǐng)域舉辦相關(guān)研究和探求。
目前，公認(rèn)的AI核心課題包括：機器學(xué)習(xí)、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(guī)劃，等等，并在此基礎(chǔ)上支持著許多重要應(yīng)用場景如無人駕駛、機器人等。
機器學(xué)習(xí)：致力讓計算機具備手動學(xué)習(xí)的能力，才能解決分類、聚類、回歸、關(guān)聯(lián)剖析等任務(wù)。目前主流是從大規(guī)模數(shù)據(jù)中手動學(xué)習(xí)和總結(jié)規(guī)律中北大學(xué)物理實驗選課，進而才能對新的數(shù)據(jù)進行預(yù)測，也被稱為統(tǒng)計機器學(xué)習(xí)。簡單地講，機器學(xué)習(xí)是從大量"剌激-反饋"數(shù)據(jù)中手動總結(jié)規(guī)律的技術(shù)。
計算機視覺：致力讓計算機理解和處理圖象數(shù)據(jù)(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(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，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(fù)雜關(guān)聯(lián)，是計算機視覺面臨的挑戰(zhàn)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(jié)構(gòu)序列數(shù)據(jù)，看似簡單的一維語音訊號包含著豐富的信息如內(nèi)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(xué)習(xí)技術(shù)的支持下，普通場景的語音轉(zhuǎn)文本的療效早已得到廣泛應(yīng)用。而在多人、方言、強噪、遠(yuǎn)場等挑戰(zhàn)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(shè)計的編程語言不同，人類語言是大自然的產(chǎn)物，因而被稱為"自然語言"。人類語言也是典型的無結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，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(zhàn)問題。因為語言是人類特有的傳遞豐富信息和知識、表達復(fù)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(rèn)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(rèn)識積累產(chǎn)生了知識，知識是人類理解外部信息、實現(xiàn)各類智能能力的基礎(chǔ)。近些年來隨著知識圖譜的廣泛應(yīng)用，成為研究界和工業(yè)界關(guān)注的重點問題。
因為上述那些課題都關(guān)涉人類智能，所以相互密切關(guān)聯(lián)、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(xué)習(xí)算法的重要應(yīng)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(shù)日漸深遠(yuǎn)地影響著人類社會生活的方方面面，同時學(xué)科體系和技術(shù)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(nèi)容都變得過時了。
從學(xué)科設(shè)置來看，國外學(xué)院遵循教育部《學(xué)位授予和人才培養(yǎng)學(xué)科目錄》來頒授學(xué)位。最初的計算機一級學(xué)科是"計算機科學(xué)與技術(shù)"，下設(shè)"計算機系統(tǒng)結(jié)構(gòu)"、"計算機軟件與理論"、"計算機應(yīng)用技術(shù)"三個二級學(xué)科，其中"計算機系統(tǒng)結(jié)構(gòu)"對應(yīng)高性能估算(超算)和計算機網(wǎng)路體系構(gòu)架(互聯(lián)網(wǎng))，后來單獨組建出"網(wǎng)路空間安全"一級學(xué)科;"計算機軟件與理論"對應(yīng)軟件工程和計算機理論科學(xué)等，后來單獨組建出"軟件工程"一級學(xué)科;而"計算機應(yīng)用技術(shù)"則對應(yīng)計算機的各種應(yīng)用技術(shù)，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(xù)幾年，單獨組建"人工智能"一級學(xué)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(xué)相關(guān)院系中，這與AI起源有密切關(guān)系，計算機的奠基人圖靈、馮諾依曼，手動化的主要理論基礎(chǔ)"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(nóng)，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(yīng)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(guān)心的視覺、文本、聽覺等模態(tài)理解問題看做訊號處理)的角度剖析AI。
其實，在哲學(xué)、腦神經(jīng)等其他領(lǐng)域也有從事人工智能探求的學(xué)者。不過總體而言，因為人工智能核心目標(biāo)是探求怎樣將人類智能轉(zhuǎn)化為可估算問題，因而它主要還是落在計算機領(lǐng)域。
假如希望對AI發(fā)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(biāo)題名略顯中2，內(nèi)容比較扎實，通俗全面并及時囊括到近來的深度學(xué)習(xí)浪潮;《人工智能導(dǎo)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(guān)背景知識很難看懂作者所指。
人工智能學(xué)哪些?
如前所述，人工智能大致還是一個計算機應(yīng)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(yè)，課程設(shè)置還沒有產(chǎn)生共識。我們可以從國外AI專科教育體系的先聲——南京學(xué)院人工智能大學(xué)發(fā)布的《南京學(xué)院人工智能專科專業(yè)教育培養(yǎng)體系》做一些剖析。
作為對比，這兒列舉復(fù)旦學(xué)院計算機科學(xué)與技術(shù)系的選課指導(dǎo)清單，其中用紅框標(biāo)出了與人工智能有關(guān)的限選課程。
可以看見，人工智能須要學(xué)習(xí)的主要內(nèi)容包括：
物理基礎(chǔ)課：北大CS和南大AI都須要學(xué)習(xí)的有微積分(或物理剖析)、代數(shù)與幾何、離散物理(或數(shù)理邏輯、圖論等)、概率論。南大AI新增最優(yōu)化方式，這在北大CS為研究生課程。
學(xué)科基礎(chǔ)課：北大CS和南大AI都須要學(xué)習(xí)的有程序設(shè)計基礎(chǔ)、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、人工智能簡史、計算機原理、數(shù)字電路、系統(tǒng)控制。南大AI新增機器學(xué)習(xí)、知識表示、計算機視覺、自然語言處理作為學(xué)科基礎(chǔ)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(xué)習(xí)電路原理、信號處理、操作系統(tǒng)、編譯原理、形式語言與自動機，那些被南大AI列為專業(yè)必修課。
專業(yè)必修課：南大AI籌建了好多AI相關(guān)的專業(yè)必修課，如手動規(guī)劃、概率圖模型、強化學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)路、深度學(xué)習(xí)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(rèn)知科學(xué)、神經(jīng)科學(xué)、計算金融、計算生物學(xué)、計算語言學(xué)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(jié)，目前看AI專科專業(yè)核心課程的設(shè)置與計算機專業(yè)相比，重疊部份要遠(yuǎn)小于差別部份。可以看出南大在AI課程體系建立方面耗費了大量心力，十分符合AI的當(dāng)前發(fā)展特征。
所以，回到這個問題，人工智能學(xué)哪些?_建議就是以計算機核心課程(物理基礎(chǔ)課、學(xué)科基礎(chǔ)課)為學(xué)科主線，以機器學(xué)習(xí)、知識表示、計算機視覺、自然語言處理為學(xué)科特色，以學(xué)科交叉為輔助_。
為此，我們也可以說，無論是在以徐州學(xué)院人工智能大學(xué)為代表的新組建的人工智能專業(yè)，還是以復(fù)旦學(xué)院計算機系為代表的計算機專業(yè)，都可以完成對人工智能基礎(chǔ)知識的學(xué)習(xí)。
不同之處在于，后者預(yù)置為學(xué)科基礎(chǔ)課，前者則成為高年級時的可選方向(計算機系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、計算機軟件與理論、計算機應(yīng)用技術(shù))之一的計算機應(yīng)用技術(shù)，如下是該方向的專業(yè)限選課程列表，其中超過一半課程是AI相關(guān)。
假如對這種課程要學(xué)哪些感興趣，可以選購查閱《南京學(xué)院人工智能專科專業(yè)教育培養(yǎng)體系》或者使用搜索引擎檢索相關(guān)介紹。
人工智能怎樣學(xué)?
復(fù)旦學(xué)院章程明晰提出"價值打造、能力培養(yǎng)、知識傳授"三位一體的育人模式，劉知遠(yuǎn)院長覺得這是高水平AI人才養(yǎng)成方法的最佳描述。
知識傳授這層毋須多說，師者傳道受業(yè)解惑，在學(xué)院里通過課程講授和課下實踐，研習(xí)精通計算機和人工智能理論與技術(shù)，每個朋友通過一門門課程成績反映出的，正是專業(yè)知識把握的水平。絕大部份朋友都能明白課程學(xué)習(xí)的重要性。但是，學(xué)院之道除了于此，不然學(xué)院就不過是個專業(yè)技校。
在知識傳授之上就要構(gòu)建能力培養(yǎng)，這對CS/AI專業(yè)而言尤其重要。計算機和人工智能是十分年青的學(xué)科，正處在急速發(fā)展的朝陽時期，學(xué)科知識更新?lián)Q代很快，大部份最新知識根本沒法在短時間內(nèi)及時沉淀到教科書中。而步入教科書的這些知識，與實際應(yīng)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(xué)科最前沿，亟待有快速學(xué)習(xí)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(gòu)建終生學(xué)習(xí)的理念，有較強的獨立學(xué)習(xí)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(chuàng)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(yè)志趣，培養(yǎng)獨立學(xué)習(xí)的能力、自我學(xué)習(xí)的習(xí)慣、提出問題的意識、以及獨立解決開放問題的能力，這是學(xué)院培養(yǎng)CS/AI高水平人才的必由之路。為此，學(xué)院班主任在CS/AI舉辦高水平原創(chuàng)研究的能力，也一定程度上決定了她們對中學(xué)生進行能力培養(yǎng)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(shù)業(yè)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?shù)墓噍敽托v能夠?qū)崿F(xiàn)的，要有高水平的班主任一起教學(xué)相長，有志存高遠(yuǎn)的同事共同努力奮斗，有各界拼搏的學(xué)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(yè)還是其他哪些專業(yè)，只要想把自己培養(yǎng)成為該領(lǐng)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(xué)?
里面說了那么多，接出來圖窮匕見，再談?wù)剣馊斯ぶ悄軕?yīng)當(dāng)去那里學(xué)。按照上面幾個問題的回答，可以從師資水平、課程設(shè)置等方面來做判定，其中師資水平應(yīng)當(dāng)是最重要的誘因，而課程設(shè)置、培養(yǎng)水平等與師資水平直接正相關(guān)。
怎么判斷AI師資水平，與QS、THE、USNews、ARWU等學(xué)院或?qū)W科排行相比，劉知遠(yuǎn)更推薦UMass院長Emery維護的院校計算機科學(xué)領(lǐng)域排行，采用DBLP數(shù)據(jù)庫中大學(xué)CS/AI院士在不同方向頂尖大會上發(fā)表的論文數(shù)目進行排行，有客觀準(zhǔn)確數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)全部開源在上，可以十分便捷地進行檢測、復(fù)現(xiàn)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(lǐng)域，比如AI就又下分AI(AI總方向)、(計算機視覺)、&Data(機器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘)、(自然語言處理)、TheWeb&(互聯(lián)網(wǎng)與信息檢索)。
每位字領(lǐng)域只收錄2-3個頂尖大會，這主要是由于計算機科學(xué)技術(shù)因為發(fā)展比較快，所以學(xué)者們更注重通過國際大會論文發(fā)表最新成果進行學(xué)術(shù)交流，而不像其他領(lǐng)域那樣主要是通過刊物發(fā)表最新研究成果。
因為原網(wǎng)站沒有提供中國單列的院校排行，國外學(xué)術(shù)網(wǎng)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(jù)論文引用數(shù)目的排行。
若果依照2009-2019六年間論文發(fā)表統(tǒng)計，劉知遠(yuǎn)簡單統(tǒng)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(shù)據(jù)，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(yè)的國際學(xué)術(shù)前沿整體水平，并且通過AI領(lǐng)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(xué)院的AI方向相對比較強勢。并且，還可以看出，國外院校AI領(lǐng)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(tǒng)計結(jié)果只能反映師資力量的一個側(cè)面，而好多國外院校如工大、國防交大等在國家信息科學(xué)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(tǒng)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(lǐng)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(yè)師資力量更有幫助。據(jù)悉，部份院校可能存在院士列表不全等問題，而接受更改申請，建議國外院校相關(guān)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(shù)據(jù)，對AI領(lǐng)域的國外C9院校學(xué)者進行了排序，可以看見前20的學(xué)者有7位北大、5位清華、2位南大、2位復(fù)旦、2位哈師大、2位清華，可以從另一個側(cè)面反映各院校的AI師資力量。
想去復(fù)旦學(xué)人工智能去哪學(xué)?
作為北大人，劉知遠(yuǎn)院士其實推薦你們?nèi)?fù)旦學(xué)人工智能。因而，他對北大的人工智能專業(yè)進行了介紹：
計算機類：含交叉信息研究院的計算機科學(xué)實驗班(姚班)、人工智能學(xué)堂班(智班)、計算機系、軟件大學(xué)。
手動化(與工業(yè)工程)類、電子信息類。如前所述，手動化的主要理論基礎(chǔ)"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(nóng)，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(guān)系。因而手動化類、電子信息類也是學(xué)習(xí)AI的可選方案。
數(shù)理類、文理通識類。數(shù)理類下的基礎(chǔ)科學(xué)班以及文理通識類新雅書院，均支持朋友自由選擇未來發(fā)展方向。人工智能(非常是其中側(cè)重基礎(chǔ)理論的機器學(xué)習(xí))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(tǒng)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(wǎng)，汽車大學(xué)的無人駕駛(創(chuàng)立了北大智能駕駛實驗室)、精儀系的類腦元件(創(chuàng)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(xué)有社科大數(shù)據(jù)的建立與研究，法大學(xué)旨在于估算法學(xué)研究，英文系有估算語言學(xué)研究，外文系有語言認(rèn)知研究，心理系有腦認(rèn)知研究，美大學(xué)有信息交互設(shè)計和智能藝術(shù)創(chuàng)作研究，這種都與計算機和人工智能有密切聯(lián)系，具有高度的文理交叉特性。
劉知遠(yuǎn)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(xué)院交叉信息院教授、世界知名計算機科學(xué)家姚期智教授于2005年創(chuàng)立，重點著眼于計算機科學(xué)與數(shù)學(xué)學(xué)、數(shù)學(xué)、生命科學(xué)、經(jīng)濟學(xué)等相關(guān)學(xué)科的學(xué)科交叉培養(yǎng)。
而智班(北大學(xué)堂人工智能班)是由姚期智教授于去年5月份新創(chuàng)立的，也將于明年9月份開始招收專科生，首批預(yù)計招收30人，以「廣基礎(chǔ)、重交叉」為培養(yǎng)特征。姚期智教授將擔(dān)綱智班首席院長。
國外什么中學(xué)可以學(xué)人工智能?
前文中，劉知遠(yuǎn)院長早已為我們統(tǒng)計了一些可以學(xué)習(xí)人工智能的院校，但國外提供人工智能專科專業(yè)的院校遠(yuǎn)不止這種。
去年3月份，教育部在官網(wǎng)即將發(fā)布公告，廣州科技學(xué)院、上海交通學(xué)院等35所院校獲準(zhǔn)新增「人工智能」本科專業(yè)，「人工智能」專業(yè)代碼為，授予工學(xué)學(xué)位，四年制。
獲準(zhǔn)的不僅長沙學(xué)院、上海交通學(xué)院等教育部直屬院校，武漢工業(yè)學(xué)院、北京理工學(xué)院等住建部直屬院校，還包括中北學(xué)院、中原工大學(xué)、華南師范學(xué)院等由各市主管的院校。完整名單見右圖。
獲準(zhǔn)新增「人工智能」本科專業(yè)的35所院校
據(jù)悉，還從「2018年度普通高等中學(xué)專科專業(yè)備案和審批結(jié)果」中發(fā)覺，有諸多院校新增備案或則獲準(zhǔn)與大數(shù)據(jù)、機器人相關(guān)的專業(yè)，其中包括「數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)」、「機器人工程」、「大數(shù)據(jù)管理與應(yīng)用」。
我們還注意到一些有趣的專業(yè)，比如南京工程學(xué)院新增獲準(zhǔn)的「海洋機器人」本科專業(yè)，上海體育學(xué)院新增獲準(zhǔn)的「智能體育工程」本科專業(yè)等。
專科就學(xué)人工智能是一種如何的體驗?南大有話說
從大專開始就學(xué)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專科專業(yè)的院校，經(jīng)歷過一年學(xué)習(xí)的北京學(xué)院能為我們提供更多的經(jīng)驗。
前不久，周志華院士和南大人工智能專科專業(yè)的中學(xué)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(chǔ)。北京學(xué)院人工智能專業(yè)非常重視培養(yǎng)中學(xué)生的物理基礎(chǔ)，課表包含高等代數(shù)、數(shù)學(xué)剖析、離散物理等眾多物理基礎(chǔ)專業(yè)，中學(xué)生驚呼「燒腦」。但教授周志華表示，人工智能面臨的問題千變?nèi)f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(chǔ)。
在提到與傳統(tǒng)計算機科學(xué)專業(yè)在語文教學(xué)方面的差異時，周志華表示，傳統(tǒng)計算機學(xué)科的物理教學(xué)情況是：微積分和線性代數(shù)課程的內(nèi)容很淺，一般不開辦矩陣論;機率論與數(shù)理統(tǒng)計課程的內(nèi)容僅是蜻蜒點水;最優(yōu)化方式課程通常不開辦;數(shù)理邏輯課程通常是必修。這導(dǎo)致中學(xué)生在學(xué)習(xí)人工智能核心課程時有很大障礙。
周志華院士還強調(diào)，當(dāng)前的課程設(shè)置并沒有早已趕超大專生的能力，既想打好基礎(chǔ)、學(xué)有所用，又想學(xué)得輕松，「不太可能」。
中學(xué)生表示，辛苦是這一專業(yè)的主曲調(diào)，但她們「忙并快樂著」，經(jīng)常地就有「夢回初一」的繁忙感。
其次，重視與產(chǎn)業(yè)的結(jié)合。
人工智能是一個與產(chǎn)業(yè)結(jié)合十分緊密的學(xué)科，因而南大也十分重視讓中學(xué)生到企業(yè)小學(xué)習(xí)。據(jù)報導(dǎo)稱，南大中學(xué)生才能在中學(xué)附近的南大人工智能大學(xué)中學(xué)生實訓(xùn)基地現(xiàn)場體會一線產(chǎn)業(yè)應(yīng)用。實訓(xùn)基地以易迅、科沃斯、曠視、地平線等國外著名企業(yè)在南大附近建設(shè)的人工智能研究院或產(chǎn)業(yè)化公司為依托。
據(jù)悉，南大還與英特爾、騰訊等企業(yè)合作，為中學(xué)生安排了智能硬件等的暑假實踐課程。
小結(jié)
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(zhǔn)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(xué)投檔呀~
參考內(nèi)容：
「完」
