人工智能(Artificial Intelligence)是中國普通高等學(xué)校本科專業(yè)。下面是小編為大家整理的人工智能專業(yè)大學(xué)排名，僅供參考，喜歡可以收藏分享一下喲!
根據(jù)不同的評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)和數(shù)據(jù)來源，人工智能專業(yè)大學(xué)排名可能會(huì)有所不同。以下是一些常見的排名列表：
根據(jù)2020年教育部學(xué)位與研究生教育發(fā)展中心發(fā)布的全國第四輪學(xué)科評(píng)估結(jié)果，人工智能專業(yè)的大學(xué)排名前五名分別是：北京航空航天大學(xué)、浙江大學(xué)、哈爾濱工業(yè)大學(xué)、清華大學(xué)和北京大學(xué)。
根據(jù)2019年麥肯錫發(fā)布的《中國人工智能人才報(bào)告》中的數(shù)據(jù)，中國排名前十的AI研究機(jī)構(gòu)分別是：中國科學(xué)院、清華大學(xué)、中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)、北京大學(xué)、西安交通大學(xué)、南京大學(xué)、上海交通大學(xué)、復(fù)旦大學(xué)、哈爾濱工業(yè)大學(xué)和北京航空航天大學(xué)。
根據(jù)2019年《泰晤士高等教育》發(fā)布的全球人工智能專業(yè)大學(xué)排名，前五名分別是：牛津大學(xué)、劍橋大學(xué)、斯坦福大學(xué)、加州理工學(xué)院和帝國理工學(xué)院。
需要注意的是，這些排名結(jié)果只是根據(jù)特定指標(biāo)或數(shù)據(jù)而得出的，不同排名之間的差異可能與評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)、數(shù)據(jù)來源和時(shí)間有關(guān)。因此，在選擇人工智能專業(yè)大學(xué)時(shí)，建議綜合考慮多個(gè)因素，包括學(xué)科排名、學(xué)校聲譽(yù)、師資力量、課程設(shè)置、就業(yè)前景等。
人工智能專業(yè)的就業(yè)前景非常廣闊，因?yàn)槿斯ぶ悄芗夹g(shù)在各個(gè)行業(yè)都有廣泛的應(yīng)用。以下是一些常見的就業(yè)領(lǐng)域：
計(jì)算機(jī)視覺和機(jī)器視覺：人工智能專業(yè)畢業(yè)生可以在計(jì)算機(jī)視覺和機(jī)器視覺領(lǐng)域從事算法研發(fā)、圖像處理、模式識(shí)別、智能機(jī)器人研發(fā)等工作。
自然語言處理和語音識(shí)別：人工智能專業(yè)畢業(yè)生可以在自然語言處理和語音識(shí)別領(lǐng)域從事自然語言處理算法研發(fā)、語音識(shí)別系統(tǒng)開發(fā)、語音合成系統(tǒng)開發(fā)等工作。
智能推薦和搜索：人工智能專業(yè)畢業(yè)生可以在智能推薦和搜索領(lǐng)域從事個(gè)性化推薦算法研發(fā)、搜索引擎開發(fā)等工作。
金融行業(yè)：人工智能專業(yè)畢業(yè)生可以在金融行業(yè)從事風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、信用評(píng)級(jí)、智能投顧等工作。
醫(yī)療健康領(lǐng)域：人工智能專業(yè)畢業(yè)生可以在醫(yī)療健康領(lǐng)域從事醫(yī)學(xué)圖像處理、病歷數(shù)據(jù)挖掘等工作。
智能制造領(lǐng)域：人工智能專業(yè)畢業(yè)生可以在智能制造領(lǐng)域從事智能機(jī)器人控制、自動(dòng)化生產(chǎn)線設(shè)計(jì)等工作。
教育行業(yè)：人工智能專業(yè)畢業(yè)生可以在教育行業(yè)從事在線教育平臺(tái)開發(fā)、個(gè)性化學(xué)習(xí)算法研發(fā)等工作。
智慧城市領(lǐng)域：人工智能專業(yè)畢業(yè)生可以在智慧城市領(lǐng)域從事智能交通系統(tǒng)設(shè)計(jì)、智慧安防系統(tǒng)設(shè)計(jì)等工作。
總之，人工智能專業(yè)的就業(yè)前景非常廣闊，但需要具備扎實(shí)的專業(yè)知識(shí)和技能，同時(shí)不斷學(xué)習(xí)和適應(yīng)新技術(shù)的發(fā)展。
人工智能專業(yè)的學(xué)習(xí)內(nèi)容非常廣泛，包括數(shù)學(xué)基礎(chǔ)(如線性代數(shù)、概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)等)、計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)(如編程語言、操作系統(tǒng)等)、算法基礎(chǔ)(如機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等)、數(shù)據(jù)基礎(chǔ)(如數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法、數(shù)據(jù)庫等)以及應(yīng)用領(lǐng)域(如計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理等)等多個(gè)方面。此外，還需要掌握一些相關(guān)領(lǐng)域的交叉知識(shí)，如自動(dòng)化控制、應(yīng)用數(shù)學(xué)等。因此，學(xué)習(xí)人工智能需要具備較為全面的知識(shí)儲(chǔ)備和較高的綜合素質(zhì)。
除了上述提到的內(nèi)容，人工智能專業(yè)還有其他一些重要的學(xué)習(xí)內(nèi)容，包括但不限于以下幾個(gè)方面：
計(jì)算機(jī)視覺：計(jì)算機(jī)視覺是人工智能領(lǐng)域的一個(gè)重要分支，它涉及到如何讓計(jì)算機(jī)通過數(shù)字圖像或視頻來識(shí)別、理解和分析目標(biāo)對(duì)象。學(xué)習(xí)計(jì)算機(jī)視覺需要掌握?qǐng)D像處理、特征提取、目標(biāo)檢測(cè)、圖像分割等技術(shù)。
自然語言處理：自然語言處理是讓計(jì)算機(jī)理解和處理人類語言的一種技術(shù)。學(xué)習(xí)自然語言處理需要掌握詞向量、語言模型、序列標(biāo)注等技術(shù)，并了解自然語言處理的基本算法和模型，如詞嵌入、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、注意力機(jī)制等。
機(jī)器學(xué)習(xí)：機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能領(lǐng)域的一個(gè)重要分支，它涉及到如何讓計(jì)算機(jī)通過數(shù)據(jù)和經(jīng)驗(yàn)來學(xué)習(xí)和改進(jìn)性能。學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)需要掌握各種機(jī)器學(xué)習(xí)算法和工具，如線性回歸、決策樹、支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。
深度學(xué)習(xí)：深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)分支，它專注于使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行復(fù)雜問題的學(xué)習(xí)和決策。學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)的原理、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和訓(xùn)練方法，掌握常見的深度學(xué)習(xí)框架，如TensorFlow、PyTorch等。
數(shù)據(jù)科學(xué)：數(shù)據(jù)科學(xué)是人工智能領(lǐng)域的一個(gè)重要分支，它涉及到如何利用數(shù)據(jù)來解決問題和分析趨勢(shì)。學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué)需要掌握數(shù)據(jù)挖掘和分析的技術(shù)，如數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)可視化、統(tǒng)計(jì)學(xué)等。
除了專業(yè)知識(shí)的學(xué)習(xí)，人工智能專業(yè)還需要注重實(shí)踐和項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)的積累。學(xué)生可以通過參加各種課程項(xiàng)目、實(shí)習(xí)、競(jìng)賽等活動(dòng)來提高自己的實(shí)踐能力和創(chuàng)新思維。同時(shí)，也需要關(guān)注人工智能領(lǐng)域的新技術(shù)和新趨勢(shì)，不斷學(xué)習(xí)和適應(yīng)新技術(shù)的發(fā)展。
人工智能專業(yè)的就業(yè)方向非常廣泛，包括但不限于以下幾個(gè)方面：
算法工程師：負(fù)責(zé)研發(fā)各種機(jī)器學(xué)習(xí)算法，包括監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)等，應(yīng)用于各種場(chǎng)景中。
數(shù)據(jù)科學(xué)家：負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)挖掘和分析，通過數(shù)據(jù)分析和可視化工具為決策提供支持。