人工智能(Artificial Intelligence)是中國普通高等學校本科專業(yè)。下面是小編為大家整理的人工智能專業(yè)大學排名，僅供參考，喜歡可以收藏分享一下喲!
根據(jù)不同的評估標準和數(shù)據(jù)來源，人工智能專業(yè)大學排名可能會有所不同。以下是一些常見的排名列表：
根據(jù)2020年教育部學位與研究生教育發(fā)展中心發(fā)布的全國第四輪學科評估結(jié)果，人工智能專業(yè)的大學排名前五名分別是：北京航空航天大學、浙江大學、哈爾濱工業(yè)大學、清華大學和北京大學。
根據(jù)2019年麥肯錫發(fā)布的《中國人工智能人才報告》中的數(shù)據(jù)，中國排名前十的AI研究機構(gòu)分別是：中國科學院、清華大學、中國科學技術(shù)大學、北京大學、西安交通大學、南京大學、上海交通大學、復(fù)旦大學、哈爾濱工業(yè)大學和北京航空航天大學。
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)大學排名，前五名分別是：牛津大學、劍橋大學、斯坦福大學、加州理工學院和帝國理工學院。
需要注意的是，這些排名結(jié)果只是根據(jù)特定指標或數(shù)據(jù)而得出的，不同排名之間的差異可能與評估標準、數(shù)據(jù)來源和時間有關(guān)。因此，在選擇人工智能專業(yè)大學時，建議綜合考慮多個因素，包括學科排名、學校聲譽、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，因為人工智能技術(shù)在各個行業(yè)都有廣泛的應(yīng)用。以下是一些常見的就業(yè)領(lǐng)域：
計算機視覺和機器視覺：人工智能專業(yè)畢業(yè)生可以在計算機視覺和機器視覺領(lǐng)域從事算法研發(fā)、圖像處理、模式識別、智能機器人研發(fā)等工作。
自然語言處理和語音識別：人工智能專業(yè)畢業(yè)生可以在自然語言處理和語音識別領(lǐng)域從事自然語言處理算法研發(fā)、語音識別系統(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)從事風險評估、信用評級、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)域從事智能機器人控制、自動化生產(chǎn)線設(shè)計等工作。
教育行業(yè)：人工智能專業(yè)畢業(yè)生可以在教育行業(yè)從事在線教育平臺開發(fā)、個性化學習算法研發(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、智慧安防系統(tǒng)設(shè)計等工作。
總之，人工智能專業(yè)的就業(yè)前景非常廣闊，但需要具備扎實的專業(yè)知識和技能，同時不斷學習和適應(yīng)新技術(shù)的發(fā)展。
人工智能專業(yè)的學習內(nèi)容非常廣泛，包括數(shù)學基礎(chǔ)(如線性代數(shù)、概率論與數(shù)理統(tǒng)計等)、計算機基礎(chǔ)(如編程語言、操作系統(tǒng)等)、算法基礎(chǔ)(如機器學習、深度學習等)、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(如計算機視覺、自然語言處理等)等多個方面。此外，還需要掌握一些相關(guān)領(lǐng)域的交叉知識，如自動化控制、應(yīng)用數(shù)學等。因此，學習人工智能需要具備較為全面的知識儲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習內(nèi)容，包括但不限于以下幾個方面：
計算機視覺：計算機視覺是人工智能領(lǐng)域的一個重要分支，它涉及到如何讓計算機通過數(shù)字圖像或視頻來識別、理解和分析目標對象。學習計算機視覺需要掌握圖像處理、特征提取、目標檢測、圖像分割等技術(shù)。
自然語言處理：自然語言處理是讓計算機理解和處理人類語言的一種技術(shù)。學習自然語言處理需要掌握詞向量、語言模型、序列標注等技術(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)、注意力機制等。
機器學習：機器學習是人工智能領(lǐng)域的一個重要分支，它涉及到如何讓計算機通過數(shù)據(jù)和經(jīng)驗來學習和改進性能。學習機器學習需要掌握各種機器學習算法和工具，如線性回歸、決策樹、支持向量機、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。
深度學習：深度學習是機器學習的一個分支，它專注于使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行復(fù)雜問題的學習和決策。學習深度學習的原理、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和訓練方法，掌握常見的深度學習框架，如TensorFlow、PyTorch等。
數(shù)據(jù)科學：數(shù)據(jù)科學是人工智能領(lǐng)域的一個重要分支，它涉及到如何利用數(shù)據(jù)來解決問題和分析趨勢。學習數(shù)據(jù)科學需要掌握數(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)計學等。
除了專業(yè)知識的學習，人工智能專業(yè)還需要注重實踐和項目經(jīng)驗的積累。學生可以通過參加各種課程項目、實習、競賽等活動來提高自己的實踐能力和創(chuàng)新思維。同時，也需要關(guān)注人工智能領(lǐng)域的新技術(shù)和新趨勢，不斷學習和適應(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方面：
算法工程師：負責研發(fā)各種機器學習算法，包括監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習等，應(yīng)用于各種場景中。
數(shù)據(jù)科學家：負責數(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。