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聽(tīng)大咖講:人工智能到底學(xué)什么?如何選擇未來(lái)就業(yè)方向?

關(guān)鍵字  人工智能 人工智能專(zhuān)業(yè)
2024-12-19 來(lái)源:新通教育網(wǎng)igo.cn 作者: 新通小編 閱讀量: 手機(jī)閱讀
摘要

在科技飛速發(fā)展的今天,人工智能已成為引 領(lǐng)時(shí)代變革的關(guān)鍵力量。眾多學(xué)子和家長(zhǎng)都對(duì)人工智能專(zhuān)業(yè)充滿(mǎn)了好奇與向往,渴望深入了解這個(gè)專(zhuān)業(yè)的奧秘與潛力。 本周,新通邀請(qǐng)到美國(guó)南加州大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)碩士、卡內(nèi)基梅隆大學(xué)科研項(xiàng)目助教楊同學(xué)為大家?guī)?lái)【人工智能專(zhuān)業(yè)】的主題講座。幫助大家全方位、深層次地認(rèn)識(shí)和了解計(jì)算機(jī)與人工智能專(zhuān)業(yè),探尋其背后的奧秘以及蘊(yùn)藏的無(wú)限可能。 接下來(lái),就讓我們一同回顧講座中的精彩內(nèi)容吧~

在科技飛速發(fā)展的今天,人工智能已成為引 領(lǐng)時(shí)代變革的關(guān)鍵力量。眾多學(xué)子和家長(zhǎng)都對(duì)人工智能專(zhuān)業(yè)充滿(mǎn)了好奇與向往,渴望深入了解這個(gè)專(zhuān)業(yè)的奧秘與潛力。

 

本周,新通邀請(qǐng)到美國(guó)南加州大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)碩士、卡內(nèi)基梅隆大學(xué)科研項(xiàng)目助教楊同學(xué)為大家?guī)?lái)【人工智能專(zhuān)業(yè)】的主題講座。幫助大家全方位、深層次地認(rèn)識(shí)和了解計(jì)算機(jī)與人工智能專(zhuān)業(yè),探尋其背后的奧秘以及蘊(yùn)藏的無(wú)限可能。


 

接下來(lái),就讓我們一同回顧講座中的精彩內(nèi)容吧~
 

 

01

到底什么是人工智能?

 

定義與發(fā)展歷程

 

講座一開(kāi)始,楊同學(xué)便對(duì)人工智能的定義進(jìn)行了深入淺出的講解。人工智能,簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō),就是通過(guò)模擬人類(lèi)智能行為,賦予機(jī)器 “感知、學(xué)習(xí)、推理和決策” 的能力,讓機(jī)器能夠像人類(lèi)一樣去處理各種復(fù)雜的任務(wù)。

 

回顧人工智能的發(fā)展歷程,可謂是波瀾壯闊,經(jīng)歷了多個(gè)不同的階段。20 世紀(jì) 50 年代到 80 年代,是符號(hào) AI 階段,那時(shí)計(jì)算機(jī)剛剛興起,符號(hào)式的 AI 以規(guī)則和推理為基礎(chǔ)。就好比早期的專(zhuān) 家系統(tǒng),人們將專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域的知識(shí)和規(guī)則編寫(xiě)進(jìn)程序,讓計(jì)算機(jī)依據(jù)這些來(lái)進(jìn)行判斷和解答問(wèn)題。

 

而到了 1990 年至 2010 年期間,機(jī)器學(xué)習(xí)開(kāi)始崛起,它可以被看作是一種統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí),運(yùn)用眾多統(tǒng)計(jì)學(xué)的概念,使機(jī)器能夠去解決各式各樣的問(wèn)題,不過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)也存在一定的局限性。

 

直至 2010 年至今,我們迎來(lái)了深度學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)的新 AI 時(shí)代,深度學(xué)習(xí)的出現(xiàn)無(wú)疑給人工智能領(lǐng)域注入了強(qiáng)大的動(dòng)力,如今不管是在植物學(xué)、生物學(xué),還是化學(xué)、醫(yī)學(xué)等眾多學(xué)科領(lǐng)域,都能看到深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用。像近幾年備受矚目的大模型,更是推動(dòng)了人工智能不斷向前發(fā)展,像 OpenAI 推出的相關(guān)大模型,以及國(guó)內(nèi)的千問(wèn)大模型、百度等各大廠的大模型,都展現(xiàn)出了強(qiáng)大的能力,改變著我們學(xué)習(xí)、工作等諸多方面的方式。

 

人工智能核心特點(diǎn)

 

人工智能具備多個(gè)核心特點(diǎn),其中數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)尤為突出。如今已然是大數(shù)據(jù)時(shí)代,數(shù)據(jù)成為了人工智能發(fā)展的重要支撐,大量的決策都是基于對(duì)數(shù)據(jù)的分析和挖掘。例如在電商領(lǐng)域,平臺(tái)依據(jù)用戶(hù)的瀏覽歷史、購(gòu)買(mǎi)行為等海量數(shù)據(jù),通過(guò)人工智能算法進(jìn)行分析,從而實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的商品推薦,這背后就是數(shù)據(jù)在發(fā)揮關(guān)鍵作用。

 

模型復(fù)雜性也是一大特點(diǎn),近年來(lái)大模型概念愈發(fā)火熱,像 Transformer 架構(gòu)的出現(xiàn),讓模型復(fù)雜度不斷增高,傳統(tǒng)的一些模型與之相比都略顯遜色。這背后是科研人員不斷探索 AI 內(nèi)在規(guī)律,利用擴(kuò)展法則等方法,驅(qū)動(dòng)著更強(qiáng)大的 AI 出現(xiàn),像生成式 AI 的崛起,也和模型復(fù)雜性的提升有著緊密聯(lián)系。

 

廣泛應(yīng)用性更是讓人工智能滲透到了我們生活的方方面面,從日常使用的語(yǔ)音助手,像蘋(píng)果的 Siri、亞馬遜的 Alexa 等,能聽(tīng)懂我們的語(yǔ)音指令并提供相應(yīng)服務(wù);到人臉識(shí)別技術(shù)應(yīng)用在安防、手機(jī)解鎖等場(chǎng)景;再到自動(dòng)駕駛領(lǐng)域,車(chē)輛可以依靠人工智能感知周邊環(huán)境并做出駕駛決策等等,都彰顯了人工智能強(qiáng)大的應(yīng)用能力。

 

 

02

人工智能熱門(mén)交叉學(xué)科有哪些?

 

如今,人工智能與各學(xué)科交叉融合已然成為一種大趨勢(shì),這意味著每個(gè)學(xué)科的學(xué)生都有機(jī)會(huì)參與到人工智能相關(guān)的學(xué)習(xí)和研究中,解鎖更多新的可能,拓展出更廣闊的應(yīng)用邊界。下面就讓我們一起看看講座中提到的幾個(gè)具體的交叉領(lǐng)域示例吧。

 

人工智能 + 數(shù)據(jù)科學(xué):

這一交叉領(lǐng)域有著諸多結(jié)合點(diǎn),比如數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的 AI 模型開(kāi)發(fā)與優(yōu)化、數(shù)據(jù)清洗與特征工程,以及在數(shù)據(jù)分析中運(yùn)用 AI 算法等。像大數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)這些課程都是與之相關(guān)的學(xué)習(xí)內(nèi)容。

 

人工智能 + 視覺(jué):

其在圖像和視頻分析方面有著重要應(yīng)用,例如在無(wú)人駕駛領(lǐng)域,依靠計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)讓車(chē)輛能夠識(shí)別道路、車(chē)輛、行人等各種元素,從而做出準(zhǔn)確的駕駛決策;在醫(yī)學(xué)影像方面,則可以輔助醫(yī)生對(duì) X 光、CT 等影像進(jìn)行分析,幫助診斷疾病。要想深入學(xué)習(xí)這個(gè)領(lǐng)域,掌握深度學(xué)習(xí)以及卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等知識(shí)是非常關(guān)鍵的。

 

人工智能 + 自然語(yǔ)言處理:

隨著 ChatGPT 等大模型的出現(xiàn),這一領(lǐng)域更是成為了當(dāng)下研究的焦點(diǎn),核心在于讓機(jī)器理解和生成語(yǔ)言。相關(guān)的課程建議包括 NLP 基礎(chǔ)和 Transformer 架構(gòu)等,涉及很多語(yǔ)言模型和語(yǔ)義分析技術(shù)。它在機(jī)器翻譯、智能客服等場(chǎng)景中都發(fā)揮著重要作用,讓不同語(yǔ)言的交流、人機(jī)之間的對(duì)話變得更加順暢高效。

 

人工智能 + 強(qiáng)化學(xué)習(xí):

強(qiáng)化學(xué)習(xí)在游戲、智能交通控制、機(jī)器人決策等領(lǐng)域有著廣泛應(yīng)用。比如在熱門(mén)游戲中,智能 NPC 可以利用生成式人工智能進(jìn)行交互,提升游戲體驗(yàn);在智能交通控制里,通過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)讓交通信號(hào)燈等設(shè)施做出更優(yōu)的調(diào)控策略,緩解擁堵。學(xué)習(xí)這個(gè)領(lǐng)域需要了解自動(dòng)化控制的相關(guān)技術(shù)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)的理論以及對(duì)應(yīng)的算法等基礎(chǔ)知識(shí)。

 

人工智能 + 醫(yī)學(xué):

人工智能對(duì)醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的加持作用十分巨大,像今年諾貝爾化學(xué)獎(jiǎng)獲得者 David Baker 所做的蛋白質(zhì)折疊相關(guān)研究,就借助了大模型的思想,實(shí)現(xiàn)了蛋白質(zhì)生成等成果。

除此之外,在疾病診斷、個(gè)性化醫(yī)療、醫(yī)藥研發(fā)以及基因組學(xué)分析等方面也都有著積極應(yīng)用,能夠幫助醫(yī)生更高效準(zhǔn)確地診斷病情,為患者制定更貼合自身情況的治療方案,推動(dòng)醫(yī)學(xué)不斷向前發(fā)展。

 

人工智能 + 環(huán)境科學(xué):

可以利用 AI 去解決環(huán)境領(lǐng)域的諸多問(wèn)題,比如應(yīng)對(duì)氣候變化、對(duì)水資源、森林資源進(jìn)行管理,或者處理野火等問(wèn)題。通過(guò)學(xué)習(xí)空間分析、氣候建模等相關(guān)課程,能夠運(yùn)用 AI 加速這些問(wèn)題解決的流程化、結(jié)構(gòu)化。并且,在國(guó)家的很多政府部門(mén)也有著對(duì)此類(lèi)崗位的需求,有著不錯(cuò)的應(yīng)用前景。

 

人工智能 + 倫理和法律:

隨著 AI 的快速發(fā)展,也帶來(lái)了不少倫理和法律方面的問(wèn)題,例如數(shù)據(jù)泄露可能侵犯隱私等情況。不過(guò) AI 相對(duì)人來(lái)說(shuō),在決策上可能更具透明性,有著更清晰的問(wèn)責(zé)機(jī)制,并且可以假定算法具有公平性以及能保護(hù)隱私等優(yōu)勢(shì)。目前,國(guó)內(nèi)像華東政法大學(xué)、華東師范大學(xué)、上海交通大學(xué)等都對(duì)人工智能與倫理法律的交叉領(lǐng)域十分關(guān)注,這一領(lǐng)域未來(lái)也有著很大的發(fā)展空間,值得深入探討研究。

 

03

人工智能專(zhuān)業(yè)核心課程有哪些?

 

接下來(lái),楊同學(xué)著重介紹了該專(zhuān)業(yè)的核心專(zhuān)業(yè)課程,這些課程猶如基石,對(duì)于筑牢知識(shí)根基、深入探索人工智能領(lǐng)域起著至關(guān)重要的作用。

 

數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)

 

數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)可謂是人工智能的 “命脈” 所在,是整個(gè)專(zhuān)業(yè)學(xué)習(xí)的根基。高等數(shù)學(xué)中的微積分知識(shí),涉及優(yōu)化與梯度計(jì)算,例如在反向傳播過(guò)程中就起著關(guān)鍵作用,能助力實(shí)現(xiàn)模型的優(yōu)化;線性代數(shù)里的矩陣運(yùn)算、特征值分解等內(nèi)容,是深度學(xué)習(xí)的核心要點(diǎn),很多數(shù)據(jù)以及算法的存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)都依賴(lài)于矩陣這一基礎(chǔ)。

 

概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)同樣不可或缺,它涵蓋概率分布、貝葉斯理論、假設(shè)檢驗(yàn)等知識(shí),能夠幫助我們進(jìn)行數(shù)據(jù)分布分析與采樣,在理解機(jī)器學(xué)習(xí)的本質(zhì)即統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方面意義重大,畢竟諸多機(jī)器學(xué)習(xí)算法都是基于概率統(tǒng)計(jì)原理推導(dǎo)而來(lái)。還有離散數(shù)學(xué),其中的圖論、邏輯、集合等知識(shí),是計(jì)算機(jī)科學(xué)的基礎(chǔ)組成部分,為后續(xù)更深入的學(xué)習(xí)和研究提供了基本的思維框架。

 

編程與算法

 

編程是將人工智能理論轉(zhuǎn)化為實(shí)際應(yīng)用的重要工具,它承載著一種獨(dú)特的思想。Python 作為人工智能領(lǐng)域的主流編程語(yǔ)言,備受青睞,其優(yōu)勢(shì)十分顯著。它是面向?qū)ο蟮膹?qiáng)可解釋性語(yǔ)言,語(yǔ)法簡(jiǎn)潔,上手容易,即便基礎(chǔ)薄弱,借助當(dāng)下的大語(yǔ)言模型對(duì)話方式,也能快速入門(mén)。

 

與此同時(shí),數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法的學(xué)習(xí)也不容忽視。像排序與搜索算法(如快速排序、二分查找)、各種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)(數(shù)組、鏈表、棧、隊(duì)列、哈希表、樹(shù)、圖)等知識(shí),不僅能夠提升代碼效率與性能,更是實(shí)現(xiàn) AI 模型基礎(chǔ)邏輯的關(guān)鍵所在。掌握這些算法的思想精髓,才能更好地在人工智能的開(kāi)發(fā)實(shí)踐中靈活運(yùn)用,實(shí)現(xiàn)高效的程序運(yùn)行,避免陷入低效的代碼困境。

 

機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)

 

機(jī)器學(xué)習(xí)作為人工智能的核心領(lǐng)域,涉及監(jiān)督學(xué)習(xí)與無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)兩個(gè)重要分支。在監(jiān)督學(xué)習(xí)中,回歸、分類(lèi)等經(jīng)典算法,例如線性回歸、支持向量機(jī)等,都是需要掌握的重點(diǎn)內(nèi)容;無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)里的聚類(lèi)、降維算法,像 K-Means、PCA 等也有著廣泛的應(yīng)用場(chǎng)景。

 

深度學(xué)習(xí)更是當(dāng)下人工智能發(fā)展的強(qiáng)勁驅(qū)動(dòng)力,其典型的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如 CNN(用于圖像處理)、RNN/LSTM/Transformer(適用于序列數(shù)據(jù)分析與語(yǔ)言模型)等,每一種結(jié)構(gòu)都蘊(yùn)含著獨(dú)特的思想和應(yīng)用方向,理解它們有助于把握深度學(xué)習(xí)在不同場(chǎng)景下的強(qiáng)大功能,像在自然語(yǔ)言處理、圖像識(shí)別等諸多領(lǐng)域發(fā)揮的關(guān)鍵作用。強(qiáng)化學(xué)習(xí)也是熱門(mén)方向之一,通過(guò)智能決策與試錯(cuò)優(yōu)化,在游戲、智能交通控制等領(lǐng)域展現(xiàn)出巨大的應(yīng)用潛力。

 

課程學(xué)習(xí)規(guī)劃

 

對(duì)于想要系統(tǒng)學(xué)習(xí)人工智能專(zhuān)業(yè)的同學(xué),楊同學(xué)還貼心地給出了按學(xué)期劃分的課程學(xué)習(xí)規(guī)劃建議:

 

• 第 一學(xué)期:建議把重點(diǎn)放在數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)上,靜下心來(lái)花時(shí)間把數(shù)學(xué)基礎(chǔ)打扎實(shí),同時(shí)可以兼顧一些數(shù)據(jù)科學(xué)入門(mén)的跨學(xué)科內(nèi)容,了解數(shù)據(jù)科學(xué)的基本概念和處理數(shù)據(jù)的方法,還可以嘗試做一些如數(shù)據(jù)清洗與分析的實(shí)驗(yàn),培養(yǎng)對(duì)數(shù)據(jù)的敏感度和處理能力。

 

• 第二學(xué)期:開(kāi)始深入學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的相關(guān)算法,探索這些算法在自己感興趣或者所在領(lǐng)域中的應(yīng)用方式,并且嘗試進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或一些經(jīng)典網(wǎng)絡(luò)模型的實(shí)踐操作,通過(guò)實(shí)際動(dòng)手加深對(duì)知識(shí)的理解和掌握。

 

• 第三學(xué)期:可以根據(jù)自己的興趣和發(fā)展方向,選擇扎根于自然語(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)或者強(qiáng)化學(xué)習(xí)等具體領(lǐng)域,進(jìn)一步深入鉆研,思考如何讓 AI 算法和模型更好地適配所在領(lǐng)域的數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新應(yīng)用,同時(shí)進(jìn)行相應(yīng)的 AI 系統(tǒng)優(yōu)化實(shí)驗(yàn)。

 

• 第四學(xué)期:著重嘗試去完成一些完整的科研項(xiàng)目或者撰寫(xiě)論文,爭(zhēng)取讓所學(xué)知識(shí)落地,比如參與學(xué)科競(jìng)賽、發(fā)表論文等,以此來(lái)提升自己的實(shí)踐能力和科研水平,為未來(lái)的升學(xué)或者就業(yè)增添有力的砝碼。

 

此外,在學(xué)習(xí)過(guò)程中,還有一些實(shí)用的學(xué)習(xí)資源和工具推薦。例如編程語(yǔ)言方面,Python 是必備,而像 Jupyter Notebook 則是數(shù)據(jù)分析和實(shí)驗(yàn)的好幫手;還有版本控制與團(tuán)隊(duì)協(xié)作離不開(kāi) Git/GitHub,數(shù)據(jù)庫(kù)操作要掌握 SQL 等等?傊,合理利用這些資源和工具,能讓學(xué)習(xí)事半功倍,更好地在人工智能專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域中不斷前行。

 

 

04

人工智能專(zhuān)業(yè)就業(yè)前景怎么樣?

 

就業(yè)趨勢(shì)分析

 

如今,人工智能領(lǐng)域展現(xiàn)出了極為強(qiáng)勁的就業(yè)優(yōu)勢(shì),已然成為眾多求職者眼中的 “香餑餑”。

 

一方面,人工智能領(lǐng)域的更新速度極快,新技術(shù)、新理念不斷涌現(xiàn),這就使得其需要大量能夠緊跟技術(shù)發(fā)展步伐、不斷學(xué)習(xí)新技術(shù),進(jìn)而保持技能競(jìng)爭(zhēng)力的專(zhuān)業(yè)人才。

 

另一方面,從業(yè)者的薪資水平普遍較高,特別是在那些技術(shù)成熟度較高的公司和研究機(jī)構(gòu),給出的薪資待遇更是十分優(yōu)厚。畢竟人工智能所涉及的技術(shù)知識(shí)和技能較為復(fù)雜,能夠掌握并運(yùn)用這些知識(shí)技能為企業(yè)創(chuàng)造價(jià)值的人才,自然值得高薪聘請(qǐng)。

 

而且,隨著人工智能的快速發(fā)展,它幾乎滲透到了每一個(gè)行業(yè)之中,這也就導(dǎo)致了對(duì)人工智能相關(guān)技能人才的需求大幅增加,崗位數(shù)量不斷攀升,為人工智能專(zhuān)業(yè)的畢業(yè)生提供了廣闊的就業(yè)前景。

 

熱門(mén)崗位介紹

 

在人工智能領(lǐng)域,有幾個(gè)熱門(mén)崗位備受關(guān)注,它們各有其獨(dú)特的技能要求以及未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)。

 

• 人工智能工程師:

技能要求上,需要熟練掌握深度學(xué)習(xí)框架,比如 TensorFlow、PyTorch 等,這些框架是構(gòu)建和訓(xùn)練人工智能模型的關(guān)鍵工具;要具備扎實(shí)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法基礎(chǔ),涵蓋監(jiān)督學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)以及強(qiáng)化學(xué)習(xí)等方面,以便針對(duì)不同的業(yè)務(wù)場(chǎng)景選擇和應(yīng)用合適的算法;還得精通數(shù)據(jù)處理工具,像 Pandas、NumPy、SQL 等,用于對(duì)海量的數(shù)據(jù)進(jìn)行整理、分析和存儲(chǔ);同時(shí),數(shù)據(jù)可視化工具如 Matplotlib、Tableau 等也必不可少,能將分析結(jié)果直觀地展示出來(lái),輔助決策。

 

• 數(shù)據(jù)科學(xué)家:

數(shù)據(jù)科學(xué)家需要將數(shù)據(jù)科學(xué)與 AI 模型開(kāi)發(fā)深度結(jié)合,所以對(duì) AI 算法要有更深入的理解,不僅要掌握常見(jiàn)的機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)算法,還得明白如何將其巧妙應(yīng)用到實(shí)際的數(shù)據(jù)問(wèn)題中。

 

 

05

講座互動(dòng)Q&A

 

講座最 后的互動(dòng)環(huán)節(jié)可謂是精彩紛呈,大家紛紛拋出自己心中的疑問(wèn),楊同學(xué)也都一一耐心解答,下面就選取一些有代表性的問(wèn)題和回答來(lái)和大家分享一下。

 

1、哪些專(zhuān)業(yè)容易跨專(zhuān)業(yè)進(jìn)入AI領(lǐng)域?

 

容易跨的專(zhuān)業(yè)往往是那些與數(shù)據(jù)和分析密切相關(guān)的領(lǐng)域,因?yàn)檫@些領(lǐng)域更容易利用人工智能技術(shù)。例如心理學(xué)、語(yǔ)言學(xué)和公共政策等文科專(zhuān)業(yè),都可以通過(guò)結(jié)合人工智能來(lái)進(jìn)行更深入的數(shù)據(jù)分析和模式識(shí)別?鐚W(xué)科的關(guān)鍵在于找到自己專(zhuān)業(yè)與人工智能結(jié)合的切入點(diǎn)。

 

2、文科生有機(jī)會(huì)進(jìn)入人工智能領(lǐng)域?qū)W習(xí)嗎?

 

文科生完全有機(jī)會(huì)進(jìn)入人工智能領(lǐng)域。人工智能是一個(gè)多學(xué)科交叉的領(lǐng)域,文科生可以將自己的專(zhuān)業(yè)知識(shí)與人工智能技術(shù)相結(jié)合,比如通過(guò)分析文本數(shù)據(jù)來(lái)研究社會(huì)現(xiàn)象或文化趨勢(shì)。我鼓勵(lì)文科生學(xué)習(xí)編程和數(shù)據(jù)分析技能,這些技能將幫助他們更好地利用人工智能工具。

 

3、碩士想學(xué)人工智能的相關(guān)專(zhuān)業(yè),本科學(xué)什么專(zhuān)業(yè)比較好?

 

如果想把人工智能做的很好,建議本科選擇數(shù)學(xué)專(zhuān)業(yè),其次是計(jì)算機(jī)計(jì)算機(jī)相關(guān)的專(zhuān)業(yè),然后是通信相關(guān)的專(zhuān)業(yè),然后自動(dòng)化相關(guān)的專(zhuān)業(yè),這些都是可以去做人工智能的。但是CS很多時(shí)候看的并不是你學(xué)了哪些課,而是看你做哪些事情。

 

4、美國(guó)哪些人工智能崗位需求比較大?


目前美國(guó)對(duì)生成式AI和大語(yǔ)言模型的需求很大。這些技術(shù)在自然語(yǔ)言處理、內(nèi)容生成和聊天機(jī)器人等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。同時(shí),盡管人工智能崗位需求大,但是對(duì)個(gè)人能力的要求極高,需要有豐富的經(jīng)驗(yàn)和扎實(shí)的技術(shù)基礎(chǔ)。

 

5、做科研找導(dǎo)師,國(guó)內(nèi)和國(guó)外哪個(gè)好一點(diǎn)?

 

選擇導(dǎo)師時(shí),重要的是找到與自己研究興趣相匹配的導(dǎo)師,而不僅僅是看是國(guó)內(nèi)還是國(guó)外。國(guó)外的一些研究環(huán)境可能在某些領(lǐng)域更為先進(jìn),但這并不意味著國(guó)內(nèi)的導(dǎo)師就不優(yōu) 秀。建議學(xué)生根據(jù)自己的研究興趣和職業(yè)規(guī)劃,以及導(dǎo)師的研究背景和聲譽(yù),來(lái)做出選擇。

總之,這場(chǎng)講座圍繞人工智能專(zhuān)業(yè),從專(zhuān)業(yè)本身的剖析,到交叉學(xué)科的拓展,再到核心課程以及就業(yè)前景等多方面進(jìn)行了全面且深入的講解,對(duì)有意向?qū)W習(xí)人工智能專(zhuān)業(yè)或者對(duì)人工智能有興趣的的同學(xué)帶來(lái)了很大的幫助。

 

接下來(lái),新通還會(huì)邀請(qǐng)不同專(zhuān)業(yè)和領(lǐng)域的專(zhuān) 家和學(xué)者,為大家講解從好專(zhuān)業(yè)到好就業(yè)的規(guī)劃之路!掃碼進(jìn)群蹲直播,get個(gè)人背景評(píng)估!


 

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