人工智能这个专业是干什么的？

关于问题人工智能这个专业是干什么的？一共有 4 位热心网友为你解答:

【1】、来自网友【南池子】的最佳回答：

我用通俗的方式帮你理解什么是人工智能吧。

传统的计算机程序，就是写好了代码，机器按照你的代码的规定一步步执行。

比如，假设你家旺财是只机器狗，然后你写了个代码，往前跑，它就咚咚咚往前跑了。

这样的缺点是啥呢，就是说你家的旺财万一碰到地上有点倾斜，就摔倒了。那你怎么避免旺财摔倒呢？

如果为了避免旺财摔倒，你就得先了解地面大概如何，然后跑到第三步的时候左倾斜 30 度，10 步的时候右倾斜 20 度……

问题来了，换个地方，你家旺财又不会跑了，或者说又要摔倒了，这就没法弄了。

于是你想了个办法，实现如下：

1、旺财自己能分析判断地面倾斜了多少度，然后自己计算需要倾斜多少度才不摔倒；

2、万一摔倒了，有一个爬起来的程序，爬起来，并看下方向对不对，纠正方向继续跑；

3、爬起来的同时，计算一下刚才摔倒是哪个倾斜度数计算有点问题，是否可以更精确一些，避免下次同样问题再摔倒。

你看，这样就让你家旺财实现了两个功能：

1、不需要你再计算路面倾斜了，他自己能整明白。

2、他不断跑，积累的“经验”越来越丰富，跑足够多，就变成一只经验丰富的老旺财了。

上面的 2 是最重要的，也就是机器学习。人工智能，让机器具有思维能力是以方面，不断积累经验是更重要的。这也是为啥阿尔法狗不断自我学习之后，能战胜人类的重要原因。说白了，人家就是在不断学习提升自我，而且没日没夜学习，且记忆超好。

这样说，能明白了吧？

所以，学习人工智能，去什么本科就报什么人工智能专业，未必就是一个好的方式。上面的解释就明白，要学习人工智能，首先得会基础的计算机编程知识，然后在这个基础之上，算法不断优化，才能实现更聪明的算法。

这样解释，虽然不算十分严谨，但是相对形象一点点。能明白不？

【2】、来自网友【IT 人刘俊明】的最佳回答：

谢谢邀请！

作为一名教育领域的工作者，同时大数据和机器学习也是我的主要研究方向，所以我来回答一下这个问题。

随着人工智能领域的发展，整个科技行业对于人工智能专业人才的需求量在持续加大，传统的研究生教育方式已经不能满足巨大的市场需求，所以人工智能人才的教育必然会向本科教育下沉，目前一小部分教育资源比较丰富的高校（以双一流高校为主）陆续开设了人工智能专业。

人工智能的本质是获取知识、创造知识并合理运用知识达到某种目的的能力，而且是一种通用的能力。从体现结构上来说，人工智能系统有三个大的组成部分，分别是感知系统、智力系统和行动系统，当然还离不开环境的支持。感知系统和行动系统需要物联网的支持、智力系统需要大数据和云计算的支持，所以人工智能是一个典型的交叉学科。

从知识体系结构上来说，人工智能目前的研究内容集中在六大方面，包括计算机视觉、自然语言处理、机器学习、机器人学、自动推理和知识表示，目前计算机视觉领域和自然语言处理领域已经成长了一批具有较强竞争力的科技企业。

从人工智能专业的课程设置来看，重点包括三个部分，其一是基础学科，重点是数学和物理；其二是计算机基础知识，重点是操作系统、计算机网络、算法设计和数据结构等内容；其三是人工智能基础知识，涉及到人工智能基础概念、推理和求解、知识表示、感知、通讯和行动等几个大的部分。

虽然目前人工智能领域的热度比较高，一部分智能体也开始走进生产环境，但是人工智能行业依然处在初期阶段，还有大量的课题有待攻克，所以选择人工智能专业最好读一下研究生。

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言！

【3】、来自网友【大王小王聊什么】的最佳回答：

从广义上理解是计算机专业，而狭义上就涉及很多了。

国家新一代人工智能战略咨询委员会和高等教育出版社于 2018 年 3 月成立“新一代人工智能系列教材”编委会，由中国工程院院士潘云鹤担任编委会主任，今年将出版《人工智能：模型与算法》《可视化导论》《智能产品设计》《自然语言处理》四本教材，相关线上课程也正在录制中。

但从人工智能包含的技术及落地场景来说，还有很多，比如计算机视觉（卷积神经网络）、生成式对抗网络（机器学习、深度学习、强化学习）、知识图谱几大项。

目前国内一些 985、211 大学都已经开设了人工智能专业课程，从基础的算法模型，到理论实践都有。

但是目前人工智能仍属于新兴产业，课程体系尚未成熟，市场上还有些教育机构及科技企业在做自己的培训课程，而这些课程大多是以实践为主，假设你已经有了基础的计算机编程及算法知识。

如果没有学习过任何计算机语言及人工智能知识，建议先从基础学习，包括：数学基础（微积分、线性代数、概率、信息论等），机器学习算法，机器学习分类。入门时最关键的是要打好基础，尤其是算法和模型，这两样在人工智能领域是基石，基石不稳，必将坍塌。

此外，还要深入了解一些框架：

谷歌的 Tensorflow:

TensorFlow 是一个开源软件库，可以描述一幅数据计算的数据流图（data flow graph）,用于各种感知和语言理解任务的机器学习。当前被 50 个团队用于研究和生产许多 Google 商业产品，如语音识别、Gmail、Google 相册和搜索。

Facebook 的 PyTorch：

与 TensorFlow 抗衡的学习框架，由 Facebook 的团队开发，并于 2017 年在 GitHub 上开源。

TensorFlow 和 PyTorch 的关键差异是它们执行代码的方式。这两个框架都基于基础数据类型张量（tensor）而工作。TensorFlow 更像是一种语言，而 PyTorch 与 Python 结合的更紧密。

TensorFlow 是一种非常强大和成熟的深度学习库，具有很强的可视化功能和多个用于高级模型开发的选项。它有面向生产部署的选项，并且支持移动平台。另一方面，PyTorch 框架还很年轻，拥有更强的社区动员，而且它对 Python 友好。

所以如果你想更快速地开发和构建 AI 相关产品，TensorFlow 是很好的选择。建议研究型开发者使用 PyTorch，因为它支持快速和动态的训练。

两者还有很多差异，各有优势，可以在实践中慢慢摸索。

需要掌握的语言：

Python 被认为是所有 AI 开发语言列表中的第一位。Python 相对简单易学，可以很容易地学习。此外 python 有很多 AI 相关的库，便于在机器学习等方面快速上手。

C++已经非常成熟了，而且是最快的计算机语言，如果你的项目开发时间有限，那么 C++是很好的选择，它提供更快的执行时间和更快的响应时间，老司机优势显现无疑，游戏开发大部分都是用 C++语言。

C ++适用于机器学习和神经网络。

Java 也是计算机语言的老司机之一，虽然褒贬不一，但是在各种项目的开发中，Java 都是常用语言之一，它不仅适用于 NLP（自然语言处理）和搜索算法，还适用于神经网络。

Lisp:

相当古老的语言，差不多是在人工智能火起来之后才又回到众人眼中。有人认为 Lisp 是最好的人工智能编程语言，因为它为开发人员提供了自由。在人工智能中使用 Lisp，因其灵活性可以快速进行原型设计和实验，当然这也反过来促进 Lisp 在 AI 开发中的发展，例如，Lisp 有一个独特的宏系统，有助于开发和实现不同级别的智能。

但同时也因为它的古老，掌握的人不是大多数。