专业风采：人工智能专业
Q1.该专业的培养定位是什么？
依托安徽师范大学计算机科学与技术一级学科硕士点、网络与信息安全安徽省重点实验室、安徽省医疗大数据智能系统工程研究中心，集中学院具有海外教育背景（或直接从国外聘请教师）的骨干教师组建教师团队，专业学术气氛浓厚，聚力人才培养，坚持“以本为本”，将本科教学置于各项工作的核心，凝心聚力培育人才。专业核心课程均由学院权威教授担任主讲教师，每个学生配备学业和学术导师，坚持科研反哺教学、学生全方位立体式专业实践等措施全面提高学生的综合素质。通过与国内国外知名高校合作，搭建优秀教育资源平台，借鉴引入国内国际优质教育资源，开创“因材施教”和“深耕精耕”相结合的精英化人才培养模式。面向国家新一代人工智能发展的现实需求，培养具有良好的人文科学素养，具备扎实的数学理论、计算机科学基础和人工智能专业基础，熟悉国内外计算机科学前沿领域、具有一定的科研实践能力，并具有高度的社会责任感，创新意识突出的智能类人才。
Q2.该专业的办学特色有哪些？
本专业坚持人工智能算法与应用“两翼齐飞”的建设思路，在研究人工智能算法的同时，以智能系统的具体需求来推动人工智能方法的发展，在服务于国家和地方经济建设的同时，推动人工智能学科的发展，人才培养特色鲜明。在培养目标及就业方向上形成自己的鲜明特色，建立具有自己特色的理论教学体系和实践教学体系。本专业旨在培养扎实掌握人工智能基础理论、基本方法和应用技术，熟悉人工智能相关交叉学科知识，具备突出的科学素养、创新能力、系统思维能力与国际视野，未来能在我国人工智能技术与产业中成为一流工程师、科学家和企业家的优秀拔尖人才。人工智能专业拥有一支能力突出、结构合理的高水平教学科研团队。学生理论基础厚，实践能力强，团队意识好，具有创新精神。在课堂教学方面，要求专业基础和必修课程都要开展研究型教学，鼓励和支持教师指导大学生撰写课程论文并推荐发表；在课外科研方面，鼓励本科生参与教师的科研项目和横向课题工作。
Q3.学习该专业的学生需要具备什么特质？
人工智能是技术更新迭代最快的行业之一，人工智能技术已渗透到生活的各个方面。人工智能从业人员需要不断更新知识储备，学习掌握新的技能，跟进前沿人工智能态势。作为走在时代前沿的新兴学科，快速发展变化的时代潮流也令人工智能有着独特的创新性，人们甚至无法想象人工智能技术下一秒给世界带来怎样的变化。这就要求学生既要有创新意识、实践能力、协作精神和国际视野，又要对相关知识和技术怀有强烈的好奇心。
Q4.该专业在学习的过程中，可能遇到的困难是什么？
人工智能专业的学习通常要求具有很好的数学基础。人工智能的问题其实归根到底还是数学问题，数学这块没有整明白，算法不清楚，学习起来就比较困难。另外，人工智能专业对学生的理论知识和实践能力要求都比较高，如何将专业知识和应用相结合，将理论知识转化为实践能力是一个逐步完成的过程，需要同学们有积极探索、锲而不舍的精神，独立思考的能力。
Q5.社会上是否存在对该专业的理解误区？有哪些？
有些人认为学习人工智能就可以像科幻作品中的人工智能那样展现出趣味性和艺术性，实现那些没有被方方面面束缚的天马行空的想象。而人工智能具有多学科综合、高度复杂的特征，培养具备人工智能研究与开发能力、能够解决人工智能领域复杂问题的创新型高素质人才是一个系统工程，不是通过短期培训班就能完成的。通过四年的本科课程学习，同学们将具有良好的人文科学素养，具备扎实的数学理论、计算机科学基础和人工智能专业基础，具有丰富的实践动手能力和创新能力，能在人工智能领域及相关领域从事技术研发、工程应用、项目管理等工作。
Q6.社会生活中有哪些问题需要通过该专业的人才来解决？
随着互联网的普及、传感器的泛在、大数据的涌现、电子商务的发展、在线社区的兴起，数据和知识在人类社会、物理空间和信息空间之间的交叉融合与相互作用，人工智能正快速走向新的阶段。社会生活中的智慧城市、智能医疗、智能交通、智能物流、智能制造、智能农业等应用中的新目标、新问题，都迫切需要通过该专业的人才来解决。
Q7.该专业的学生毕业后主要去了哪些行业？比例如何？有哪些典型案例？
发展人工智能已经是国家级战略，这也是我国各个领域不断稳步发展的必然结果。在人工智能产业高速发展的背后，是人工智能人才非常短缺。根据中国教育部门测算，目前我国人工智能人才缺口超过500万。但全球每年人工智能领域的毕业学生仅2万人左右，远远不能满足市场对人才的需求。人工智能专业毕业后，能够从事的职业有很多，比如：数据分析工程师、算法工程师、人工智能维护工程师、人工智能研发工程师、算法开发工程师等。
人工智能的核心概念是什么
人工智能的核心概念是什么？2023-06-17
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人工智能是一种使计算机系统拥有类似于人类的智能行为和思维能力的技术。它涉及到各种领域，包括计算机视觉、自然语言处理、机器学习等。虽然人工智能覆盖了广泛的范围，但其核心概念可以归纳为以下几点。
机器学习机器学习是人工智能的核心概念之一。简单地说，它是一种让计算机系统自动学习从数据中提取规律的方法。这种方法不需要人为地指定规则，而是通过数学模型来分析大量的数据，并且不断优化模型以提高精度。机器学习可以应用于图像识别、文本分类、预测等任务，已经成为现代人工智能的核心技术之一。
深度学习深度学习是机器学习的一个分支，也是人工智能的核心概念之一。它利用神经网络模型来进行高层次抽象和表示学习，可以有效地解决复杂的模式识别问题。近年来，深度学习在计算机视觉、自然语言处理等领域取得了惊人的成就，例如图像分类、语音识别、自然语言生成等。
自然语言处理自然语言处理是指使计算机能够理解和处理人类自然语言的技术。这包括文本处理、语音识别、语义分析等方面。自然语言处理涉及到多个学科领域，如计算机科学、语言学、心理学等。它在人工智能中扮演着重要的角色，因为人类的语言是一种非常复杂的信息载体，它承载了丰富的语义和情感信息。
计算机视觉计算机视觉是让计算机理解和分析图像和视频的技术。它可以实现对象检测、图像分割、人脸识别等任务。计算机视觉涉及到多个学科，如数学、统计学、信号处理等。近年来，随着深度学习的发展，计算机视觉取得了巨大的进展，并且已经应用于许多领域，如医疗诊断、自动驾驶、安防等。
语音识别语音识别是让计算机能够将人类语音转换为文本或命令的技术。它可以应用于语音助手、智能家居等领域。语音识别的核心技术包括音频信号处理、语音识别模型等。近年来，随着深度学习的应用，语音识别的准确率得到了大幅提高，并且已经成为人工智能中的重要组成部分之一。
综上所述，机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉和语音识别是人工智能的核心概念。这些技术不断发展和演进，已经被广泛应用于各种领域，如医疗、金融、制造业等。随着技术的不断发展和创新，人工智能的应
用将会更加广泛和深入。人工智能的进步不仅有助于提高生产效率和降低成本，还可以帮助人类解决现实世界中的各种难题。但是，随着人工智能技术的迅速发展，也会带来一些风险和挑战。
其中之一是算法的公平性和透明性。由于许多人工智能算法都是基于数据驱动的，因此它们可能受到数据偏见和样本不足等问题的影响。这可能导致算法在某些群体中出现不公平或错误的结果。同时，许多的人工智能模型是黑盒模型，难以解释其推理过程和决策依据，这使得人们很难信任这些模型的结果。这些问题需要通过监管、法律和技术手段来解决。
另一个挑战是人工智能对就业市场的影响。虽然人工智能可以帮助我们自动化繁重和危险的工作，但是它也可能取代一些传统的人力资源。这可能导致大量的岗位流失和失业率的上升。因此，政府和企业需要采取积极措施，确保人工智能的发展对就业市场的影响最小化，并且为失业者提供转型和培训机会。
总之，人工智能是一项具有广泛影响和潜力的技术。机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉和语音识别是人工智能的核心概念，它们已经被广泛应用于各种领域，并将继续发挥作用。但是，我们也需要认识到人工智能所带来的风险和挑战，并采取相应的措施来解决这些问题。只有这样，我们才能真正实现人工智能的潜力，为人类带来更多的福利和价值。
完谢谢观看
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