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。
想选人工智能专业听听过来人怎么说
当你看到这篇文章或者视频的时候，说明你对于人工智能是抱有兴趣的。现在人工智能在各个领域得到了实质性的进展，就比如前段时间常常听到的ChatGPT。它能生成流利自然的文本，帮助人们处理各种复杂问题，同时它还是有史以来用户增长数最快的软件。就单单从ChatGPT来看，人工智能时代真的来了。回想我的大学四年，我还曾怀疑人工智能专业是否过于超前，但现在看来选人工智能专业是对了。那么，现在轮到你来做出抉择，考虑是否投入其中。
接下来我要说说人工智能是什么？首先人工智能并不是魔法，它仍然是一个程序，它被设计出来是为了解决复杂问题的，这也是为什么人工智能可以实现文本生成、图像生成、音乐生成和自动驾驶等功能。听到以上这些惊人的应用，你是否心动了呢？那么该怎么选择学校和专业？我认为首先应该考虑一线城市的高校，然后选择智能相关的专业，这对于以后考研就业都有帮助。
人工智能专业就业门槛是不是研究生？其实不然，我普通本科毕业也找到了算法工程师的岗位。对于工业应用来说，我只需要将AI算法的模型应用起来，并且应用效果不错就可以了，至于底层的模型原理并没有特别关心。当然，在后续还是有必要研究一下模型的构造。
那么应该怎么学？在刚上大学那会儿，我连电脑打字都不熟悉，一些拼音都不会拼写，更别说怎么编写程序了。但现在我打字完全可以不看键盘，编写程序时思路清晰，排查错误精准解决，这些是不断练习出来的。不过需要注意的是，编程并不是考试，它是开放的，可以借鉴和参考的，也就是说在编写代码时你可以浏览网络并复制粘贴代码。请抛弃考试思维，尽情编程吧。
关于学习资源，我认为前期可以浏览各个平台的教程，就比如github、微信读书、kaggle、huggingface、bilibili、牛客网等。这些平台都有大量的学习资源，足够充实你的大学生活了。
最后，我认为应该养成总结的习惯，你现在可以开通一个博客来记录自己的学习笔记，小到记录软件安装，大到人工智能软件的实现和分享，这些完全可以找一段时间来记录和总结。这样在以后遇到相同问题时可以迅速查找，同时自己的自信心也得到了极大的增强。就比如这篇文章和视频就是我的总结，在记录后我可以排查出以往过程中的不足之处，然后加以改进。
人工智能将给生物医学带来什么这个学术年会在济南召开
6月19日-20日，由中国人工智能学会主办，中国人工智能学会生物信息学与人工生命专业委员会、山东大学控制科学与工程学院承办，山东大学齐鲁医院、山东大学智能医学工程研究中心协办的“生物信息学与智能信息处理2023学术年会”在济南举行。来自北京大学、清华大学、中国科学院、中国人民解放军总医院等高校、科研院所、企事业单位等的350余位代表参会，探讨智能大模型取得重大进展背景下，运用人工智能新技术推动生物医学相关研究面临的机遇、挑战以及方向。
山东大学副校长易凡致欢迎辞。他指出，人工智能与生物医学交叉融合所催生的创新范式与突破性成果将深刻改变生命科学、医学科学研究模式，引发生命科学与医学科学的全面变革，希望山大能够将生物信息学与智能信息处理相关研究领域继续做大做强，为医工交叉与融合的发展贡献智慧与力量。
山东大学副校长易凡致欢迎辞
大会主席张学工表示，当前智能大模型取得重大进展，人工智能进入一个新的阶段，探讨如何抓住大模型潮流的机遇，推广大模型在智慧医疗领域的应用，对促进人工智能新技术推动生物医学相关研究具有重要的科学意义与价值。
大会主席张学工致辞
大会程序委员会主席汪小我表示，希望此次学术年会能够为各位专家学者提供深度交流的平台，为推动生物信息学与智能信息处理的理论发展、促进生物信息计算的实践创新带来帮助。
大会程序委员会主席汪小我致辞
在大会报告环节，中国科学院院士、天津大学教授元英进就“合成基因组及应用”作主旨报告。他介绍了化学合成染色体序列精准修复方面的工作，提出双标靶向精准修复策略能够实现整条染色体修复全覆盖，从而完成缺陷序列的精准修复。他们建立的合成酵母基因组缺陷快速定位(PoPM)和精确修复方法处于国际研究的前沿水平。中国科学院遗传与发育生物学研究所，分子系统生物学研究中心主任王秀杰就“人类心肌组织和多组织类器官的体外构建”作主旨报告。她表示，尽管3D生物打印技术在器官的体外制造中显示出巨大优势，但传统的3D生物打印方法仍无法解决打印后器官的血管化问题。她同团队成员开发了一种使用人类胚胎干细胞生成人类多器官发生模型(huMO)的方法，探讨了将huMOs作为研究器官发生机制和疾病治疗的潜在价值。
囯防科技大学智能科学学院教授胡德文就“脑信息的模式识别”作主旨报告。他介绍了脑信息处理的基本原理和模式识别的方法，以及脑机接口技术在医学、军事等领域的应用。北京大学教授王龙就“网络博弈与群体智能”作主旨报告，讲解了如何将两者结合起来，提高博弈的效率和准确性。中国科学技术大学教授刘海燕，浙江大学计算机学院教授潘纲，清华大学人工智能研究院常务副院长孙茂松也都分别作了主旨报告。
会议还邀请了解放军总医院耳鼻咽喉头颈外科医学部教学管理组组长王方园，山东大学齐鲁医院副院长、第一临床学院副院长徐峰，分别以“人工智能在听觉系统临床及研究中的应用”与“中国心脏骤停队列报告”为题作了特邀报告，分享目前医工融合应用现状与真实的临床疾病数据。
本次会议分别在19日、20日设置三场分会场报告，围绕序列与结构数据的智能分析方法、智能药物设计与精准医学、多模态数据智能分析方法等主题进行报告分享并展开深入交流。东北林业大学、西安交通大学、中山大学、湖南大学、电子科技大学、安徽大学、北京大学、中国科学技术大学、中国科学院、南华大学、安徽大学、南京航空航天大学、温州医科大学等多所高校、研究机构的专家学者也都作了精彩分享，进行了深入讨论。新黄河记者王亚妹
编辑刘梅梅