应时代浪潮，我们整理了一份人工智能专业高考志愿指南
高考成绩陆续揭晓，是时候勇敢探索世界的更多可能啦。你是否被赛博朋克的世界吸引，是否为模拟人类思维、解析复杂问题的科技力量燃起热情？那么，人工智能，这个新世界的引擎，可能会是你理想的选择。
为引领更多的未来探索者一起踏上这段旅程，神经现实编辑部特意为你整理了一份人工智能相关专业的概述与学校推荐，期待在你的求知之路上，为你照亮一片星辰。
如果以下学校都因分数线失之交臂，请不要灰心，你还可以通过做项目、参加竞赛，追逐海外梦校。在新连接探索营中，你可以收获项目成果、入门科学研究，详情请见文末。高考已经结束，人生还很漫长，希望每名学子都能得偿所愿，功不唐捐。
人工智能
人工智能（ArtificialIntelligence,AI）是一门涵盖计算机科学、信息工程、数学、心理学、生物学、语言学等众多学科的交叉学科。其核心目标是理解智能行为，并开发和应用让计算机执行通常需要人类智能完成的任务的技术。例如，理解自然语言、识别语音和图像、学习和适应新的环境或情况等。
人工智能学科的主要研究方向包括：
（1）机器学习：通过设计算法使计算机能从数据中自我学习，包括监督学习、非监督学习、半监督学习和强化学习等；
（2）深度学习：一种特殊的机器学习方法，模拟人脑神经元的结构，通过构建深层次的神经网络进行学习；
（3）自然语言处理：让计算机理解和生成人类语言，涵盖了机器翻译、情感分析、语音识别、自动摘要等应用；
（4）计算机视觉：使计算机能够理解和解析图像或者视频；
（5）知识表示和推理：创建用于描述世界的知识库，然后利用这些知识进行推理；
（6）脑机接口：在人或动物脑（或者脑细胞的培养物）与外部设备间创建直接的连接通路，实现大脑与外部设备的直接交互；
（7）人工智能伦理：研究人工智能应用带来的道德、社会、法律问题，如隐私、歧视、工作影响等。
涉及问题
（1）机器学习：如何设计算法使计算机能从数据中学习并做出预测或决策？
（2）自然语言处理：如何让机器理解和生成人类语言？
（3）计算机视觉：如何让计算机理解和解析图像和视频，例如对象识别、场景理解、动作识别等？
（4）知识表示和推理：如何让计算机表示和使用复杂的知识，以支持推理和解决问题？
（5）脑机接口：如何在人（或其他动物）脑与外部环境之间，建立沟通以达到控制的目的，进而实现监测、替代、改善/恢复、增强、补充的作用？
（6）人工智能伦理：随着AI的普及，如何处理与隐私、决策透明性、人工智能安全、工作影响等相关的道德和社会问题？
（7）人工智能和人类交互：如何创建自然、有效和有吸引力的人机交互方式？
（8）自动规划和决策：如何让计算机自动解决复杂问题，如路径规划、任务调度等？
（9）机器人学：如何设计和控制能在真实世界中执行任务的机器人？
（10）理解人类智能：通过模拟人类思维过程，能否更深入地理解人类智能？
（10）强人工智能：如何开发具有与人类类似的完全自主思考能力的机器？
涉及课程
编程基础、计算机系统、算法概论、概率论、线性代数、多维微积分、人工智能、编译原理、机器学习、深度学习、计算机视觉、概率图形模型、数据挖掘、自然语言处理、卷积神经网络、数据库系统概论、生物信息学概论、量子计算机科学等
（1）《深度学习》，IanGoodfellow、YoshuaBengio&AaronCourville
（2）《机器学习》，周志华；《机器学习公式详解》， 谢文睿、秦州、贾彬彬
（3）《学习OpenCV》， GaryBradski、AdrianKaehler
（4）《人工智能——现代方法》，StuartJ.Russell、PeterNorvig
（5）《语音与语言处理》，DanielJurafsky、JamesH.Martin
（6） ComputerVision， Da*idA.Forsyth、JeanPonce / ComputerVision：Models,Learning,andInference，DrSimonJ.D.Prince
相关院校
北京大学
北京大学1988年成立了人工智能领域国家重点实验室，2002年创办了智能科学系。北京大学在计算机视觉、机器听觉和智能系统等研究方向成果丰硕，主持承担了多项国家973、国家863和国家科技攻关等重大科研项目，在指纹识别、人工耳蜗、国家空间基础设施，以及场景三维重建与自由视角视频生成等方面研究成果达到了国际先进水平。
2017年，北京大学正式创办“图灵班”，致力于培养计算机科学界下一代杰出人物。图灵班由信息科学技术学院与计算机学院共建。图灵奖获得者、计算机科学领域的大师约翰·霍普克罗夫特（JohnHopcroft）教授担任图灵班指导委员会主任。图灵奖获得者ManuelBlum教授和SilvioMicali教授担任图灵班导师，参与指导培养方案及课程体系的建设，并亲自为图灵班同学授课。学院为图灵班学员量身定制相应的图灵课程体系和科研体系，配以强大的图灵导师团队，并在毕业时颁发“图灵”荣誉学位。
2022年，北京大学创办“智能科学与技术专业实验班”（简称“智班”），由信息科学技术学院和智能学院共建。智班承载智能科学与技术专业的历史积淀，注重理工强基础、深交叉，聚合优质资源，致力于培养智能科学人才。
2023年起，信息科学技术学院组建电子信息科学类实验班（“信班”），面向全校招生30人左右，为“信班”学生定制灵活先进的课程培养体系，同时与电子学院和集成电路学院合作配以强大的导师团队，并在毕业时颁发“信班”荣誉学位证书。
教职员工信息
高文
简介：北京大学信息科学技术学院教授；中国工程院院士
研究领域：数字视频编码、计算机视觉、模式识别与多模态人机交互、虚拟现实
引用：~58000
近期代表作：1、Persontransfergantobridgedomaingapforpersonre-identification
2、Pre-trainedimageprocessingtransformer
3、Fedhealth:Afederatedtransferlearningframeworkforwearablehealthcare
王龙
简介：北京大学系统与控制研究中心主任，北京人工智能学会副理事长，北京大学工学院智能控制实验室主任，中国系统仿真学会智能物联系统委员会主任。
研究领域：复杂系统智能控制、网络化系统控制、多机器人系统控制、集群行为与集群智能、演化博弈与群体决策
引用：~34000
近期代表作：1、Evolutionofcooperationontemporalnetworks
2、DistributedalgorithmsforsearchinggeneralizedNashequilibriumofnoncooperativegames
3、Recentadvancesinconsensusofmulti-agentsystems:Abriefsurvey
林宙辰
简介：北京大学教授，IAPR/IEEEFellow，国家杰青，中国图象图形学学会机器视觉专委会主任，中国自动化学会模式识别与机器智能专委会副主任
研究领域：机器学习、数值优化
引用：~30000
近期代表作：1、Recurrentsqueeze-and-excitationcontextaggregationnetforsingleimagederaining
2、Expectation-maximizationattentionnetworksforsemanticsegmentation
3、Tensorrobustprincipalcomponentanalysiswithanewtensornuclearnorm
谭营
简介：烟花算法（FWA）提出者，北京信息科学技术学院教授，在神经网络信息处理、进化计算与群体计算、人工免疫系统及其在计算机安全的应用等方面取得了显著的研究成果。
研究领域：计算智能，神经网络，群智能算法，机器学习，人工免疫算法，计算机安全，数据挖掘与知识发现
引用：~17000
近期代表作：1、Therapeutictargetdatabase2020:enrichedresourceforfacilitatingresearchandearlydevelopmentoftargetedtherapeutics
2、Generatingadversarialmalwareexamplesforblack-boxattacksbasedonGAN
3、Improvingmetaheuristicalgorithmswithinformationfeedbackmodels
清华大学
清华大学开设有计算机科学实验班（姚班），下设三个专业培养方向：1）计算机科学与技术，2）人工智能，3）量子信息。本科生在大一结束时根据兴趣志向自由选择专业方向。
姚班由计算机科学家姚期智院士于2005年创办，致力于培养与美国麻省理工学院、普林斯顿大学等世界名校本科生具有同等、甚至更高竞争力的领跑国际拔尖创新计算机科学人才。
教职员工信息
姚期智
简介：清华大学交叉信息研究院院长，香港中文大学博文讲座教授，清华大学高等研究中心教授，2000年图灵奖获得者。
研究领域：算法，密码学，量子计算，人工智能
引用：~37000
近期代表作：1、Fedcm:Federatedlearningwithclient-levelmomentum
2、Adecentralizedblockchainwithhighthroughputandfastconfirmation
3、Scalingnakamotoconsensustothousandsoftransactionspersecond
马维英
简介：清华大学惠妍讲席教授、智能产业研究院（AIR）首席科学家，电气电子工程师学会会士，美国计算机协会杰出科学家。
研究领域：大数据挖掘、机器学习、自然语言理解与生成
引用：~60000
近期代表作1、Topicawareneuralresponsegeneration
2、Controllablepersonimagesynthesiswithattribute-decomposedgan
3、Unifiedvisual-semanticembeddings:Bridgingvisionandlanguagewithstructuredmeaningrepresentations
4、Hierarchicalrecurrentattentionnetworkforresponsegeneration
黄高
简介：清华大学自动化系助理教授，博士生导师。DenseNet发明者，2020年阿里巴巴达摩院青橙奖。
研究领域：机器学习、深度学习、计算机视觉、强化学习
引用：~52000
近期代表作：1、Regularizingdeepnetworkswithsemanticdataaugmentation
2、ConvolutionalNetworkswithDenseConnectivity
3、Dynamicneuralnetworks:Asurvey
4、3DObjectDetectionwithPointformer
唐杰
简介：清华大学计算机系教授，获国家杰青、王选杰青奖，主持研发超大规模预训练模型“悟道”，参数规模超过1.75万亿，研发了研究者社会网络挖掘系统AMiner。
研究领域：人工智能、社交网络、数据挖掘、机器学习、知识图谱
引用：~30000
近期代表作：1、Self-supervisedLearning:GenerativeorContrastive
2、GCC:GraphContrastiveCodingforGraphNeuralNetworkPre-Training
3、GPTUnderstands,Too
电子科技大学
电子科技大学计算机科学与工程学院开设有计算机类专业，按大类招生，包含计算机科学与技术（特色专业、通过工程教育专业认证）、数据科学与大数据技术、网络空间安全（特色专业）、人工智能四个专业，培养成为能从事计算机学科相关基础理论、应用基础理论和新技术的研究与开发，从事计算机软、硬件系统设计与实现、网络安全与信息系统、数字媒体技术、数据分析与处理、人工智能等领域的高级人才。
此外，还开设有计算机科学与技术（“互联网+”复合型精英人才双学位培养计划），培养从事“互联网+”人工智能基础理论研究、人工智能应用与创新实践的复合型精英人才；计算机科学与技术（智能金融与区块链金融“双A”联合学位实验班），培养从事人工智能基础理论研究、金融学理论及应用、智能金融应用与创新实践的创新引领性人才。
教职员工信息
申恒涛
简介：国际计算机学会会士（ACMFellow）和美国光学学会会士（OSAFellow），电子科技大学计算机科学与工程学院院长，电子科技大学人工智能研究院执行院长，四川省人工智能研究院（宜宾）院长。
研究领域：多媒体搜索，计算机视觉，人工智能，和大数据管理
引用：~25000
近期代表作：1、Asurveyonlearningtohash
2、Deepfuzzyhashingnetworkforefficientimageretrieval
3、Binarymulti-viewclustering
陈华富
简介：国家杰青，四川省教书育人名师，四川省学术技术带头人，四川省神经科学学会理事长。中国图像图形学会理事、视觉认知与计算专业委员会副主任委员。电子科技大学神经信息教育部重点实验室副主任，高场磁共振成像四川省重点实验室副主任。
研究领域：脑成像与模式识别
引用：~17000
近期代表作：1、Morethanjuststatics:temporaldynamicsofintrinsicbrainactivitypredictsthesuicidalideationindepressedpatients
2、IL4-drivenmicrogliamodulatestressresiliencethroughBDNF-dependentneurogenesis
3、Individual-specificfunctionalconnectivitymarkerstrackdimensionalandcategoricalfeaturesofpsychoticillness
尧德中
简介：电子科技大学生命科学与技术学院教授，中国医学科学院神经信息创新单元主任，四川省脑科学与类脑智能研究院院长。
研究领域：脑器交互（含脑机接口，心身医学）及其应用
引用：~16000
近期代表作：1、Dysfunctionoflarge-scalebrainnetworksinschizophrenia:ameta-analysisofresting-statefunctionalconnectivity
2、EEGbasedemotionrecognitionbycombiningfunctionalconnectivitynetworkandlocalactivations
3、WhichreferenceshouldweuseforEEGandERPpractice?
顾舒航
简介：电子科技大学教授，博导，青年人才。
研究领域：计算机视觉与机器学习
引用：
近期代表作：1、Groupsparsity:Thehingebetweenfilterpruninganddecompositionfornetworkcompression
2、Videosuper-resolutionwithrecurrentstructure-detailnetwork
3、NTIRE2023challengeonstereoimagesuper-resolution:Methodsandresults
4、NTIRE2022challengeonperceptualimagequalityassessment
西安电子科技大学
西安电子科技大学人工智能学院在“智能科学与技术”以及“人工智能”两个专业招收本科生，同时设有“图灵人工智能科学实验班”。
其中智能科学与技术专业是特色专业，依托学校计算机科学与技术和电子信息技术的学科优势，利用在智能感知与图像理解领域的研究基础和师资力量，目前已建成成熟的专业教学团队、智能科学与技术人才培养创新实验区、智能感知与计算教学示范中心。培养能够在电信、航天、航空等科研院所，互联网等高新技术企业从事智能信息系统的软硬件开发或管理创新人才及行业骨干。
人工智能专业2019年获批国家首批，和已有的智能科学与技术专业互为补充，面向人工智能领域下的遥感影像大数据、医疗影像大数据、网络大数据等，开展人才培养、科学研究。培养能够在生命科学、医疗保健、政府治理、教学教育和业务管理等技术领域从事与人工智能专业相关的技术骨干，为培养具有以数据为中心的思考能力的人工智能科学家做准备。图灵人工智能科学实验班则于2019年秋季开始在校内选拔，计划每年从全校招收学生40人左右。
教职员工信息
焦李成
简介：西安电子科技大学杰出教授、计算机科学与技术学部主任、人工智能研究院院长、智能感知与图像理解教育部重点实验室主任、智能感知与计算国际联合研究中心主任、智能感知与计算国际合作联合实验室主任、“智能信息处理科学与技术”高等学校学科创新引智基地（“111计划”）主任。
研究领域：人工智能与模式识别、图像智能感知与自然计算、进化优化与深度学习、类脑计算与大数据解译
引用：~58000
近期代表作：1、Asurveyofdeeplearning-basedobjectdetection
2、Adeeplearningframeworkforremotesensingimageregistration
3、Residualspectral–spatialattentionnetworkforhyperspectralimageclassification
高新波
简介：西安电子科技大学电子工程学院教授，博士生导师，人才入选者。
研究领域：计算机视觉与机器学习、模式识别与计算智能、视觉感知与类脑计算、遥感影像内容感知与解译、医学影像处理与科学可视化
引用：~31000
近期代表作：1、Fastandaccuratesingleimagesuper-resolutionviainformationdistillationnetwork
2、Lightweightimagesuper-resolutionwithinformationmulti-distillationnetwork
3、Self-supervisedadversarialhashingnetworksforcross-modalretrieval
刘芳
简介：西安电子科技大学智能感知与图像理解教育部“长江学者支持计划”创新团队和国家“111”创新引智基地和国际智能感知与计算研究中心学术带头人，二级教授，博士生导师。
研究领域：大数据感知与模式识别、机器学习与智能图像处理
引用：~23000
近期代表作：1、Asurveyofdeeplearning-basedobjectdetection
2、Artificialintelligence–enabledrapiddiagnosisofpatientswithCOVID-19
3、Residualspectral–spatialattentionnetworkforhyperspectralimageclassification
陈渤
简介：西安电子科技大学信息感知集成攻关研究院副主任、信息与通信工程学部副主任、“111”引智基地执行主任
研究领域：机器学习、统计信号处理、雷达目标识别与检测、深度学习网络、大规模数据处理
实验室
引用：
近期代表作：1、RadarHRRPtargetrecognitionwithdeepnetworks
2、WHAI:Weibullhybridautoencodinginferencefordeeptopicmodeling
3、BERT-INT:aBERT-basedinteractionmodelforknowledgegraphalignment
上海交通大学
上海交通大学于2019年获批新增人工智能专业并开始招生。人工智能专业由世界人工智能领域知名专家、图灵奖得主、美国康奈尔大学与上海交通大学双聘教授，中科院外籍院士JohnHopcroft亲自掌舵，学院七个一级学科及图灵研究中心提供优质师资保障，聚力打造交大人工智能专业人才培养的优势特色。
学院已在新一代机器学习、深度学习与计算机视觉、人工智能芯片与架构、智能无人系统、医疗健康大数据智能分析等方向上形成了鲜明特色，牵头多个重点、重大科研项目，形成了从人工智能基础理论、共性技术、应用技术到应用集成的完整研究链条。
学院建设多个人工智能创新研究基地：人工智能教育部重点实验室、上海交通大学人工智能研究院、上海人工智能研究院，为上海市科学研究、创新创造、产业升级等提供有力的科技和人才支撑，助力上海全球科技创新中心建设。与宁波市政府共建“上海交通大学宁波人工智能研究院”，与苏州市政府共建“上海交通大学苏州人工智能研究院”，服务国家和地方社会经济发展。
此外，上海交通大学还开设有ACM班，其创办于2002年，隶属于计算机科学与技术专业。其力求突破传统的教学模式，实施“实验室-课堂-社会”的科研训练机制；实行淘汰制；联合国际知名企业（微软、IBM、INTEL、Google），全面开展校企合作。2009年开始学校将ACM班与理科班一起列入拔尖创新人才的特殊班级系列，作为探索培养拔尖创新人才的“实验特区”。
教职员工信息
杨小康
简介：上海交通大学人工智能研究院常务副院长、教授，教育部长江学者特聘教授、国家杰出青年科学基金获得者。
研究领域：计算机视觉、机器学习
引用：~26000
近期代表作：1、Crowdcountingviaadversarialcross-scaleconsistencypursuit
2、Deepregressiontrackingwithshrinkageloss
3、Learningcombinatorialembeddingnetworksfordeepgraphmatching
4、Uncertainty-awareblindimagequalityassessmentinthelaboratoryandwild
徐雷
简介：致远讲席教授，电信学院认知机器和计算健康研究中心主任。大学人工智能研究院首席科学家、上海市人工智能战略咨询专家委员会专家。香港中文大学计算机科学与工程EmeritusProfessor。
研究领域：机器学习、类脑智能、类AlphaGo系统、计算精准医学、组学大数据分析、重大慢病诊断标志物，计算金融学
近期代表作：1、Amendmentsandbioaugmentationenhancedphytoremediationandmicro-ecologyforPAHsandheaymetalsco-contaminatedsoils
2、Micro/nano-plasticscauseneurobehaioraltoxicityindiscusfish(Symphysodonaequifasciatus):Insightfrombrain-gut-microbiotaaxis
3、Comprehensiveexplorationofheaymetalcontaminationandriskassessmentattwocommonsmeltersites
张伟楠
简介：上海交通大学约翰·霍普克罗夫特计算机科学中心助理教授，博士生导师，
研究领域：强化学习、机器人、深度学习、数据科学推荐系统、搜索引擎、文本挖掘和生成、知识图谱、游戏人工智能
引用：~16500
近期代表作：1、Wassersteindistanceguidedrepresentationlearningfordomainadaptation
2、GraphAF:aFlow-basedAutoregressiveModelforMolecularGraphGeneration
3、AutoFIS:AutomaticFeatureInteractionSelectioninFactorizationModelsforClick-ThroughRatePrediction
俞勇
简介：上海交通大学特聘教授、博士生导师，首批入选“国家高层次人才特殊支持计划“领军人物——教学名师，ACM班创始人。1986年入职上海交通大学，现任上海交通大学ACM国际大学生程序设计竞赛总教练，上海交通大学“教育部基础学科拔尖学生培养计划”计算机学科（ACM班）项目主任，上海交通大学APEX实验室主任，长期致力于培养计算机科学家及行业人员。
研究领域：网络搜索、语义搜索、数据挖掘、机器学习、自然语言处理、计算机视觉
引用：~33500
近期代表作：1、Wassersteindistanceguidedrepresentationlearningfordomainadaptation
2、Urbantrafficpredictionfromspatio-temporaldatausingdeepmetalearning
3、Autofis:Automaticfeatureinteractionselectioninfactorizationmodelsforclick-throughrateprediction
浙江大学
2019年，浙江大学新增了机器人工程和人工智能专业，开设本科生图灵班，重点培养计算机领域卓越创新人才。图灵班有三个方向，分别是计算机科学与技术、人工智能、信息安全。图灵班借助竺可桢学院拔尖人才培养基地和教育教学改革的试验田的平台，集中计算机学院及相关院系的教学科研力量，培养具备厚基础、高素养、深钻研、宽视野的高素质、创新型本科生，本科毕业后到全球名校继续深造，有望在将来成为计算机科学、网络空间安全和人工智能领域引领者和战略科学家。
教职员工信息
沈春华
简介：机器视觉前沿学者，现任浙江大学计算机科学与技术学院教授、博士生导师。曾在澳大利亚阿德莱德大学担任计算机科学教授，2021年12月，沈春华教授加盟浙江大学，入职浙江大学计算机辅助设计与图形学（CAD&CG）国家重点实验室。2020年被列为澳大利亚科研终身成就奖。
研究领域：机器学习、计算机视觉
引用：~56000
近期代表作：1、FCOS:FullyConvolutionalOne-StageObjectDetection
2、DeepLearningforAnomalyDetection:AReview
3、ViralPneumoniaScreeningonChestX-rayImagesUsingConfidence-AwareAnomalyDetection
杨易
简介：2014年年底起在悉尼科技大学先后担任高级讲师、副教授，并于2017年5月晋升为教授。2021年年底全职加入浙江大学，现为浙江大学求是讲席教授。
研究领域：大规模视频分析与理解、跨媒体智能计算、监控视频分析和智能看护技术
引用：~55000
近期代表作：1、Randomerasingdataaugmentation
2、Filterpruningviageometricmedianfordeepconvolutionalneuralnetworksacceleration
3、Image-imagedomainadaptationwithpreservedself-similarityanddomain-dissimilarityforpersonre-identification
任奎
简介：浙江大学求是讲席教授，ACM、CCF和IEEE会士，目前担任浙江大学网络空间安全学院院长，校学术委员会委员，并曾担任纽约州立大学布法罗分校冠名教授及普适安全与隐私实验室主任。
研究领域：数据安全与隐私保护、人工智能安全、物联网安全
引用：~45000
近期代表作：1、Adversarialattacksanddefensesindeeplearning
2、Pointcloudsaliencymaps
3、Featureimportance-awaretransferableadversarialattacks
何晓飞
简介：人工智能领域的国际杰出学者，曾在美国雅虎研究院工作，任职研究科学家。他与流形学习奠基人ParthaNiyogi教授共同提出的保局投影算法是世界上第一个线性流形算法，在国际上掀起了基于图论的线性降维算法研究热潮。他与微软亚洲研究院合作提出的基于块结构的链接分析算法被誉为下一代互联网搜索引擎的核心算法，被国际上数十家IT专业媒体报道。在雅虎研究院曾领导关于查询语句分类、海量网页分类、广告关键字建议等项目的研究开发工作。
研究领域：机器学习、信息检索、计算视视觉
引用：~38000
近期代表作：1、Crossformer++:Aversatilevisiontransformerhingingoncross-scaleattention
2、Intentgc:ascalablegraphconvolutionframeworkfusingheterogeneousinformationforrecommendation
3、PI-RCNN:Anefficientmulti-sensor3Dobjectdetectorwithpoint-basedattentivecont-convfusionmodule
蔡登
简介：浙江大学计算机学院教授，博导，国家优秀青年基金获得者、万人计划青年拔尖人才、青年973首席科学家。
研究领域：机器学习、数据挖掘、计算视视觉
引用：~33500
近期代表作：1、Pixellink:Detectingscenetextviainstancesegmentation
2、Domainadaptationforsemanticsegmentationwithmaximumsquaresloss
3、Fastapproximatenearestneighborsearchwiththenaigatingspreading-outgraph
复旦大学
复旦大学人工智能专业设立于2020年2月，培育具有良好综合素质、扎实理论基础、专业技术和优异创新能力的高水平人工智能专门人才。上世纪70年代，复旦大学率先启动了数字电子计算机的研制工作，随后开始了人工智能（AI）两个重要方向即计算机视觉和自然语言处理的研究。经过40多年发展，复旦大学计算机科学技术学院在AI相关领域的研究工作硕果累累。据CSRankings统计，近五年复旦大学在人工智能领域的研究成果排名全球第17位。
教职员工信息
姜育刚
简介：计算机学院长江学者特聘教授，上海市智能视觉计算协同创新中心和复旦大学视觉与学习（FVL）实验室的主任。
研究领域：计算机视觉、机器（深度）学习、视觉与语言、可信人工智能
引用：~22000
近期代表作：1、Two-dimensionalmaterialsfornext-generationcomputingtechnologies
2、Recurrentfusionnetworkforimagecaptioning
3、Clean-LabelBackdoorAttacksonVideoRecognitionModels
黄萱菁
简介：复旦大学计算机科学系教授，入选2020福布斯中国科技女性榜。
研究领域：自然语言处理，信息检索，数据密集型计算
引用：~14000
近期代表作：1、Howtofine-tunebertfortextclassification?
2、Pre-trainedmodelsfornaturallanguageprocessing:Asurvey
3、Extractivesummarizationastextmatching
薛向阳
简介：复旦大学教授，类脑人工智能科学与技术研究院副院长，大数据研究院副院长。中国计算机学会杰出会员，IEEE/ACM会员，担任上海市图像图形学会副理事长、上海市人工智能学会副理事长、IEEE上海分会副主席、中国图像图形学学会常务理事及情感计算与理解专委会副主任。
研究领域：计算机视觉、多媒体信息处理、类脑智能系统
引用：~16000
近期代表作：1、Arbitrary-orientedscenetextdetectionviarotationproposals
2、Exfuse:Enhancingfeaturefusionforsemanticsegmentation
3、Bert-attack:Adversarialattackagainstbertusingbert
南京大学
2018年3月，南京大学正式下文成立人工智能学院，并于18年正式招生，学院由该校计算机科学与技术系主任、欧洲科学院外籍院士周志华兼任院长。2019年与华为建立“华为-南京大学LAMDA联合实验室”。该实验室是华为公司与高校建立的人工智能方面以实体化方式运作的联合实验室。
教职员工信息
周志华
简介：南京大学校学术委员会委员、计算机科学与技术系主任、人工智能学院院长、计算机软件新技术国家重点实验室常务副主任、机器学习与数据挖掘研究所（LAMDA）所长。2006年入选教育部长江学者特聘教授。
研究领域：人工智能、机器学习、数据挖掘
实验室
引用：~85000
近期代表作：1、Machinelearning
2、Deepforest
3、Open-environmentmachinelearning
4、Towardsanunderstandingofbenignoverfittinginneuralnetworks
吴建鑫
简介：南京大学计算机科学与技术系教授、博士生导师。国家优秀青年科学基金获得者，入选青年海外高层次人才引进计划。
研究领域：大规模数据的机器学习算法、物体的实时检测与识别、人的行为识别、场景分类和理解、计算机视觉和机器学习在其他领域的应用
引用：~19000
近期代表作：1、Probabilisticend-to-endnoisecorrectionforlearningwithnoisylabels
2、Thinet:pruningcnnfiltersforathinnernet
3、Fine-GrainedImageAnalysiswithDeepLearning:ASurvey
王利民
简介：南京大学计算机科学与技术系教授，22年入选AI华人青年学者榜（经典领域）。
研究领域：视频理解、动作识别
引用：~18000
近期代表作：1、Temporalsegmentnetworksforactionrecognitioninvideos
2、TEA:TemporalExcitationandAggregationforActionRecognition
3、VideoMAE:MaskedAutoencodersareData-EfficientLearnersforSelf-SupervisedVideoPre-Training
4、TDN:TemporalDifferenceNetworksforEfficientActionRecognition
高阳
简介：南京大学健康医疗大数据国家研究院常务副院长，曾任南京大学计算机科学与技术系副主任（2011-2023）。
研究领域：人工智能、机器学习、多智能体系统、大数据、图像和视频分析
引用：~13000
近期代表作：1、Revisitinglocaldescriptorbasedimage-to-classmeasureforfew-shotlearning
2、NAS-FCOS:Fastneuralarchitecturesearchforobjectdetection
3、Graphneuralarchitecturesearch
东南大学
东南大学人工智能学院成立于2018年，是国家首批申报并设立“人工智能”专业的学院之一。学院在人工智能基础理论和应用研究方面具有深厚的研究基础，主要研究方向包括机器学习、知识表示与推理、计算机视觉、自然语言处理、多智能体、图像处理、科学可视化等。
其人工智能专业本专业面向国家战略需求和社会经济发展，以“突破人工智能理论与方法、奠定智能创新应用之基础”为目标，开展拔尖人才培养与高水平科学研究，积极培育精英型、实用型、交叉型、复合型高级专业人才。目前已建有东南大学—博西华人工智能联合研发中心、东南大学—联想增强现实与计算机视觉联合创新中心。
教职员工信息
虞文武
简介：东南大学教授，数学、网络空间安全、控制科学与工程、统计学等学科研究生导师；入选国家“万人计划”青年拔尖人才、教育部“长江奖励计划”青年学者、国家优秀青年科学基金获得者。
研究领域：复杂网络系统协同分析、控制、优化及其应用、多智能体系统
引用：~25000
近期代表作：1、Asymptoticalneuro-adaptiveconsensusofmulti-agentsystemswithahighdimensionalleaderanddirectedswitchingtopology
2、DeepTSP:Deeptrafficstatepredictionmodelbasedonlarge-scaleempiricaldata
3、Aseparation-basedmethodologytoconsensustrackingofswitchedhigh-ordernonlinearmultiagentsystems
张敏灵
简介：东南大学计算机科学与工程学院、软件学院、人工智能学院副院长、计算机科学系主任。
研究领域：机器学习、数据挖掘
引用：~16000
近期代表作：1、Disambiguation-freepartiallabellearning
2、Towardsclass-imbalanceawaremulti-labellearning
3、LeveragingImplicitRelativeLabeling-ImportanceInformationforEffectiveMulti-LabelLearning
郑文明
简介：东南大学儿童发展与学习科学教育部重点实验室主任，东南大学学习科学研究中心副主任、IEEE高级会员、中国认知科学学会理事。
研究领域：情感计算，模式识别，机器学习，计算机视觉，神经信息工程
引用：~10000
近期代表作：1、Spatio-TemporalGraphConvolutionforSkeletonBasedActionRecognition
2、EEGemotionrecognitionusingdynamicalgraphconvolutionalneuralnetworks
3、Spatial–temporalrecurrentneuralnetworkforemotionrecognition
北京邮电大学
北京邮电大学人工智能专业，专业所依托的一级学科“计算机科学与技术”为国家重点学科，全国学科评估获评A，2017年与2022年均入选“双一流”建设学科。其教学团队是第一批进行智能专业建设的团队之一，具有深厚研究与实践积累，是教育部人工智能专业虚拟教研室、专业核心课程自然语言处理课程群虚拟教研室的牵头单位。
该专业重点发展视听感知智能与语言认知智能及其在文化、生物医学工程等领域的交叉融合，支持学生进行更为广泛的跨领域交叉融合。
教职员工信息
邓伟洪
简介：北京邮电大学人工智能学院教授、博士生导师，“鸿雁人才”特聘教授。北京市科技新星、教育部新世纪优秀人才、长江学者奖励计划(青年学者)、Elsevier中国高被引学者。
研究领域：计算机视觉、人工智能大模型、可信人工智能、情感计算
引用：~13000
近期代表作：1、Deepvisualdomainadaptation:Asurvey
2、Deepfacialexpressionrecognition:Asurvey
3、Deepfacerecognition:Asurvey
石川
简介：创建图数据挖掘与机器学习实验室（GAMMALab），实验室公众号GAMMALab
研究领域：数据挖掘、机器学习、人工智能和大数据分析
引用：~11500
近期代表作：1、Heterogeneousgraphattentionnetwork
2、Structuraldeepclusteringnetwork
3、Am-gcn:Adaptivemulti-channelgraphconvolutionalnetworks
马占宇
简介：北京邮电大学教授，瑞典皇家理工学院博士、博士后，国家杰出青年科学基金获得者，IEEE高级会员，亚太信号与信息处理协会杰出讲者，中国图象图形学学会理事兼副秘书长、青工委副主任，中国计算机学会计算机视觉专委会秘书长。
研究领域：模式识别，机器学习，计算机视觉，多媒体技术，非高斯概率模型，贝叶斯网络
引用：~5000
近期代表作：1、Thedevilisinthechannels:Mutual-channellossforfine-grainedimageclassification
2、Fine-grainedvisualclassificationviaprogressivemulti-granularitytrainingofjigsawpatches
3、Dualgraphconvolutionalnetworksforaspect-basedsentimentanalysis
其他专业可选
除人工智能专业外，如果能明确自己想要具体攻读的领域，计算机类（计算机科学与技术、智能科学与技术、集成电路设计与集成系统）、自动化类、数学类（数据科学与大数据技术、信息与计算科学）、机器人工程类等均可考虑。
就业机会
视具体方向而定，宽泛的说：
1、企业：在IT、智能制造、电子信息、现代服务、金融、证券、政府机关等行业领域，从事软件开发、软件管理、机器学习算法实现及应用、深度学习模型训练和应用、智能软件开发与维护、人工智能产品设计与研发、人工智能咨询等工作；
2、研究所：学习深造，攻读人工智能相关学科专业的硕士、博士学位，进入人工智能核心技术领域进行研究和开发工作。
神现有话说
人工智能相关专业选择会很多，意味着大部分时间会感到迷惑。眩晕的感觉会持续到硕士以至于博士。适合喜欢坐过山车（或者开学前一天赶作业）的朋友。实际的操作很重要，不要听别人描述AI，要自己尝试！AI是你的playground！最后，在被暑研之前，请好好享受暑假生活！夏天快乐！
——多糖，马普所，ai&brain
整理：光影 |策划：光影
AI填报高考志愿到底靠不靠谱
随着全国各地陆续开通高考分数查询，“高考志愿填报”备受关注。记者注意到，今年，多家平台引入了“人工智能、AI填报”这类新型工具，利用互联网爬虫技术，收集教育领域相关信息，进而生成“志愿填报”咨询产品。同时，许多不法分子也盯上了志愿填报领域并实施诈骗。志愿填报类App“一对一服务”上线即售罄随着各地高考生开始填报志愿，各类志愿填报咨询机构持续火爆。记者在天眼查App以“高考志愿填报”为关键词，共有2435个结果，大多是跟高考志愿填报相关的资讯公司，从成立时间来看，最长的超过10年，最短的成立时间不足一个月。记者注意到，不少企业还申请了高考志愿填报的相关专利。比如某教育科技企业的“基于大数据的高考志愿填报前预测录取分数线”，某网络安全科技公司的“基于大数据分析的高考志愿填报办法”等。手机应用商店中也有数百款与“高考志愿填报”相关的App，部分App声称通过AI智能和大数据功能，结合高考成绩和院校历年录取，可智能计算出学校的录取概率。在电商平台，提供“大数据分析智能个性化推荐学校”的“高考志愿填报卡”服务的产品种类也有很多，价位多在200元到数千元之间不等。记者下载了其中一款App，以一名福建理科类考生的成绩615分为例输入咨询，该App显示有138所大学的相关专业可供选择，录取概率从6%到99%，但该App仅提供23家低概率大学名单。其余115家高概率名单则需开通会员才能显示。价格方面，会员5小时体验款为88元，普通VIP会员收费518元，“一对一”超级VIP会员则收费7998元。记者注意到，该类超级会员显示已经售罄。该款App客服人员介绍，超级VIP会员项目由资深老师全程一对一服务，每一届都限量提供。“一上线就售罄了”。北京一名高考考生家长对记者表示，他已经下载过多个类似的App，花费了近1000元来咨询相关的高考填报信息。但是各App预测信息都比较雷同，缺乏个性化信息。只能给你提供一个大致的概率。“我也知道这些App不可能给孩子填报志愿最终决策，但看到家长群好多家长都在用，就忍不住跟风注册了。”AI填报志愿有局限性 可参考但不能偏信随着今年人工智能的火爆，ChatG-PT填高考志愿也成为热门的话题之一。记者就此对ChatGPT进行了人工测试。“福建高考物理类的615分应该如何填报志愿？”ChatGPT回答的目标大学包括厦门大学、福州大学、中国科技大学、上海交通大学、浙江大学、中国人民大学、中山大学。实际上，记者查询相关资料获悉，今年福建高考物理类的615分全省排名约8000名，根据往年的录取分数，除了福州大学，其余大学录取分数以及排名均比615要高出几十分。“北京高考成绩612分可以报考哪些高校？”记者采取不同关键词多次询问，发现每次回答答案均有所不同，在一次答案中，其给出了“北京大学、中国人民大学、北京师范大学、北京理工大学、北京航空航天大学、北京外国语大学”等不同组合。ChatGPT建议，除了以上高校，还可以考虑其他一些特色鲜明的高校，比如中国传媒大学、中央戏剧学院、中央音乐学院等等。同时，也需要注意各个高校的招生计划，以及录取分数线等信息，结合自身实际情况进行选择。记者在查询相关数据之后，发现ChatG-PT填报高考志愿方面，显然并不智能。根据北京教育考试院6月25日公布的2023年北京市高考考生分数分布情况表，612分在全市的排名为8147名，填报“北京大学”被录取的概率较低。一名人工智能专家对记者表示，ChatGPT以及大部分的人工智能模型，它不是专门为填志愿训练的，算法的训练很大程度依赖于训练数据的选择，包括了建模方式，对考生、学校和专业到底怎么评估，而且高考题目每年的难度不一样，各地区考卷也不一样。所以，目前依靠人工智能填报志愿具有局限性。但是，也不能完全否定这类工具的作用，大数据驱动的AI算法可以弥补信息不对称问题，高考考生及家长可以用来参考，但不能偏信。志愿指导认准“官方信息” 谨防上当受骗记者了解到，“高考填报志愿”早已形成了一条完备的产业链。以某填报志愿App为例，其用户群主要包括四大类：第一大用户群是学生和家长；第二大用户群是高校；第三大用户群是教育机构；第四大用户群是已经步入大学的学长以及比较知名的高考志愿咨询专家，他们通过入驻的方式提供咨询服务。利用家长的焦虑和信息不对称，很多骗子盯上了高考填报志愿这个环节。根据公安部门的披露，一些不法分子假冒权威专家，自称掌握“内部大数据”，利用中介或网站、App等对考生进行志愿填报指导骗取钱财。据某公安机关通报，某咨询机构打出广告，称“与C9、985、211院校成功牵手”“著名部属高校权威志愿填报专家组成团队”。事实上，有关部门从未发放过“高考志愿规划师”等职业资格证书。该机构一些所谓“志愿规划师”都是临时招募的社会人员，只经过几天培训就匆匆上岗，还有一部分“志愿填报专家”并没有上过大学，按照总部培训过的“台词”给考生和家长辅导。家长购买这些机构的服务不仅花了冤枉钱，更是对孩子前途的不负责任。教育部官网曾发布预警：社会上有机构或个人通过互联网、电话、面询等方式，向考生和家长开展高校志愿填报指导活动并收取高额服务费，存在政策不准、信息不实、误导甚至诈骗等问题。并列举了包括谎称有内部信息，夸大虚假宣传；谎称有内部人士，假冒专家身份；谎称能精准指导，实则实施诈骗等几种诈骗手段。据了解，6月22日至28日，“2023年高考网上咨询周”活动在教育部“阳光高考信息平台”举行。各省级招生考试机构和高校参加，通过文字问答和视频直播等方式，为全国考生和家长提供志愿填报咨询指导和服务。考生可通过“阳光高考信息平台”相关网页、微信公众号、小程序等参与咨询周活动。教育部提示，考生应尽量寻求官方权威志愿指导服务，警惕个人或校外培训机构“高价志愿填报指导”诈骗陷阱。据《北京青年报》海量资讯、精准解读，尽在新浪财经APPAI填报高考志愿靠谱吗?
云启公司技术负责人李舵文对记者说，单从技术路径而言，其实多家公司应该没有太大区别。人工智能预测的原理，目前主流的方法都是通过机器学习和数据挖掘，从学院热门程度、历史录取情况、计划招生人数、录取分段人数等多个角度，利用数学方式多维度深层次分析数据潜在规律。
AI志愿填报真如各家宣传的
那么厉害吗？
“号称成功率在70%以上，可AI建议填报的6个大学一个都没录取，最终录取的是我自己填报的大学。”有消费者在黑猫投诉平台AI志愿填报服务时表示，“每个软件都宣称精准填报，但我发现同一高校录取概率相差59%。”
资深科技自媒体人士何帅对记者说：目前一些所谓的AI填报志愿产品其实算不上是真正的AI，大部分还是对以往高考历史数据的归类整理，帮助用户查询高考历史数据。另外，会根据考生所在省份以及考生的成绩位次，推荐相对应的学校和专业，可以起到一定的辅助和参考作用。
网络安全行业相关人士小艾对记者说：很多人并不了解AI，认为是很高科技的东西，AI填报志愿更像是用户被忽悠了。其实AI给不了你答案，只能做一些数据收集和运算。
说到底
AI志愿填报有没有用？
何帅表示，每年的高考政策都是实时变动的，很多变量是AI无法预测的，也无法进行数据模拟。另外，AI应用的数据库不一定是最新、最及时、最权威的，可能会有时间上的滞后性和数据误差，只能起到参考作用。
很多人认为只要输入分数和愿望，AI就直接帮你做决策。但AI短时间内不具备这个功能，并不能作为考生报考的工具使用。
但李舵文对此持不同看法，对于大部分首次接触填报志愿的人而言，经验、数据、分析方法有很大的局限性，此类产品能起到非常重要的辅助作用。
李舵文认为，人为判断很多时候也会因为无法关联多种因素而得不到最佳结果。人工智能基于数据说话，主要替代了人们自己分析数据的过程，对于大部分人而言，算法是优于人为判断的。
小艾认为，目前的人工智能说白了是一个数据的学习，但很多高考信息并不公开的，现在最大的问题就是把AI捧得太高了。
记者/武晓莉
来源：中国消费者报返回搜狐，查看更多
智能AI志愿填报
原标题：智能AI志愿填报在高考结束后，志愿填报便成为许多考生及家长关心的焦点。如何选专业、挑选学校、做好规划，都是需要我们深入了解和研究的话题。此刻，高考志愿大师（https://hujiaoai.com），一个专业的AI志愿助手，始终陪伴着你，为你提供个性化的志愿填报建议。通过这篇文章，我们将详细介绍高考志愿大师的优势以及背后的科学原理。
一、AI报考志愿的优势1.1专业度高
高考志愿大师强调数据驱动，它不仅掌握了大量985院校和专业的资讯，还汇聚了众多师生的经验总结。这使得高考志愿大师具备强大的数据挖掘和聚合能力，从而为考生和家长提供全面、权威、专业的志愿选择建议。
1.2个性化推荐
高考志愿大师关注每个考生的个性化需求，它会综合考虑学校、专业、地域等多方面因素，结合你的兴趣、性格和实力，为你量身定制合适的高考志愿方案。这有助于未来发展方向的规划，提高大学就业前景。
1.3避坑指导
天坑专业和院校是考生和家长在填报高考志愿时最担心的问题。高考志愿大师擅长识别这些风险，畅通信息渠道，帮助你在选拔过程中做出明智决策，轻松避开陷阱。
1.424小时在线
无论何时何地，高考志愿大师都能随时为你提供支持。它可以应对各种问题和建议，让你在紧张的志愿填报过程中不再孤立无援。
二、AI报考志愿背后的科学原理2.1数据驱动
高考志愿大师基于大量数据进行深度挖掘，通过多种数据处理方法，为你挖掘出最适合的高考志愿方案。数据驱动使得建议更加客观、准确和具有预见性。
2.2机器学习与智能算法
为了帮助你找到最佳志愿组合，高考志愿大师采用了先进的机器学习和智能算法技术。它具有自适应学习能力，能从海量信息中迅速生成有价值的洞察，确保结果的质量与实时性。
2.3人工智能+人工辅助
结合人工智能与数据科学家、专业顾问的经验判断，高考志愿大师能更深入地解析个人情况和需求，提供全方位、个性化的选校选专业建议。
三、为什么高考志愿大师是考生和家长的最佳助手？3.1提供全面分析
高考志愿大师提供多维度的分析，包括录取分数线波动、专业就业前景、学校排名等。在这个复杂的选择过程中，透彻的分析能帮助你制定科学的高考志愿方案。
3.2缩短决策时间
在有限的时间内，高考志愿大师可迅速为你生成个性化的志愿填报方案。这大大缩短了决策时间，让你在清晰的发展路径下深入思考。
3.3减轻家长考生压力
既能为考生和家长提供权威的建议，又能降低他们在选校、选专业过程中的压力。减轻担忧，让你能更好地享受大学生活和追求未来职业的道路。
3.4保障生涯规划
顶尖的技术与丰富的人文资源相结合，为你量身规划未来发展道路，发掘个人潜能，提高职业竞争力。
四、选择高考志愿大师，迈向未来成功之路！高考志愿大师（https://hujiaoai.com/）作为实力派AI志愿助手，已成功为100万+的考生家长提供了科学、专业的选校选专业建议，帮助他们迈向梦想之路。掌握大量资料、强大的算法和人性化服务，是高考志愿大师成为你最佳助手的原因。选择高考志愿大师，享受科技带来的优势，迈向未来成功之路！返回搜狐，查看更多
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