【2023年】人工智能专业简介
人工智能专业
培养目标：本专业面向国家和粤港澳大湾区经济发展需求，培养德、智、体、美、劳全面发展，具备坚实的信息科学和数理基础知识、科学素养与人文精神、社会责任感和工程职业道德，掌握人工智能的基本理论、知识、技能和方法，熟悉人工智能开发应用平台和环境，能够从事人工智能相关系统、软件的设计、开发及在经济、管理等领域的应用，具有较强的领域应用能力、工程实践能力和创新创业能力的“人工智能+”型卓越应用人才。毕业后能够在IT企业、商务、金融等服务型企业或党政部门、学校等单位从事智能应用系统开发、智能信息处理、智能决策管理等工作，也可继续攻读相关学科的研究生。
培养规格：标准修业年限四年，授予工学学士学位
主干学科：计算机科学、电子信息
主要课程：程序设计基础、面向对象程序设计、离散数学、数据结构、数据库原理、软件工程、大学物理、数字逻辑与系统设计、计算机组成原理、操作系统、计算机网络、人工智能导论、最优化方法、算法分析与设计、机器学习基础、智能优化算法等。
主要实践教学环节：编程拓展课程设计、综合课程设计、智能交互技术实践深度学习与图像处理实践、人工智能创新实践、专业综合实践、社会实践、毕业实习、毕业论文；基于北京百度网讯科技有限公司、科大讯飞公司等开放创新平台的创新实践、西普科技人工智能教学系统实训等。在校学习期间可进入校企合作研发基地参与实际项目的开发。
学生继续深造方向：攻读人工智能、计算机科学与技术、软件工程、电子信息等硕士学位。
毕业生就业情况：今年为本专业第二年招生。
学生就业方向：可从事人工智能领域中的软硬件开发与应用系统开发与管理，或在政府机关以及银行、证券、保险、电信等企事业单位，从事智能软件开发、智能技术应用、大数据数据处理等工作；也可以科研院所或学校从事研究与教学工作或者继续深造。
人工智能专业都上什么课程
人工智能作为当今科技领域的热点话题，正在深刻地改变着我们的生活和工作方式。作为与人工智能相关的专业之一，人工智能专业培养的是掌握人工智能技术的专业人才。本文将带您一探人工智能专业的课程设置，了解这个领域所涉及的关键知识和技能。
一、数学和统计基础课程数学和统计基础是人工智能领域不可或缺的基石。在人工智能专业中，学生通常需要学习高等数学、线性代数、概率论和统计学等课程，这些课程为后续的人工智能算法和模型提供了数学基础。
二、编程和算法课程编程和算法是人工智能专业学生必备的核心技能。学生通常会学习Python、Java等编程语言，并学习数据结构、算法设计与分析等课程。这些课程培养学生的编程能力和解决问题的思维方式，为他们在人工智能领域的实际应用奠定基础。
三、机器学习和深度学习课程机器学习和深度学习是人工智能领域的核心技术。学生通常会学习机器学习的基本理论、常见算法和模型，如决策树、支持向量机、神经网络等。同时，深度学习作为机器学习的一个重要分支，也是人工智能领域的热点，学生会学习深度学习的基础原理和常用框架，如TensorFlow和PyTorch。
四、自然语言处理和计算机视觉课程自然语言处理和计算机视觉是人工智能应用领域的重要方向。学生通常会学习自然语言处理的技术和方法，如文本分类、情感分析、机器翻译等。同时，计算机视觉课程将涵盖图像处理、目标检测、图像识别等内容，培养学生在视觉感知方面的专业能力。
五、数据挖掘和大数据技术课程数据挖掘和大数据技术是在大规模数据背景下发掘有用信息的重要技术和方法。学生通常会学习数据挖掘的基本概念、常用算法和工具，如关联规则挖掘、聚类分析、预测建模等。此外，大数据技术的课程将涵盖分布式计算、数据存储与管理、数据处理和分析等内容，培养学生处理和利用大数据的能力。
六、人工智能伦理和法律课程随着人工智能技术的快速发展，伦理和法律问题也日益引起关注。在人工智能专业中，学生通常会学习人工智能伦理原则、隐私保护、知识产权等相关法律知识，以培养学生在人工智能应用中的责任意识和法律合规意识。
七、项目实践和实习人工智能专业通常注重实践能力的培养。学生会参与各种项目实践和实习活动，通过实际案例和真实数据的处理与分析，锻炼解决问题和团队合作的能力。这些实践机会有助于学生将理论知识应用到实际项目中，提升其实践能力和就业竞争力。
人工智能专业的课程设置旨在培养学生在人工智能领域具备扎实的数学基础、编程和算法能力，掌握机器学习、深度学习等核心技术，熟悉自然语言处理、计算机视觉、数据挖掘和大数据技术等应用领域，同时关注伦理和法律问题。通过系统学习这些课程，学生将能够成为未来智能时代的专业人才，为推动人工智能的发展和创新做出贡献。
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如何零基础自学AI人工智能
如果你没有任何人工智能的基础，但对解决人类智能相关问题有兴趣，以下是一些步骤和资源，帮助你自学人工智能：
了解基础概念：开始前，先了解人工智能的基本概念和术语。学习机器学习、深度学习、自然语言处理等基础知识，并熟悉相关算法和技术。
a.机器学习（MachineLearning）：学习机器学习是理解人工智能的关键。了解机器学习的基本原理、常见算法（如线性回归、决策树、支持向量机、神经网络等）以及它们在模式识别、分类、回归和聚类等任务中的应用。b.深度学习（DeepLearning）：深度学习是机器学习的一个分支，利用神经网络模型处理和学习复杂的数据表示。深入了解深度学习的基本原理、常见的神经网络结构（如卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络等）以及它们在计算机视觉、自然语言处理等领域的应用。c.自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，NLP）：NLP是研究计算机与人类自然语言交互的领域。学习NLP的基本概念、技术和算法，包括文本预处理、词嵌入、序列模型、语言生成等，以及它们在文本分类、情感分析、机器翻译等任务中的应用。d.强化学习（ReinforcementLearning）：强化学习是通过与环境的交互来学习最优行为策略的方法。了解强化学习的基本原理、马尔可夫决策过程、值函数和策略优化等概念，并了解强化学习在游戏、机器人控制和自动驾驶等领域的应用。除了这些核心概念外，还应了解数据预处理、特征工程、模型评估与选择、超参数调优等相关技术。通过阅读教材、参加在线课程（如Coursera上的《机器学习》课程）、观看视频教程或阅读人工智能相关的书籍，可以深入了解这些概念，并通过编写代码实践来加深理解。随着对这些基础概念的掌握，你可以进一步学习高级的人工智能技术和应用，如计算机视觉、语音识别、推荐系统、生成模型等。记住，在学习过程中要进行实践和项目练习，以便将知识转化为实际技能。
2.学习编程和数学：人工智能的实现离不开编程和数学的基础。学习一种常用的编程语言，如Python，并了解数学中的线性代数、概率论和统计学等概念。
当学习编程和数学时，可以按照以下方式进行：
a.编程语言：选择一种广泛用于人工智能的编程语言，如Python。Python是一种易于学习和使用的语言，有丰富的开源库和工具支持。学习Python的基本语法、数据类型、流程控制和函数定义等。
b.数学基础：在数学方面，以下是几个关键概念和技能需要学习：
线性代数：了解矩阵、向量、线性方程组、特征值和特征向量等基本概念。线性代数在机器学习中广泛应用于数据变换和模型优化等方面。
概率论与统计学：掌握概率、随机变量、概率分布、统计推断和假设检验等基本概念。这对于理解机器学习中的概率模型和统计方法至关重要。
微积分：熟悉微积分的基本概念，如导数、积分和微分方程。微积分在优化算法和神经网络的训练中扮演重要角色。
c.编程实践：通过编写代码来巩固所学的编程和数学知识。尝试编写简单的程序来解决数学问题，实现基本的算法，或者使用Python中的相关库进行数据处理和分析。
为了学习编程和数学，有许多在线资源和教程可供参考。例如，可以参加在线课程，如Coursera上的《PythonforEverybody》或《IntroductiontoMathematicalThinking》。还可以阅读相关的书籍、博客文章和编程指南，并参与编程社区和论坛，与其他学习者和专业人士交流和分享经验。在学习过程中，保持实践和持续学习的态度，通过解决问题和编写代码来提高编程和数学技能。这将为你在人工智能领域的学习和应用打下坚实的基础。
3.在线学习资源：有许多免费的在线学习资源可供学习人工智能。例如，Coursera、edX、Udacity和Kaggle等平台都提供人工智能相关课程和项目。
在线学习人工智能的资源方面，可以按照以下方式进行：
a.在线学习平台：有许多知名的在线学习平台提供人工智能相关课程，其中一些是免费的或提供免费试学期。以下是一些受欢迎的在线学习平台：
Coursera：Coursera提供了许多知名大学和机构的人工智能课程，如斯坦福大学的《机器学习》和deeplearning.ai的《深度学习专项课程》。
edX：edX也提供了许多大学和学院的人工智能课程，如麻省理工学院的《深度学习基础》和微软的《Azure机器学习》。
Udacity：Udacity提供了一系列与人工智能和机器学习相关的纳米学位和课程，如《机器学习工程师纳米学位》和《深度学习基石纳米学位》。
b.开放教材和教程：许多大学和机构提供了免费的开放教材和教程，涵盖人工智能的各个方面。以下是一些开放教材的例子：
Google开放课程：Google开发者平台提供了许多免费的课程和教程，涵盖了人工智能和机器学习的各个领域。GitHub资源：GitHub上有许多开源的人工智能项目和教程，可以从中学习并参与实践。c.社交学习平台和论坛：加入人工智能领域的社交学习平台和在线论坛，与其他学习者和专业人士进行交流和讨论。以下是一些受欢迎的平台和论坛：Kaggle：Kaggle是一个数据科学和机器学习的社区平台，你可以参与竞赛、分享代码和学习资源。StackOverflow：StackOverflow是一个程序设计和技术问答平台，你可以在这里提问和回答与人工智能相关的问题。AI知乎社区：知乎上有一些与人工智能相关的讨论区，你可以在这里浏览和参与与人工智能相关的话题。除了以上资源，还可以通过阅读人工智能领域的书籍、关注相关博客和技术资讯网站，以及参与线下或在线的人工智能社区活动来扩展知识和建立联系。在使用在线学习资源时，要制定学习计划，并保持积极的学习态度。跟随课程或教材的指导，完成练习和作业，并尝试自己的项目和实践。这样可以加深理解，并将所学知识应用到实际场景中。4.参与实践项目：通过实践项目来应用所学知识。找到一些开源项目或者参与竞赛，如Kaggle竞赛，这样你可以与其他人一起解决实际问题，并学习最佳实践。
参与实践项目是学习人工智能的重要一步。以下是详细建议：a.开源项目：寻找一些开源的人工智能项目，这些项目通常有公开的代码和文档，可以让你学习和参与。GitHub是一个很好的平台，你可以在上面找到各种人工智能相关的项目。选择一个你感兴趣的项目，阅读代码和文档，尝试理解和运行项目，并根据自己的理解进行修改和扩展。b.竞赛参与：参加人工智能竞赛是提升实践能力的好方法。Kaggle是一个著名的竞赛平台，上面有各种数据科学和机器学习竞赛。选择一个适合自己水平的竞赛，阅读竞赛说明和数据集，尝试构建和优化模型，并与其他参赛者交流和学习。即使你在竞赛中没有获胜，参与过程中也能够获得宝贵的经验和反馈。c.自己的项目：选择一个感兴趣的问题或应用场景，尝试自己设计和实现一个人工智能项目。可以从简单的问题开始，逐步增加复杂度。例如，构建一个图像分类器、创建一个聊天机器人、实现一个推荐系统等。在项目中，你将面临实际问题和挑战，需要运用所学的知识和技术来解决，并通过迭代和改进来提升项目的性能。d.协作项目：与其他学习者或专业人士一起合作完成一个人工智能项目。可以加入专业社区或在线学习平台上的团队项目，或者主动寻找志同道合的人合作。协作项目可以让你与他人共同解决问题，分享经验和技术，并获得反馈和指导。通过与他人合作，你可以学习团队合作和项目管理的技能，并从其他人的经验中获益。参与实践项目时，要注重问题解决的过程和方法，而不仅仅关注结果。在实践中会遇到挫折和困难，但保持耐心和坚持，不断学习和改进。通过实践项目，你将能够将所学知识转化为实际应用，并提升自己的实践能力和项目经验。5.加入社区和讨论组：加入人工智能的社区和在线讨论组，与其他学习者和专业人士交流。这将帮助你获得支持、分享经验，并获取更多资源和学习建议。与专业人士和社区保持联系是学习人工智能的重要一环。以下详细建议：a.专业社区参与：加入与人工智能相关的专业社区，如在线论坛、社交媒体群组和知识共享平台。这些社区提供了与其他专业人士、学者和学习者交流和互动的机会。你可以向他们提问问题、分享经验、讨论最新的研究成果和技术趋势。一些受欢迎的人工智能社区包括Reddit上的/r/MachineLearning、LinkedIn上的人工智能专业群组、Quora上的相关话题等。b.专业会议和研讨会：关注人工智能领域的专业会议和研讨会，尽可能参加这些活动。会议提供了与领域专家面对面交流的机会，可以了解最新的研究成果、技术创新和行业趋势。通过参与讨论、听取演讲和参加工作坊，你可以深入了解人工智能领域的前沿知识，并建立与专业人士的联系。c.寻找导师或指导：努力寻找在人工智能领域有经验的导师或指导人，可以是教授、行业专家或研究人员。他们可以为你提供指导、建议和反馈，帮助你规划学习路线、解决难题和探索研究方向。你可以通过学术机构、专业社区、社交媒体等途径寻找导师或指导人，并向他们表达你对学习人工智能的兴趣和动机。d.学习小组和合作伙伴：与其他学习人工智能的人组成学习小组或寻找合作伙伴，一起学习、讨论和解决问题。通过互相交流和合作，你可以互相激励、共同进步，并分享不同的观点和经验。学习小组可以通过线下聚会、在线会议或共享项目来加强合作与交流。e.持续学习和更新：人工智能领域的知识和技术在不断发展和演进，因此要保持持续学习和更新的态度。订阅和关注权威的人工智能相关博客、技术资讯网站和学术论文，了解最新的研究成果和技术趋势。参加在线研讨会、网络研讨会和工作坊，深入了解特定领域的最新进展。定期参与进修课程、学术培训和认证项目，提升自己的专业能力。
保持与专业人士和社区的联系，可以让你与领域内的专家和同行交流和互动，获得反馈和指导，并了解最新的发展动态。这种交流和合作有助于拓宽视野、增加专业认知，并促进个人成长和职业发展。
6.持续学习和跟踪最新发展：人工智能领域变化迅速，持续学习和跟踪最新的研究和技术是非常重要的。关注学术论文、技术博客、专业社交媒体和行业会议，保持对人工智能领域的更新。
与人工智能相关的实践经验和项目经历对于学习和职业发展至关重要。以下是详细建议：
a.实践项目的选择：选择与你感兴趣和关注的领域相关的实践项目。这可以是一个现实世界的问题、一个创新的应用场景或一个有挑战性的技术项目。通过实践项目，你可以应用所学的知识和技术，解决实际问题，并在解决过程中获得宝贵的经验和见解。
b.自我驱动和目标设定：在实践项目中，要保持自我驱动和目标设定的能力。确定你想要达到的目标，并制定相应的计划和里程碑。设定具体、可量化和可实现的目标，例如学习一种新的人工智能算法、完成一个特定的项目阶段或提交一篇技术文章。这样可以帮助你保持动力和专注，以实现你的学习和职业目标。
c.实践项目的规划和管理：在进行实践项目时，要进行合理的规划和管理。制定项目计划、任务清单和时间表，以确保项目的顺利进行和完成。了解项目的需求和约束条件，并合理分配资源和时间。采用适当的项目管理工具和方法，如使用项目管理软件、敏捷开发方法或Scrum等，以提高项目的效率和质量。
d.团队合作和沟通：在实践项目中，与团队成员进行有效的合作和沟通至关重要。与团队成员分享你的想法、进展和困难，倾听他们的反馈和建议。遵循良好的团队沟通和协作原则，如及时回应消息、分配任务和责任、定期开会和讨论等。团队合作可以促进知识共享、技术互助和创新思维。
e.反思和改进：在实践项目结束后，进行反思和改进是非常重要的。回顾项目的整体过程和结果，分析成功因素和问题所在。识别你在项目中学到的经验和教训，并思考如何改进自己的方法和技能。这样可以不断提升自己的实践能力，并在下一个项目中做得更好。
通过实践项目，你可以将理论知识应用到实际场景中，培养解决问题的能力，并建立自己的项目经验。这些实践经验对于学习人工智能、提升职业竞争力和进一步发展职业生涯都具有重要意义。
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认识AI三要素之人工智能“发动机”—算法
说到“算法”的应用，小编最先想到的就是电商平台的“算法推荐”，每当打开购物APP时，“想买”的商品就已在首页呈现，仅凭我们在浏览商品时停留时间的长短，就可以对我们的“偏好”实现精准刻画，从而为我们提供更加个性化的购物体验。
而这样的“算法推荐”，也发生在各类互联网平台，从新闻终端到短视频平台，从出行应用到外卖平台，无处不见的个性化推荐正是AI算法的杰作，网络生活的很多场景都已被算法包围。
1、算法是什么？
在《算法导论》一书中曾解释为：“任何定义明确的计算步骤都可称为算法”。从纯技术的角度理解，只要是为实现某一目标而明确设定的一系列步骤或策略，都可以被称为算法。
自1956年人工智能诞生以来，人工智能算法一直在不断发展和突破。最初的基于逻辑推理的算法在面对复杂问题时面临困难，随着机器学习的兴起，人工智能算法开始采用统计方法，取得了在图像识别、语音识别和自然语言处理等任务上的重大突破。
然而，直到2011年深度学习算法的突破，人工智能技术才真正迎来了快速发展。深度学习算法通过多层神经网络模型和大规模数据训练，实现了更准确的预测和决策能力，这种方法在计算机视觉、自然语言处理等领域取得了突破性的成果，并推动了人工智能技术的发展。
那么，机器学习和深度学习两类方法有什么不同呢？接下来，就让小编来给大伙一一介绍！
2、机器学习与深度学习有何区别？
我们先梳理下机器学习和深度学习之间的关系：简单来说，机器学习是人工智能中很重要的一个学科，而深度学习则是机器学习的一个分支。
机器学习实现的是让计算机通过大量的数据或以往的经验来学习，不断优化计算机程序的性能，实现分类或预测等功能。而深度学习是一种模仿人类大脑神经网络结构的机器学习方法，它可以从大量的数据中自动地提取特征和规律，并且不断地优化自己的性能。
深度学习和传统机器学习最重要的区别是前者的性能随着数据量的增加而增强。如果数据很少，深度学习算法性能并不好，这是因为深度学习算法需要通过大量数据才能很好地理解其中蕴含的模式，在这种情况下传统机器学习占据上风。
3、算法为何重要？
人工智能在60多年的发展过程中，经历了三次大起大落，回顾人工智能发展的三次浪潮，可以发现：每一次浪潮的发展都始于算法的突破。当前ChatGPT爆火，人工智能取得了前所未有的成功，这主要得益于深度学习算法的突破。
深度学习算法自2006年被提出后，通过快速发展解决了前两次人工智能浪潮中难以解决的问题。2016年，AlphaGo以4:1的战绩击败围棋职业九段选手李世石，标志着人工智能发展的重要里程碑。
而算法的突破，离不开算力和数据量的提升。算法的训练过程需要进行大量的矩阵运算，这就需要大量的算力和数据进行支持，只有在算力充足、数据量足够大且具有多样性的情况下，模型才能更好地学习各种特征和模式。这也侧面验证了人工智能的发展是一个综合性的工程，只有算力、算法和数据同时提升，才能推动人工智能技术的发展。
关于“算法”的知识，先和各位伙伴分享到这里。下期内容，小编将继续为大家分享AI三大要素中的“数据”要素。希望小编的分享，能帮大家对AI有一个全面、立体的了解。我们，下期见~
$诺德新生活混合C(OTCFUND|006888)$$诺德新生活混合A(OTCFUND|006887)$
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