有没有大佬给点建议,想学人工智能,那本科是学计科然后考研学人工智能或者本科直接读人工智能?

[复制链接]
chouwa 发表于 2023-8-1 18:36:12|来自:北京 | 显示全部楼层 |阅读模式
如果学人工智能的话,是走北邮还是电子科技大学呢?(分数有限)
全部回复5 显示全部楼层
zerosix 发表于 2023-8-1 18:36:57|来自:北京 | 显示全部楼层
这是一个非常好的问题,作为一名计算机专业的教育工作者,我来回答一下。
首先,长期以来人工智能领域的专业人才都以研究生教育为主,而计算机专业则是培养人工智能专业人才的主要专业之一,所以本科阶段选择计算机相关专业,读研时再主攻人工智能相关方向是完全没有问题的,而且这也是一个比较稳妥的选择。
随着当前人工智能领域的人才需求量不断加大,目前不少高校在本科阶段也设立了人工智能专业,虽然人工智能专业比较新,但是由于在研究生阶段已经积累了大量的教育经验,所以本科选择人工智能专业也会有一个比较好的学习体验。
从当前人工智能领域的人才需求情况来看,还是更注重以研究生为代表的高端人才,所以选择人工智能专业,最好读一下研究生。从这个角度来看,如果有明确的读研计划,在本科阶段就直接选择人工智能专业是没有问题的,但是如果没有读研的计划,选择计算机相关专业往往更稳妥一些。
从当前的产业规模来看,虽然人工智能领域当前的发展速度比较快,而且也正在成为新的创新、创业的热点领域,但是整体的规模并不算大,由于当前的人工智能产品对于场景的要求比较高,所以也存在一些落地应用上的障碍。从这个角度来看,虽然人工智能领域的发展前景比较好,人才需求潜力也比较大,但是在就业渠道上,与当前的计算机相关专业相比较,还是存在一定的差距。
最后,不论在本科阶段选择计算机相关专业,还是直接选择人工智能专业,都应该重视数学相关知识的学习,这对于后期的学习和科研,都有非常重要的意义。
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,或者私信我!
xiaojin 发表于 2023-8-1 18:37:55|来自:北京 | 显示全部楼层
华来知识建议:本科学习计算机
原因如下:
1.学习计算机是学好人工智能的基础。
2.各大院校的计算机学科教育已经很成熟,很适合打好学习人工智能的基础,相反有人工智能科目的院校较少,也相对没那么成熟。
3.人工智能发展日新月异,本科有四年之久,很难说学习的内容能很好应用到之后的工作。
4.人工智能专业相对于计算机专业来说会有些窄,大学四年你的想法是有可能改变的,计算机学科下的可变化范围更大。
以上为建议,还是要看个人的喜好,无论选择怎样,都祝君好运,学业有成

本帖子中包含更多资源

您需要 登录 才可以下载或查看,没有账号?立即注册

×
猫猫去偷欢 发表于 2023-8-1 18:38:11|来自:北京 | 显示全部楼层
清华招办让我给高考状元们做个分享,我最近几天在准备这件事,也有打算在分享过程中聊一聊人工智能这一部分的内容。所以,我把这部分内容先放出来,一方面是回答这个问题,另一方面是请教知乎的各位高手,是否有不恰当之处。希望大家不吝赐教。
<hr/>说起人工智能,我们能听到两种截然不同的声音:有人说,现在人工智能如此火热,不选择人工智能方向就是吃亏了;还有人说,人工智能现在泡沫太大,别看它现在这么火热,过不了多久就会衰退了。那么,人工智能的未来,究竟是高潮还是寒冬?我们要不要选择人工智能作为自己未来的方向?
现有的人工智能:类人智能(human-imitative AI)

我想,我们首先需要了解现有的人工智能是什么。我把现有的人工智能称为类人智能(human-imitative AI),因为它们的目标是模仿人类的各种感知、决策能力。大家在高中肯定看过很多关于AlphaGo的阅读材料了,AlphaGo就是在模仿人类的下围棋的能力。


在类人智能的浪潮的推动下,我们看到很多地方经常把人、机械、人脑等元素混合在一起,引起观众的无限遐想,同时还经常引发诸如“人工智能是否会取代人类”的争论。


广义的人工智能:人造智能(human-created AI)

但是,仅仅把人工智能的目标定位为模仿人的各种能力,是对人工智能的狭隘理解。一方面,人类发展到现在,那些改变历史的创造(蒸汽机、电力)都不是以模仿人的各种能力为目标的;另一方面,人工智能这一词语的语法构成,实际上是人造的智能的意思,其关键在于智能,而人造的智能,并不一定是类人智能。所以,无论从哪方面来看,人工智能的概念,在当前都是被狭隘化了的。
除了类人智能,还有哪些智能的形态呢?那简直数不胜数了。比如说,我们在淘宝上购物,不同的人搜索同样的商品,返回的结果是不一样的,这是不是一种智能?再比如说,疫情期间大家使用的健康码,能够根据每个人的情况显示不一样的颜色,如果某人经过了高风险地区,健康码就会变色,这是不是一种智能?
在我看来,智能的关键在于能够适应环境的变化,根据环境的变化调整系统的行为。只要一个系统符合这一要求,它就是智能的。只要这个智能系统是人造的,它就是人工智能。
狭义的人工智能可能经历寒冬,但计算机专业不会

根据我们对智能的定义,智能的关键是适应,智能的基础是计算。为了能够适应环境的变化,系统需要感知环境的变化,再通过计算来调整自身的行为。所以,没有计算,也就无所谓智能。而我们生活在一个动态的世界中,能够适应环境变化的智能系统是必须的。
因此,我可以肯定地说,只要人类还没实现信息化,计算机专业就没有寒冬
计算和计算机专业有什么关系?我想这可以参考著名计算机科学家Dijkstra先生的一段话:
Computer science should be called computing science, for the same reason why surgery is not called knife science.
与诸君共勉!
<hr/>所以,回到这个知乎问题的话,我的建议就是,本科还是学计算机科学吧,为了以后更广义的人工智能做准备。

本帖子中包含更多资源

您需要 登录 才可以下载或查看,没有账号?立即注册

×
licemiao 发表于 2023-8-1 18:38:42|来自:北京 | 显示全部楼层
首先说结论:我倾向于你本科学习计算机科学(CS)。

一般各个高校本科阶段课程比较基础,没有针对性。
而人工智能、机器人、软件开发、网页开发、游戏开发都是计算机科学的一个子学科。
如果你本科报考计算机,还可以先把基础打好,毕业后可以进一步在人工智能方向深造。
即使行业变化剧烈,也可以毕业后再选择计算机科学其他方向。
甚至你会惊奇的发现公务员考试计算机科学类专业名额也是最大的。

报考专业还有一个原则:不要报考特别新的专业,切勿去当小白鼠!
想想之前的新兴专业:生命,环境,物流,电竞,电子商务等专业,基本都是大坑。
所以基于这个原则我也不建议你报考人工智能专业。

你提到北京邮电和电子科大这两所大学,他们本身都很强,实力不分伯仲。
需要注意的是电子科大是985/211高校,北京邮电是211。
关于985,出国留学、考公务员(部分科研院所、专技岗)会有用,反正有比没有好。
北邮在北京,电子科大在成都,虽然成都实力不弱,但是比北京还是差了太多。
即学校所在地北邮 >> 电子科大,毕业就业更方便。

最后提醒一点,电子科大这所学校在美国制裁名单上。
如果你考虑以后去美帝读博士,可能反而会有点劣势哈。
f430gt3gfb 发表于 2023-8-1 18:39:17|来自:北京 | 显示全部楼层
AI总的来说肯定是人类发展的潮流,长线来说绝对看好。在可遇见的将来,它会融入人类生活的各个方面,最终改变整个世界。
但这个潮流太大了,随便碰到一块石头卷起一点小浪花就可能把个人发展打得粉碎。另外AI虽然火,但AI的范畴太大,标数据是在搞AI,调包侠是在搞AI,调参工是在搞AI,写框架是在搞AI,推公式是在搞AI,甚至做PPT也是在搞AI。将来想要做哪件事,高考结束刚进本科肯定是弄不清楚的。AI的发展又特别快,你今天会了某个东西,明天可能马上就换个潮流换一套工具,白学了。
做任何选择都要做到“退可以守,进可以攻。”这里建议本科先把基础打好,学得扎实一点,这样是最稳妥也最安全的,基础是经过千万人的检验,稳定可靠的东西,变化也最慢,比如说算法和数据结构,操作系统编译原理,比如说高等数学和线性代数。市面上那些花花闪闪的东西都根植于此,万变不离其宗。学通了,在“计算机科学技术”这个大方向下内部转都非常容易的,很多看起来很高的行业壁垒也会不复存在,要退一步找到不那么前沿但需求旺盛的方向也相对方便。
然后在这个基础上,如果足够牛,先试试水钻研某个AI的特定方向,技术文章看得多一点,挖得深一点,走得比别人快一点,知道的就比别人多,选择就比别人宽广,而且以后再做出来的选择也会更贴近自己的情况。现在网上各种资源那么多,好好学习提高的话,可以甩开将来天天打游戏泡妹子的室友无数个身位。这和在哪个学校无关,在哪个专业也无关。
到这时候再回头看当时的计划,可能就会哑然失笑,因为远远有更多更好的选择在那里,只是当时坐井观天,以为世界就那么大。
最后一句话,不要听风就是雨,师兄师姐或者在知乎上随便什么人随便说两句话就盲目跟着走了,会掉坑里的,他们也不会为说的话负责任。问问题之前可以先调研一下看看究竟喜欢哪个学校的哪个方面,一条条列下来想一想,这样决策才有依据。

前途在自己手里,抓住了。

快速回帖

您需要登录后才可以回帖 登录 | 立即注册

本版积分规则