人工智能方向硕士

首先，对于计算机相关专业的硕士研究生来说，如果未来想进入人工智能领域发展是相对比较容易的，只要选择一个人工智能领域相关的主攻方向，然后在导师的指导下进行学习和科研就可以了，目前人工智能领域的人才需求量还是比较大的，进入互联网大厂的机会也相对比较多。对于非计算机专业的硕士研究生同学来说，如果未来要想进入人工智能领域发展，需要从三个方面做出准备，其一是在方向选择上尽量选择与人工智能方向关系比较密切的细分方向，目前很多学科都有与人工智能相结合的方向，选择空间也是有的，这样能够充分利用学校已有的科研资源，这会明显提升学习体验。其二是结合自身的知识基础来制定学习计划，通常需要从机器学习开始学起，但是要想学习机器学习知识，还需要具有一定的编程基础，比如Python基础。机器学习的相关学习资料是比较多的，可以先从基础开始学起，然后再逐渐深入。其三是选择一个主攻方向，目前人工智能领域的大方向主要集中在六大方面，分别是计算机视觉、自然语言处理、机器学习、自动推理、知识表示和机器人学，不同的主攻方向需要组织不同的知识结构。从目前人工智能产品的落地应用情况来看，可以重点关注一下计算机视觉和自然语言处理这两个方向。最后，自学人工智能是具有较大难度的，对于硕士研究生来说，最好能够充分利用学校已有的科研资源，而且要尽量多与相关方向的导师进行交流。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，都可以私信我！

提起人工智能专业，大家普遍的印象应该是新潮和高科技，殊不知，浙江大学从1987年开始便在计算机系开设人工智能方向的研究生。听闻这个消息，您一定非常震惊吧，其实每个高精尖的领域在崛起前都有过一段默默无闻的积累期，正所谓一鸣惊人天下知。今天要给大家介绍的这位传奇牛人叫何志钧，他把自己一生献给了祖国的无线电与计算机科技事业，更是在浙江大学培养了几千名活跃在如今电子计算机领域的高级专家和学者。何志钧教授，在很多人脑海里，肯定是一个陌生的名字，他没有杨振宁那般的雷霆贯耳，也不如如今的西湖大学施一公教授那般全民皆指，他和我们国家很多领域的老教授一样，一辈子不贪图功名利禄，甘愿低调做人，但是却用自己的聪明才智和无悔付出，让自己的弟子成长为领域精英，桃李满天下。何志钧教授一生活了93岁，他最得意的弟子是5位两院院士，他们分别是潘云鹤院士、吴朝辉院士、陈纯院士等人。差不多一个甲子前，担任浙江大学无线电系主任一职的何志钧真可谓英气风发、热情澎湃，一心希望在国内还比较落后的计算机领域开辟一方天地。当时，他和团队接到了一项任务，研究浙江省第一台电子管计算机。可想而知，在当年那个信息不发达，搜集相关技术相当困难的年代，一切都要从零开始，哪怕最简单的电子元件，都需要自己生产。当时他的团队非常年轻，除去何教授外，只有几个青年教师和10多个大学生。他的一位弟子回忆起那段岁月说，计算机当时对很多大学教授和大学生来说，完全是一个陌生的概念，很多人甚至连计算机都没有见识过计算机的真容。而当时，美国已经在16年前研制了全世界第一台计算机，我国的首台计算机也刚刚在北京研制成功。没有条件，创造条件也要上，何志钧选派有潜力的骨干成员前往北京取经学习，学到了最为关键的技术和经验。放暑假了，团队成员无人回家，全部钻进只有排风扇的实验内摸索每一个环节。探索新兴技术的道路历来坎坷而曲折，还好何志钧教授和他带领的科研攻关团队坚持了下来。当他们将计算机基础理论、设计图纸、组装调试元器件等工作全部完成后，已经过去了三年的时间。如今人们看到的计算机非常轻巧，一个小小的办公桌就可以容纳下三台电脑，可是当时浙江大学生产出的这一台计算机需要整整一排的房间才能容下，而每一秒的计算能力只有不到40次。尽管如此，这已经是当时国内研制计算机的最高水平，并且为今后浙江大学计算机系的成立打下了坚实的基础。在何志钧教授一手建立浙江大学无线电与计算机系后，他为国家培养一流计算机人才的步伐才刚刚开始。为了提升自己的国际视野和科研能力，他经常奔波在参加全国计算机以及人工智能领域的学术会议上，经过与国内外同行的切磋交流，他的科研思维能力和项目领导能力都得到了极大 的提高。而在1978年前后，何志钧就敏锐地捕捉到了人工智能将成为未来科技领域制高点的端倪，当年成立浙江大学计算机系后，他立即决定招收5名人工智能领域的研究生。而这五人中就有如今的中国工程院院士潘云鹤。为了进一步推动浙江大学计算机科学的发展进步，何志钧教授完善组织机构，又在计算机系专门成立人工智能研究所，当年合影照中的她们，一个个穿着蓝色或者军绿色的中山装，心中充满了对未来的憧憬，而位居中心位置的何志钧教授就是这个科研团队当之无愧的带头人。经过数年的发展，人工智能研究所培养了一批有一批杰出的学术精英和科研专家，成为了浙江大学内重要的人才培养高地。尽管何教授已经离开这个世界，不过如今屹立在浙江大学计算机科学与技术学院内的其半身铜像，依然在提醒着一届又一届的新生们，珍惜当下，只争朝夕，只有拿出所有激情与热爱的人，才能攀登科技的高峰，做出无愧于青春的科研成果。他的弟子们一致认为，何老师是浙大计算机领域开宗立派式人物，他的一生是为计算机事业奋斗的一生，他的一生更是为国家和社会培养优秀人才的一生，作为科研工作者，他著作等身、获赞无数，作为一名师者，他鞠躬尽瘁，令人敬仰，我们将永远缅怀他。

电子信息工程专业在知识体系上涉及到计算机基础、网络通信和电子科学三大块内容，同时会相对完整地学习数学和物理的相关课程，所以在读研时会有更多的方向可以选择，在当前产业结构升级的大背景下，选择人工智能相关方向是不错的选择。人工智能从大的研究方向上分为六大方面，包括自然语言处理、机器学习、计算机视觉、自动推理、知识表示和机器人学，其实这六大部分本身也存在密切的联系，只不过各自关注的研究点有所不同而已。对于电子信息工程专业的毕业生来说，可以重点关注一下机器人相关方向，另外也可以关注一下智能装备等方向。当前智能制造是产业结构升级的一个重要方向，所以这个过程中会释放出大量的人才需求，而在发展的初期，人才的需求将以研究型人才为主，这会进一步提升研究生的就业竞争力。智能制造领域的研究方向非常多，比如工业机器人、智能装备、数控等方向都是不错的选择，发展空间也都比较广阔。研究生阶段的人才培养与各自高校的资源整合能力有密切的联系，不同高校在方向的设置上也会有所侧重，这一点在报考前应该多做一些具体的了解。通常来说，考生应该重点关注三方面内容，其一是目标学校整体的资源整合能力；其二是目标学校在人工智能领域的学科实力；其三是目标学校的行业资源整合能力。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！

虽然硕士研究生的就业与毕业院校、研究方向和自身的能力都有较为密切的关系，但是近些年来随着IT行业的持续快速发展，计算机技术方向的硕士研究生普遍具有较好的就业表现，不仅岗位级别相对比较高，薪资待遇也呈现出了逐渐提升的发展趋势。相对于本科生来说，计算机技术方向的硕士研究生，要想具有较强的就业竞争力，需要重视以下几个方面的内容：第一：研究方向。研究方向对于硕士研究生的就业有比较直接的影响，近些年来选择大数据、物联网和人工智能等相关方向的研究生往往有更好的就业表现。随着5G通信的落地应用，未来物联网相关方向会释放出大量的研发型岗位，所以可以重点关注一下物联网与人工智能和移动互联网的结合。第二：研究成果。研究成果是衡量研究生科研能力和创新能力的重要因素，所以一定要重视提升自身的科研成果。要想取得较好的科研成果，一方面要选择自身比较擅长的领域，另一方面也要付出足够的努力，要充分利用研究生的教育平台和各种实验资源。论文是评价科研成果的重要形式之一，所以在读研期间尽量多发表一些高质量的论文，这对于未来的就业也有非常直接的影响。第三：实践能力。实践能力对于硕士研究生的就业也有非常重要的影响，如果在读研期间完成了一些落地项目，这对于就业会起到较大的辅助作用，往往学硕更应该注重实践能力的提升。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！

首先，机械专业考研完全可以向人工智能方向发展，而且在当前传统制造业结构性升级的推动下，未来机械领域与人工智能的结合会越来越紧密。对于机械专业的本科生来说，如果想往人工智能方向发展，有以下几个选择：第一：立足本专业结合人工智能技术。目前机械专业的研究生教育阶段也有不少方向是结合人工智能技术的，比如数控方向、工业机器人方向、智能装备方向等等，这些方向与人工智能有紧密的联系，是完全可以选择的。当然，不同的高校会结合自身的教育资源来设置不同的方向，在报考之前需要做一个详细的了解。另外，立足本专业考研也会提高考研的成功率。第二：选择自动化相关专业。自动化相关专业的研究生教育与人工智能的联系是比较紧密的，相比于普通的机械专业来说，选择自动化专业的研究生会接触更多智能化方向。在物联网、大数据和云计算的推动下，未来自动化相关领域的智能化程度会越来越高。第三：选择计算机相关方向。人工智能虽然是比较典型的交叉学科，涉及到数学、控制学、计算机、语言学、经济学等等，但是人工智能的研究生教育主要集中在计算机相关专业，所以选择计算机专业的相关研究方向也是比较常见的选择。目前人工智能的研究方向集中在机器学习、计算机视觉、自然语言处理、知识表示、自动推理和机器人学六大领域，对于机械专业的本科生来说，选择机器人学是不错的选择。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！

首先，答案是肯定的，大数据专业的本科生在读研的时候完全可以选择人工智能的相关方向，包括自然语言处理、计算机视觉、机器学习、自动推理等，还可以选择与人工智能相结合的方向，比如智能装备等。大数据专业是一个典型的交叉学科，涉及到数学、统计学和计算机三大部分内容，所以大数据专业在读研的时候可以有更多的选择，既可以选择传统计算机相关的研究方向，也可以选择大数据、人工智能相关方向。大数据专业读研选择人工智能方向，存在以下几点优势：第一：大数据本身与人工智能关系密切。人工智能的研究需要三方面的支撑，包括数据、算力和算法，在大数据的支撑下，目前人工智能在很多领域已经有所突破（机器学习等），所以数据对于人工智能的研发具有重要的意义。第二：人工智能是大数据的重要出口。从应用层面来看，大数据并不是最终的目的，最终的目的是如何应用数据，而人工智能就是大数据重要的应用出口。所以，不少大数据方向的研究走到一定程度都离不开人工智能技术的参与。第三：基础知识结构比较统一。大数据与人工智能在基础知识结构上比较统一，所以从大数据往人工智能方向发展并不会感觉有明显的跨度。在大数据分析中经常采用的方式就是统计学方式和机器学习方式，所以很多大数据专业的本科生对于算法设计、算法实现、算法训练等研究步骤已经比较熟悉了，而这些步骤也正是人工智能研究的常见步骤。最后，大数据从某种意义上可以看成是人工智能的基础，所以本科阶段选择大数据，到研究生阶段选择人工智能是不错的选择，也会有较大的上升空间。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！

随着近年大数据人工智能(AI)等技术的极速发展，现今在各行各业都出现了大量的创新应用。为了培育AI和数据分析人才，香港各高校也相继开设了人工智能与数据科学相关专业，不但为相关行业提供高科技AI人才，也为毕业生提供更广阔的就业空间。香港大学Master of Finance in Financial Technology 金融科技金融学硕士 学制：1年Master of Data Science 数据科学硕士 学制：1.5年申请要求：1、雅思6(小分不低于5.5) 或托福80;2、计算机科学、工程、数学、物理、统计或科技相关背景。 香港科技大学Master of Science in Financial Technology 金融科技理学硕士 1年Master of Science in Data-Driven Modeling 数据驱动建模理学硕士 1年Master of Science in Financial Mathematics 金融数学理学硕士 1年申请要求：1、雅思6.5(小分不低于5.5) 或托福80;2、理科或工科专业或具有计算相关领域的相关工作经验。微积分和代数、计算机编程和统计学相关专业;3、GMAT或GRE成绩有优势。香港中文大学Master of Science in Financial Technology 金融科技理学硕士 1年Master of Science in Mathematics 数学理学硕士 1年申请要求：1、雅思6.5或托福79;2、有数学基础知识(如微积分、线性代数、概率)，且精通一门编程语言;3、工程、科学或金融/商业相关专业。香港中文大学(深圳校区)Master of Science in Data Science 数据科学理学硕士 2年申请要求：1、雅思6.5或托福79。2、有数学基础知识(如微积分、线性代数、概率)，且精通一门编程语言;香港城市大学Master of Science in Financial Mathematics and Statistics 金融数学与统计硕士 1年申请要求：1、雅思6.5或托福79或6级450分;2、数学、物理、统计、计算机科学、工程等或经济学、金融学、精算学等相关专业。香港理工大学Master of Science in Data Science and Analytics 数据科学及分析理学硕士 1年申请要求：1、雅思6.0或 托福80;2、数学、统计学、计算机科学、信息技术、工程和科学或同等专业的学士学位。香港浸会大学MSc in Finance (FinTech and Financial Analytics) 金融(金融科技与金融分析)理学硕士 1年Master of Science in AI and Digital Media 人工智能与数字媒体硕士 1年MSc in Data Analytics and Artificial Intelligence 数据分析与人工智能硕士 1年申请要求：1、雅思6.5托福79;2、理科、工科、金融、数学或计算机科学相关基础;3、GMAT或GRE成绩有优势。岭南大学MSc in Artificial Intelligence and Business Analytics 人工智能与商业分析理学硕士 1年该计划旨在教育学生关于人工智能和商业分析技术的基本原则和实际应用，特别是在商业领域，以便他们能够有效地应用人工智能工具和技术解决问题，以及在决策时使用数据分析技能和人工智能技术分析商业问题。申请要求：1、雅思6.5或托福79;2、理学、工程学、工商管理学相关专业。香港教育大学MSc in Artificial Intelligence and Ecational Technology 人工智能与教育科技硕士 1年申请要求：1、雅思6 或 托福80 或 6级430;2、教育技术、统计学、计算机科学和工程相关专业。

大众对人工智能已经不再陌生。随着人工智能不断地受到追捧、质疑和发展，不可否认的是人工智能的底层技术研发还在持续的进行，人工智能的影响已经渗透到了人们生活的方方面面，从衣食住行到教育医疗，人工智能正在改变着我们的生活方式。在AI领域，美国依然是发展的最好的，但中国的AI技术，无论在学术界还是产业界，都在迅速追赶。根据统计显示，越来越多的中国人工智能学者发表的论文被引用。在中国的人工智能领域最好的研究机构有哪些呢？1. 清华大学清华大学是我国最顶尖的学府，并且清华大学素来以理工科为优势。清华大学计算机专业更是历史悠久，清华的计算机专业于1958年成立，是我国最早开设计算机相关专业的高校之一，清华的计算机系目前是中国影响力大的计算机系。近年来，清华大学也积极进行人工智能的发展，清华大学计算机系智能技术与系统国家重点实验室，称得上是国内在人工智能人才培养和科学研究的重要基地。能进入清华大学计算机专业的毕业生毕业后大多可以进入世界500强工作。除了严整的教学培养体系外，从大一下学期开始就有学生进入实验室或相关科研机构从事科研工作，每年都有本科生在国际顶级会议和期刊上发表论文。2. 北京大学北京大学虽然文科更强，但是同为国内的顶尖学府，被北大的计算机系也是不容小觑。北京大学智能科学与技术专业由北京大学数学系、计算机系、电子学系等10个系组成，北大的信息科学系创建于1978年，北京大学还设立了“AI创新硕士” ，它是由北大人工智能创新中心主任与多名上市公司创始人共同参与的新型硕士培养项目，旨在培养AI 领域顶级的复合型人才。这个项目接受国内外有保研资格的应届本科毕业生。北大的“AI创新项目”分为三个不同的领域。主要从事机器感知、智能机器人、智能信息处理和机器学习等交叉学科的研究和教学。专业涉及机器人技术，以新一代网络计算为基础的智能系统，微机电系统等。3. 南京大学南京大学的计算机科学研究是从1958年开始的。南京大学在上世纪60年代实现了我国第一个高级语言编译程序；上世纪70年代分别主持了国产DJS-210中型计算机和XT-1操作系统等软件系统的研制；尔后，80年代研发了国内第一个分布式系统ZCZ，培养出中国大陆第一位计算机软件博士。可以说南京大学在我国的计算机教育事业中贡献了很大的力量。4. 浙江大学浙江大学被人们称为“小清华”，浙大的计算机学院下设的人工智能研究所是中国设立最早的人工智能研究机构之一。浙江大学在上世纪80年代就建立了人工智能研究所。浙江大学人工智能研究所见证和参与了中国人工智能的一系列变化。到现在，人工智能进入大数据阶段，浙大在计算机视觉领域已经建立了相当大的优势。浙江大学计算机专业在未来的发展一定会越来越好。5. 中国科学技术大学中国科学技术大学是中国科学院直属的一所以前沿科学和高新技术为主、兼有特色管理和人文学科的理工类全国重点大学。中国科学院自动化研究所在中国工业自动化、智能设备控制、模式识别、智能信息处理等领域享誉国内外，号称中国人工智能领域的黄埔军校。

大数据和人工智能方面的人才培养就是从研究生阶段开始的，然后逐渐开始向本科阶段普及，所以硕士研究生选择大数据和人工智能相关研究方向是比较常见的，而且大数据和人工智能领域的研究方向还比较多。从人才培养体系来看，目前大数据专业既有研究生培养方案，也有本科生和专科生培养方案，研究生阶段主要以培养具备创新能力的研发型人才为主，本科生阶段主要培养具备初级研发能力的应用型人才，而专科教育则主要以培养技能型人才为主。硕士研究生阶段如果选择大数据方向，需要重点考虑一下本学校的资源整合情况，最好选择学校具有一定优势的细分方向，这样不仅能够获得更好的学习（研究）体验，往往也会有更多的就业渠道。目前除了计算机专业能够培养大数据方向的研究生之外，统计学专业和经济学等专业也能够培养大数据相关方向的研究生，只不过侧重点会有所不同。人工智能方面的人才培养主要以研究生教育为主，一方面人工智能涉及到的知识体系比较复杂，另一方面人工智能的学习和研发对于环境（实验室）的要求也相对比较高，所以在研究生阶段学习人工智能会有更好的学习效果。从近两年研究生的就业情况来看，大数据相关岗位的数量比较多，但是算法岗位相对比较少，而且岗位竞争比较激烈，这对于人工智能相关方向的研究生来说，是一个不小的挑战。如果想提升自己的就业竞争力，不仅应该注重自身研发能力的提升，也应该注重实践能力的锻炼。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！