非经典人工智能有哪些应用-非经典人工智能有哪些应用领域

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于非经典人工智能有哪些应用的问题，于是小编就整理了2个相关介绍非经典人工智能有哪些应用的解答，让我们一起看看吧。

1. 本科人工智能专业和非人工智能专业考人工智能专业研究生有什么优势？
2. 非计算机专业的理科生，如何入门人工智能？

本科人工智能专业和非人工智能专业考人工智能专业研究生有什么优势？

本科人工智能专业

本科的人工智能其实是最近两年才开始设立的，但是说实话这块师资非常短缺，而且也考虑到学生的接受能力，本科期间基本都是教基础和理论，如果进行深造的话，感觉就业竞争力不会很大，除非是清北、南京、浙大、复旦这些实力比较强的学校。

非人工智能专业考人工智能专业研究生

人工智能作为一个交叉学科，其实很多理工科专业都是可以往这块发展的，比如计算机、机械、数学、生物、通信等等，特别是计算机、机械、生物这些即满足了人工智能对于基础的要求，而且人工智能技术在这块都是有很多成熟的项目落地的，可以结合本科所学的专业知识，更好的在这些行业发展。

人工智能专业是近几年才设立的学科，主要涉及到数学学科、控制学、计算机科学学科的融合，也算是一个交叉学科，如果在本科就学习了人工智能专业知识，那么在研究生阶段可能会更加顺手一些，并且不论就业，在科研方面的前景还是很大的，毕竟现在理论研究和实践还是有所脱节的。

作为一名教育工作者，我来回答一下这个问题。

首先，当前研究生教育依然是人工智能人才的主要培养方式之一，虽然当前一部分高校陆续在本科阶段开设了人工智能专业，但是当前的人才培养规模并不大。目前很多专业在读研时都可以选择人工智能方向，比如计算机、物理、自动化、数学等专业的本科生都可以选择读人工智能方向的研究生，由于人工智能专业本身就是一个多学科交叉的专业，所以相关专业读研选择人工智能也比较适合。

对于当前人工智能专业的本科生来说，如果未来读研继续选择人工智能专业，相对于非人工智能专业的本科生来说，还是具有一定优势的，具体体现在两个方面，一方面是知识结构会更丰富，另一方面是实践能力会更强。

人工智能专业的知识量是比较庞大的，而且难度也相对比较高，这是长期以来只在研究生阶段设置人工智能人才培养的重要原因，如果在本科期间选择人工智能专业会为将来读研奠定一个扎实的基础。当前人工智能专业的研究方向还是比较多的，在本科阶段如果能够确定一个主攻方向，在读研时会更容易做出创新成果。

实践能力培养需要一个系统的过程，人工智能专业本科生在学习的过程中，可以全面锻炼自身的实践能力，目前本科教育也比较重视学生实践能力的培养，相对于非人工智能专业的学生来说，这一点是人工智能专业学生的优势之一。

最后，如果未来在读研时要选择人工智能方向，除了在本科阶段选择人工智能专业之外，也可以选择计算机、大数据、物联网等专业，相对于人工智能专业来说，这些专业的选择面会更大一些。

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！

本科人工智能的话，我个人觉得话现在的话很多学校像我们湖北师范大学。华中师范大学，然后都有了这一个专业的设置。相对于不是人工智能的一些专业呢，自买起行业这个作为当下的一个热点。我觉得就是考研的话，人工智能的话以后趋势是更大，这个我不敢去反驳，这是我个人的一个关点，然后国家政策尽量也相对这个领域的话嗯，提供了很大的帮助，如果就是嗯人工智能这块的话，我觉得，未来五年啊，前景是特别火爆，近两年的话我们就用头条。抖音快手微博相对来说比较火爆，也是我们当下年轻那一个选择

关于人工智能专业培养方案的观点，引用老师在一次人工智能讲座上谈到的一句话:"人工智能的教育不是开一门课两门课就能解决的，是要在每一门开设的课程中做出相应的改变，从而适应人工智能专业的思维方式"

总而言之，选择具有优秀计算机口碑学校进行学习肯定是没错的，虽教学系统不同(有的偏重理论基础有的偏重编程实践)但都有各自的教学[_a***_]，不要被一些二流院校开的什么所谓数据分析，云计算等大而无当的课程名所迷惑。

最后还是想说，关键要选计算机氛围和教育环境好的学校就好，因为在大学想学出点东西主要还是靠自学，而自学的效果很大程度取决于你身边的人以及学校的氛围。

非计算机专业的理科生，如何入门人工智能？

非化学、生物、医学类理科(就是以数学为基础的理科)，转AI都不难，只是程度而已。步骤如下，

1.补数学。微积分1-2，线代1-2，数理统计1-4，离散数学，优化、图论。

2.补计算机课。编程语言(python/JAVA/R之一)，算法，分布式系统，大数据。

3.专业课。cmu&MIT&Stanford&UW&Princeton等名校的machine learning、神经网络、深度学习等名称的课，尽量多上，要求:做所有作业。

4.比赛。kaggle。

额，我不知道你是哪个专业的同学。人工智能的概念有点大，包括机器学习、深度学习、大数据等很多领域。其实这三个领域也可以细分很多方向。下面给一下个人的几点建议，第一、需要扎实的数学基础，所以学好高数、现代以及概率，这一点挺重要的。第二、定一个自己想做的方向，然后学习此方向相关的算法，基本的算法不是很多，所以把这为数不多的算法学透。第三、学习编程，目前算法方面的Python用的比较多，而且python学起来比较快。第四、做一两个项目或者参加几个有含金量的比赛。个人觉得以上几点比较重要，有不足之处望指正批评。

到此，以上就是小编对于非经典人工智能有哪些应用的问题就介绍到这了，希望介绍关于非经典人工智能有哪些应用的2点解答对大家有用。

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