2024全国人工智能专业院校排行榜汇总
全国人工智能专业院校排行榜2024
上海交通大学在人工智能专业全国院校排行榜中排名1,人工智能专业的软科等级为A+,南京大学在人工智能专业全国院校排行榜中排名2,人工智能专业的软科等级为A+。
专业排名 | 院校名称 | 专业名称 | 专业软科等级 |
1 | 北京大学 | 是 | A+ |
2 | 清华大学 | 是 | A+ |
3 | 复旦大学 | 是 | A+ |
4 | 上海交通大学 | 是 | A+ |
5 | 中国科学技术大学 | 是 | A+ |
6 | 厦门大学 | 是 | A+ |
7 | 浙江大学 | 是 | A |
8 | 南京大学 | 是 | A |
10 | 武汉大学 | 是 | A |
11 | 中国农业大学 | 是 | A |
12 | 四川大学 | 是 | A |
13 | 华中农业大学 | 是 | A |
14 | 山东大学 | 是 | A |
15 | 南开大学 | 是 | A |
15 | 华东师范大学 | 是 | A |
17 | 华中科技大学 | 是 | A |
18 | 北京师范大学 | 是 | A |
19 | 吉林大学 | 是 | A |
19 | 东北师范大学 | 是 | A |
21 | 南京农业大学 | 是 | A |
人工智能专业就业前景
众所周知,人工智能是一个快速发展的领域,现在以及未来对人才的需求量是非常大的。和其他的技术岗位相比的话,人工智能专业出来的人才竞争力比较低,工资也非常的高。
人工智能方向的毕业生也能够在各大领域大展拳脚,就业形势可以说是一片良好。并且现在5G时代已经来临,智能技术在每一个领域都会进一步扩大,涉及的范围特别的广,致力于改变医疗、起居、出行、驾驶等方面,因此学习这个专业是非常可期的。
我们可以说智能化是未来的重要趋势之一,随着互联网的发展,大数据、云计算和物联网等相关技术会陆续普及应用,在这个大背景下,智能化必然是发展趋势之一。据了解,我国对于AI人才的渴求已经超过了人工智能大国美国,人工智能就目前这个大环境来说,收入还是很可观的,性价比较高。
人工智能专业能找什么工作
1. 计算机科学:在计算机科学领域,人工智能方向的研究和就业机会主要涉及算法设计、模型优化等。随着大数据和云计算技术的发展,计算机科学领域对人工智能专业人才的需求将更加旺盛。
2. 数据挖掘:数据挖掘领域在人工智能的推动下得到了快速发展。这个领域的就业机会主要集中在数据分析、数据预测等方面,为企业提供决策支持。
3. 自然语言处理:自然语言处理是人工智能的重要组成部分,涉及语音识别、机器翻译、智能写作等领域。在这个领域,就业机会主要集中在算法设计、语言模型优化等方面。
4. 机器人:随着机器人技术的进步,机器人研发和制造领域对人工智能人才的需求也在逐渐增加。这个领域的就业机会包括机器人设计、控制算法设计等。
人工智能专业的主要课程
人工智能专业要学《认知心理学》、《神经科学基础》、《人类的记忆与学习》、《语言与思维》、《计算神经工程》、《人工智能的现代方法》、《问题表达与求解》、《机器学习》、《自然语言处理》、《计算机视觉》、《数学基础》、《信号处理》、《线性代数》、《微积分》、《编程基础》、《数据结构与算法》、《人工智能》、社会与人文》、《人工智能哲学基础与伦理》、《先进机器人控制》、《认知机器人》、《机器人规划与学习》、《仿生机器人》、《群体智能与自主系统》、《无人驾驶技术与系统实现》、《游戏设计与开发》、《计算机图形学》、《虚拟现实与增强现实》、《人工智能的现代方法I》、《问题表达与求解》、《人工智能的现代方法II》、《机器学习》、《自然语言处理、《计算机视觉》等。
人工智能专业都学些什么
一、数学基础
人工智能专业的数学基础非常重要,包括高等数学、线性代数、概率论与数理统计等。这些数学知识是人工智能算法和模型的基础,掌握好这些知识可以帮助你更好地理解和应用人工智能技术。
二、编程语言
编程语言是人工智能专业必备的技能之一,主要包括Python、Java、C++等。Python是目前最受欢迎的编程语言之一,因为它易于学习和使用,并且有许多强大的库可以支持人工智能开发。
三、机器学习
机器学习是人工智能中最重要的分支之一。它通过让计算机从数据中自动学习规律和模式,并运用这些知识来预测未来结果。机器学习涉及到许多算法和技术,如监督学习、无监督学习、半监督学习等。
四、深度学习
深度学习是机器学习中最热门的分支之一,它通过建立神经网来模拟人脑神经元的运作方式,从而实现更加精确和有效的预测和分类。深度学习需要掌握各种神经网络模型和算法,如卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)等。
五、自然语言处理
自然语言处理是指计算机处理自然语言文本的技术。随着社交媒体和移动互联网的兴起,NLP已成为人工智能领域中一个非常重要的分支。在NLP方面需要掌握各种技术和算法,如文本分类、文本聚类、命名实体识别等。