人工智能AI領域涉及的專業

1、計算機類

計算機科學與技術、軟件工程、網絡工程、信息安全、物聯網工程、數字媒體技術、智能科學與技術、空間信息與數字技術、電子與計算機工程電子信息類：通信工程、信息工程、水聲工程、電子信息工程、廣播電視工程、醫學信息工程、微電子科學與工程、光電信息科學與工程、電子科學與技術、電磁場與無線技術、電子信息科學與技術、電波傳播與天線、電信工程及管理、應用電子技術教育、集成電路設計與集成系統

2、自動化類

自動化、軌道交通信號與控制

3、數學類

數學與應用數學、信息與計算科學、數理基礎科學、數據科學與大數據技術

人工智能就業前景

近年來，美國科技巨頭們一直在擴大其AI研究與開發的范圍，他們需要該領域的人才流向——上到開發、研究，下到物流、銷售等各個位置。國內市場同樣目前處于產業升級的階段，IT行業的轉型工業、智能機器人、以及可穿戴設備的研發都將成為炙手可熱的領域。

1、搜索方向：百度、谷歌、微軟、yahoo等(包括智能搜索、語音搜索、 搜索、視頻搜索等都是未來的方向)

2、醫學圖像處理：醫療設備、醫療器械很多都會涉及到圖像處理和成像，大型的公司有西門子、GE、飛利浦等。

3、計算機視覺和模式識別方向：前面說過的指紋識別、人臉識別、虹膜識別等;還有一個大的方向是車牌識別;目前鑒于視頻監控是一個熱點問題，做跟蹤和識別也不錯。

4、圖像處理方面的人才：還有一些圖像處理方面的人才需求的公司如威盛、松下、索尼、三星等。

人工智能專業課程有哪些

主要課程：公共必修課、通識教育課、數學與自然科學基礎課、數據結構與算法、計算機組成原理、計算機操作系統、程序設計基礎、最優化算法、計算機視覺與模式識別、自然語言處理、計算機網絡、數據庫原理及應用、機器學習、分布式并行計算、數字邏輯、腦與認知科學。

需要數學基礎：高等數學，線性代數，概率論數理統計和隨機過程，離散數學，數值分析。

其次需要算法的積累：人工神經網絡，支持向量機，遺傳算法等等算法;當然還有各個領域需要的算法，比如你要讓機器人自己在位置環境導航和建圖就需要研究SLAM;總之算法很多需要時間的積累;

然后，需要掌握至少一門編程語言，畢竟算法的實現還是要編程的;如果深入到硬件的話，一些電類基礎課必不可少。

人工智能專業好學嗎

目前人工智能專業的學習內容有： 機器學習、人工智能導論(搜索法等)、圖像識別、生物演化論、自然語言處理、語義網、博弈論等。 需要的前置課程主要有，信號處理，線性代數，微積分，還有編程(最好有數據結構基礎)

從上面的專業課程內容來看，需要掌握的人工智能相關的知識內容還是很多的，不過前置的課程在大學本科期間都有學習過，如信號處理，線性代數，微積分這些，如果你在學校期間，這部分的內容學習的不錯，那么恭喜你了，你的基礎不錯。可以專心學習后面機器學習、深度學習相關的內容了。

從專業的角度來說，機器學習、圖像識別、自然語言處理，這其中任何一個都是一個大的方向，只要精通其中一個方向，就已經很厲害了。所以不要看內容很多，有些你只是需要掌握，最終你需要選擇的是一個方向深入研究。其實嚴格來說，人工智能不算難學，但是也不是輕輕松松就能學會的，需要有一定的數學相關的基礎，同時還有一段時間的積淀。

人工智能專業適合哪些人學

一、擅長計算機，掌握數學知識的人適合人工智能專業

編程、算法、數據挖掘等能力的掌握會是學習人工智能的基礎。因此掌握數學知識是基本，也是最重要的。

二、涉獵廣泛，知識面廣的人適合人工智能專業

除了數學以及計算機科學以外，人工智能還涉及信息論、控制論、心理學、數理邏輯、語言學、醫學和哲學等多門學科。要求在擁有數學及計算機科學以外，還需要研究各門學科的知識。知識的廣度絕不可缺少。

三、動手能力強，創新能力高的人適合人工智能專業

作業一個新工科，既需要非常強的動手能力，也要面對世界的不斷淘汰，有強大的學習能力與創新能力。