美國的教育水平非常高，吸引著越來越多的同學們來美國留學。但是由于中美兩國的專業(yè)設置和教育體制的不同，很多同學對于自己赴美國能選擇什么專業(yè)而迷茫，今天我們就來為大家解讀一下美國人工智能專業(yè)的情況。一起隨來看看吧。
人工智能(ArtificialIntelligence)，英文縮寫為AI。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統(tǒng)的一門新的技術科學。人工智能是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，并生產出一種新的能以人類智能相似的方式作出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。2016年1月，Google旗下的深度學習團隊Deepmind開發(fā)的人工智能圍棋軟件AlphaGo，以5:0戰(zhàn)勝了圍棋歐洲冠軍樊麾。這是人工智能第戰(zhàn)勝職業(yè)圍棋手。
人工智能屬于計算機專業(yè)方向的一大分支，它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統(tǒng)的一門新的技術科學。它企圖了解智能的實質，井生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語音識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等、這個領域包含廣泛的研究課程。包括知識表示，機器學習，計算機理覺，推理和機器人等。
知識表示(knowledgerepresentation)：把知識按照一種有利于推理(得出結論)的方式表達出來。
機器學習(machinelearning)：自動識別如何復雜模式并基于數(shù)據做出智能決策。
計算機視覺(computervision)：使機器自動從圖像和視頻中提取信息并理解其中包含的視覺概念。
推理(reasoning)：學習推理的計算機模型。
機器人(robotics)：工程學和機器人技術，以及它們的設計，制造，應用和結構配置。
人工智能做為當前計算機科學專業(yè)下熱門，有發(fā)展前景研究方向，因此所招收的國際學生多具備很強的學術背景，在該方面有著非常突出表現(xiàn)的人才。由于這個方向更多的強調數(shù)據表述及算法方面的知識，所以當申請目標定在人工智能方面的學生可以整理一下自己在這些方面的背景。
轉專業(yè)申請：
還有不少學生厭惡了國內大學本科的專業(yè)學習或者看到美國哪個專業(yè)比較熱門找工作方便，就紛紛趨之若鶩。選校一個很重要的因素就是專業(yè)匹配度，你的本科專業(yè)背景決定了你將來能否勝任研究生期間課程的學習，否則你的申請還有什么競爭力可言-試想你是招生官，一個材料工程的學生和一個軟件工程專業(yè)的學生同樣申請計算機專業(yè)，你會選擇哪個-當然相近專業(yè)可以轉專業(yè)申請，比如電子電氣工程申請計算機，物理申請電子電氣工程或者機械工程，數(shù)學申請統(tǒng)計或者金融工程，這些都是可行的。在理工科專業(yè)中，只要修過幾門數(shù)學課程和計算機編程，統(tǒng)計相對來說是比較友好的轉專業(yè)學科，但是因為近兩年申請熱門，競爭越來越激烈，想要申請到排名靠前的好學校還是難度很大的。
好大二開始著手準備：
美國研究生申請報名雖然是在同學們大四的時候，有留學意向的同學從大二開始就可以著手準備，因為美國研究生申請有很多東西需要提前積累。
除了準備出國考試，大家還要準備大學期間發(fā)表的論文，和大學導師做過相關研究或者參加實踐活動或科研活動，完成這些準備差不多需要一年到一年半的時間。所以同學們需要至少提前一年，從大二開始準備留學申請，各位才有充裕的時間完成這些前期工作。
人工智能(ArtificialIntelligence)，英文縮寫為AI。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統(tǒng)的一門新的技術科學。人工智能是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，并生產出一種新的能以人類智能相似的方式作出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。2016年1月，Google旗下的深度學習團隊Deepmind開發(fā)的人工智能圍棋軟件AlphaGo，以5:0戰(zhàn)勝了圍棋歐洲冠軍樊麾。這是人工智能第戰(zhàn)勝職業(yè)圍棋手。
人工智能屬于計算機專業(yè)方向的一大分支，它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統(tǒng)的一門新的技術科學。它企圖了解智能的實質，井生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語音識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等、這個領域包含廣泛的研究課程。包括知識表示，機器學習，計算機理覺，推理和機器人等。
知識表示(knowledgerepresentation)：把知識按照一種有利于推理(得出結論)的方式表達出來。
機器學習(machinelearning)：自動識別如何復雜模式并基于數(shù)據做出智能決策。
計算機視覺(computervision)：使機器自動從圖像和視頻中提取信息并理解其中包含的視覺概念。
推理(reasoning)：學習推理的計算機模型。
機器人(robotics)：工程學和機器人技術，以及它們的設計，制造，應用和結構配置。
人工智能做為當前計算機科學專業(yè)下熱門，有發(fā)展前景研究方向，因此所招收的國際學生多具備很強的學術背景，在該方面有著非常突出表現(xiàn)的人才。由于這個方向更多的強調數(shù)據表述及算法方面的知識，所以當申請目標定在人工智能方面的學生可以整理一下自己在這些方面的背景。
轉專業(yè)申請：
還有不少學生厭惡了國內大學本科的專業(yè)學習或者看到美國哪個專業(yè)比較熱門找工作方便，就紛紛趨之若鶩。選校一個很重要的因素就是專業(yè)匹配度，你的本科專業(yè)背景決定了你將來能否勝任研究生期間課程的學習，否則你的申請還有什么競爭力可言-試想你是招生官，一個材料工程的學生和一個軟件工程專業(yè)的學生同樣申請計算機專業(yè)，你會選擇哪個-當然相近專業(yè)可以轉專業(yè)申請，比如電子電氣工程申請計算機，物理申請電子電氣工程或者機械工程，數(shù)學申請統(tǒng)計或者金融工程，這些都是可行的。在理工科專業(yè)中，只要修過幾門數(shù)學課程和計算機編程，統(tǒng)計相對來說是比較友好的轉專業(yè)學科，但是因為近兩年申請熱門，競爭越來越激烈，想要申請到排名靠前的好學校還是難度很大的。
好大二開始著手準備：
美國研究生申請報名雖然是在同學們大四的時候，有留學意向的同學從大二開始就可以著手準備，因為美國研究生申請有很多東西需要提前積累。
除了準備出國考試，大家還要準備大學期間發(fā)表的論文，和大學導師做過相關研究或者參加實踐活動或科研活動，完成這些準備差不多需要一年到一年半的時間。所以同學們需要至少提前一年，從大二開始準備留學申請，各位才有充裕的時間完成這些前期工作。