研究人工智能算法的是什么专业？

1. 研究人工智能算法的是什么专业？

计算机科学与技术专业。
计算机科学与技术专业主修大数据技术导论、数据采集与处理实践（Python）、Web前/后端开发、统计与数据分析、机器学习、高级数据库系统、数据可视化、云计算技术、人工智能、自然语言处理、
媒体大数据案例分析、网络空间安全、计算机网络、数据结构、软件工程、操作系统等课程，以及大数据方向系列实验，并完成程序设计、数据分析、机器学习、数据可视化、大数据综合应用实践、专业实训和毕业设计等多种实践环节。

扩展资料
用来研究人工智能的主要物质基础以及能够实现人工智能技术平台的机器就是计算机，人工智能的发展历史是和计算机科学技术的发展史联系在一起的。除了计算机科学以外，人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。
人工智能学科研究的主要内容包括：知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。
参考资料来源：百度百科-人工智能
参考资料来源：百度百科-计算机科学与技术专业

2. 人工智能工程师需要学什么

智能网联汽车主要是涉及到电子信息技术相关的研究，这里也细分成很多研究方向，这里主要是包括三个部分：汽车和设施关键技术、信息交互关键技术和基础支撑技术，下面将这三大类技术展开说说：
一、汽车和设施关键技术
这里又分为小大类研究方向，主要是在汽车自动驾驶和无人驾驶方面的一些感知和决策技术，包括环境感知技术、智能决策技术和控制执行技术三个方向。
1.环境感知技术
其中环境感知技术主要是研究汽车对于行驶环境的感知，包括雷达探测技术、机器视觉技术、车辆姿态感知技术、乘员状态感知技术等。
2.智能决策技术
智能决策技术主要是对环境感知方面采集的数据进行处理，然后决策如何操作汽车，这里包括行为预测技术、态势分析技术、任务决策技术、轨迹规划技术、行为决策技术。

3.制执行技术
聚焦于对车辆控制方面的研究，包括关键执行机构、车辆纵向横向和垂直运动控制技术、车间协同控制技术等。
二、信息交互关键技术

这里主要研究智能汽车信息传递、处理和相关安全方面的内容。分为四方面的技术，包括专用通信与网络技术、大数据、平台技术、信息安全。
1.专用通信与网络技术
汽车专用的通信技术，包括短程通信技术、无线射频通信技术、LTE-V通信技术、移动自组织网络技术等。
2.大数据
智能汽车中会不断的产生大量的数据，有汽车行驶的性能数据，有信息传递的数据等，包括非关系型数据库技术、车辆数据关联分析与挖掘技术等。
3.平台技术
包括信息服务平台和安全及节能决策平台。
4.信息安全
顾名思义就是盐焗汽车信息的安全。包括车载终端信息安全技术、手持终端信息安全技术、路测终端汽车安全技术等。这一块的研究在未来也是重中之重，因为汽车的安全涉及到整个交通系统的安全和城市的安全。
三、基础支撑技术
这一块包括的内容就比较多了，包括导航与地图技术、基础设施的建设、车载硬件平台、车载软件平台、人因工程、整车安全架构还要各个城市的相关法律和标准。

3. 想学人工智能应该读什么专业

目前本科还没有人工智能专业，硕士研究生有此专业。请看看浙江大学人工智能研究所所长吴飞教授[ 注:吴飞是浙江大学计算机学院副院长、浙江大学人工智能研究所所长，主要研究领域为人工智能、跨媒体计算、多媒体分析与检索和统计学习。2016年获得了国家杰出青年基金资助。]是怎么研判的，希望对你有帮助。

　　吴教授说：“国内的大学在本科阶段，据我了解，目前没有设置人工智能这一专业，人工智能目前是计算机科学里的一个研究方向。另外，人工智能还与信息学紧密结合在一起的。因此，计算机科学与技术、控制学、软件工程以及统计数学这几个专业，与人工智能结合非常紧密，在学科上具有高相关性。也就是说，学这些专业的人，以后转去从事人工智能方面的研究学习，比较方便。”  “另外，人工智能渗透性很强，它与机器人、经济学、医学等专业都可以结合起来，形成‘人工智能+X’的创新应用。就像‘互联网+’一样，人工智能可以跟工学、人文、法学等连接在一起，支撑这些学科在大数据背景下发生巨大变化。2017年7月7日，《科学》杂志（《Science》）推出了“人工智能”专刊，指出人工智能是变革性科学，有望主导科学发现的进程，在天文学、物理学、生物和社会学等领域有巨大应用价值和潜力。”

4. 研究人工智能算法的是什么专业？

计算机科学与技术专业。
计算机科学与技术专业主修大数据技术导论、数据采集与处理实践（Python）、Web前/后端开发、统计与数据分析、机器学习、高级数据库系统、数据可视化、云计算技术、人工智能、自然语言处理、
媒体大数据案例分析、网络空间安全、计算机网络、数据结构、软件工程、操作系统等课程，以及大数据方向系列实验，并完成程序设计、数据分析、机器学习、数据可视化、大数据综合应用实践、专业实训和毕业设计等多种实践环节。

扩展资料
用来研究人工智能的主要物质基础以及能够实现人工智能技术平台的机器就是计算机，人工智能的发展历史是和计算机科学技术的发展史联系在一起的。除了计算机科学以外，人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。
人工智能学科研究的主要内容包括：知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。
参考资料来源：百度百科-人工智能
参考资料来源：百度百科-计算机科学与技术专业

5. 人工智能工程师需要学什么

人工智能知识体系
1、数学基础
微积分
线性代数
概率统计
信息论
集合论和图论
博弈论
2、技术基础
计算机原理
程序设计语言
操作系统
分布式系统
算法基础
3、机器学习算法
机器学习基础：估计方法、特征工程
线性模型：线性回归
逻辑回归
决策树模型：GBDT
支持向量机
贝叶斯分类器
神经网络——深度学习：MLP、CNN、RNN（LSTM）、GAN
聚类算法：K均值算法
4、机器学习分类
监督学习：分类任务、回归任务
无监督学习：聚类任务
迁移学习
强化学习
5、问题领域
语言识别
字符识别：手写识别
机器视觉
自然语言处理：机器翻译
自然语言理解
知识推理
自动控制
游戏理论和人机对弈：象棋、围棋、德州扑克、星际争霸
数据挖掘
6、机器学习架构
加速芯片：CPU、GPU、FPGA、ASIC（TPU）
虚拟化：容器（Decker）
分布式结构：Spark
库和计算框架：TensorFlow、scikt-learn、Caffe、MXNET、Theano、Torch、MicrosoftCNTK
7、可视化解决方案
8、云服务
AmazonML
GoogleCloudML
MicrosoftAzureML
阿里云ML
9、数据集和竞赛
ImageNet
MSCOCC
Kaggle
阿里天池
10、其他相关技术
知识图谱
统计语言模型
专家系统
遗传算法
博弈算法：纳什均衡

6. 人工智能算什么专业

目前学界的人工智能和一般人（不从事人工智能行业的人）意义上的“智能”还相差甚远。主要应用有：推荐系统，计算机视觉，自然语言处理等。
目前我国的大学学科设置里面，最接近目前学术界意义的人工智能专业是控制工程与科学下的：模式识别与智能系统。但是也不那么绝对，人工智能这几年发展太快，作为本科生你起码要修好的基础有：高等数学（特别微分，求导），矩阵论（线性代数），概率，和英语（高水平的论文都是英文）
以上完成以后恭喜你点开人工智能基础天赋树。
然后你就可以愉快的找在网上找公开课上课了。推荐cs229（吴恩达教授，斯坦福大学）深度学习课程，台湾李宏毅老师机器学习课程（国语，对中国人比较友好）。
第二阶段完，这个阶段完了以后你应该对于编程和机器学习有一些基本认识了。然后你可以找找自己的兴趣。想走计算机视觉的去看看ted李飞飞的演讲，如何教计算机认识图片，想走自然语言处理的也可以找找相关素材，我是cv(计算机视觉）
走cv可以继续cs231（李飞飞 el，斯坦福）
走nlp(自然语言处理）的cs224(斯坦福课程）
第三阶段完

第四阶段就是看论文，敲代码，复现实验什么的了。估计3年过去了，你看见我这个回答的时候可能已经做出了自己的决定，给后来人一点微小的贡献把。

7. 人工智能专业学什么

人工智能专业主要学的是核心课程包括：数学、统计、计算机、自动化等，这些学科都属于人工智能专业的核心课程。

8. 学人工智能选什么专业

学人工智能选什么专业？