2018高考结束了，想学人工智能，现在有哪些AI专业可以填报？
恭喜你高考顺利！想学人工智能是个非常明智的选择，这个领域正以前所未有的速度发展，未来就业前景非常广阔。高考结束意味着你即将踏上大学征程，选择一个好的专业至关重要。
目前来看，国内高校开设的与人工智能相关的专业主要可以归纳为以下几类，我会尽量详细地为你介绍，让你有个更清晰的认识：
一、 直接以“人工智能”命名的专业
这是最直接、最对口的专业。自2018年教育部正式批准高校设立“人工智能”本科专业以来，越来越多的学校加入了这个行列。
专业特点： 这类专业是专门为培养人工智能领域的专业人才而设立的，课程体系设计会非常系统和前沿。它们会涵盖人工智能的各个核心方向，如机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理、专家系统、智能控制等。同时，也会注重数学基础（高等数学、线性代数、概率论与数理统计）、计算机科学基础（数据结构、算法、操作系统、计算机网络）以及编程能力（Python、C++等）的培养。
学习内容： 你会学到如何构建和训练各种AI模型，理解算法背后的原理，并能将AI技术应用于实际问题中。例如，如何让计算机识别图片中的物体（计算机视觉），如何让机器理解并生成人类语言（自然语言处理），如何让机器通过试错学习最优策略（强化学习）等等。
适合人群： 对人工智能有浓厚兴趣，数学和编程基础较好，喜欢钻研算法和模型，有较强的逻辑思维和解决问题能力的同学。
就业方向： 毕业生可以直接进入互联网公司、科技企业、研究院所从事AI算法工程师、数据科学家、机器学习工程师、计算机视觉工程师、自然语言处理工程师等岗位。
二、 计算机科学与技术（偏人工智能方向）
“计算机科学与技术”是老牌的工科专业，虽然名字看起来宽泛，但很多高校会在其专业设置中强调人工智能方向的培养。
专业特点： 这类专业是人工智能人才的传统“大本营”。其课程设置会更加全面，既包含了计算机科学的核心知识，也可能为学生提供选择人工智能方向的课程模块或辅修机会。这意味着你可以先打下坚实的计算机基础，再根据自己的兴趣深入学习AI。
学习内容： 除了上述计算机科学的基础课程外，很多学校的计算机科学与技术专业都会开设人工智能导论、机器学习、神经网络、模式识别、智能计算等课程。你可以通过选修课、科研项目等方式进一步聚焦AI。
适合人群： 对计算机整体领域都感兴趣，希望拥有更扎实的计算机功底，并希望在AI领域发展出自己的特色。这种选择的灵活性较大，即使初期对AI方向不确定，也可以通过专业内的分流来选择。
就业方向： 与直接人工智能专业类似，同样可以从事各类AI相关岗位，同时也具备更广泛的计算机技术应用能力，可以从事软件开发、系统集成、大数据分析等工作。
三、 软件工程（偏人工智能方向）
与计算机科学与技术类似，软件工程专业也可以根据培养方向侧重人工智能。
专业特点： 软件工程更侧重于软件的设计、开发、测试和维护。在AI快速发展的今天，将AI技术融入软件开发成为一种趋势，因此很多软件工程专业也会引入AI相关的知识和实践。
学习内容： 除了软件开发的全生命周期知识外，可能还会学习如何利用AI技术来优化软件的开发过程（如智能代码生成、自动化测试），或者将AI功能嵌入到软件产品中（如智能推荐系统、聊天机器人）。
适合人群： 热爱编程，注重实际工程应用，希望将AI技术落地到具体软件产品中的同学。
就业方向： AI产品经理、AI软件开发工程师、智能系统工程师等。
四、 自动化（偏人工智能方向）
自动化专业在传统上就与控制、信息处理紧密相关，这为它与人工智能的结合提供了天然的优势。
专业特点： 自动化专业关注如何让系统（包括物理系统和信息系统）实现自主控制和智能决策。AI技术恰好能提供实现这些智能化的手段。
学习内容： 除了控制理论、系统辨识、信号处理等自动化核心课程外，很多自动化专业会开设智能控制、机器人学、机器学习在控制中的应用等课程。你会学习如何让机器人完成复杂任务，如何让自动化系统具备自主学习和决策的能力。
适合人群： 对机器人、智能制造、智能系统感兴趣，并且喜欢将数学模型与实际工程相结合的同学。
就业方向： 机器人工程师、智能制造工程师、自动化控制工程师、AI算法工程师（尤其在机器人和控制领域）。
五、 数据科学与大数据技术
数据是AI的“燃料”，数据科学和大数据技术专业与人工智能息息相关。
专业特点： 这类专业侧重于数据的采集、存储、处理、分析和可视化，旨在从海量数据中提取有价值的信息和洞察。AI算法很大程度上依赖于数据进行训练和优化。
学习内容： 你会学习数据挖掘、统计分析、机器学习、数据可视化、数据库技术等。很多课程会与AI的核心技术交叉。
适合人群： 喜欢与数据打交道，善于从数据中发现规律，对数据分析和挖掘有浓厚兴趣的同学。
就业方向： 数据科学家、数据分析师、大数据工程师、AI算法工程师（专注于数据处理和模型训练）。
六、 电子信息类（部分高校可能设置AI方向）
虽然不是直接指向AI，但电子信息类专业，特别是通信工程、电子科学与技术等，也可能包含一些AI相关的课程或研究方向，尤其是与AI硬件（如芯片）、通信中的AI应用等相关。
专业特点： 更侧重于信息传输、信号处理、集成电路设计等硬件或底层技术。
学习内容： 可能涉及信号处理中的机器学习应用、嵌入式AI系统、AI芯片设计等。
适合人群： 对AI的硬件实现、底层技术、或者将AI应用于通信、信号处理等领域感兴趣的同学。
就业方向： AI芯片工程师、嵌入式AI开发工程师、通信AI工程师等。
如何选择适合你的专业？
1. 了解学校的课程设置和师资力量： 同一个专业名称，不同学校的侧重点可能不同。仔细查看目标学校的专业介绍、培养方案、核心课程列表，了解是否有你感兴趣的AI方向的课程，以及学校在该领域的科研实力和师资。
2. 关注“人工智能”专业是否允许转专业： 如果你对直接的“人工智能”专业犹豫，但又想进入这个领域，可以考虑先进入计算机科学与技术等基础专业，然后在校内申请转入人工智能专业，或者在校期间选择AI方向的辅修、双学位等。
3. 考虑你的数学和编程基础： AI对数学（尤其是线性代数、微积分、概率论）和编程能力有较高要求。如果你在这方面有优势，直接选择AI专业或者计算机科学与技术会更得心应手。如果基础稍弱，可以考虑先进入更宽泛的专业，逐步加强基础。
4. 兴趣是最好的老师： 最重要的是选择你真正感兴趣的方向。只有充满热情，你才能在学习过程中克服困难，不断进步。多去了解AI的各个应用领域，看看哪个最能激发你的好奇心。
5. 参考往年录取分数： 结合自己的高考分数，了解目标专业的往年录取情况。
一些建议：
不要只看专业名称，要看具体培养方案。 有些学校可能在计算机科学与技术下设立了“人工智能方向”，或者有专门的“人工智能实验室”和相关课程。
积极主动地了解信息。 可以在学校官网查找专业介绍、招生简章，也可以通过学长学姐或者参加学校的开放日活动来获取一手信息。
保持开放的心态。 大学是学习和探索的阶段，即使最初选择的专业不是最直接的AI专业，通过努力学习和积极参与科研，你依然有机会成为一名优秀的AI人才。
2018年高考结束，你站在了一个充满机遇的起点。希望这些信息能帮助你做出更明智的决策，祝你在大学里学有所成，在人工智能的道路上越走越远！
目前来看，国内高校开设的与人工智能相关的专业主要可以归纳为以下几类，我会尽量详细地为你介绍，让你有个更清晰的认识：
一、 直接以“人工智能”命名的专业
这是最直接、最对口的专业。自2018年教育部正式批准高校设立“人工智能”本科专业以来，越来越多的学校加入了这个行列。
专业特点： 这类专业是专门为培养人工智能领域的专业人才而设立的，课程体系设计会非常系统和前沿。它们会涵盖人工智能的各个核心方向，如机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理、专家系统、智能控制等。同时，也会注重数学基础（高等数学、线性代数、概率论与数理统计）、计算机科学基础（数据结构、算法、操作系统、计算机网络）以及编程能力（Python、C++等）的培养。
学习内容： 你会学到如何构建和训练各种AI模型，理解算法背后的原理，并能将AI技术应用于实际问题中。例如，如何让计算机识别图片中的物体（计算机视觉），如何让机器理解并生成人类语言（自然语言处理），如何让机器通过试错学习最优策略（强化学习）等等。
适合人群： 对人工智能有浓厚兴趣，数学和编程基础较好，喜欢钻研算法和模型，有较强的逻辑思维和解决问题能力的同学。
就业方向： 毕业生可以直接进入互联网公司、科技企业、研究院所从事AI算法工程师、数据科学家、机器学习工程师、计算机视觉工程师、自然语言处理工程师等岗位。
二、 计算机科学与技术（偏人工智能方向）
“计算机科学与技术”是老牌的工科专业，虽然名字看起来宽泛，但很多高校会在其专业设置中强调人工智能方向的培养。
专业特点： 这类专业是人工智能人才的传统“大本营”。其课程设置会更加全面，既包含了计算机科学的核心知识，也可能为学生提供选择人工智能方向的课程模块或辅修机会。这意味着你可以先打下坚实的计算机基础，再根据自己的兴趣深入学习AI。
学习内容： 除了上述计算机科学的基础课程外，很多学校的计算机科学与技术专业都会开设人工智能导论、机器学习、神经网络、模式识别、智能计算等课程。你可以通过选修课、科研项目等方式进一步聚焦AI。
适合人群： 对计算机整体领域都感兴趣，希望拥有更扎实的计算机功底，并希望在AI领域发展出自己的特色。这种选择的灵活性较大，即使初期对AI方向不确定，也可以通过专业内的分流来选择。
就业方向： 与直接人工智能专业类似，同样可以从事各类AI相关岗位，同时也具备更广泛的计算机技术应用能力，可以从事软件开发、系统集成、大数据分析等工作。
三、 软件工程（偏人工智能方向）
与计算机科学与技术类似，软件工程专业也可以根据培养方向侧重人工智能。
专业特点： 软件工程更侧重于软件的设计、开发、测试和维护。在AI快速发展的今天，将AI技术融入软件开发成为一种趋势，因此很多软件工程专业也会引入AI相关的知识和实践。
学习内容： 除了软件开发的全生命周期知识外，可能还会学习如何利用AI技术来优化软件的开发过程（如智能代码生成、自动化测试），或者将AI功能嵌入到软件产品中（如智能推荐系统、聊天机器人）。
适合人群： 热爱编程，注重实际工程应用，希望将AI技术落地到具体软件产品中的同学。
就业方向： AI产品经理、AI软件开发工程师、智能系统工程师等。
四、 自动化（偏人工智能方向）
自动化专业在传统上就与控制、信息处理紧密相关，这为它与人工智能的结合提供了天然的优势。
专业特点： 自动化专业关注如何让系统（包括物理系统和信息系统）实现自主控制和智能决策。AI技术恰好能提供实现这些智能化的手段。
学习内容： 除了控制理论、系统辨识、信号处理等自动化核心课程外，很多自动化专业会开设智能控制、机器人学、机器学习在控制中的应用等课程。你会学习如何让机器人完成复杂任务，如何让自动化系统具备自主学习和决策的能力。
适合人群： 对机器人、智能制造、智能系统感兴趣，并且喜欢将数学模型与实际工程相结合的同学。
就业方向： 机器人工程师、智能制造工程师、自动化控制工程师、AI算法工程师（尤其在机器人和控制领域）。
五、 数据科学与大数据技术
数据是AI的“燃料”，数据科学和大数据技术专业与人工智能息息相关。
专业特点： 这类专业侧重于数据的采集、存储、处理、分析和可视化，旨在从海量数据中提取有价值的信息和洞察。AI算法很大程度上依赖于数据进行训练和优化。
学习内容： 你会学习数据挖掘、统计分析、机器学习、数据可视化、数据库技术等。很多课程会与AI的核心技术交叉。
适合人群： 喜欢与数据打交道，善于从数据中发现规律，对数据分析和挖掘有浓厚兴趣的同学。
就业方向： 数据科学家、数据分析师、大数据工程师、AI算法工程师（专注于数据处理和模型训练）。
六、 电子信息类（部分高校可能设置AI方向）
虽然不是直接指向AI，但电子信息类专业，特别是通信工程、电子科学与技术等，也可能包含一些AI相关的课程或研究方向，尤其是与AI硬件（如芯片）、通信中的AI应用等相关。
专业特点： 更侧重于信息传输、信号处理、集成电路设计等硬件或底层技术。
学习内容： 可能涉及信号处理中的机器学习应用、嵌入式AI系统、AI芯片设计等。
适合人群： 对AI的硬件实现、底层技术、或者将AI应用于通信、信号处理等领域感兴趣的同学。
就业方向： AI芯片工程师、嵌入式AI开发工程师、通信AI工程师等。
如何选择适合你的专业？
1. 了解学校的课程设置和师资力量： 同一个专业名称，不同学校的侧重点可能不同。仔细查看目标学校的专业介绍、培养方案、核心课程列表，了解是否有你感兴趣的AI方向的课程，以及学校在该领域的科研实力和师资。
2. 关注“人工智能”专业是否允许转专业： 如果你对直接的“人工智能”专业犹豫，但又想进入这个领域，可以考虑先进入计算机科学与技术等基础专业，然后在校内申请转入人工智能专业，或者在校期间选择AI方向的辅修、双学位等。
3. 考虑你的数学和编程基础： AI对数学（尤其是线性代数、微积分、概率论）和编程能力有较高要求。如果你在这方面有优势，直接选择AI专业或者计算机科学与技术会更得心应手。如果基础稍弱，可以考虑先进入更宽泛的专业，逐步加强基础。
4. 兴趣是最好的老师： 最重要的是选择你真正感兴趣的方向。只有充满热情，你才能在学习过程中克服困难，不断进步。多去了解AI的各个应用领域，看看哪个最能激发你的好奇心。
5. 参考往年录取分数： 结合自己的高考分数，了解目标专业的往年录取情况。
一些建议：
不要只看专业名称，要看具体培养方案。 有些学校可能在计算机科学与技术下设立了“人工智能方向”，或者有专门的“人工智能实验室”和相关课程。
积极主动地了解信息。 可以在学校官网查找专业介绍、招生简章，也可以通过学长学姐或者参加学校的开放日活动来获取一手信息。
保持开放的心态。 大学是学习和探索的阶段，即使最初选择的专业不是最直接的AI专业，通过努力学习和积极参与科研，你依然有机会成为一名优秀的AI人才。
2018年高考结束，你站在了一个充满机遇的起点。希望这些信息能帮助你做出更明智的决策，祝你在大学里学有所成，在人工智能的道路上越走越远！
网友意见
私以为，人工智能并不是一个值得花本科四年去学习的专业，毕竟只是计算机科学的一个分支而已。
个人建议，如果日后想从事人工智能专业，不如本科学CS, 平时自己多学一点数学，然后大二大三的时候去AI相关的实验室或者公司去实习。
人工智能的很多内容其实是可以自学的，但是CS本科学的操作系统，编译原理等核心课自学难度很大。本科打好编程和数学基础，人工智能很容易入门的。
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