高考特辑：一份关于人工智能的报考指南
发布时间：2021-08-17 13:40:11 所属栏目：大数据 来源：互联网
导读：高考已经开始了，翻开厚厚大本子挑专业的日子还远吗? 每到这个时节，就会激起不少下水道专业同学一毕业就失业的萧索情绪。如果有选择的话，谁不想成为那个被企业高薪哄抢的校生赢家呢? 大家一定在看过学长学姐们亲身示范的各种版本千万别报XX专业，但你见过
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高考已经开始了，翻开厚厚大本子挑专业的日子还远吗?
每到这个时节，就会激起不少“下水道”专业同学“一毕业就失业”的萧索情绪。如果有选择的话，谁不想成为那个被企业高薪哄抢的校生赢家呢?
大家一定在看过学长学姐们亲身示范的各种版本“千万别报XX专业”，但你见过“人工智能版”的么?各行各业都在热烈追捧的人工智能，非常值得了解一下啊同学们。
高考特辑：一份关于AI的报考指南
AI专业是如何成为“爆款”的?
其实早在2004年，北大就开始设立“智能科学与技术”本科专业，后来也相继出现了不少高校设立类似专业。尽管学科设置跟人工智能差不多，但当时正是人工智能的第三个“寒冬”时期，自然不敢直接拉AI的大旗。
现在情况可大不一样了。“人工智能”可是由最高领导亲自加持、中共中央政治局集体学习的当红技术，更被视为新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量。那么，为未来的智能社会培养AI高等人才，自然是关乎国运的大事件了。
更关键的是，目前我国人工智能人才缺口超过500万人，供需比例为1:10。在未来很长的一段时间内，人工智能专业的人才都是企业争夺的重要资源。企业纷纷摆出了重金求才的架势，GMIC北京2018大会发布的《AI人才竞争力报告》显示，AI平均年薪约33万，稳超互联网行业水平。
高考特辑：一份关于AI的报考指南
既有利于国家战略，又利好与个人职业发展，增设AI专业这样的十全好事，高校自然首当其冲。
前不久2018年普通高校本科专业备案和审批结果刚刚公示，共有上海交通大学、同济大学、浙江大学等35所高校获得了建设资格。
除了“以AI之名”的特设专业之外，能跟AI产业打擦边球的专业更是不少，比如AI学术产业大佬都很密集的计算机工程，101所高校新鲜设立的机器人工程。还有各种“智能”开头的专业，比如智能科学与技术、智能制造工程，都加入了高校抢办的热门专业“豪华套餐”。
不过，面对众多花里胡哨、似是而非的专业名称，背后的含金量与AI关联度也是参差不齐。到底怎么选才有可能帮你在未来的就业大潮中脱颖而出呢?
今天我们就来说说，想要将来进入人工智能行业，怎样选专业才能不吃后悔药。
AI志愿的三大锚点：师资、深造、地域
根据教育部公开信息，本科人工智能专业代码为080717T，学位授予门类是工学，学习年限为四年。
目前看来，人工智能相关专业可选择的高校还是不少的。获得“人工智能”特设专业的35所院校既有上海交通大学、同济大学这样的双一流名校，也有安徽工程大学这样专业特色鲜明的地方高校，甚至还有华南师范大学和长春师范大学2所师范类高校入选。
高考特辑：一份关于AI的报考指南
如果直接报考该类专业受到限制，也有许多与人工智能技术协同发展，或是能与人工智能交叉复合的专业可供选择。
为此我们特地查了下中国人工智能学会的189名理事，其中女性比例17%，，工作单位也是百花齐放，除了人工智能学院、研究所之外，还有不少深耕在计算机科学、自动化与机器人，经济管理、数字媒体等交叉学科也榜上有名。
所以说，想要报考人工智能相关专业，几乎是一件不限男女、无论文理、分数皆宜的事儿了。
尽管如此，不同专业、不同高校之间的细微差别，也可能“失之毫厘谬以千里”，在毕业时面临截然不同的人生轨迹。因此填报AI类的志愿之前，恐怕需要先综合考量三个因素：
1.师资实力。面对人工智能的风口，许多高校开始整合资源，上马相关专业。大多数高校，都没有完整的师资力量，更多可能是在某个子领域具备一定的经验，比如计算机视觉、自动化机械等等，缺乏完整的师资力量。在国际化、产业端的高端人才抢夺态势下，有能力从事人工智能研究的教师资源也并不容易快速到位，导致不少学院打起了“先上车后补票”的主意，大量引入了培训速成的师资。
因此，选择一些在 AI 方向历史悠久，体系已成规模，师资力量雄厚，产学合作项目比较多的高校，比如南京大学、西安电子科技大学、西安交通大学等，教学质量会更有保障。
2.深造潜力。这一批人工智能本科专业大多是为了培养应用型人才而设立的，但许多AI相关学科还是需要有深厚的理论研究背景，加上目前很多AI公司的核心岗位学历依然要求硕士起步，继续深造很可能成为一大部分学生的毕业选择。因此，就读那些联盟型或教育资源丰富地区的高校，自然能在考研时起到事半功倍的效果。比如中国的九校联盟(C9)院校，相互之间的交流活动很多;双一流、985、211等对体系内院校的认可度也更高。
3.城市区位。产业基础深厚、AI企业密集的地区能提供更多的实践机会与就业选择。除了北上广深之外，重庆、天津、杭州、成都、南京、香港等地政府也都在积极提前占位产业，吸引知名AI企业入驻，值得确认下眼神。
这三个要素综合起来，基本已经可以锚定一些心仪的院校了。那么接下来就重点说说，距离AI更近的专业有哪些?
真朋友与“吸血鬼：AI学科名词背后的套路
随着AI的热度只增不减，有些专业是AI的顶梁柱、真朋友，有些却是试图借着AI热度吸血的快餐专业。如果依靠望文生义技能选专业的话，很可能发生 “学了四年计算数学，却成了数学不承认，计算机也不要的孤儿”类似的人间惨剧。
想要看懂专业名词背后的套路，恐怕还需要从学科设置与产业距离的远近说起。
关联指数☆☆☆☆☆
最简单直观的方向，当然是直接选新鲜出炉的人工智能专业啦。
我们知道，AI产业是一个金字塔型架构。不仅需要高端的逻辑与算法人才，还需要完成大量应用型，甚至是数据型工作。而以往这些工作技能只能在研究生阶段培养，有的甚至到企业后还需要经历一到两年的再培养。
而人工智能设置本科专业的出发点，就是突出机器学校技术的应用和实践，更快适应行业需求发展。所以在课程设置上，一般大一会着重对学生的数学能力的行培养，学习微积分、计算机科学等;大二就启动AI 基础课与计算机基础课交叉教学，如机器学习、数据算法等。到了大三则会细分为视觉、NLP、智能机器人等多个子领域。同时鼓励本科生参与企业实习。
从中不难看出，本科AI专业课的出现，能够在一定程度上缓解行业的“人才荒”，但短平快的培养思路，客观上也导致了学生的基础积累阶段比较短。会不会发生“田忌赛马”的情况，无法与培训机构速成班式从业者拉开足够的优势差，是考生需要思考的一点。
西安交大“人工智能本科专业课程设置”
关联指数☆☆☆☆
从目前主流的人工智能课程配置中不难看出，培养思路大体是从计算机科学和自动化控制论中各攫取一部分，融合成新的学科。因此想学AI，但又无法报考AI专业的同学，也可以选择进入计算机和自动化专业。
不过，正如南京大学人工智能学院院长周志华教授所说，按照目前高校计算机专业的宽口径人才培养模式，课程体系150个学分中大约有60个学分是通识课，15个是毕业双创课，人工智能方面的学习很有限，几乎是高度浓缩到了高级科普的程度，并不能让学生掌握帮助企业解决问题的基本能力。
高考特辑：一份关于AI的报考指南
因此，选择这类专业还需要后期通过AI相关的网络课程、编程平台、实践项目等多多培养自己的实战能力，才有可能如愿踏进AI行业的大门。
与此同时，这也是一个相对谨慎进入AI产业的方法。因为人工智能领域最核心的还是具有源头创新能力的高级人才，站在一级学科的源头去深层理解技术，更有助于学生打下坚实的基础，在未来的职业道路上走得更加长远和稳健，绝对是“进可攻(AI)、退可守(计算机)”的选择。
关联指数☆☆☆☆
想要赋予机器“智能”，具有“神经元”作用的算力单元(AI芯片)起到了至关重要的作用，而芯片从前端设计、到制造、晶圆代工、封装测试等等环节，都需要大量的高技术人才支撑，并且培养时间很长。
日前中国半导体行业协会副理事长于燮康曾在2019世界半导体大会上透露，中国目前芯片人才缺口大概在30万人左右。而在已有的40万从业者中，本科学历占了绝大多数。
高考特辑：一份关于AI的报考指南
想要长期保持行业内的主动权和话语权，本科阶段的半导体和通讯人才，很长一段时间内都将是AI产业的客观需求。
所以通讯、电子工程专业，虽然看似与AI关系较远，但也是进入AI行业的通道。
不过，由于这一类学科发展和行业成熟度都比较高，导致就业市场内对具有顶尖院校背景的人才认可度更高。因此更建议成绩较为理想的同学，进入专业排名前列的院校学习。
关联指数☆☆☆
应用数学、统计学、多媒体研究、语言学、数据科学……曾经这些基础学科在大众眼光看来，毕业后可选择的就业方向除了当老师就是搞科研，凉板凳坐到穿。
然而就今天AI的发展趋势来看，基础科学和基础理论人才的行业优势反而在不断体现出来。
以应用数学为例，大部分机器学习算法都是对数据的模型拟合。实验过程往往就是把数据误差当成真实参数的函数，并通过选择参数、权重等使其最小化，这本身就是一种微积分运算。对深度学习意义重大的“反向传播”，也是基于偏导数、链式法则等数学概念完成的。
高考特辑：一份关于AI的报考指南
统计学亦然，所有针对算法的调整，最后都需要一些统计数据才能说明模型真实有效，也是AI研究的必备技能。
巨头们对基础学科有多重视呢?华为就在法国建立了数学研究所，挖掘法国基础数学资源;阿里巴巴达摩院更是为全球组织了数学竞赛，邀请顶尖数学家出题;腾讯也正在加大基础科学领域的布局。
总而言之，如果只想成为一颗产业的螺丝钉或搬运工，总是使用前人做好的工具来解决问题，那么数学可能没那么重要。但如果企业需要基础层面的突破，比如算法创新就需要深入研究底层的数学细节，基础学科的背景优势也就展现出来了。
不过，对于产业界而言，本科生能够运用已知的方法和工具解决简单的应用问题就足够了。
因此，基础学科最好进行长时间学习，在读完硕士、博士之后再进入产业界。应用数学和统计学专业尤其如此。
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