一、什么是人工智能？
人工智能（AI）是通过研究和开发模仿、扩展和提升人类智能的理论、方法、技术及其应用系统的全新科技领域。它作为计算机科学的一个重要分支，旨在探索智能的本质，并通过技术手段，制造出具备类似人类思维和反应的机器。简而言之，人工智能的目标是让机器能够代替、辅助或与人类共同完成诸如认知、感知、分析和决策等复杂的智能任务，其核心理念是模拟和重构人类意识和思维的信息处理方式。
二、人工智能学什么？
基础课程：
数学课程：
人工智能专业的学习离不开扎实的数学基础，包括高等数学、线性代数、概率论、数理统计和离散数学等内容。这些数学知识为学生掌握机器学习、深度学习等核心课程奠定了理论基础。举例来说，机器学习中的许多算法都涉及概率统计和线性代数的应用，用于模型的训练和优化。
计算机科学课程：
程序设计语言（如Python、C++）和数据结构是人工智能学习的重要组成部分。程序设计是实现AI算法的工具，而数据结构则帮助学生理解计算机的底层机制，为开发高效的人工智能应用提供支撑。操作系统与计算机组成原理的知识也非常关键，帮助学生更好地理解和应用人工智能技术。
英语：
由于人工智能技术发展的速度极快，世界领先的研究成果和技术文献多为英文撰写。良好的英语水平不仅能够帮助学生更好地阅读相关文献，也为了解全球前沿技术、参与国际学术交流和合作打下坚实基础。
核心课程：
机器学习：
机器学习是人工智能的核心之一，它包含监督学习、无监督学习和强化学习等技术领域。学生需要深入理解各种机器学习算法的原理和应用，包括如何利用这些算法对数据进行训练、分类和预测。例如，监督学习常用于图像分类，无监督学习则常应用于数据聚类分析。
深度学习：
深度学习是机器学习的一个重要分支，主要研究网络的结构和训练方法。学生将学习如何搭建、训练和优化深度网络，并探索它在图像识别、自然语言处理等领域的广泛应用，如通过卷积网络进行图像识别，或利用循环网络进行文本生成。
自然语言处理：
自然语言处理课程涉及语言学基础、文本数据处理和语音识别等内容。学生将学习如何让计算机“理解”人类语言，包括处理文本分类、情感分析、机器翻译等实际问题。这一领域的研究使得计算机能够更自然地与人类互动。
计算机视觉：
计算机视觉旨在赋予机器“视觉”，即使其能够通过图像识别和分析来理解现实世界。课程内容涵盖图像处理、特征提取、目标检测等技术，学生将学到如何使用这些技术进行人脸识别、物体检测以及图像分割等应用。
人工智能与法律：
随着人工智能技术的广泛应用，其社会影响和法律问题也日益受到关注。这门课程将引导学生思考AI技术对隐私、公平性、安全性等社会的影响，了解人工智能相关的法律框架和社会规范。
三、人工智能专业的就业前景
人工智能专业的就业前景极为广阔，随着科技的不断进步，AI正在成为推动各行各业创新和发展的关键力量。
就业需求强劲：
人工智能技术的应用已经渗透到各个行业，尤其在制造业、金融、、教育、交通等领域，AI技术正在逐步改变传统行业的面貌。例如，在行业，人工智能可辅助医生进行病情诊断和影像分析；在交通领域，自动驾驶的技术革新离不开AI的支持。掌握人工智能技术的专业人才正成为各大企业争抢的对象，市场对AI人才的需求日益增加。
职位种类丰富：
随着人工智能技术的深入应用，相关职位种类也越来越多样化。除了常见的算法工程师、数据科学家、机器学习工程师等岗位，AI还催生了人工智能专家、产品经理、智能硬件工程师等新兴职业，为毕业生提供了更广泛的就业选择。
就业挑战与竞争：
尽管人工智能专业的就业前景光明，但也面临着不小的挑战。AI领域涉及的知识广泛且复杂，企业通常对求职者的学历有较高要求，大多数岗位至少要求本科学历。与此求职者的实际操作能力、编程能力、算法理解能力和项目经验也是的关键因素。
人工智能技术更新迭代的速度非常快，新技术和新算法层出不穷，这要求从业者具备持续学习和快速适应的能力，以应对不断变化的技术趋势。
高薪待遇：
由于AI专业人才的稀缺以及行业的快速发展，人工智能专业的毕业生普遍能够获得优厚的薪资待遇。尤其是在一线城市和科技发达地区，AI人才的薪资水平较高，且随着经验的积累，薪资增长较为迅速。
顾老师的建议：
顾老师认为，人工智能无疑是一个充满前景的行业，但他也指出，直接选择人工智能作为本科专业可能并不是最理想的选择。由于人工智能所涉及的领域非常广泛，大学阶段很难在所有方向上都做到精通，反而可能出现“样样懂，但不精”的尴尬局面。顾老师更建议有志于从事人工智能行业的学生，在本科阶段可以选择与人工智能相关的某一方向进行深入学习，做到专业的精通。等到研究生阶段，再集中精力深入人工智能领域的研究，这样更有助于将来在就业中脱颖而出。
人工智能是一个需要团队协作的行业，我们在未来的职业生涯中，可能会成为团队中的一员，因此我们不仅要有全面的知识储备，还要在某一领域做到深入理解与精通。