今天给各位分享人工智能专业获批的知识，其中也会对人工智能专业获批的学校进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
人工智能最好五所大学如下：
1.清华大学。
清华大学作为中国最强的大学，拥有最强的师资力量，最先进的硬件设备、最便捷的学习门径。清华大学拥有计算机科学系所属的智能技术与系统国家重点实验室，该实验室不但是国家第一批成立的国家重点实验室，而且也是唯一包含“智能”字眼的国家重点实验室。
2.北京大学。
至如，北京大学，这所百年名校，在国内的名气实力，和清华大学一样，都是中国高等教育的两座高峰。北大的综合实力当然不容小觑，计算机实力更是在国内顶尖，师资力量同样非常雄厚，硬件设备在国内也是首屈一指的。
3.西安电子科技大学。
西安电子科技大学智能科学与技术专业，最早是由西电雷达信号处理国家重点实验室和北大智能科学系在2003年共同提出成立；2004年，该专业正式获批，开启了人工智能领域人才培养探索与实践之路。
4.南京大学。
谈到人工智能专业，就不能不提南京大学。南京大学作为”华东五校”之一，历史悠久、底蕴深厚，是一所在海内外有较大影响的综合性、研究型、创新型大学。南大的学科涵盖广，且不少学科实力强劲不俗。
5.中国科学院大学。
中国科学院大学是国内首家成立人工智能技术学院的大学。这个学院，作为我国人工智能技术领域较早的全面开展教学和科研工作的新型学院，是由鼎鼎有名的中国科学院下属自动化所牵头成立的，这是我国在人工智能技术领域，首个全面开展教学和科研工作的新型学院。
很好。
南京信息工程大学作为国家双一流建设高校，江苏高水平大学建设重点支持高校，学校的人工智能专业成为全国首批35个获批的人工智能本科专业之一，历史悠久，专业性强。
人工智能专业面向新工科产业和学科发展需求，加强人工智能方向研究性、创新性教育。
华中科技大学挺好的。
华中科技大学是国家教育部直属重点综合性大学，由原华中理工大学、同济医科大学、武汉城市建设学院于2000年5月26日合并成立，是国家“211工程”重点建设和“985工程”建设高校之一，是首批“双一流”建设高校。学校校园占地7000余亩，园内树木葱茏，碧草如茵，环境优雅，景色秀丽，绿化覆盖率72%，被誉为“森林式大学”。
学校教学科研支撑体系完备，各项公共服务设施齐全。2020年10月20日，加入中泰高等教育合作联盟。 11月，被确定为第二批教育融媒体建设试点单位。2020年，学校获批人工智能本科专业；获批人工智能交叉学科博士学位授权点。
华中科技大学住宿条件：
新生分住校内紫菘公寓、沁苑公寓，新生宿舍均为四人间公寓，公寓群规划十分合理，临近教学楼、食堂、体育馆、超市等，学生公寓实现了教育部规定的本科生住宿标准，住宿条件仍在不断改善。本科生宿舍实现了空调、热水器、独立卫生间全覆盖，并设有洗衣房、自动售货机、直饮水、烘干机、电吹风、自助打印机等设施供学生日常使用。
寝室为标准四人间配置，上床下桌，在室内学习和生活非常舒适，同时学校不断加强先锋社区、学习社区、平安社区、美丽社区、活力社区的“五型社区” 建设，在学生公寓内建设学业发展区、会客交流区及生活服务区，深入学生社区举办各类丰富多彩的文化活动。
大学有专门的人工智能专业。人工智能是计算机科学的一个分支，属于计算机学科。
人工智能专业是中国高校人计划设立的专业，旨在培养中国人工智能产业的应用型人才，推动人工智能一级学科建设。2018年4月，教育部在研究制定《高等学校引领人工智能创新行动计划》，并研究设立人工智能专业，进一步完善中国高校人工智能学科体系。
2019年3月，教育部印发了《教育部关于公布2018年度普通高等学校本科专业备案和审批结果的通知》，根据通知，全国共有35所高校获首批「人工智能」新专业建设资格。
人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。
扩展资料
教育部在官网正式发布公告，北京科技大学、上海交通大学等 35 所高校获批新增「人工智能」本科专业，授予工学学位，四年制。
获批的除了南京大学、上海交通大学等教育部直属高校，北京航空航天大学、哈尔滨工业大学等工信部直属高校，还包括中北大学、中原工学院、华南师范大学等由各省主管的高校。
获批建设高校中，既有上海交通大学、北京航空航天大学、同济大学这样的全国性名校，也有江苏科技大学、安徽工程大学这样专业特色鲜明的地方性高校，还有长春师范大学这样的师范类高校。
随着人工智能(AI)的热度日益高涨，教育部公布的最新本科专业名单，AI专业代码为080717T(T代表特设专业)，学位授予门类工学，学制四年。
除了AI本科专业外，也有不少高校获批设立“机器人工程专业”、“数据科学与大数据技术”专业、“大数据管理与应用”专业，人工智能教育建设已经掀起热潮。
参考资料来源：百度百科-人工智能专业
参考资料来源：百度百科-人工智能
“说实话，我很不喜欢「人工智障」这个词。”
在与掘金志的聊天中，一位从事计算机视觉方向的算法工程师多次表示，他讨厌这个词很久了，几乎是本能的反感，即便只是一种调侃，在他看来都是一种嘲讽。
这种嘲讽就好像是，一名路人，对着自己刚刚学会爬的孩子冷嘲热讽：这孩子真笨，连路都不会走。
他甚至坦言，如果身边有同事使用这个词自嘲，他会刻意与之保持距离，因为这种自嘲实属对自己的工作、对专业知识的“不尊重”。
拥有他这种技术性癖好的工程师不在少数，在掘金志询问的多个从业人员之中，都表达了类似观点：通常被问及人工智能水平时，类似表述以 「弱人工智能」 为准。
某负责品牌传播与公关的业务专员透露，如果在对外交流中使用了「人工智障」之类的词，被举报或是被公司发现，“直接影响绩效考核”，因为这类不专业的表述很可能导致负面的传播效果。
在与这些人的谈话中，掘金志发现，在AI圈内，从业者对于AI有着清晰的认知，在外宣的时候，对AI的负面化表述都较为严谨。
然而，在圈外，接二连三发生的各种AI事故，让大众对AI的真实能力产生诸多怀疑，关于人工智能变成人工智障的言论甚嚣尘上，唱衰人工智能的声音时常见诸报端。
表面上，这只是一场关于AI的舆论争议。但，其实质却是企业与大众对AI话语权的争夺，并会直接影响到AI的推广、落地与应用。
“如果大众无法对新技术形成有效的认知，那么新技术的推广则是非常缓慢的。” 某传媒大学在读研究生表示，大众对于新技术的接受能力是逐层递进的，这个进程很容易受到舆论影响，而负面舆论则存在一种 「爆破效应」 ，可能会直接摧毁此前建立起的「信任基础」。
比如自动驾驶，公众对其的信任基础很薄弱，出现多次事故之后，这种信任实际上已经消耗殆尽。
相关调研报告显示，自动驾驶一哥——特斯拉FSD在国内的激活率不足10%，甚至相当一部分人没有开通AP服务，即便在开通的人群中，也很少有人会使用AP功能。
这种现象固然有其客观原因（比如路侧数据不够、算法能力有限），但从舆论传播的角度看，自动驾驶的一次失误，比起传统 汽车 的十次车祸更加严重，从而也给自动驾驶的进一步落地，带来阻碍。
那么，如何给大众建立起对AI的有效认知，推动AI更快、更广泛地落地？
掘金志通过采访之后认为： 媒体报道、企业外宣、大众知识普及教育 ，是三个最主要的途径。而围绕着大众展开的各种「认知教育」，也注定是一场旷日持久的「攻坚战」。
人工智能应用有一个有趣的悖论： 当一种AI技术已经非常普及的时候，人们普遍不会认为这就是AI。
好比上世纪八九十年代，一台黑白电视机可能是划时代的象征，需要手动调频；但现在遥控型的彩色电视机成为标配，人们也不觉得这就算智能。又比如，小区停车场通过车牌识别进出、刷脸进入小区等，在近几年开始普及，但人们很少将之与AI联系起来，即便这里面实际上用了各种识别算法、芯片等等。
在大众的认知里，人工智能理所应当达到电影里机器人的水平，或者近似人一样地思考、行动。
“大众有时对于人工智能过于乐观，甚至高估。” 中国计量大学信息学院副教授、人工智能专业负责人杨力认为，作为走向 社会 的新技术，人们对AI的理解并不全面，认为AI应该无所不能，这种认知与实际并不相符。
在掘金志看来，大众对于人工智能的认知比较浅层，这主要表现在两个方面：
这种浅层认知很容易被诱导，而在一些不着边际的宣传之下，AI本身的能力被过分夸大，大众对AI产生盲目「自信」或高估。
“外行看热闹，内行看门道。”
杨力表示，以人脸识别为例，5年前可能人们会觉得很神秘、先进，但在经过消费类电子的普及之后，许多人觉得人脸识别已经没什么难度了。当他给学生们授课讲人脸识别时，同学们都觉得这已经是很成熟的技术，“并不新鲜，难度不大。”
但其实人脸识别距离高度智能化还有很长一段距离，在许多复杂场景下，很难捕捉到有效的人脸信息。并且，人脸识别在小规模（数据库较小）场景下效果很好，但当数据库非常大的时候，识别的准确率就没那么高了。
“大众由于缺少专业知识，很容易把复杂问题简单化，但从事AI研究的人对此却非常谨慎，普通人觉得简单的技术，从业者可能会觉得‘这个做不了，那个做不了’，简单而言， 就是望山跑死马的感觉。 ”
掘金志发现，由于缺少专业的通识教育，大众对于人工智能的了解渠道比较单一，多数是通过媒体报道、企业宣传这两种途径来触及AI，只有小部分人会自发研读相关书籍、学习课程，以增进了解。
从传播的角度看，如果受众获取信息的渠道有限，那么该信息渠道的控制人将具有信息传递的「控制权」，形成一种「舆论垄断」的局面，而信息在经过多次传播之下，极易「失真」。
实际上，这种「失真」是在所难免的。在AI的传播过程当中，形成了圈内和圈外两大群体，由于人工智能本身属于较高门槛的专业，圈内（企业）和圈外（普通受众）之间的连接，主要通过媒体来实现。
但媒体宣传存在问题是，许多从业者要么科班出身，要么跨界转型，真正懂AI的媒体人只有少数。并且媒体本身随着大数据、互联网技术的变化，进一步下沉到各平台，又造就了无数自媒体，形成了媒体界良莠不齐的局面。在流量导向的环境下，各种消息报道层出不穷，而这类信息又存在「放大效应」（比如标题过于惊乍），以至于大众接受到的信息与实际信息存在「误差」。
在人工智能最为火热的时候，不少AI企业为了拿融资、打知名度，纷纷投放广告、软文，宣传产品，造成人工智能已经能够大规模落地的假象。后来AI遇冷，大众对AI的调侃某种程度上可以看作是前期宣传过于猛烈的一种「反噬」。果冻传媒和天美传媒在线视频
当然，圈内也注意到大众传媒存在的局限，不少企业在重要的社交平台上都开辟了宣传渠道，但由于内容差异（比如太垂直、产品推广）或渠道差异，并不符合C端属性，多数AI企业无法直接建立起与大众的有效连接。
因此，在“企业-媒体-大众”这一传播链条下，由于大众传媒本身存在机制缺陷，导致大众很难在参差不齐的信息中，建立起对AI的有效认知。然而企业又不得不依赖大众传媒来宣传AI， 这种内在矛盾，是造成圈内与圈外对AI产生「认知差异」的重要原因。
“归根到底，还是AI人才太少。”在杨力看来，人才是推动产业发展的核心力量，当前AI处于爬坡阶段，技术本身的问题是造成大众对AI产生质疑的根本因素，舆论传播一定程度上加剧了这种影响。
解铃还须系铃人，不论是AI纵深发展，还是横向传播， 只有AI人才，可以给AI「正名」， 但现阶段的情况是，国内AI人才极度紧缺。
“应用型人才真的太少了。”杨力感叹道，当AI从空中楼阁走向田间地头，懂技术又懂行业的人“真的不多”。
而在工信部《人工智能产业人才发展报告（2019-2020）》（下称“报告”）里，预计我国人工智能产业内有效人才缺口达 30 万，而这仅是两年前的数据。实际上，在过去的两年里，根据掘金志观察，AI企业对人才的需求持续旺盛，整个AI产业的应用人才缺口进一步拉大。
作为技术/知识密集型产业，AI的人才准入门槛较高，对学历、工作经验非常看重。
根据报告，2019年AI企业发布的岗位中，仅有11.9%的岗位接受专科学历；也仅有5.4%的岗位接受1年以下工作经验的求职人才；接受提供应届生的岗位仅占3.3%。
这意味着要从事AI行业，基本上要求本科学历，同时，由于多数AI企业缺乏人力、资金和动力去培养应届毕业生（至少一年以上），企业对应届毕业生的需求并不旺盛，而更青睐那些拥有知识储备和实践经验的人才， 这种“排新”性质的招聘需求，又加重了人才短缺情况。
除此之外，AI对人才的专业性要求极强，尤其色多多APP无限看老版IOS是算法研究、应用开发等岗位，60%以上岗位要求具备计算机、数学相关专业背景。
各种线性条件约束下，原本就短缺的AI人才，显得更加「紧俏」。
一位AI初创公司HR告诉掘金志，招人是一件很困难的事，“专业、学校、工作经历筛选下来，符合条件的人很少，加上公司要的是进来立马能产出的人，还要考虑薪资这些因素，优秀的人才很难招到；而走校招的话，优秀的毕业生早早被互联网、明星AI公司签下，剩下的也更青睐大公司。筛选去筛选来，选择真的不多。”
除了缺少与行业相结合的应用型人才以外，在杨力的观察之中，AI的另一个人才缺口， 是能够“扎下心来做基础性工作”的理论研究型人才。
根据斯坦福发布的《2022年人工智能报告》，虽然我国在AI 期刊论文的引用数、会议论文发表数量以及在人工智能专利申请数量上排名世界第一，但在AI会议论文被引数上却远落后于欧美。并且，一些创新性的基础理论、前沿 科技 的研究仍以欧美为主。
“很多人工智能的基础理论，都是由外国人/机构提出来的，比如现在比较火热的深度学习。”
杨力表示，这与我国人工智能起步较晚有很大关系，要弥补这样的差距，除了要加强对基础理论研究的资金、人才投入以外，也应该建立起标准的AI人才培养体系，为AI研究提供源源不断的人才活力。
“学校是培养人才的摇篮，理想的情况是， 一部分学生毕业以后从事理论研究，更多的毕业生进入行业，通过产学研联动，来推动AI的落地。”
掘金志了解到，当前我国人工智能产业已经初步形成“政产学研一体化”人才培 养生 态体系，但仍然处于起步阶段。2019年，人工智能专业正式获批列入本科专业名单，国内诸多高校开始自建或与企业共建人工智能学院（研究院），并开设AI专业。
然而，对于如何培养专业的AI人才，各大高校也正处于摸索之中，尚未形成行之有效的范式。
2019年，国内人工智能专业正式获批，被列入本科专业名单，但开办专业需要经过课程建设、实验条件、专业申报等流程，多数学校于近两年才开始正式招生。
换句话说，距离最早的一批AI本科生毕业，离毕业也还需要大概一到两年的时间。
如何把这一批新生培养成才，来填补当前存在的人才缺口，是一件并不容易的事情。此外，未来的第一批毕业生，其综合能力是否达标也极具象征意义。
“一方面，人工智能专业学的内容很难， 以前很多研究生阶段才开设的课程，现在放到本科阶段来学了， 对学生是一种压力，对老师的教学方式、技巧也带来挑战；另一方面，如何将人才培养与 社会 需求结合起来，让学生能够学以致用，也是难点。”
作为人工智能领域的资深学者，杨力在多年的执教生涯中，除了对AI有着深入的研究与思考外，也 探索 出了一些关于培养AI人才的「方法论」。
“首先要尊重学习规律。” 杨力告诉掘金志，AI本身对实践能力的要求较高，这就不能照搬传统学科的培养模式，即大一大二侧重于理论，大三大四侧重于专业。而应该理论和实践并用，先学习、再实践，在实践中学习，然后呈“螺旋式上升”。
在具体举措方面，他表示，可以通过成立 「科创小组」 的模式，鼓励学生以团队协作的方式参加各种学习竞赛、研究课题。
这种小组模式的优势在于：小组覆盖全体学生，通过团队协作，形成内部互帮互助的学习氛围，让成员都能参与到实践之中，成为一个「利益团体」；并且，小组的持续时间覆盖学生的整个大学生涯，所有成员都能共享「利益成果」。同时，小组成员之间互相帮助，从某种程度上也能给老师减轻压力。
“其次要因材施教，激发学生对AI的求知欲、 探索 欲。”
杨力表示，学生对AI的学习兴趣也呈现出明显的「二八定律」，即20%的学生求知欲很强，而80%的学生兴趣一般。
“对于这20%的学生，你只需要告诉他怎样做到最好，并且告诉他这个过程中需要注意的事项、细节，其余的无需太过关心；而对于80%的学生，他们的兴趣没那么高，就需要比较细致的指导，并且需要搭配一些「强制指派」，例如直接分配任务让他们参加。”
“再而，通过激励机制来刺激学生的创作灵感。”
比如，在课程设计时，将创新性纳入评分标准之中，以课程成绩来驱动学生进行创新。
例如，在做某个案例时，如果学生只是根据老师列的步骤照猫画虎，其成绩最高可能也就刚好及格，而剩下的分数则全靠个人创意和发挥。
“大多数学生需要老师给一些推力，而成绩就是最好的激励。”杨力表示，学生为了拿更高的绩点，便不得不“多费心思”，而不是敷衍了之，最终交上来的作品“往往有很多意想不到的亮点”。
“最后，教师与学生之间要形成良性互动的正循环。”
本科教学存在的一个普遍问题是，学生与教师之间的互动较弱，或者只存在于课堂之上，课外的联系非常少，“上课是师生，下课是路人”的情况并不少见。
在杨力看来，如果老师仅仅把教学当作是一种工作任务来完成，那么学生也会采取应付的态度。相反，如果老师富有责任感，学生也会受到其“以身作则的影响“，更有进取意识。
因而，老师可以通过带项目、线上线下互动等方式与学生沟通，来了解学生的需求，给自身的教学工作进行反馈，而这种反馈最终又将通过教学的方式来触及学生，形成「师生共赢」的局面。
除了培养AI人才方法论外，杨力也指出，培养人工智能专业人才需要 破除「唯研究生论」。
“读人工智能专业必须读研究生，不读研究生就没有前途。”
不少人持有这样的观点，但杨力却坚决表示反对。他认为，原来很多研究生的课程已经下放到本科来学，本科阶段的人才培养成体系之后，学生的理论、实践能力将能够满足AI行业的基本需求，一味追求研究生教育，只会造成AI圈越来越卷，无助于缓解行业人才短缺情况。
“当然，研究生教育也很重要，但研究生人才培养可能更应该倾向于基础理论方面， 而AI的规模化落地，需要更多应用型人才去推动。”
举个例子：很多传统制造业引进了人工智能，比如机械臂、自动化生产设备等，但由于缺少应用型人才，企业买回去的设备不知道该怎么使用，也不知道如何做到效益最大化，更不懂运营维护。
这样的岗位，并不需要从业者非常深厚的理论功底，而是有AI基础，又懂行业的人才。而在传统产业智能化升级过程中，类似的人才缺口非常大。
“实际上，当AI走向各行各业、落地之后，对人才的需求也会发生变化，而在本科阶段，通过理论学习加上与专业相关的 社会 实践，也能培养出优秀的人才。”
在刚结束的冬奥会上，杨力教授带领他的团队做了一个智能辅助技术，可通过视频来实现对选手动作进行回顾与分析，给裁判打分给予参考。
虽然只是一个比较简单的行为识别，模型并不精巧，市场上有很多AI公司具备开发该技术的能力。但让人欣慰的是，这个项目一经提出，学生们便踊跃参加，在导师的指引下，一步步挖掘数据、标注、建模、训练、测试，整个过程持续两周之久，大部分工作由学生完成，而且是在春节期间，有同学甚至因为出力不够而深感抱歉。
“Talk is cheap.”在杨力看来，这个项目别人有能力做，然而只有他们去落地实践了，并且整个项目由大一学生完成，过程远重于结果， 他们“代表着AI领域的新生力量。”
做这个项目也并非一帆风顺。
该项目的成员，中国计量大学信息学院 21级人工智能专业学生，蒋正阳告诉掘金志，小组在建模的时候，要么网络太大训练太慢，要么网络太小而不适合要求，难以达到预期目标。同时，训练也会遇到算力不够的情况。
经过多次失败尝试之后，小组不得不求助于杨力教授，后者补充了一种网络结构，该结构下，模型变得相对“较轻”，训练也可以符合预期。
最终，小组成功研发出“单板滑雪AI裁判技术”。该技术可在画面模糊、相机高速运动、长距离全景画面等复杂场景下，对运动员是否抓板进行精准识别，从而为裁判打分提供依据，助力「冬奥公平」。
“我们的专业知识有限，需要继续加强理论学习。通过这个项目，我们了解了从零开始做项目的过程、方法、难度，积累了经验。当然，最后看到项目跑出来的结果，内心还是很欣喜的。”蒋总结道。
杨力认为，遇到问题很正常，关键在于去行动、实践了。“人在学走的路上，会跌倒很多次，但不能因为跌倒，就只学爬，这样永远也不会走。”
这何尝不是国内AI发展的缩影。
在经历无人问津的韬光养晦期之后，国内AI于10年开始蓬勃发展，商汤、旷视、云从、依图等一众AI公司先后诞生，受到资本热捧，撑起国内AI的希望。但激情燃烧之后，随之而来的是行业落地难、商业化难、变现难等各种质疑。
如今的AI，正处于从爬到走的摸索期，磕磕碰碰、跌倒摔倒等时有发生，也被大众调侃成「人工智障」。
但杨力对此并不沮丧，反而感到乐观， 因为“有越来越多的企业、越来越多的人才参与到AI的发展、推广、落地之中”， 在“政产学研”模式的推动之下，AI也将被掀开神秘面纱，显露出最真实的样子，而大众在未来也会对AI形成一个“全面、客观”的认知。
在掘金志与多位AI从业者的交流过程中，几乎所有人都对AI充满希望，即便AI仍然处于「弱人工智能」阶段，他们仍然坚信，AI有着光明的未来。
“AI的浩海不止于边边角角，而在于改变世界。”开篇吐槽「人工智障」的那位工程师告诉掘金志，即便改变世界的路途，充满坎坷，但 “因为热爱，所以坚持。”
而对于大众的一些调侃和质疑，他迟疑了一下，回道：
“请给AI一些包容。”雷峰网雷峰网
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