在人工智能大火的時代現在學AI還來得及嗎？

2022 年 11 月 30 日，Chat GPT 的橫空出世給世界帶來不小的震撼。如今時隔一年多，美國開放人工智能研究中心（OpenAI）又推出了一款全新的生成式人工智能作品——Sora。

與(yu) 已往的人工智能生成視頻工具相比，Sora 可以僅(jin) 憑文本描述生成長達 60秒的視頻，還能理解並模擬現實世界的動態，生成更符合我們(men) 認知規律的高清視頻。

以下老師列舉(ju) 的 2 個(ge) 視頻全部由 Sora 生成，不需要任何人工取景，或後期優(you) 化，隻需文本描述：

“無人機拍攝的海浪拍打大蘇爾加雷角海灘崎嶇懸崖的景象。蔚藍的海水激起白色的波浪，夕陽的金色光芒照亮了岩石海岸。遠處有一座小島，島上有一座燈塔，懸崖邊長滿了綠色的灌木叢(cong) 。從(cong) 公路到海灘的陡峭落差是一項戲劇性的壯舉(ju) ，懸崖邊緣伸出海麵。這一景觀捕捉到了海岸的原始之美和太平洋海岸公路的崎嶇景觀。”

“一位時尚女性走在充滿溫暖霓虹燈和動畫城市標牌的東(dong) 京街道上。她穿著黑色皮夾克、紅色長裙和黑色靴子，拎著黑色錢包。她戴著太陽鏡，塗著紅色口紅。她走路自信又隨意。街道潮濕且反光，在彩色燈光的照射下形成鏡麵效果。許多行人走來走去。”

Sora 剛一推出就在全球爆火。不少技術人士都對它連連稱讚，也有不少網友表示又要一大批人要失業(ye) 了……

隨著人工智能的爆火，不少準留學生也把它作為(wei) 專(zhuan) 業(ye) 備選項，使其也成為(wei) 了留學的熱門專(zhuan) 業(ye) 之一。

那麽(me) 如果想要出國讀人工智能，需要提前了解的知識有哪些呢？今天就跟著老師一起來看看吧！

什麽(me) 是人工智能？

“人工智能”（Artificial Intelligence，AI）一詞於(yu) 1956 年被創造，而隨著數據量的增加、先進的算法以及計算能力和存儲(chu) 的改進，AI 如今已變得更加熱門。

它是新一輪科技革命和產(chan) 業(ye) 變革的重要驅動力量，是研究、開發用於(yu) 模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用係統的一門新的技術科學。

AI 是智能學科重要的組成部分，它意在了解智能的實質，並生產(chan) 出一種新的能以人類智能相似方式做出反應的智能機器。

一般來說，AI 係統的工作原理是讀取大量帶標簽的訓練數據，分析數據的相關(guan) 性和模式，並使用這些模式來預測未來狀態。

通過這種方式，輸入文本示例的聊天，機器人可以學習(xi) 與(yu) 人們(men) 進行逼真的交流；或者圖像識別工具可以通過查看數百萬(wan) 個(ge) 示例來學習(xi) 識別和描述圖像中的對象。由此，新的、快速改進的生成 AI 技術可以創建逼真的文本、圖像、音樂(le) 和其他媒體(ti) 信息。

簡單來講，AI 允許機器對人類思維的能力進行建模，甚至改進。

雖然好萊塢電影和科幻小說將 AI 描述成接管人類世界的機器人，但目前 AI 技術的發展遠沒有達到那樣的程度，不過確實為(wei) 各行各業(ye) 提供了很多便利，正日益成為(wei) 我們(men) 日常生活的一部分。

比如交通領域的無人駕駛技術、醫療健康領域的醫療診斷及新藥研發技術、家庭生活領域的智能家居設備等等。

AI 學什麽(me) ？

AI 是計算機科學的一個(ge) 廣泛分支，它涵蓋了多種學科和子領域。這些課程主要為(wei) 了讓學生理解和掌握開發 AI 係統所必需的主題和技能。

下麵，我們(men) 來了解一下 AI 的主要學習(xi) 領域：

01機器學習(xi)

機器學習(xi) （Machine Learning，ML）是 AI 的基石，它涉及算法和統計模型的開發，使計算機能夠在沒有明確指令的情況下執行任務，即從(cong) 數據中學習(xi) 並根據數據做出預測或決(jue) 策。

在機器學習(xi) 中，有各種子領域，例如監督學習(xi) 、無監督學習(xi) 、強化學習(xi) 和半監督學習(xi) ，每個(ge) 子領域都有自己的方法和應用。

02深度學習(xi)

深度學習(xi) （Deep Learning）是機器學習(xi) 的一個(ge) 子集，專(zhuan) 注於(yu) 神經網絡，其靈感來自人腦的結構和功能。

它能夠通過多層抽象來學習(xi) 數據的表示，在圖像識別、自然語言處理和自動駕駛等領域得到了完全應用。

03自然語言處理

自然語言處理（Natural Language Processing，NLP）是 AI 的一個(ge) 分支，它涉及計算機與(yu) 人類之間通過自然語言的交互，包括語言生成、理解、翻譯、情感分析和信息提取等任務。

NLP 技術使機器能夠理解、解釋和生成人類語言，為(wei) 虛擬助手、聊天機器人和語言翻譯服務等應用程序提供動力。

04計算機視覺

計算機視覺（Computer Vision）使計算機能夠解釋和理解來自現實世界的視覺信息，涉及對象檢測、圖像分類、麵部識別和圖像分割等任務。

其算法利用特征提取、模式識別和深度學習(xi) 等技術從(cong) 視覺數據中提取有意義(yi) 的見解，應用範圍從(cong) 自動駕駛汽車和醫學成像到增強現實和監控係統。

05強化學習(xi)

強化學習(xi) （Reinforcement Learning）又稱再勵學習(xi) 、評價(jia) 學習(xi) 或增強學習(xi) ，是機器學習(xi) 的範式和方法論之一，用於(yu) 描述和解決(jue) 智能體(ti) （agent）在與(yu) 環境的交互過程中，通過學習(xi) 策略以達成回報最大化或實現特定目標的問題。

其算法已經成功地訓練了智能體(ti) 玩遊戲、控製機器人、優(you) 化資源分配等。

06人工智能倫(lun) 理

人工智能倫(lun) 理（Ethics and Bias in AI），了解 AI 係統中的倫(lun) 理影響和潛在偏見，對於(yu) 負責任的開發和部署非常重要。

AI 係統可能會(hui) 從(cong) 它們(men) 所訓練的數據中繼承偏見，從(cong) 而導致不公平的結果或歧視行為(wei) 。學習(xi) AI 倫(lun) 理涉及探索算法公平性、透明度、問責製和AI技術的社會(hui) 影響等主題。

07高等數學與(yu) 統計學

堅實的高等數學和統計學（Advanced Mathematics and Statistics）知識是理解 AI 算法的重要理論基礎。

線性代數、微積分、概率論和優(you) 化方法等概念是許多 AI 技術的基礎，掌握這些數學概念能使 AI 從(cong) 業(ye) 者能夠更有效地設計、分析和改進算法。

08領域知識

領域知識（Domain Knowledge），除了技術技能外，了解各領域的特定背景和要求，對於(yu) 設計有效的 AI 解決(jue) 方案也至關(guan) 重要。

無論是醫療保健、金融、製造還是任何其他行業(ye) ，AI 從(cong) 業(ye) 者都需要與(yu) 領域專(zhuan) 家合作，開發量身定製的解決(jue) 方案，以應對現實世界不斷變化的挑戰。

學習(xi) AI 可以做什麽(me) ？

隨著 AI 技術的不斷發展，該領域對專(zhuan) 業(ye) 人員的需求猛增。根據 AI 專(zhuan) 業(ye) 的不同分支，就業(ye) 也有許多不同的方向可以選擇：

01AI研究員/科學家

AI 研究人員通過開發新的算法、模型和技術來解決(jue) 複雜問題，處於(yu) 推動該領域發展的最前沿。

02數據科學家

數據科學家利用 AI 和機器學習(xi) 算法從(cong) 大型數據集中提取有效信息，並做出數據驅動的決(jue) 策。

他們(men) 分析數據、開發預測模型並發現模式和趨勢，幫助企業(ye) 優(you) 化流程、改進產(chan) 品等。

03機器學習(xi) 工程師

機器學習(xi) 工程師設計、實施和部署為(wei) AI 應用程序提供機器學習(xi) 係統和算法支持。

他們(men) 與(yu) 數據科學家和軟件工程師密切合作，構建可擴展且高效的機器學習(xi) 管道。

04AI 軟件開發人員/工程師

AI 軟件開發人員專(zhuan) 門構建針對特定應用場景和行業(ye) 的 AI 應用程序、平台和服務。

他們(men) 開發算法、設計智能係統，並將 AI 功能集成到軟件產(chan) 品中，從(cong) 虛擬助手和推薦係統到自動駕駛汽車和智能設備。

05機器人工程師

機器人工程師設計、構建和編程機器人係統，利用 AI 技術自主感知環境並與(yu) 環境交互。

他們(men) 致力於(yu) 廣泛的機器人應用，包括工業(ye) 自動化、醫療保健機器人、自動駕駛車輛等。

06AI倫(lun) 理學家

隨著 AI 對社會(hui) 的影響越來越大，對專(zhuan) 門從(cong) 事 AI 倫(lun) 理的專(zhuan) 業(ye) 人員的需求不斷增加。

AI 倫(lun) 理學家需要評估 AI 技術的社會(hui) 影響，倡導 AI 係統的公平、透明和問責，並製定道德準則和框架，以確保 AI 在不同環境中負責任地部署。

07AI產(chan) 品經理

AI 產(chan) 品經理負責監督 AI 驅動的產(chan) 品和服務從(cong) 概念到發布的整個(ge) 開發和戰略。

他們(men) 與(yu) 跨職能團隊（包括工程師、數據科學家、設計師和營銷人員）合作，定義(yi) 產(chan) 品需求、確定功能優(you) 先級，並提供滿足用戶需求和業(ye) 務目標的創新 AI 解決(jue) 方案。

哪些國家的 AI 專(zhuan) 業(ye) 比較好？

在技術進步的時代，AI 已成為(wei) 一股變革力量，徹底改變了各行各業(ye) 工作的未來。隨著對熟練 AI 專(zhuan) 業(ye) 人員的需求不斷增加，選擇就讀該專(zhuan) 業(ye) 的人也越來越多。

目前，有很多國家提供了 AI 專(zhuan) 業(ye) 的學習(xi) 機會(hui) 。下麵我們(men) 一起來看看各國的 AI 專(zhuan) 業(ye) 開設情況，又該如何做選擇呢？

01中國

雖然本文章主要介紹的是國外的 AI 院校，但是老師還是不得不提及一下國內(nei) 院校 AI 專(zhuan) 業(ye) 的情況。

近幾年，中國憑借快速的技術進步和對人工智能研發的大量投資，已成為(wei) 全球人工智能領域的重大參與(yu) 者。

清華大學和北京大學等領先大學提供尖端的人工智能課程，吸引了來自國內(nei) 外的很多學生。北京和上海等城市是人工智能創新的活力中心，擁有蓬勃發展的創業(ye) 生態係統和充足的人工智能教育和研究資源。

在 U.S.News 發布的全球大學 AI 專(zhuan) 業(ye) 排名中，中國內(nei) 地的大學占據了榜單前十名中的 5 個(ge) 席位，其中清華大學名列第一。

所以，對於(yu) 沒有出國打算的同學，在國內(nei) 學習(xi) AI 專(zhuan) 業(ye) 也是一個(ge) 很好的選擇。

在人工智能大火的時代，現在學AI還來得及嗎？

來源：U.S.News

（滑動查看更多內(nei) 容）

查看完整排名:https://www.usnews.com/education/best-global-universities/search?region=europe&country=germany&subject=artificial-intelligence

02美國

美國在 AI 研究、開發和創新方麵仍然處於(yu) 全球領先地位。

斯坦福、麻省理工和卡內(nei) 基梅隆等知名大學提供世界一流的 AI 項目，吸引了來自全球的頂尖人才；位於(yu) 加州的“矽穀”更是科技愛好者的熱門聚集地，為(wei) AI 相關(guan) 領域的人脈網絡和職業(ye) 發展提供了無與(yu) 倫(lun) 比的機會(hui) 。

此外，美國還擁有數千家人工智能公司，使其成為(wei) 人工智能超級大國中的領跑者。穀歌、Facebook 和亞(ya) 馬遜等領先科技公司的存在，也為(wei) 廣大 AI 專(zhuan) 業(ye) 學習(xi) 者培育了一個(ge) 有利於(yu) 學習(xi) 和創新的環境。

在就業(ye) 方麵，隨著越來越多的公司將 AI 融入運營和產(chan) 品中，所以對於(yu) 美國對於(yu) AI 方麵的人才的需求也越來越大。

根據美國勞工局給出數據顯示，預計從(cong) 2022 年到 2032 年，計算機和信息技術職業(ye) 的就業(ye) 人數將增長 23%，遠高於(yu) 所有職業(ye) 的平均水平。

在人工智能大火的時代，現在學AI還來得及嗎？

來源：美國勞工局

推薦院校：麻省理工學院、哥倫(lun) 比亞(ya) 大學、斯坦福大學、賓夕法尼亞(ya) 大學、康奈爾大學、密歇根大學安娜堡分校、卡耐基梅隆大學、哈佛大學、加州大學伯克利分校等。

03新加坡

作為(wei) 曾經的亞(ya) 洲四小龍之一，新加坡以其世界一流的教育體(ti) 係、人均國內(nei) 生產(chan) 總值、人類發展指數高居全球前列。

而在技術創新和學術卓越方麵，也遠遠超出周邊國家。新加坡政府通過各種舉(ju) 措和政策展現了對促進創新和推進 AI 技術的堅定信心。

比如設立新加坡人工智能 (AISG) 和人工智能學徒計劃，並為(wei) 其提供資金、資源和培訓機會(hui) ，以支持人工智能研究、開發和人才培養(yang) 。

在人工智能大火的時代，現在學AI還來得及嗎？

來源：AISG官網

新加坡國立大學 (NUS)、南洋理工大學 (NTU) 和新加坡科技設計大學 (SUTD) 等機構均擁有尖端的研究設施和積極拓展人工智能研究邊界的知名教師。

這些大學提供全麵的 AI 課程，旨在為(wei) 學生提供專(zhuan) 業(ye) 所需的技能和知識。課程項目涵蓋廣泛的 AI 學科，包括機器學習(xi) 、機器人技術、自然語言處理和計算機視覺等，確保學生在該領域獲得全麵的教育。

在就業(ye) 方麵，新加坡蓬勃發展的經濟和作為(wei) 區域商業(ye) 中心的地位吸引了不少投資 AI 研發的領先跨國公司和科技公司。

穀歌、微軟、Facebook和阿裏巴巴等公司，都在新加坡設立了研究實驗室和地區總部，為(wei) 學生參與(yu) 實習(xi) 、合作項目和行業(ye) 合作創造了充足的機會(hui) 。對於(yu) 想要學習(xi) AI 的學生來說，新加坡是非常不錯的目的地之一。

推薦院校：南洋理工大學、新加坡國立大學、新加坡科技設計大學等。

04英國

英國政府非常重視 AI 技術的發展，早前就宣布將加大投資力度，使英國 AI 超級計算能力提高 30 倍。

在人工智能大火的時代，現在學AI還來得及嗎？

圖源：gov.uk

英國擁有牛津大學、劍橋大學和倫(lun) 敦帝國理工學院等著名大學，所有這些大學都提供卓越的 AI 課程，這些課程涵蓋廣泛的人工智能學科，包括機器學習(xi) 、自然語言處理、計算機視覺和機器人技術，讓學生全麵了解人工智能的理論基礎和實際應用。

並且，英國在 AI 領域的開拓性研究擁有悠久的曆史，在倫(lun) 敦成立並被穀歌收購的 DeepMind 等機構為(wei) 該領域做出了重大貢獻。同時，倫(lun) 敦也是 AI 初創公司和研究計劃的中心，為(wei) 學生提供了充足的實踐經驗和行業(ye) 合作的機會(hui) 。

在就業(ye) 方麵，隨著跨國公司、領先的科技公司和初創公司對 AI 相關(guan) 專(zhuan) 業(ye) 人才的需求越來越強勁，英國大學的 AI 畢業(ye) 生也能夠在多個(ge) 領域找到相關(guan) 的工作。此外，英國對技術工人有利的簽證政策使國際學生在畢業(ye) 後更容易過渡到當地勞動力市場。

推薦院校：帝國理工學院、劍橋大學、牛津大學、倫(lun) 敦大學學院、愛丁堡大學、南安普頓大學、曼徹斯特大學、聖安德魯斯大學等。

05德國

德國以其工程實力和創新而聞名，這也使得它成為(wei) 學習(xi) AI 專(zhuan) 業(ye) 的熱門目的地之一。

德國大學在 AI 相關(guan) 研究方麵一直位居世界頂尖機構之列。慕尼黑工業(ye) 大學、亞(ya) 琛工業(ye) 大學和海德堡大學等大學提供全麵的人工智能課程，涵蓋廣泛的主題，包括機器學習(xi) 、計算機視覺、自然語言處理和機器人技術。這些課程旨在讓學生掌握在學術界和工業(ye) 界取得優(you) 異成績所需的技能和知識。

此外，許多人工智能課程都以英語授課，方便國際學生使用。

在就業(ye) 方麵，德國強勁的經濟和蓬勃發展的科技生態係統使其成為(wei) AI 就業(ye) 者的理想目的地。該國擁有無數積極參與(yu) AI 開發和實施的跨國公司、創新型初創公司和研究機構。

西門子、SAP、博世和大眾(zhong) 汽車等公司也正積極尋找人工智能人才，以推動汽車、製造、醫療保健和金融等各個(ge) 領域的創新。在德國學習(xi) 人工智能，有更多機會(hui) 為(wei) 在這些享有盛譽的企業(ye) 組織中建立人脈網絡、獲得實習(xi) 和工作機會(hui) 。

推薦院校：慕尼黑大學、慕尼黑工業(ye) 大學、亞(ya) 琛工業(ye) 大學、海德堡大學等。

選擇前往哪個(ge) 國家學習(xi) AI 取決(jue) 於(yu) 個(ge) 人偏好、職業(ye) 目標和願望。但無論作何選擇，都需要認真踏實學習(xi) ，才能為(wei) 未來在該領域取得成功奠定一定的基礎。

AI專(zhuan) 業(ye) 的入學要求

AI 專(zhuan) 業(ye) 的入學要求因大學、國家和具體(ti) 項目的不同而有所差異，以下是老師總結的常規入學要求：

01學術背景

1）本科

申請人通常需要完成高中文憑或同等學曆，並且需要提供正式的高中成績單。

該專(zhuan) 業(ye) 一般會(hui) 對數學、科學、計算機等其他相關(guan) 科目的成績進行評估。

2）研究生