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东莞城市学院普通专升本人工智能专业招生

人工智能(Artificial Intelligence,简称 AI)是一门综合性的前沿学科,旨在使计算机系统能够模拟人类的智能行为,具备学习、推理、解决问题、理解语言、识别图像等能力。

人工智能技术领域

1
机器学习:是人工智能的核心领域之一,让计算机通过数据学习规律并做出预测和决策。包括监督学习、无监督学习、强化学习等多种算法,广泛应用于图像分类、语音识别、推荐系统等。
2
深度学习:是机器学习的一个分支,利用深度神经网络模型自动学习数据的特征表示。卷积神经网络(CNN)在图像识别,循环神经网络(RNN)及其变体长短时记忆网络(LSTM)、门控循环单元(GRU)在自然语言处理等方面表现出色。
3
自然语言处理:使计算机能够理解、生成和处理人类语言。涉及词法分析、句法分析、语义理解、机器翻译、问答系统等技术,应用于智能语音助手、文本生成、信息检索等领域。
4
计算机视觉:致力于让计算机 “看懂” 图像和视频,实现目标检测、图像分割、人脸识别、视频理解等功能,在安防监控、自动驾驶、医疗影像诊断等领域有重要应用。

应用场景

医疗保健:辅助医生进行疾病诊断,如通过分析医学影像识别肿瘤等病变;提供智能医疗助手,解答患者问题,协助医疗管理。 咨询详情
交通出行:实现自动驾驶汽车,提高交通安全性和效率;优化交通流量预测和调度,缓解拥堵。 咨询详情
金融领域:用于风险评估和信用评级,提高金融机构的风险管理能力;实现智能投资顾问,为客户提供个性化的投资建议;检测金融欺诈行为,保障金融安全。 咨询详情
日常生活:智能语音助手如 Siri、小爱同学等,能帮助用户完成各种任务,如查询信息、控制智能家居设备等;推荐系统为用户提供个性化的商品推荐、音乐推荐、视频推荐等,提升用户体验。
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本专业学生毕业后,主要就业岗位包括

数据处理工程师:如人工智能训练师、人工智能数据标注师。
技术支持工程师:智能产品售前工程师、AI 设备现场部署工程师。    营销策划员:AI 人工智能售后运营。
测试工程师:人工智能终端测试、自动驾驶测试工程师、自动驾驶安全测试师。

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运维工程师:模型运维工程师、应用运维工程师。
大模型应用开发工程师:算法工程师、机器学习工程师、深度学习工程师、图像识别工程师、机器视觉工程师、自然语言处理工程师、模型部署工程师。
AI 产品专员等人工智能产业岗位。

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人工智能技术的发展趋势是什么?

技术层面


多技术融合加深:人工智能将与大数据、云计算、物联网等技术深度融合。大数据为人工智能提供海量数据支持,云计算为其提供强大的计算能力,物联网则让人工智能能够获取更广泛的现实世界数据。例如,在智能家居领域,通过物联网连接各种设备,收集数据,利用云计算进行存储和处理,再借助人工智能实现设备的智能控制和场景联动。
算法创新持续推进:研究人员会不断探索新的算法和模型,以提高人工智能的性能和效率。例如,除了现有的深度学习算法,强化学习、迁移学习、生成对抗网络等算法将得到更广泛的应用和发展。这些算法的创新将使人工智能在更多复杂任务中取得突破。
脑科学启发的人工智能兴起:借鉴人脑的结构和功能来开发人工智能系统将成为重要方向。类脑计算、神经形态计算等领域的研究有望使人工智能具备更高效的学习能力、更强的认知能力和更好的适应性,模拟人类的感知、思考和决策过程

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应用层面


行业应用更加广泛深入:人工智能将渗透到各个行业,如医疗、金融、教育、交通、制造业等。在医疗领域,辅助诊断、个性化治疗方案制定、药物研发等方面的应用将更加普及;在金融领域,风险评估、投资决策、客户服务等将更多地依赖人工智能技术。
智能机器人普及:智能机器人的功能将不断增强,应用场景也将更加广泛。服务机器人将在家庭、酒店、餐厅等场所提供各种服务,如清洁、送餐、导览等;工业机器人将更加智能化和柔性化,能够适应不同的生产任务和环境。
人工智能与人类生活深度融合:智能穿戴设备、智能汽车、智能家居等产品将进一步普及,使人们的生活更加便捷和智能化。例如,智能汽车将具备更高的自动驾驶水平,为人们提供更安全、舒适的出行体验;智能家居系统将实现设备的自动控制和智能交互,让人们能够通过语音或手机远程控制家中的各种设备。

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