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行業資訊

2019-04-01

35所高校首設人工智能專業！風口之下的steam教育再遇春風？

    隨著人工智能、大數據、機器人等技術研究和產業落地應用的飛快發展，我們的高等教育也在加快跟進相關專業的設置。
 
 
    3月29日下午，教育部最新公布2018年度普通高等學校本科專業備案和審批結果。呼聲極高的人工智能專業被列入新增審批本科專業名單，全國共有35所高校獲首批建設資格。
 
 
35所高校首設人工智能專業
    教育部公開了《2018年度普通高等學校本科專業備案和審批結果》，文件中公布了35所獲得首批人工智能專業建設資格的高校。
35所高校名單如下
 
 
    加入本科專業名單的人工智能，專業代碼080717T（T代表特設專業），學位授予門類工學。
 
    獲批建設高校中，既有上海交通大學、同濟大學、浙江大學這樣的全國性老牌名校，也有江蘇科技大學、安徽工程大學這樣專業特色鮮明的地方性高校，還有長春師范大學這樣的師范類高校。
 
    除人工智能專業以外，另有101所高校獲批“機器人工程”專業，96所高校獲批“智能科學與技術”專業，203所高校獲批“數據科學與大數據技術”專業，25所高校獲批“大數據管理與應用”專業，25所學校獲批“網絡空間安全”專業，14所學校獲批“物聯網工程”專業。
 
    共計646所高校都開設了與STEAM教育有關的專業。科創教育的普及已經開始預熱。
 
 
 
人工智能專業學什么？
Artificial Intelligence
 
    作為當今最前沿的學科之一，AI學科的交叉性很強，并且會涉及到多個領域的知識體系，比如計算機科學、數學、統計學、神經學甚至還有部分醫學及人文社會科學。
學科定義
    人工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。
 
    人工智能是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，并生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。
 
高校學科建設
 
    《科技日報》采訪了浙江大學人工智能研究所所長吳飛，他表示，人工智能的特點是“至小有內，至大無外”，可由多個內核向外拓展。必修課分為數學與統計學、智能與認知科學、計算機和人工智能四大類，方向必修類則有智能教育、智能法學、智能金融、智能農學、智能醫學和智能文學等，還特別設置了綜合必修類課程人工智能倫理學。
 
    作為本次獲得資格的學校之一，北京科技大學自動化所也第一時間在公眾號上介紹了其人工智能專業：
 
    人工智能專業的課程涉及電工電子技術、計算機技術、信息理論、控制理論、人工智能、機器學習及深度學習、智能機器人等相關理論與技術。培養在智能機器人、感知與理解、大數據智能分析與處理等領域從事理論研究與技術開發的復合型卓越工程技術人才。
 
    除北科大之外，同在一批次入選的西安交通大學則在2017年就已在籌備人工智能本科生實驗班。并且在海內外專家的建議與指導下， 推出了“2018版人工智能本科專業課程設置”。
 
 
    2019年1月，全球計算機科學領域實力排名開源項目CSRankings，發布了2019年第一份計算機科學實力院校排名。在人工智能（Artificial intelligence）分支領域中，清華大學排名世界第一，北京大學世界第二，成功超越了美國著名計算機強校——卡耐基梅隆大學（Carnegie Mellon University）。在世界前10名中，中國大學上榜6所，除清華北大外，分別是浙江大學，香港科技大學，中國科學院大學，以及南京大學。而世界頂尖的哈佛大學，此次僅排第31名。以下是榜單前20。
 
 
清華人工智能：得分世界遙遙領先。
 
    本榜單根據各個大學從2008-2018發布的頂尖會議文章數量進行排名。在人工智能領域中，主要計算了院校在人工智能頂級會議——ACM SIGAI（Association for Computing Machinery，即國際計算機學會人工智能專業分會）以及AAAI（Association for the Advancement of Artificial Intelligence，即人工智能促進協會）的論文數量其中清華大學得分110.1，遠遠超過第二名的67.2分。從第四名開始，各個院校得分均小于清華得分的一半。可見清華大學在人工智能頂尖會議論文數量上遠遠超過世界其他院校。
 
    不僅僅是高校，其實在今年3月中旬，教育部就曾發文宣稱，要在2019年推動中小學階段人工智能相關課程，并進一步探索跨學科學習（STEAM教育）模式應用。
 
    再聯想到最近清華大學、山東大學、中南大學等多所高校取消“文科自主招生”的舉措。
 
 
    小編能清晰的感受到：不管是推廣中小學編程教育，還是在大學設立人工智能專業，這幾年，國家真正的有在全方位地推行STEAM教育。建設科技強國的戰略方針正在逐步落實。
 
 
 
AI人才就業炙手可熱
年薪最高達八位數
 
    清華計算機專業不僅擁有世界頂尖的學術水平，其畢業生也非常搶手。據知乎上爆料，某企業曾經為吸引清華信息實驗班高材生，開出200萬年薪，竟未能招聘到學生。最終以年薪8位數才招到一位。
 
    給大家看一份最新的數據：
 
 
（薪資表）2018年最新數據：
python、大數據、人工智能從業者工資
 
為什么人工智能行業的工資那么高？
 
    無論是科研院所，商業巨頭還是初創企業，各行各業都在大力開發或者引進人工智能，由于儲備不足，導致人工智能人才現在出現缺口，而且非常巨大。
 
 
    據領英今日發布的全球AI領域技術人才分布圖顯示，中國目前的AI人才缺口超過5萬人。 
 
    人工智能專業獲批就意味著中國AI（人工智能）型人才將會發生巨大的爆發，也就為中國的智能科技做出更大的貢獻。因為中國本身就是一個人口大國、也是一個教育大國，在培養人才方面也許還能吸引多少留學生來到中國學習人工智能技術，帶動全球智能的發展，因為人才戰略才是科技戰略，人才戰略也是經濟戰略！   
 
    目前AI人才的供不應求，導致領域崗位的薪資也自然水漲船高。
 
    很多人，尤其是應屆畢業生和剛參加工作的程序員們，都想在這股 AI 熱潮中，憑借實力和簡歷脫穎而出。然而，很多人在第一關就被 HR 刷掉了，更別說技術面了。
 
    想必大家都知道原因。
 
    目前的人工智能，對于本科生來說并沒有深入的AI專業，畢竟這些方向屬于高層次的知識，需要一定的基礎。雖然由于現在AI熱還有工業界對于這方面人才的強烈需求，開始有大學專門開設了AI和數據科學專業，但是，這些學生畢業出來后所擁有的技能和企業所需的人才標準卻是不對等的。
 
 
    像BAT的人工智能部門；高校人工智能研究相關工作；明星創業公司，比如四小龍，商湯，礦世，科大等。如果你只學過計算機專業，想進入這些公司或者機構并沒那么簡單，因為你沒有實操的項目，你對人工智能沒有整體性和深度性的把控和學習。
 
    而且如果你的學校背景不強硬（清華北大中科大等），就更別指望這些公司的offer了。
 
成為AI人才的機會何在？
    如果不是頂尖名校出身，是不是就意味著沒機會了？不。至少你還擁有學習的權利和能力。你可以跟著這方面的專家和老師學習。
 
    對于入門人工智能這個問題，不少同學躍躍欲試，其實人工智能的核心就是機器學習（Machine Learning）和深度學習。而它們的基礎，就是編程（Python/c++等）和數學（高等數學/線性代數/概率論等）。
 
    另外，AI是邏輯算法的執行，底層架構是大數據。所以人工智能如何變厲害？就要喂它“吃”大數據。大數據就像人工智能的食物，跟人類一樣，吃進去的食物愈新鮮、愈干凈，人工智能就愈健康。
 
    所以你想要進入這個領域，需要至少經過以下五個階段的學習。
 
第一階段：數學
高等數學／線性代數／概率論
 
第二階段：編程
python工具庫實戰／python網絡爬蟲
 
第三階段：機器學習
機器學習入門／機器學習提升
 
第四階段：數據挖掘實戰
數據挖掘入門／數據分析實戰
 
第五階段：深度學習
深度學習網絡與框架／深度學習項目實戰
 
10后的新新人類都開始從小學習少兒編程了，這會不會是我國基礎教育與實踐結合、與時代共舞的轉機呢？
 
 
 
人工智能行業前景如何？
第四次工業革命源動力
 
    21世紀以來，信息技術引領的第三次工業革命改變了人類的生產和生活的方式。幾乎所有的人類活動都會使用信息技術或者留下數字印跡，人與人的連接，人與物的連接，物與物的連接，無處不在，海量的數據不斷產生，并被采集和存儲；互聯網飛速發展，對個人生活和行業的滲透無所不在，跨界競爭和降維打擊層出不窮，對新技術的追求和創新勇往直前，改變了人與人之間溝通的方式，改變了商品交易的方式，改變了對新技術和資源的共享模式，取得了史無前例的快速發展。
 
人工智能：第四次工業革命源動力
    國家政策引領：國務院發布《新一代人工智能發展規劃》，人工智能發展成為國家戰略。
 
    2017年7月8日，國務院印發《新一代人工智能發展規劃》（以下簡稱《規劃》），提出了面向2030年我國新一代人工智能發展的指導思想、戰略目標、重點任務和保障措施，部署構筑我國人工智能發展的先發優勢，加快建設創新型國家和世界科技強國。
 
 
    生態環境成熟：算力、數據、算法生態條件日益成熟，人工智能發展迎來戰略機遇期。
 
    數據爆炸，為人工智能提供了土壤。進入新世紀以來，伴隨著信息技術和互聯網的發展，數據爆發性增長，人類每5年所產生的新數據幾乎都超過之前所有數據的總和，其中非結構化數據的增長尤其明顯。未來，隨著5G的部署和IoT的發展，萬物互聯時代將很快到來，企業和個人、人和物、物和物、互聯網和物聯網，連接和數據流將無處不在，數據的增長速度只會越來越快。
 
    算法演進，推動了人工智能的實際應用。從人工智能概念提出，算法經歷了數十年的發展，從決策樹到神經網絡，從機器學習到深度學習，算法不斷演進和進步；與此同時，算法的研究逐步從實驗室走出來，更多的與產業和行業相結合，衍生出豐富的與行業應用和典型場景相關的算法分支；互聯網巨頭開始更多的投入對算法的研究，并以互聯網的方式和開源的精神推動了算法的發展和與應用的結合。
 
    算力提升，成為促進人工智能系統整體發展的催化劑和推動力。算力是基于芯片、加速計算、服務器等軟硬件技術和產品的完整系統，也是承載人工智能應用的基礎平臺，算力的提升是個系統工程；同時，云計算的發展改變了算力的部署方式和獲得方式，降低了算力的成本，有效降低了人工智能的門檻。數據就在那里，算法不斷演進，而算力的提升則對數據的產生和處理、對算法的優化和快速迭代起到了催化劑的作用，推動了人工智能系統的整體發展，是近年來人工智能取得快速發展的核心推動力。
 
    行業應用加速：互聯網與行業應用有機結合，中國的人工智能發展與世界處于同一起跑線。中國的互聯網企業擁有超大規模的數據中心、海量的數據、與世界同步的技術和開發能力，也是中國人工智能應用的探索者和推動者。
 
    在技術和資本的推動下，各行各業的人工智能初創公司和行業應用大量涌現、層出不窮。智能音箱、智能家居在消費市場成為熱點，基于人臉識別、語音識別的解決方案在政府、交通、安防、金融等行業大量落地。
 
    根據IDC對中國人工智能市場的研究數據，2018年，中國人工智能市場投資規模約25億美元，其中70%以上為以算力為核心的基礎架構硬件市場投資；IDC預測，到2022年，中國的人工智能市場投資規模將超過百億美元，未來五年的復合增長率超過59%，將形成一個新的千億人民幣規模的產業生態，其中人工智能基礎架構硬件市場規模將超過千億人民幣。
 
人工智能發展底力堅挺！
    人工智能風口已經過去了兩年多，但幾乎沒有聽到什么“人工智能寒冬”的言論。盡管，在去年的2018，區塊鏈風口覆蓋了人工智能的聲勢，但人工智能的底力是非常堅挺的。
 
這個表現在三個方面：
    第一：巨頭在風口過后，不斷的加碼；
    第二：高校在風口過后，不斷的增加專業；
    第三：以產業互聯網為代表的變相B端AI市場搶奪盛行。
 
    而2019年，當我們再次看到一條教育部公布的，關于高校增設人工智能專業的消息時，就可以更加明確地理解，人工智能行業的前景好不好，要看兩個條件：
 
    第一：人工智能在各行各業的賦能能力；
    第二：國家是不是在大力培育人工智能人才。
 
 
    賦能能力：幾乎跟當年的互聯網一樣，AI所涉及的行業，大到宇宙探索，太空旅行，小到商業效率，農業生產，都幾乎跟人工智能掛上了關系。國家在政策上，也非常明顯的表現出，一定要爭奪AI這塊大蛋糕。
 
    從2018年下半年開始，騰訊在加速轉型，提出了往產業互聯網的大方向，其實本質上，就是利用現有的大數據資源、技術沉淀來服務B端產業，說白了，騰訊要全面搶奪人工智能在B端的大蛋糕。盡管騰訊在C端，并沒有就AI方面發很大的力氣，但在B端，涉及到龐大的真金白銀市場，所以趕緊上來咬一口。
 
    另一個面，阿里繼續在瘋狂挖人，以馬云的戰略眼光，這幾年一直在深挖洞，廣積糧，多名AI領域的大神，盡入馬云榖中。投資千億的達摩院，其野心就是籠絡最好的人工智能人才。這么瘋狂的燒錢，就是為了在未來的AI時代做全面布局。
 
    從國家層面看，一個產業好不好，就看優秀的人才多不多，嘗到了互聯網逆襲產業甜頭的中國政府，對AI的熱情和重視度是前所未有的，從中央政策到地方政策，從產業園到資金扶持。
 
    而最給力也是最明顯的，就是調動教育的資源，為中國培養大量的AI人才。人工智能走到今天，無論是產業界還是學界，都一致認為，現階段阻礙人工智能發展的，就是人才的奇缺。
 
    歐美的大學AI老師，已經被挖空，中國的AI人才，價格也被炒得很高。根本原因，還是人才的稀缺。
 
    教育部這次再讓35所高校增設人工智能專業，其實也是為了市場和國家AI戰略的考慮。就像當年的碼農專業，在2000年前后如雨后的春筍一樣，為中國的互聯網培養了大量的人才，促進了今天中國互聯網的繁榮。
 
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