人工智能专业

一、人工智能专业概述（一）专业定义与发展历程

人工智能，英文缩写为 AI，是中国普通高等学校的一个本科专业，属于电子信息类，修业年限为四年，授予工学学士学位。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，并且是计算机科学的一个分支，旨在了解智能的实质，进而生产出一种能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。

回顾其发展历程，20 世纪 50 年代中期，计算机的出现与发展为人工智能研究奠定了基础，人们开始关注人类智能与机器之间的联系。1956 年，麦卡锡、明斯基等多位来自不同学科领域（包括数学、心理学、神经生理学、信息论和计算机科学等）的科学家，在美国达特茅斯学院举行了为期两个月的学术讨论会，从多学科角度探讨人类学习及智能特征基础，还有用机器模拟人类智能等问题，并首次提出了 “人工智能” 这一术语，标志着人工智能学科正式诞生。此后，美国很快形成了几个从事人工智能研究的中心，比如以西蒙和纽厄尔为首的卡内基 — 梅隆大学研究组，以麦卡锡、明斯基为首的麻省理工学院研究组，以塞缪尔为首的 IBM 公司研究组。

到了 20 世纪 60 - 70 年代，计算机已经发展成为一个独立的学科，美国高校最早的计算机系多建立于这一时期，人工智能开始成为计算机的专业课程，作为分支的人工智能专业也逐渐发展起来。1962 年 10 月，普渡大学创立了全美第一个计算机系，“人工智能” 是编程与系统方向的三门理论课程之一；次年，电气工程专业亦将 “人工智能” 纳入研究生专业课程。1967 年，普渡开始在数学系开设计算机方向本科专业；1968 年，独立的计算机本科专业建立，但当时本科专业课程体系十分零散且严重依赖于研究生课程，人工智能并未纳入本科课程体系。直到 1979 年，电气工程专业在本科阶段开设 “数据管理与人工智能导论” 高阶专业课程，人工智能才逐渐由研究生教育渗透至本科教育当中。

随着时间的推移，在全球人工智能人才竞争的大背景下，我国对人工智能高等教育也愈发重视。2003 年，北京大学创办了国内第一个 “智能科学与技术” 本科专业，人工智能方向的本科教育开始受到更多关注；2017 年，西安电子科技大学人工智能学院正式揭牌成立，同时招收本科生、博士和硕士研究生；2018 年，上海交通大学人工智能研究院、南京大学人工智能学院也相继揭牌或成立。同年，教育部公布的新增备案本科专业中，与人工智能相关的专业占比颇高，全国共有 35 所高校获首批人工智能专业建设资格，越来越多高校开始在人工智能专业建设及人才培养方面发力，推动着这一专业不断发展壮大。

（二）学科特点与交叉性

人工智能专业是典型的交叉学科，融合了数学、计算机、物理、脑科学等多学科知识。它就像是一个复杂而精妙的拼图，每一块学科知识都是不可或缺的部分，相互作用、彼此支撑，共同构建起人工智能专业完整的知识体系。

从数学角度来看，扎实的数学基础是人工智能的根基。例如概率论、数理统计等知识，在机器学习算法的设计、模型的训练与评估中起着关键作用，能够帮助分析数据的分布规律、预测结果的可能性等；线性代数里的矩阵运算，则是处理图像、文本等数据的重要工具，像在计算机视觉中对图像的变换、特征提取等操作，都离不开矩阵运算的支撑。

计算机科学更是与人工智能紧密交织。编程语言是实现人工智能算法、开发智能应用的必备技能，通过代码将各种智能算法转化为可运行的程序；数据结构和算法分析则关乎如何高效地存储、处理海量的数据，以及优化智能系统的运行效率，像搜索算法在路径规划、知识检索等方面有着重要应用；而计算机体系结构、操作系统等知识，保障了智能软件和硬件的协同运行，为人工智能的落地提供了基础环境。

物理学科在人工智能硬件相关方面有着重要贡献。例如半导体物理推动了芯片技术的发展，高性能的芯片是人工智能运算加速的关键，像 GPU（图形处理器）在深度学习中能够快速处理大量并行计算任务，极大地提高了模型训练的速度；传感器技术基于物理原理实现对环境信息的感知，为智能机器人、自动驾驶等领域提供了获取外界数据的手段，像激光雷达利用光的反射原理来探测物体的距离、形状等信息。

脑科学对于人工智能的启发也不容小觑。人类大脑的神经网络结构和认知机制，为人工智能中的人工神经网络模型提供了参考蓝本，像深度学习中的多层神经网络，模拟了大脑神经元之间的连接和信息传递方式，推动了机器在图像识别、语音识别等感知任务上取得巨大突破；同时，对人类认知、学习、记忆等方面的研究成果，也有助于设计更智能、更符合人类思维逻辑的人工智能系统。

总之，这些不同学科的知识在人工智能专业中相互融合、协同发展，让人工智能能够不断拓展边界，朝着更智能、更广泛应用的方向迈进。

二、人工智能专业学习内容（一）基础学科课程

在人工智能专业的学习中，基础学科课程起着基石般的重要作用，像数学、物理等学科知识，是后续深入探索专业领域的必备前提。

以数学为例，它涵盖的多个分支知识在人工智能里应用广泛。概率论与数理统计是其中的关键部分，在机器学习算法的设计、模型训练以及评估环节都有着不可替代的作用。例如，通过概率论能够分析数据的分布规律，帮助我们知晓不同情况下结果出现的可能性，从而为模型的构建和优化提供依据；数理统计中的方法则可用于对数据进行抽样、估计参数等操作，辅助我们从海量的数据中挖掘出有价值的信息。线性代数同样重要，矩阵运算作为其核心内容，已然成为处理图像、文本等各类数据的有力工具。在计算机视觉领域，对图像进行变换、提取特征等操作时，矩阵运算贯穿始终，像通过矩阵乘法可以实现图像的旋转、缩放等变换，借助特征值分解等方法能够提取出图像关键特征，为后续的识别、分类任务奠定基础。

物理学科对于人工智能硬件发展意义重大。半导体物理推动了芯片技术的进步，高性能的芯片是人工智能运算加速的关键所在。比如 GPU（图形处理器），凭借其强大的并行计算能力，在深度学习中能够快速处理大量数据，极大地提高了模型训练的速度，让复杂的神经网络模型能够在相对短的时间内完成训练，进而更快地投入实际应用中。同时，传感器技术也是基于物理原理，它能够实现对环境信息的感知，像激光雷达利用光的反射原理来探测物体的距离、形状等信息，这为智能机器人、自动驾驶等领域提供了获取外界数据的重要手段，是实现这些智能应用不可或缺的基础。

总之，这些基础学科课程为人工智能专业学习筑牢根基，只有扎实掌握，才能更好地理解和学习后续更深入的专业知识。

（二）计算机基础课程

对于人工智能专业的学生而言，计算机基础课程是通向专业领域的桥梁，有着至关重要的意义。

编程语言是实现人工智能算法、开发智能应用的必备技能。其中 Python 语言在人工智能项目开发中应用极为广泛，它语法简洁、易读性强，降低了编程门槛，让开发者能够将更多精力投入到算法设计等核心环节。例如在开发一个自然语言处理的智能聊天机器人项目时，利用 Python 丰富的第三方库，像 NLTK 可以轻松实现对文本的分词、词性标注等预处理操作，再结合其他深度学习框架构建对话模型，快速完成项目开发。而且 Python 的生态系统十分完善，拥有众多如 Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch 等专门用于机器学习和深度学习的库，为开发者提供了强大的计算能力和丰富的功能，极大地简化了开发流程。

操作系统则保障了智能软件和硬件的协同运行，为人工智能的落地提供了基础环境。它管理着计算机的硬件资源，合理分配给各个运行的程序，确保人工智能相关软件能够稳定、高效地运行。比如在服务器端部署深度学习模型用于图像识别服务时，操作系统负责协调 CPU、内存、硬盘等资源的使用，让模型能够快速响应客户端的请求，处理图像并返回识别结果。

算法设计更是关乎人工智能模型的优化和性能提升。高效的搜索算法可以在海量数据中快速找到目标信息，在路径规划、知识检索等方面有着重要应用。例如在自动驾驶中，路径规划算法依据地图数据、实时路况等信息，通过搜索算法找到最优的行驶路线；在数据挖掘领域，聚类算法、分类算法等能够从杂乱无章的数据中发现规律、提取特征，帮助分析用户行为、市场趋势等，为企业决策提供有力支持。而且，算法的优化能够让人工智能模型在准确性、效率等方面得到显著提升，比如通过改进神经网络的训练算法，可以减少训练时间、提高模型的泛化能力，使其在面对新的数据时也能做出准确的预测和判断。

（三）人工智能核心课程

人工智能专业包含多门核心课程，每门课程都在构建完整的人工智能知识体系中有着独特的位置和关键作用。

首先是《人工智能导论》，这门课程属于入门基础课程，它主要介绍人工智能问题求解的一般性原理和基本思想，以及一些前沿内容，像是人工智能的发展简史、主要研究领域、研究热点等都会涉及，例如会讲解知识图谱、进化算法、深度学习等当下热门研究方向的基础知识。通过学习这门课程，学生能够建立起对人工智能专业的整体认知，把握该领域的发展趋势，为后续深入学习其他专业课程奠定基础。

机器学习作为核心中的核心，它教授的是如何让机器通过数据进行学习和预测。这门课程涵盖了众多机器学习算法，像有监督学习中的线性回归、逻辑回归、支持向量机等，它们可以依据已标记的数据进行模型训练，进而对新的数据做出预测分类；无监督学习的聚类算法、降维算法等则能在未标记的数据中挖掘内在结构和规律；还有强化学习，通过智能体与环境的交互反馈来学习行为策略，适用于如机器人控制、游戏等场景。机器学习的知识是成为数据分析师、机器学习工程师等岗位必备的技能，能够帮助解决实际中各类复杂的数据处理和预测问题。

深度学习又是机器学习的一个重要分支，专注于神经网络的构建与应用。课程内容会涉及图像识别、自然语言处理等领域的最新进展，像讲解卷积神经网络（CNN）在图像识别上如何通过卷积层、池化层等结构自动提取图像特征，实现对物体的精准分类；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）等在处理自然语言序列数据时的优势和应用，帮助计算机理解和生成人类语言。掌握深度学习技术，也就掌握了现代 AI 技术的核心内容，能够参与到如智能语音助手、智能安防监控等众多前沿项目的开发中。

计算机视觉课程聚焦于图像和视频的处理与分析。学生能够学习到如何从图像中提取信息，比如通过特征提取算法找到图像中的关键特征点，利用目标检测算法定位图像中的物体，再通过图像分类算法判断物体的类别等。这在自动驾驶领域，能够帮助车辆识别道路、交通标志、行人等；在安防监控方面，可以实时监测异常行为、识别可疑人员，其重要性不言而喻。

自然语言处理课程则教授如何让计算机理解和生成人类语言。从最基础的文本分词、词性标注，到更复杂的语义理解、机器翻译、情感分析等功能实现，都需要运用到这门课程所学知识。例如智能客服系统，通过自然语言处理技术能够理解用户咨询的问题，并给出准确合理的回复；翻译软件也是依靠自然语言处理中的机器翻译算法，实现不同语言之间的快速转换，方便人们跨语言交流沟通。

另外，像数据挖掘课程，教导学生如何从大量数据中提取有价值的信息，这在商业分析、市场研究等领域大有用处；智能系统设计与实践课程结合理论与实践，培养学生开发和应用智能系统的能力，让学生在实际项目中综合运用所学知识，提升动手操作能力；Python 数据分析与处理课程，鉴于 Python 在数据分析领域的重要地位，通过学习该课程让学生熟练掌握运用 Python 相关库进行数据处理、分析以及可视化展示等操作，为后续深入开展人工智能项目开发提供数据层面的有力支撑。

三、人工智能专业就业前景（一）就业方向多样化

人工智能专业的毕业生在就业方向上呈现出多样化的特点，有着众多极具潜力的选择。

首先，科研机构是毕业生的一个重要去处。在那里，他们能够从事基础研究工作，比如探索人工智能算法的新理论、新模型，为拓展该领域的知识边界贡献力量；也会参与到技术创新中，像研发更高效的机器学习算法、更精准的图像识别技术等；还需要撰写学术论文，将研究成果分享给全球的科研同行，这要求毕业生具备较高的学术素养和科研能力，扎实掌握专业知识以及具备创新思维。

互联网公司同样是热门的就业方向。毕业生可以担任算法工程师，负责设计和优化各类智能算法，像为搜索引擎打造更精准的搜索算法，或是为智能推荐系统构建个性化推荐算法，让用户能更快找到感兴趣的内容或产品；数据工程师则要处理海量的数据，搭建稳定的数据架构，保障数据的高效存储、提取和分析，为公司的各项业务提供数据支持；机器学习工程师更是肩负着运用机器学习技术解决实际问题的重任，例如开发智能语音助手、智能安防监控系统等，提升产品的智能化水平。

金融领域也对人工智能专业人才有着强烈需求。毕业生可以在银行、保险公司、投资公司等机构从事算法交易相关工作，利用人工智能算法分析市场数据，预测股票价格走势等，实现自动化交易；也可以担任数据分析职位，通过对客户数据的深度挖掘和分析，帮助机构进行风险管理、量化交易、客户画像等，从而提高金融服务的效率和准确性。

制造业随着工业 4.0 的推进，对人工智能专业人才的需求日益增大。毕业生可以成为智能工厂设计师，参与智能设备的研发、规划智能工厂的布局，优化整个生产流程，提高生产效率和产品质量；或者成为智能设备研发工程师，负责研发诸如具备智能感知、自动控制功能的工业机器人、自动化生产线等智能设备，推动制造业朝着智能化方向升级。

在医疗健康领域，人工智能的应用越发广泛，为毕业生创造了诸多机会。他们可以参与疾病诊断系统的开发，利用机器学习算法分析医疗影像、病历等数据，辅助医生更准确、更快速地诊断疾病；也能在药物研发环节发挥作用，比如通过数据分析预测药物的疗效、筛选合适的药物靶点等，助力医疗行业的发展。

教育领域同样是人工智能专业毕业生的用武之地。他们可以参与开发智能教学辅助系统，实现个性化教学，根据学生的学习进度、知识掌握情况等提供有针对性的学习内容和练习题目；还能协助进行智能评估，通过分析学生的作业、考试等数据，客观准确地评价学生的学习成果。

除此之外，毕业生还可以在通讯、机械设备制造、人脸识别和视网膜识别软件开发、掌纹识别、智能搜索、自动程序设计、机器语言、语言和图像理解、遗传编程等多个领域找到适合自己的岗位，发挥专业技能。

（二）行业需求旺盛

当下，人工智能技术在众多行业的应用正不断拓展，使得市场对人工智能专业人才的需求日益旺盛。

在制造业中，人工智能正助力实现生产过程的智能化、自动化和柔性化。例如在汽车制造工厂，智能机器人通过机器学习算法进行自我学习和优化，能够精准地完成焊接、装配等复杂工序，不仅提高了生产效率，还保障了产品质量的稳定性；同时，智能预测性维护系统可以实时监测设备的运行状态，提前预测设备可能出现的故障，及时安排维修，减少停机时间，大大降低了生产成本。

金融行业也积极引入人工智能技术。以银行的风险管理为例，通过大数据分析和机器学习算法，能够对客户的信用风险进行更精准的评估，有效降低不良贷款率；在投资领域，量化交易借助人工智能算法分析海量的市场数据，快速捕捉交易机会，做出更合理的投资决策，提高了投资回报率，为金融服务的高效与精准提供了有力支持。

医疗健康领域更是受益于人工智能的发展。比如智能影像诊断系统，能够快速准确地识别 X 光、CT 等影像中的病变特征，辅助医生做出更准确的诊断，尤其在早期疾病筛查方面发挥着重要作用；还有药物研发中的虚拟筛选技术，利用人工智能算法对大量化合物进行筛选，大大缩短了研发周期，提高了研发成功率，为患者带来更多的治疗希望。

教育行业也在借助人工智能进行变革。智能教育平台可以根据学生的学习习惯、知识掌握程度等为每个学生定制个性化的学习路径，推送适合的学习内容和练习题目，实现因材施教；同时，智能作业批改系统能够快速准确地批改学生的作业，减轻教师的工作负担，提高教学效率。

从这些案例不难看出，人工智能技术在各行各业的应用，切实提高了生产效率、改善了生活质量，也使得相关行业对人工智能专业人才的需求愈发迫切，未来的发展空间十分广阔。

（三）薪资待遇优厚

人工智能相关岗位的薪资水平颇具吸引力。从整体来看，其平均工资远高于许多其他行业。数据统计显示，35.5% 的岗位月薪处于 20 - 50K 之间，年薪可达 24 - 60W，即使在 2023 年较 2022 年有所下降的情况下，对比全国平均工资依然有着较高的优势，涨幅达 100.5%。

从不同学历层面分析，中专学历的岗位工资约为 7.3K，大专、本科、硕士、博士学历对应的薪资水平依次递增，例如硕士学历的岗位，49.2% 的岗位能拿到 20 - 50K 的月薪；博士学历的岗位，这一比例更是高达 66.9%。

按工作经验来划分，应届生工资约为 8.7K，随着工作经验的积累，薪资也会显著提升，1 - 3 年、3 - 5 年、5 - 10 年以及 10 年以上工作经验的人员薪资呈阶梯式增长。

在北上广等一线城市，优秀毕业生刚入职时就能获得较为可观的年薪，而资深的人工智能专业人才，比如拥有多年经验的算法工程师、数据科学家等，年薪更是能达到百万级别。

相较于其他技术岗位，人工智能岗位的薪资优势明显。这背后主要有两方面原因，其一，人才稀缺是关键因素。人工智能涉及大数据、算法、机器学习、深度学习等前沿技术，还融合了数学、统计学、物理学等多学科知识，掌握全面技能的人才相对较少，难以满足市场快速增长的需求；其二，技术专业性强，该领域的技术更新迭代速度极快，要求从业人员不断学习和更新知识，持续投入精力跟进新技术，这种对专业能力的高要求也使得相应岗位的薪资待遇水涨船高。

总之，人工智能专业在就业前景方面展现出了强大的优势，无论是就业方向的丰富性、行业需求的旺盛程度，还是薪资待遇的优厚水平，都吸引着众多有志之士投身其中，在这个充满机遇与挑战的领域中实现自身价值。

四、人工智能专业热门院校（一）院校排名情况

当前，有不少排名榜单可以为我们了解国内人工智能专业院校的实力提供参考，比如软科发布的相关排名。在 2024 年软科的人工智能专业院校排名中，上榜院校共有 268 所，其中前十强的专业实力评级均为 A + 级，这些院校包括清华大学、上海交通大学、南京大学、西安电子科技大学、浙江大学、中国科学技术大学、电子科技大学、华中科技大学、东南大学、哈尔滨工业大学等。

像清华大学，作为国内顶尖学府，其人工智能专业在科研实力方面十分雄厚，有着顶尖的科研团队，众多科研成果也得以有效转化，并且在人工智能研究院的推动下实现了全面发展；上海交通大学则在智能机器人、智能医疗等领域成果突出，充分发挥了学科交叉的优势；南京大学在人工智能基础理论和实践应用等方面齐头并进，其人工智能学院实力强劲；西安电子科技大学在智能信息处理、智能通信等方面特色鲜明，在行业内声誉颇高；浙江大学依托本校强大的计算机和相关学科基础，在人工智能理论和应用研究上成果显著。

再从浙江 2024 年招录数据来看，人工智能前 100 强院校分数范围在 557 分 - 704 分之间，其中中国科学院大学收分最高，对应最低位次是 125 名。不过需要注意的是，分数线排名和专业实力排名有时会存在一定出入，高分院校不一定专业实力就最强，所以大家要综合多方面因素去考量。

（二）院校选择要点

对于想要报考人工智能专业的考生来说，不能仅仅依据院校排名来做决定，还需要综合考虑多个重要因素。

师资力量是关键因素之一。优秀的教师团队不仅具备深厚的学术背景，还有丰富的实践经验，他们能够传授扎实的理论知识，还可以指导学生参与科研项目和实践活动，助力学生快速成长。例如，有的院校的教授在人工智能的前沿算法研究领域颇有建树，学生跟着这样的老师就能接触到行业最先进的知识和研究思路。

实践教学条件也不容忽视。人工智能是一门注重实践应用的学科，那些配备了先进实验室、能提供丰富实践项目以及和企业有紧密合作的院校更具优势。比如有的学校与知名科技企业建立了合作关系，共同开展科研项目，学生就有机会参与到实际的项目开发中，将所学知识应用于实际场景，更好地提升自己的实践能力。

学科资源调配能力同样重要。这涉及到学校能否为人工智能专业合理分配教学资源、提供丰富的课程选择以及良好的学术交流平台等。部分院校虽然在人工智能专业的整体排名上不是最靠前，但在某些细分领域却有着独特优势，比如某高校在人工智能与医疗健康领域的结合应用方面做得很好，对于有志于在医疗智能方向发展的学生来说，就是一个不错的选择。

总之，考生需要结合自身的兴趣爱好、未来职业规划等，全面考察院校各方面的情况，选出最适合自己的院校，为未来的学习和发展打下坚实基础。

五、人工智能专业发展趋势（一）技术创新方向

随着科技的不断进步，人工智能正朝着多个令人瞩目的方向持续创新发展。

在增强学习领域，其重要性日益凸显，未来有望成为 AI 领域的关键支柱。它旨在让智能体通过与环境的交互学习，以最大化预期的累积奖励，目前已在自动驾驶、游戏以及机器人技术等方面展现出巨大潜力。例如在自动驾驶中，智能车辆通过不断与复杂的路况环境互动学习，优化行驶决策，从而更安全、高效地在道路上行驶；在游戏领域，智能体能够根据游戏场景变化，学习最佳的应对策略，提升游戏表现。

无人驾驶技术更是人工智能应用的一大亮点。借助机器学习、计算机视觉等人工智能技术，无人驾驶车辆能够通过车载摄像头、雷达等传感器实时感知周围环境，像识别道路标识、判断行人与其他车辆的位置及运动状态等，再基于深度学习算法做出精准的决策，实现自主导航、避障以及安全行驶。而且，未来车载传感器和决策系统还将进一步优化，提升无人车的环境感知和决策能力；车联网技术的广泛应用，会实现车辆间的协同和信息共享；基于 5G 等新一代通信技术的远程遥控和云端调度，也将大幅提高无人驾驶的可靠性和灵活性，推动无人驾驶向更成熟、更广泛应用的方向迈进。

精准医疗方面，人工智能的应用也在不断拓展。在疾病诊断环节，通过对大量的医学影像（如 CT、MRI 等）进行分析，深度学习算法可以帮助医生更精准地识别肿瘤、骨折及其他病变，提高诊断效率和准确率；在药物研发过程中，机器学习算法能够快速筛选潜在药物分子，加速临床试验进程，降低研发成本以及因药物副作用导致的失败率。同时，人工智能还能基于患者的历史健康记录、基因数据等信息，预测疾病风险，辅助制定个性化治疗方案，为医疗行业带来革命性的变革，提升医疗水平和人们的生活质量。

此外，人工智能与其他学科的交叉融合也将催生出全新的科研方法和应用。比如人工智能与合成生物学的交叉研究，清华大学汪小我课题组就曾通过将人工智能技术应用于构建全新的基因调控元件，从自动化设计的角度，利用深度学习技术并融合生物先验知识来建立调控元件的生成模型，成功实现了全新基因启动子的设计与生成，大大提高了实验的成功率，丰富了可用于工程生物学研究的调控元件库，为推动工程生物系统更加高效、安全、可控的智能化设计与构建发挥了重要作用。在生命科学领域，人工智能还可用于基因组学数据分析、蛋白质结构预测、生物标记物发现等诸多方面，助力科学家更深入地探索生命现象、解决相关难题。

可以说，人工智能与各学科、各领域的融合创新，正不断拓展其边界，为未来的科技发展和社会进步孕育着无限可能。

（二）对人才的新要求

随着人工智能专业的蓬勃发展，对该领域人才也在知识储备、技能掌握以及创新能力等方面提出了更高的新要求。

在知识储备上，要求更加全面且深入。除了扎实掌握计算机科学基础知识，如编程语言（Python、Java 等）、数据结构、算法分析以及计算机体系结构等，还需精通数学领域的概率论、数理统计、线性代数等知识，因为它们在机器学习算法设计、模型训练与评估等环节起着关键支撑作用。同时，对物理学相关知识，尤其是半导体物理、传感器技术原理等也要有所了解，以便更好地理解人工智能硬件的运行机制和发展趋势。另外，鉴于人工智能与多学科交叉融合的特点，生命科学、伦理学等其他领域的基础知识储备也变得愈发重要，像在涉及医疗健康应用场景时，生命科学知识就能帮助更好地理解和解决实际问题；而面对人工智能带来的社会影响，伦理学知识有助于合理把控技术应用的边界。

技能掌握方面，需要达到更高的水平。编程能力是基础，不仅要熟练运用编程语言进行代码编写，实现人工智能算法，开发智能应用，还得能够运用相关框架和工具，如 TensorFlow、PyTorch 等深度学习框架，快速搭建和优化模型。数据处理与分析技能也不可或缺，要善于进行数据清洗、挖掘以及可视化展示等操作，从海量数据中提取有价值的信息，为算法训练和决策提供依据。此外，算法设计与优化能力更是关键，能够针对不同的应用场景，设计高效的机器学习、深度学习算法，并通过不断优化改进，提升模型的准确性、泛化能力以及运行效率。而且，随着人工智能系统的落地应用，掌握智能系统的部署、调试以及维护技能也变得十分必要，确保系统在实际环境中稳定、可靠地运行。

创新能力则是在人工智能领域脱颖而出的核心竞争力。面对不断更新迭代的技术和日益复杂的实际问题，人才需要具备创新思维，敢于探索新的算法、模型和应用场景，能够提出独特的解决方案。例如，在交叉学科融合的研究中，创造性地将人工智能技术与其他领域的专业知识相结合，开拓新的科研方向和应用领域；或者在解决实际业务问题时，不拘泥于传统方法，通过创新的算法改进和技术应用，实现更高效、智能的业务效果。

总之，人工智能专业人才只有不断提升自己在知识、技能和创新等方面的素养，