1樓：匿名使用者
電腦科學與技術偏重的是硬體，軟體工程就是偏重軟體，人工智慧和機內器人都是需要容軟硬體結合的，所以我還是建議你諮詢下你們學校老師的意見，我是學電腦科學與技術的，但是畢業後做的卻是網路類的工作，很多計算機程式設計都是我自己學的，大學並不是什麼都教啊呵呵
2樓：哞哞
各個學校分類好像
不一樣啊。軟體工程很多講的是很系統的軟體開發過程中的一些東西，所專以選前屬者吧，你需要諮詢一下老師，或者看下大綱，都開了些什麼課程。大學一般是基礎，多需要自己下功夫研究，或者在實驗室做專案。
有目標才能朝著他前進。
3樓：江狼舞棍
樓下說得很對，大學裡教你的不是太多，尤其是中國的大學！很多東西都需要自己的鑽研！
電腦科學與技術與人工智慧都能學到軟體工程,那麼學細一些還是廣一些好?謝謝善良的回答者。 5
4樓：百事可不度
人工智慧現在火熱，也是未來發展方向。可以在人工智慧方面學習。學細一點，專業一點。
而電腦科學與技術比較廣泛。是一個大類，人工智慧的軟體工程更專業一些。電腦科學與技術的軟體都是通用性。學了以後不一定做人工智慧。專業性的你到時還是會重新學習。
當然，人工智慧並不僅是軟體，而是一個系統工程。
5樓：江西新華
人工智慧這個專業在未來肯定是有一席之地的，建議學人工智慧
6樓：
電腦科學與技術，然後可以再選方向啊，軟體或硬體。
我想報人工智慧方向的研究生，應該選取什麼專業啊。
7樓：暴走少女
1、純理論性的，以強人工智慧或者神經網路為研究方向，本科可以選擇神經科學，也可以選修心理學、哲學、電腦科學。
2、從演算法層面對人工智慧的優化，本科自然要學電腦科學了，但博弈論之類重視邏輯的小類別學科也有選修或者自學的必要。
3、工業應用的方面。主要應該學習自動化和機械控制。
一、人工智慧專業就業前景：
前景很好，中國正在產業升級，工業機器人和人工智慧方面都會是強烈的熱點，而且正好是在3~5年以後的時間。難度，肯定高，要求你有創新的思維能力，高數中的微積分、數列等等必須得非常好，軟體程式設計(基礎的應用最廣泛的語言:c/c++)必須得很好，微電子(數位電路、低頻高頻類比電路、最主要的是嵌入式的程式設計能力)得學得很好，還要有一定的機械設計能力(空間思維能力很重要)。
這樣的話，你就是人才，你就是中國未來5年以後急需的人工智慧領域的人才。一門深入地鑽研下去，你就是這個領域的專家甚至大師。
二、人工智慧專業就業方向 ：
人工智慧可以說是一門高尖端學科，屬於社會科學和自然科學的交叉，涉及了數學、心理學、神經生理學、資訊理論、電腦科學、哲學和認知科學、不定性論以及控制論。研究範疇包括自然語言處理、機器學習、神經網路、模式識別、智慧搜尋等。應用領域包括機器翻譯、語言和影象理解、自動程式設計、專家系統等。
1、如果是暫時沒有太大傾向，既有可能做科學研究，也有可能做工程開發，可以選計算機方向，例如「電腦科學」（computer science），軟體工程（software engineering），目前情況來看，最對口從事ai方向的的確是cs，ai具體的裡面的子領域如machine learning，computer vision， natural language processing，data mining等，在cs的高年級和研究生階段都有對應的課程和研究方向。ai工作既需要非常紮實和廣泛的數學基礎同時也要求很高的實做能力，而cs正好在這兩方面都有著重培養。
2、如果是潛心做學術，搞理論研究，那麼專業推薦選擇「應用數學」。目前的機器學習機器學習本質上是微分方程、概率論、矩陣分析等等數學領域的一個應用場景。而近年來發展蓬勃的深度學習，正是機器學習的一個非常接近人工智慧的分支。
不排除現在的自動化、通訊、機械 等專業在一定程度上都會往智慧靠攏，無論是什麼專業都可以在課外學習相關的知識，尤其是在這個優質學習資源隨手可得，終身學習的時代，但在整體課程的安排上，這個專業還是會不同於其他的專業，而且這有個優點是在讀研複試的時候會有些加分，缺點在於：如果不讀研，那麼就業平均情況是弱於其他專業的，畢竟這個專業在社會認可度較低，而且本科知識較淺，基本上對於職業化幫助不大。
8樓：長沙新華電腦學院
數學是基礎，ai專業中的抽象建模、模型演算法分析設計等都需要設計到數學工具使用，在任務實現的各種問題中，對於演算法分析、程式設計、計算系統方面都要求要具備紮實的基礎；
二、因為ai專業是一門跨學科非常多的專業，在解決現實的人工智慧應用任務時，往往同時涉及多種學科的專業知識，必須要有效進行融合發揮。因此，ai要解決的都是充滿不確定性的複雜任務。
一句話，需要你的數學紮實，擅長處理複雜任務。
選人工智慧這個專業就對了，來這裡看看哈
9樓：匿名使用者
人工智慧和大學專業最接近的三個專業：智慧科學與技術、 電腦科學與技術、 軟體工程；最好的13所大學：
1、北京大學
2、西安電子科技大學
3、中南大學
4、中山大學
5、湖南大學
6、南開大學
7、北京科技大學
8、北京郵電大學
9、河北工業大學
10、華南理工大學
11、武漢工程大學
12、南京理工大學
13、青島大學
10樓：東北強哥闖深圳
其實這個就是通訊方向了
你可以看看了
本人學電腦科學與技術專業 想往人工智慧這方面發展 應該自學什麼？ 我現在毫無頭緒，求這方面的
11樓：山東新華電腦
學技術可以考慮計算機相關的專業，因為現在人人都離不開，社會發展的趨勢也告訴我們這個行業的巨大前景，學習這方面的專業將來可從事崗位多，就業薪資高。可選擇專業有軟體、硬體、網路、設計等等，可以瞭解後做決定。
12樓：啊哈拉迪亞
不是專業人士，說點自己的理解。人工只能，主要體現在智慧的實現上，也就是說重點並不是哪一門程式語言，而是在於如何「智慧」，也就是看聽讀寫這些。目前的許多實現智慧的方式，其實就是通過各種各樣的演算法來實現，具體演算法不懂，因為沒學過，但是這裡面其實用到的高等級的數學知識會相對更多。
智慧的升級也是演算法的升級，這對於人工智慧開發來說可能其中很大一部分就是對於運算方式的一種升級。
但是你不能說數學好就行，這裡面應該更多的是一些邏輯已經思維方式的知識面。個人淺見，至於說入行的問題，我不能回答你，抱歉。
13樓：江西新華電腦學院
人工智慧的發展現狀處於成長期，由於相關人才的數量比較少，人工智慧的人才市場處於空缺，出現了供不應求的狀況。加之國家釋出相關政策促進人工智慧的發展；一些省份也比較重視人工智慧的發展
14樓：專業碼農一百年
你覺得計算機好就能自學人工智慧？醒醒吧，演算法不一樣的，最好找專業的學校學。就算你能自學一點皮毛，你覺你出來後有人敢要你嗎？沒證沒經驗怎麼收你？
15樓：長沙新華電腦學院
可以看網際網路相關專業
學習程式設計，那麼你應該是一個有毅力、有好奇心、有拼搏精神的人，喜歡主動解決各種問題。考慮清楚瞭然後選擇自己喜歡的專業。
16樓：長沙新華電腦學院
可以到這裡看看，網際網路it學校
人工智慧與大資料專業和電腦科學與技術專業哪個更好 10
17樓：匿名使用者
本科專業裡面沒有這個專業，這個是研究生專業的一個方向。大學本科專業裡與回這個相近的專業答是 自動化，自動化專業會學到很多控制相關的課程，而 人工智慧 這個專業就是利用各種控制原理去研究，從而實現人工智慧。
18樓：長沙新華電腦學院
都可以啊，兩個專業都有前途，可以來這邊看看的
19樓：雲南新華電腦學校
人工智抄能（artificial intelligence），英文縮寫為襲ai。它是研究、開發bai用於模擬du、延伸和擴充套件
人的智zhi能的理論、方法、技術及應dao用系統的一門新的技術科學。
算機科學與技術是一個計算機系統與網路兼顧的計算機學科寬口徑專業，旨在培養具有良好的科學素養，具有自主學習意識和創新意識，科學型和工程型相結合的計算機專業高水平工程技術人才。
20樓：江西新華電腦學院
當今時代，電腦已經成為人們生活以及公司發展的必需品。現在和未來一切都是電腦，所以現在電腦技術還是很有前途的，只要你的技術過硬，找到一份好工作，獲得高額薪水，一切都不是問題。
大資料和人工智慧那個好學，學那個比較好就業呢？
21樓：cda資料分析師
選擇一門學科學習，我們不能從哪個好學開始，我們得從自身的興趣和技能優點出發，做一個客觀的決定。下面我們先好好捋一捋大資料和人工智慧的概念和研究方向。
1、大資料
大資料是物聯網、web系統和資訊系統發展的綜合結果，其中物聯網的影響最大，所以大資料也可以說是物聯網發展的必然結果。大資料相關的技術緊緊圍繞資料，包括資料的採集、整理、傳輸、儲存、安全、分析、呈現和應用等等。目前，大資料的價值主要體現在分析和應用上，比如大資料場景分析等。
2、人工智慧
人工智慧是典型的交叉學科，研究的內容集中在機器學習、自然語言處理、計算機視覺、機器人學、自動推理和知識表示等六大方向，目前機器學習的應用範圍還是比較廣泛的，比如自動駕駛、智慧醫療等領域都有廣泛的應用。人工智慧的核心在於「思考」和「決策」，如何進行合理的思考和合理的行動是目前人工智慧研究的主流方向。
3、大資料與人工智慧
大資料和人工智慧雖然關注點並不相同，但是卻有密切的聯絡，一方面人工智慧需要大量的資料作為「思考」和「決策」的基礎，另一方面大資料也需要人工智慧技術進行資料價值化操作，比如機器學習就是資料分析的常用方式。在大資料價值的兩個主要體現當中，資料應用的主要渠道之一就是智慧體（人工智慧產品），為智慧體提供的資料量越大，智慧體執行的效果就會越好，因為智慧體通常需要大量的資料進行「訓練」和「驗證」，從而保障執行的可靠性和穩定性。
目前大資料相關技術已經趨於成熟，相關的理論體系已經逐步完善，而人工智慧尚處在行業發展的初期，理論體系依然有巨大的發展空間。從學習的角度來說，如果從大資料開始學習是個不錯的選擇，從大資料過渡到人工智慧也會相對比較容易。人工智慧涉及的領域非常廣泛，工業、航天、商業都有應用，並且已經深入人們的生活，開啟手機中的cortana或者siri，這就是ai的產物。
分析讓大量的資料有了價值，機器開始懂得使用者想要什麼，可以**未來的天氣和球賽的比分，這種人工智慧與場景的結合，要實現的就是改變生活方式和解放生產力。具體來說，很多過去只有人能做的事情，現在更多的情況下能夠通過機器實現，典型的例子包括語音助手、無人駕駛汽車。更重要的是，當硬體效能逐漸提升、計算資源越來越強大時，成本卻越來越低廉。
4、兩者的未來發展方向
聚焦新零售
在最近的大資料和人工智慧的應用熱潮中，幾乎沒有哪個領域像零售業這樣可以讓企業受益。無論是沃爾瑪還是當地的母嬰店，各地的企業似乎都在利用這些技術來降低管理費用，同時擴大業務範圍。例如，客服人員可能會被人工智慧助理徹底取代，但更重要的是，零售商可以通過人工智慧跟蹤他們的庫存，而消費者的興趣很快就會發生革命性的變化。
隨著越來越多的零售商將大資料和人工智慧應用到他們的商業模式中，預計這個行業現在可以利用人力和機器的力量來獲得更多的利潤。
聊天機器人應用越來越廣泛
facebook，skype和slack等公司都在其服務中新增了聊天機器人，他們對消費者來說非常有趣，包括法律幫助**，技術創新讓聊天機器人越來越智慧。這意味著它們可以為人們解析法規，通過有效的診斷來指導患者。
如果大資料繼續以目前的高速度增長，那麼預計在日前使用的社交**平臺上將會有應用更廣泛的聊天機器人。這可能比人們想像得還要快，這些由 人工智慧技術 驅動的機器人可能會更加有效地與人們聊天，人們甚至可能無法判斷是否正在與另一個人交談。
人工智慧和雲端計算的結合
隨著越來越多的企業採用人工智慧解決方案以應對其業務困境，其中許多公司將尋求加強其it基礎設施，並將業務轉向雲端。隨著大資料應用者的規模越來越大，人工智慧越來越成為一種主流，隨之而來的資料需求將給企業的本地伺服器帶來更大的負擔，這意味著他們需要在別處滿足他們的資料需求。
雲端計算非常適合幫助滿足和管理這些不斷增長的需求，因為內部部署的伺服器和資料管理對於企業來說變得過於混亂並且成本高昂。
更加智慧的市場營銷
市場營銷是利用大資料的力量革命化的關鍵領域之一，通過梳理大量的資料，企業能夠比以往任何時候都更準確地針對特定的消費者，將廣告和交易直接傳送到潛在消費者的郵箱或家門口。
隨著越來越多的公司試圖利用自動演算法來分類資料以找到潛在的客戶，人工智慧領域將受益於行業投資的增加。而實時定位可以為正確使用的公司帶來20%以上的銷售機會，這意味著採用人工智慧可以獲得十分豐厚的利潤。
暗資料的新紀元
隨著大資料的增長，利用暗資料獲得商業成功的機會也將隨之增加。所謂的暗資料就是企業正常商業活動期間蒐集，處理，儲存的資料。但這些資料通常無法用於諸如分析，商業關係或者是直接變現獲利等目的。
對於並不熟悉人工智慧和資料管理領域的許多人來說，這種資料不斷被證明是有用的。暗資料可能難以讓人理解，但隨著越來越多的企業投資人工智慧，這些迷惑可能就會消散，並導致人們對正在進行的資料革命的熱情更高。
電腦科學與技術和軟體工程哪個更適合女生學呢？前者是很偏硬體
電腦科學與技術是要學習所有計算機方面的東西，包括硬體和軟體，但是都不是很精通，基本上算是計算機所有方面的入門技術，但對以後社會上實踐，找工作還是很不錯的 軟體工程專業的主要內容是軟體開發技術和軟體工程管理，相對來講對於軟體程式設計能力的要求會高一些，而且技術更新非常快，要想學出名堂，沒有苦功夫是不行...
軟體工程電腦科學與技術物聯網工程機械電子學哪個專業好
物聯網或者機械吧，計算機相關的都飽和了 物聯網工程，電腦科學與技術，軟體工程，哪個專業好？糾結。物聯網工程，物聯網是發展趨勢，但是目前這個行業還不成熟，需要做好心理準備，你只要用心去學了，還是有用武之地的。電腦科學與技術，個人感覺不錯 物聯網咖，以後會更好 當今時代，電腦已經成為人們生活以及公司發展...
選擇電腦科學與技術與土木工程，電腦科學與技術好還是土木工程好
本人計算機應用技術專業畢業的，對於土木工程不太瞭解，這兩個相差挺遠的，完全是兩個方向，我朋友有學土木工程的，跟建築有關，天天弄什麼圖紙設計什麼的，計算機學的太多了，電腦科學與技術專業相比土木專業方向性也不是很明確，上了學你會發現什麼都學，而且什麼都學不精，只能自己找方向，向技術員開發員方向發展，感覺...