香港、澳門(mén)、新加坡主要院校AI專(zhuān)業(yè)匯總

AI（人工智能）專(zhuān)業(yè)是一個(gè)跨學(xué)科的專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域。它融合了計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、物理學(xué)、神經(jīng)科學(xué)等多個(gè)學(xué)科的知識(shí)和技術(shù)。其目的是讓機(jī)器能夠模擬人類(lèi)的智能，如學(xué)習(xí)、推理、解決問(wèn)題、理解語(yǔ)言、識(shí)別圖像等多種認(rèn)知能力。下面為大家匯總了香港、澳門(mén)、新加坡主要院校專(zhuān)業(yè)，一起來(lái)看看吧。

   數(shù)學(xué)基礎(chǔ)課程

高等數(shù)學(xué)：為后續(xù)的算法分析等課程提供基本的數(shù)學(xué)工具，如微積分知識(shí)用于優(yōu)化算法中的梯度計(jì)算。

線(xiàn)性代數(shù)：在機(jī)器學(xué)習(xí)算法的矩陣運(yùn)算中至關(guān)重要。例如，在深度學(xué)習(xí)中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)重矩陣計(jì)算就大量用到線(xiàn)性代數(shù)知識(shí)。

概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)：這是理解數(shù)據(jù)分布、模型評(píng)估等內(nèi)容的關(guān)鍵。像在貝葉斯分類(lèi)算法中，概率論用于計(jì)算后驗(yàn)概率。

   計(jì)算機(jī)科學(xué)課程

編程語(yǔ)言：Python 是 AI 領(lǐng)域最重要的編程語(yǔ)言之一。它有豐富的庫(kù)，如 NumPy 用于高效的數(shù)值計(jì)算，Pandas 用于數(shù)據(jù)處理，TensorFlow 和 PyTorch 用于構(gòu)建和訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型。

數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法：高效的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)（如樹(shù)、圖）和算法（如搜索算法、排序算法）對(duì)于處理大規(guī)模數(shù)據(jù)和優(yōu)化模型訓(xùn)練過(guò)程非常重要。

計(jì)算機(jī)組成原理：了解計(jì)算機(jī)硬件的基本原理，有助于理解 AI 算法在硬件上的實(shí)現(xiàn)和優(yōu)化，比如如何利用 GPU 加速深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練。

   人工智能核心課程

機(jī)器學(xué)習(xí)：這是 AI 的核心領(lǐng)域，涵蓋監(jiān)督學(xué)習(xí)（如線(xiàn)性回歸、支持向量機(jī)）、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)（如聚類(lèi)算法）和強(qiáng)化學(xué)習(xí)（如 Q - learning）等多種學(xué)習(xí)范式。通過(guò)讓機(jī)器從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)模式，從而進(jìn)行預(yù)測(cè)或決策。

深度學(xué)習(xí)：它是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)分支，以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為主要模型架構(gòu)。例如，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）用于圖像識(shí)別，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）及其變體（如 LSTM）用于自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域。

自然語(yǔ)言處理：研究計(jì)算機(jī)如何理解和生成人類(lèi)語(yǔ)言。包括文本分類(lèi)、機(jī)器翻譯、情感分析等應(yīng)用。例如，聊天機(jī)器人就是自然語(yǔ)言處理的一個(gè)典型應(yīng)用。

計(jì)算機(jī)視覺(jué)：專(zhuān)注于讓計(jì)算機(jī)理解和處理圖像和視頻數(shù)據(jù)。例如，目標(biāo)檢測(cè)用于安防領(lǐng)域，識(shí)別監(jiān)控畫(huà)面中的人物或物體。

學(xué)習(xí) AI 專(zhuān)業(yè)需要具備以下幾方面的技能和素質(zhì)：

   專(zhuān)業(yè)技能

?編程能力：

Python：作為 AI 領(lǐng)域的主流編程語(yǔ)言，需熟練掌握其基礎(chǔ)語(yǔ)法、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)等，如列表推導(dǎo)式、字典的使用等。同時(shí)，要深入了解相關(guān)的科學(xué)計(jì)算庫(kù)，如 NumPy 用于高效的數(shù)值計(jì)算，Pandas 用于數(shù)據(jù)處理和分析，Matplotlib、Seaborn 用于數(shù)據(jù)可視化等，以及機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)庫(kù)，如 TensorFlow、PyTorch、Keras 等，能夠運(yùn)用這些庫(kù)實(shí)現(xiàn)各種 AI 算法和模型.

其他語(yǔ)言：如 Java，其在企業(yè)級(jí)開(kāi)發(fā)中應(yīng)用廣泛，具有跨平臺(tái)性、健壯性和高效性，適合開(kāi)發(fā)大規(guī)模人工智能系統(tǒng)；C++ 則在需要高性能計(jì)算和實(shí)時(shí)處理的場(chǎng)景中表現(xiàn)出色，如游戲引擎、機(jī)器人控制軟件等領(lǐng)域，且許多深度學(xué)習(xí)框架的底層實(shí)現(xiàn)也依賴(lài)于 C++.

?數(shù)學(xué)基礎(chǔ)：

高等數(shù)學(xué)：要掌握微積分、極限、導(dǎo)數(shù)、積分等知識(shí)，用于理解和推導(dǎo) AI 算法中的優(yōu)化問(wèn)題，如梯度下降算法等就依賴(lài)于導(dǎo)數(shù)的計(jì)算。

線(xiàn)性代數(shù)：熟悉矩陣運(yùn)算、向量空間、特征值與特征向量等概念，在機(jī)器學(xué)習(xí)的算法實(shí)現(xiàn)中，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重矩陣計(jì)算、主成分分析等都大量運(yùn)用了線(xiàn)性代數(shù)知識(shí).

概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)：了解概率分布、隨機(jī)變量、期望、方差等，這對(duì)于理解數(shù)據(jù)的不確定性、模型的評(píng)估指標(biāo)以及貝葉斯方法等都非常關(guān)鍵，如在樸素貝葉斯分類(lèi)算法中就需要計(jì)算先驗(yàn)概率和后驗(yàn)概率.

離散數(shù)學(xué)：掌握集合論、圖論、數(shù)理邏輯等內(nèi)容，有助于理解數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、算法設(shè)計(jì)以及知識(shí)表示等方面的知識(shí)，在搜索算法、知識(shí)圖譜等領(lǐng)域有重要應(yīng)用。

?機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)：

機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)：理解監(jiān)督學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等不同學(xué)習(xí)范式，掌握常見(jiàn)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如線(xiàn)性回歸、邏輯回歸、決策樹(shù)、支持向量機(jī)、聚類(lèi)算法等的原理、優(yōu)缺點(diǎn)及適用場(chǎng)景，并能夠運(yùn)用相關(guān)算法解決實(shí)際問(wèn)題.

深度學(xué)習(xí)框架：熟練掌握至少一種深度學(xué)習(xí)框架，如 TensorFlow、PyTorch 等，了解其核心概念和基本操作，能夠使用框架構(gòu)建和訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）用于圖像識(shí)別、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）及其變體（如 LSTM、GRU）用于自然語(yǔ)言處理等.

模型調(diào)優(yōu)與評(píng)估：掌握模型的超參數(shù)調(diào)整方法，如學(xué)習(xí)率調(diào)整、正則化等，以及模型評(píng)估指標(biāo)，如準(zhǔn)確率、召回率、F1 值、均方誤差等，能夠根據(jù)具體任務(wù)和數(shù)據(jù)特點(diǎn)選擇合適的評(píng)估指標(biāo)，并對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn)。

?數(shù)據(jù)處理與分析能力：

數(shù)據(jù)收集與清洗：能夠從各種數(shù)據(jù)源獲取數(shù)據(jù)，并進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗，處理缺失值、異常值、重復(fù)數(shù)據(jù)等問(wèn)題，保證數(shù)據(jù)的質(zhì)量和一致性。

數(shù)據(jù)預(yù)處理：掌握數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、歸一化、特征工程等技術(shù)，能夠?qū)?shù)據(jù)進(jìn)行有效的預(yù)處理，提取有意義的特征，為后續(xù)的模型訓(xùn)練提供良好的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

數(shù)據(jù)分析與可視化：運(yùn)用數(shù)據(jù)分析方法和工具，如 Pandas、SQL 等，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行探索性分析，了解數(shù)據(jù)的分布、相關(guān)性等特征，并能夠使用數(shù)據(jù)可視化工具，如 Matplotlib、Seaborn、Tableau 等，將數(shù)據(jù)以直觀(guān)的圖表形式展示出來(lái)，輔助理解和決策。

   綜合素質(zhì)

?問(wèn)題解決能力：AI 項(xiàng)目中會(huì)遇到各種復(fù)雜的問(wèn)題，如模型訓(xùn)練不收斂、過(guò)擬合、數(shù)據(jù)不均衡等，需要具備分析問(wèn)題、查找原因并找到有效解決方案的能力。能夠靈活運(yùn)用所學(xué)知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)，嘗試不同的方法和技術(shù)，不斷調(diào)試和優(yōu)化，直到問(wèn)題得到解決。

?創(chuàng)新能力：AI 領(lǐng)域發(fā)展迅速，需要不斷探索和創(chuàng)新。要有勇于嘗試新的算法、模型和技術(shù)的精神，能夠提出新穎的想法和解決方案，推動(dòng) AI 技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用。例如，在研究新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)、優(yōu)化算法或應(yīng)用場(chǎng)景等方面展現(xiàn)創(chuàng)新思維。

?學(xué)習(xí)能力：AI 技術(shù)更新?lián)Q代快，新的研究成果和應(yīng)用不斷涌現(xiàn)，需要保持學(xué)習(xí)的熱情和積極性，不斷跟進(jìn)最新的技術(shù)動(dòng)態(tài)，學(xué)習(xí)新的知識(shí)和技能。能夠快速理解和掌握新的理論、算法和工具，并將其應(yīng)用到實(shí)際項(xiàng)目中。

?團(tuán)隊(duì)合作精神：AI 項(xiàng)目通常需要多學(xué)科背景的人員共同協(xié)作完成，如算法工程師、數(shù)據(jù)科學(xué)家、軟件工程師、領(lǐng)域?qū)＜业取Ｒ虼耍邆淞己玫膱F(tuán)隊(duì)合作精神，能夠與不同專(zhuān)業(yè)的人員有效溝通、協(xié)作，發(fā)揮各自的優(yōu)勢(shì)，共同推進(jìn)項(xiàng)目的進(jìn)展。

?溝通能力：不僅要能夠與團(tuán)隊(duì)成員清晰地交流技術(shù)問(wèn)題和解決方案，還需要向非技術(shù)人員，如業(yè)務(wù)部門(mén)、管理層等，解釋 AI 技術(shù)的原理、優(yōu)勢(shì)和應(yīng)用價(jià)值，使其理解和支持 AI 項(xiàng)目的實(shí)施。良好的溝通能力有助于提高工作效率，減少誤解，促進(jìn)項(xiàng)目的順利進(jìn)行。

?倫理和法律意識(shí)：隨著 AI 技術(shù)的廣泛應(yīng)用，其帶來(lái)的倫理和法律問(wèn)題也日益凸顯，如數(shù)據(jù)隱私保護(hù)、算法偏見(jiàn)、人工智能的責(zé)任歸屬等。學(xué)習(xí) AI 專(zhuān)業(yè)需要具備基本的倫理和法律意識(shí)，了解相關(guān)的法律法規(guī)和倫理準(zhǔn)則，確保 AI 技術(shù)的開(kāi)發(fā)和應(yīng)用符合道德和法律的要求.

   算法研發(fā)工程師

主要職責(zé)是研究和開(kāi)發(fā)新的人工智能算法。例如，在大型科技公司的 AI 實(shí)驗(yàn)室，研究人員致力于改進(jìn)深度學(xué)習(xí)算法，以提高圖像識(shí)別的準(zhǔn)確率或語(yǔ)言處理的效率。

   數(shù)據(jù)科學(xué)家

負(fù)責(zé)收集、清洗和分析大量的數(shù)據(jù)，并利用機(jī)器學(xué)習(xí)模型從數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的信息。比如在金融領(lǐng)域，數(shù)據(jù)科學(xué)家可以通過(guò)分析市場(chǎng)數(shù)據(jù)和客戶(hù)行為數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)股票價(jià)格走勢(shì)或客戶(hù)的信用風(fēng)險(xiǎn)。

   AI 產(chǎn)品經(jīng)理

負(fù)責(zé)規(guī)劃和管理 AI 產(chǎn)品的整個(gè)生命周期。他們需要了解市場(chǎng)需求和技術(shù)趨勢(shì)，協(xié)調(diào)算法工程師、軟件開(kāi)發(fā)工程師等團(tuán)隊(duì)，將 AI 技術(shù)轉(zhuǎn)化為實(shí)際的產(chǎn)品。例如，智能語(yǔ)音助手產(chǎn)品的產(chǎn)品經(jīng)理，需要考慮產(chǎn)品的功能、用戶(hù)體驗(yàn)、市場(chǎng)推廣等多個(gè)方面。

隨著大數(shù)據(jù)的不斷積累和計(jì)算能力的持續(xù)提升，人工智能的應(yīng)用場(chǎng)景在不斷拓展。從醫(yī)療領(lǐng)域（如疾病診斷輔助系統(tǒng)）到交通領(lǐng)域（如自動(dòng)駕駛），從工業(yè)制造（如質(zhì)量檢測(cè)機(jī)器人）到娛樂(lè)行業(yè)（如智能游戲 NPC）等眾多領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用。預(yù)計(jì)未來(lái)幾年，對(duì) AI 專(zhuān)業(yè)人才的需求將持續(xù)增長(zhǎng)，并且會(huì)出現(xiàn)更多細(xì)分領(lǐng)域的專(zhuān)業(yè)化人才需求。