高考結束填報志願是每個考生人生中最重要的事情之一，如果從就業倒推專業，現在最時髦的專業非人工智慧莫屬。
就在今年3月，教育部官宣國內已經有35所高校獲得首批人工智慧專業建設資格，這也意味著2019年的應屆高考生將成為第一批大範圍接受AI本科教育的學生，那麼如果要報考AI專業，應屆考生需要了解什麼？
有哪些高校開設了人工智慧專業？
當前AI專業建設如火如荼的政策背景是2017年7月國務院正式印發的《新一代人工智慧發展規劃》，其中重點之一就是：
聚焦人工智慧重大科學前沿問題，以突破人工智慧應用基礎理論瓶頸為重點，超前佈局可能引發人工智慧正規化變革的基礎研究，促進學科交叉融合，為人工智慧持續發展與深度應用提供強大科學儲備。
AI學術理論研究作為產學研的基礎，很快得到了國內各大高校的積極響應，諸多高校相繼設立了AI學院或者相關的研究機構，一方面培養AI方面人才，另一方面從“小”開始，攻堅AI學術研究。
值得注意的是，之前雖然有不少高校開始設定AI專業的教學，但大多還是集中在研究生教學層面。但是，從今年開始，AI專業開始大規模地走入了高校本科教育。根據教育部發布的《2018年度普通高等學校本科專業備案和審批結果》，以下這35所高校將會在今年開啟人工智慧專業的招生。
從上圖可以看出，人工智慧專業程式碼為080717T（T代表特設專業），學位授予門類為工學。另外AI專業也不是“985”“211”高校的專屬，獲批的高校中，既有全國知名的老牌名校：同濟大學、上海交通大寫、浙江大學等，也有一些地方專業特色鮮明的高校：江蘇科技大學、安徽工程大學等，還有一些師範類高校：長春師範大學等。
其中，不少高校將AI專業歸入工科試驗班中的計算機科學與技術學院，比如同濟大學、浙江大學以及哈爾濱工業大學等。
圖 ｜ 浙江大學
圖 ｜ 同濟大學
另外表格中的南京大學和東南大學從去年就已經開始招收AI專業的學生，以東南大學為例，他們去年AI專業的錄取分數線為391分（江蘇高考滿分480分為標準）。
圖 ｜ 東南大學AI專業錄取分數線
不過，由於多數高校今年都是第一次開始AI專業的招生，所以對於應屆高考生來說，沒有直接對標的歷年分數線參考，但可以縱向對比同學院或者相近專業類別的歷年分數線，AI專業基本上會高於普通的計算機相關專業。
今年雖然只有35家高校獲得AI專業建設資格，但是根據教育部去年印發的《高等學校人工智慧創新行動計劃》，到2020年的目標是建立50家人工智慧學院、研究院或交叉研究中心，並引導高校透過增量支援和存量調整，加大人工智慧領域人才培養力度。可以預見，明年還會有一批高校獲得建設AI專業的資格。
本科生學AI，到底學什麼？
當前，有部分高校已經對外公佈了人工智慧專業的培養計劃，包括專業的培養目標、所學課程以及未來的就業方向。我們摘錄了幾個具有代表性的高校招生計劃。
南京大學
學院目前設定“機器學習與資料探勘”、“智慧系統與應用”兩個專業方向，目標是培養具有堅實的數學基礎和計算／程式基礎、全面深入的人工智慧專業知識、豐富的應用實踐能力，在人工智慧領域具有源頭創新能力和解決企業關鍵技術難題能力的專業精英人才。
今年5月，南京人工智慧學院出版了《南京大學人工智慧本科專業教育培養體系》一書，系統地介紹了南大在AI本科專業人才培養方面的初步探索成果，包括對AI本科教育的思考和南大人工智慧學院本科培養方案以及具體的課程設定情況。
具體涉及的課程包括數學基礎類：數學分析、高等代數、離散數學、機率論與數理統計、最最佳化方法和數理邏輯。專業基礎類：資料結構和演算法分析、程式設計基礎、計算機系統基礎、作業系統等課程。
另外，除了計算機學科之外，南大的AI課程還交叉涵蓋了數學、電子、自動控制等多學科的專業課程。
東南大學
大類學科基礎課程：
程式設計基礎及語言A（雙語）、程式設計基礎及語言B（雙語）、資料結構基礎、離散數學、數字邏輯電路、數字邏輯電路實驗C、最最佳化方法、自動控制原理。
專業主幹課程：
人工智慧導論（雙語）、數字影象處理、數字訊號處理、機器學習（雙語）、作業系統（雙語）、模式識別（全英文）。
哈爾濱工業大學
本專業主幹課程：人工智慧、機器學習、視聽覺訊號處理、模式識別與深度學習、視聽覺資訊理解、自然語言處理、資訊檢索、語言與認知等。
畢業生去向：國內就業單位有華為、百度、阿里、騰訊、京東等知名網際網路企業或研究院，以及中科院計算所、軟體所、資訊工程研究所等國內著名科研院所和北大、清華、浙大等國內著名高校繼續深造。
境外深造院校有美國卡內基梅隆大學、麻省理工學院、加州大學洛杉磯分校、斯坦福大學、加州伯克利分校、哥倫比亞大學、英國帝國理工大學、澳洲悉尼科技大學、新加坡國立大學等。
西安電子科技大學
培養學生具備資料探勘、資訊處理、計算機與網際網路等人工智慧技術的基礎知識；具有從事各類智慧資訊領域科學研究、教學工作的能力。將學生打造成為各類電子資訊系統、控制系統、儀器裝置等智慧化研究、設計、開發及應用的高層次、創造性科技人才。
畢業去向：本科畢業後，學生既可在包括模式識別與智慧系統、智慧資訊處理、電路與系統、計算機應用技術、電子與通訊工程、計算機技術等不同的學科領域進行深造，也可在科研院校、企事業單位等機構從事智慧科學相關方向的研究、教學、開發和管理工作。
北京交通大學
本專業是人工智慧技術、計算機科學、資訊科學與特色行業（如醫療）相結合的複合型專業。依託我校計算機科學與技術一級學科優勢及人工智慧研究平臺，突出人工智慧技術與醫療等行業的交叉與融合。
核心課程：離散數學、資料結構、作業系統、資料庫系統原理、人工智慧導論、機器學習、知識工程、自然語言處理、模式識別、深度學習實踐、認知計算、醫學資料分析、凸最佳化方法、高階語言程式設計和Python程式設計等。
升學就業：畢業生可從事人工智慧演算法設計、資料分析、軟體開發和科學研究等方面的工作。就職單位涵蓋各行各業，包括：網際網路科技企業、高新資訊科技企業、銀行與金融企業、交通運輸企業、醫療機構、科研機構和國家機關等單位。
從上述幾所高校的AI專業培養計劃來看，首先在課程上強調數學、機率論、程式語言是基礎，並且圍繞當前AI領域的幾個基本研究方向展開教學，比如模式識別、NLP、計算機視覺等。其次非常重視AI和其他學科的融合，也就是在打好理論基礎的同時，要有解決實際問題的能力。
不過，南京大學人工智慧學院院長周志華此前在微博上提到，“本科應該是在本學科打一個相對完整的框架基礎，不要有明顯的欠缺。想深入還要念研究生的。”
AI之外，這些專業也不錯
雖然術業有專攻，但AI本身涉及到的技術或者產業就非常廣泛，所以除了人工智慧專業之外，一些旁支的專業也是未來進入AI行業的敲門磚，包括今年新增備案數量最多的幾個本科專業：資料科學與大資料技術、機器人工程、智慧科學與技術。
資料顯示，根據教育部今年公佈的名單，有101所高校獲批“工程”專業，96所高校獲批“智慧科學與技術”專業，203所高校獲批“資料科學與大資料技術”專業，25所高校獲批“大資料管理與應用”專業，25所學校獲批“網路空間安全”專業，14所學校獲批“工程”專業。
當前的技術變革正在反向驅動中國高校教育的完善，報考AI專業也並不是一時的追風口，就像周志華教授在接受南都採訪時候說到：
“人工智慧作為一個嚴肅的學科誕生於1956年，並不是曇花一現的‘投資風口’或‘短期熱點’。經過60多年的發展，人工智慧領域形成了龐大的知識體系，既有的相近學科的本科教學體系不再能完全覆蓋或代替。要培養高質量人工智慧專業人才，就必須根據人工智慧學科的特點來建立相應的培養體系。”
高考結束填報志願是每個考生人生中最重要的事情之一，如果從就業倒推專業，現在最時髦的專業非人工智慧莫屬。
就在今年3月，教育部官宣國內已經有35所高校獲得首批人工智慧專業建設資格，這也意味著2019年的應屆高考生將成為第一批大範圍接受AI本科教育的學生，那麼如果要報考AI專業，應屆考生需要了解什麼？
有哪些高校開設了人工智慧專業？
當前AI專業建設如火如荼的政策背景是2017年7月國務院正式印發的《新一代人工智慧發展規劃》，其中重點之一就是：
聚焦人工智慧重大科學前沿問題，以突破人工智慧應用基礎理論瓶頸為重點，超前佈局可能引發人工智慧正規化變革的基礎研究，促進學科交叉融合，為人工智慧持續發展與深度應用提供強大科學儲備。
AI學術理論研究作為產學研的基礎，很快得到了國內各大高校的積極響應，諸多高校相繼設立了AI學院或者相關的研究機構，一方面培養AI方面人才，另一方面從“小”開始，攻堅AI學術研究。
值得注意的是，之前雖然有不少高校開始設定AI專業的教學，但大多還是集中在研究生教學層面。但是，從今年開始，AI專業開始大規模地走入了高校本科教育。根據教育部發布的《2018年度普通高等學校本科專業備案和審批結果》，以下這35所高校將會在今年開啟人工智慧專業的招生。
從上圖可以看出，人工智慧專業程式碼為080717T（T代表特設專業），學位授予門類為工學。另外AI專業也不是“985”“211”高校的專屬，獲批的高校中，既有全國知名的老牌名校：同濟大學、上海交通大寫、浙江大學等，也有一些地方專業特色鮮明的高校：江蘇科技大學、安徽工程大學等，還有一些師範類高校：長春師範大學等。
其中，不少高校將AI專業歸入工科試驗班中的計算機科學與技術學院，比如同濟大學、浙江大學以及哈爾濱工業大學等。
圖 ｜ 浙江大學
圖 ｜ 同濟大學
另外表格中的南京大學和東南大學從去年就已經開始招收AI專業的學生，以東南大學為例，他們去年AI專業的錄取分數線為391分（江蘇高考滿分480分為標準）。
圖 ｜ 東南大學AI專業錄取分數線
不過，由於多數高校今年都是第一次開始AI專業的招生，所以對於應屆高考生來說，沒有直接對標的歷年分數線參考，但可以縱向對比同學院或者相近專業類別的歷年分數線，AI專業基本上會高於普通的計算機相關專業。
今年雖然只有35家高校獲得AI專業建設資格，但是根據教育部去年印發的《高等學校人工智慧創新行動計劃》，到2020年的目標是建立50家人工智慧學院、研究院或交叉研究中心，並引導高校透過增量支援和存量調整，加大人工智慧領域人才培養力度。可以預見，明年還會有一批高校獲得建設AI專業的資格。
本科生學AI，到底學什麼？
當前，有部分高校已經對外公佈了人工智慧專業的培養計劃，包括專業的培養目標、所學課程以及未來的就業方向。我們摘錄了幾個具有代表性的高校招生計劃。
南京大學
學院目前設定“機器學習與資料探勘”、“智慧系統與應用”兩個專業方向，目標是培養具有堅實的數學基礎和計算／程式基礎、全面深入的人工智慧專業知識、豐富的應用實踐能力，在人工智慧領域具有源頭創新能力和解決企業關鍵技術難題能力的專業精英人才。
今年5月，南京人工智慧學院出版了《南京大學人工智慧本科專業教育培養體系》一書，系統地介紹了南大在AI本科專業人才培養方面的初步探索成果，包括對AI本科教育的思考和南大人工智慧學院本科培養方案以及具體的課程設定情況。
具體涉及的課程包括數學基礎類：數學分析、高等代數、離散數學、機率論與數理統計、最最佳化方法和數理邏輯。專業基礎類：資料結構和演算法分析、程式設計基礎、計算機系統基礎、作業系統等課程。
另外，除了計算機學科之外，南大的AI課程還交叉涵蓋了數學、電子、自動控制等多學科的專業課程。
東南大學
大類學科基礎課程：
程式設計基礎及語言A（雙語）、程式設計基礎及語言B（雙語）、資料結構基礎、離散數學、數字邏輯電路、數字邏輯電路實驗C、最最佳化方法、自動控制原理。
專業主幹課程：
人工智慧導論（雙語）、數字影象處理、數字訊號處理、機器學習（雙語）、作業系統（雙語）、模式識別（全英文）。
哈爾濱工業大學
本專業主幹課程：人工智慧、機器學習、視聽覺訊號處理、模式識別與深度學習、視聽覺資訊理解、自然語言處理、資訊檢索、語言與認知等。
畢業生去向：國內就業單位有華為、百度、阿里、騰訊、京東等知名網際網路企業或研究院，以及中科院計算所、軟體所、資訊工程研究所等國內著名科研院所和北大、清華、浙大等國內著名高校繼續深造。
境外深造院校有美國卡內基梅隆大學、麻省理工學院、加州大學洛杉磯分校、斯坦福大學、加州伯克利分校、哥倫比亞大學、英國帝國理工大學、澳洲悉尼科技大學、新加坡國立大學等。
西安電子科技大學
培養學生具備資料探勘、資訊處理、計算機與網際網路等人工智慧技術的基礎知識；具有從事各類智慧資訊領域科學研究、教學工作的能力。將學生打造成為各類電子資訊系統、控制系統、儀器裝置等智慧化研究、設計、開發及應用的高層次、創造性科技人才。
畢業去向：本科畢業後，學生既可在包括模式識別與智慧系統、智慧資訊處理、電路與系統、計算機應用技術、電子與通訊工程、計算機技術等不同的學科領域進行深造，也可在科研院校、企事業單位等機構從事智慧科學相關方向的研究、教學、開發和管理工作。
北京交通大學
本專業是人工智慧技術、計算機科學、資訊科學與特色行業（如醫療）相結合的複合型專業。依託我校計算機科學與技術一級學科優勢及人工智慧研究平臺，突出人工智慧技術與醫療等行業的交叉與融合。
核心課程：離散數學、資料結構、作業系統、資料庫系統原理、人工智慧導論、機器學習、知識工程、自然語言處理、模式識別、深度學習實踐、認知計算、醫學資料分析、凸最佳化方法、高階語言程式設計和Python程式設計等。
升學就業：畢業生可從事人工智慧演算法設計、資料分析、軟體開發和科學研究等方面的工作。就職單位涵蓋各行各業，包括：網際網路科技企業、高新資訊科技企業、銀行與金融企業、交通運輸企業、醫療機構、科研機構和國家機關等單位。
從上述幾所高校的AI專業培養計劃來看，首先在課程上強調數學、機率論、程式語言是基礎，並且圍繞當前AI領域的幾個基本研究方向展開教學，比如模式識別、NLP、計算機視覺等。其次非常重視AI和其他學科的融合，也就是在打好理論基礎的同時，要有解決實際問題的能力。
不過，南京大學人工智慧學院院長周志華此前在微博上提到，“本科應該是在本學科打一個相對完整的框架基礎，不要有明顯的欠缺。想深入還要念研究生的。”
AI之外，這些專業也不錯
雖然術業有專攻，但AI本身涉及到的技術或者產業就非常廣泛，所以除了人工智慧專業之外，一些旁支的專業也是未來進入AI行業的敲門磚，包括今年新增備案數量最多的幾個本科專業：資料科學與大資料技術、機器人工程、智慧科學與技術。
資料顯示，根據教育部今年公佈的名單，有101所高校獲批“工程”專業，96所高校獲批“智慧科學與技術”專業，203所高校獲批“資料科學與大資料技術”專業，25所高校獲批“大資料管理與應用”專業，25所學校獲批“網路空間安全”專業，14所學校獲批“工程”專業。
當前的技術變革正在反向驅動中國高校教育的完善，報考AI專業也並不是一時的追風口，就像周志華教授在接受南都採訪時候說到：
“人工智慧作為一個嚴肅的學科誕生於1956年，並不是曇花一現的‘投資風口’或‘短期熱點’。經過60多年的發展，人工智慧領域形成了龐大的知識體系，既有的相近學科的本科教學體系不再能完全覆蓋或代替。要培養高質量人工智慧專業人才，就必須根據人工智慧學科的特點來建立相應的培養體系。”