什么是人工智能专业?

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本文目录一览：

• 1、2022年河北师范大学统招专升本招生专业与计划？
• 2、什么是人工智能专业?
• 3、人工智能专业可以专升本吗？

2022年河北师范大学统招专升本招生专业与计划？

【专升本快速报名和免费咨询： 】2022年河北师范大学统招专升本招生专业与计划已经公布，详情如下：
2022年河北师范大学统招专升本招生专业与计划
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备注：具体招生计划以河北省教育厅公布的相关文件为准。
1.学前教育专业
我校是河北省最早开设学前教育专业的高校之一，于上世纪80年代开始培养学前教育专业夜大学生，1993年开始招收全日制专科学生，2001年开始招收全日制本科学生。多年来，坚持“精品”培养路线，毕业生遍及省内外高校、科研院所、各级各类幼儿园和幼教机构，为河北省学前教育领域培养了大量优秀的骨干教师和管理人才。目前设有学前教育本科专业、学前教育第二学位、学前教育学学术硕士和学前教育专业硕士学位授权点。
(1)培养目标
本专业旨在培养具有高尚师德和教育情怀，具备良好的科学素养、人文与社会素养及艺术素养，系统掌握教育科学和学前教育专业理念、教育知识，具备一定的学前教育研究能力、自主学习能力和国际视野，具有较强的创新创业精神和创业实践能力、管理能力，能够在各级各类学前教育及管理机构中胜任教育、教学、研究与管理工作的学前教育复合型人才。
(2)核心课程
该专业开设的主要课程有：普通心理学、教育学、中外教育史、教育社会学、教育法学、教育心理学、学前保健学、学前心理学、学前教育学、学前教育科研方法、幼儿园教学活动与设计、学前教育管理学、学前儿童科学教育、学前儿童语言教育、钢琴、舞蹈、美术等。
(3)就业方向
本专业就业方向主要包括：升学就读硕士、博士研究生，毕业后从事各级各类院校及研究所的学前教育专业教学与研究工作;为全省各级各类幼儿园和学前教育机构培养卓越的教师及管理者。
2.英语专业
我校英语专业专升本的培养任务由河北师范大学附属民族学院承担，附属民族学院具有多年的英语专业办学经验，以培养政治素质过硬、师德高尚，具有扎实教育教学能力的基础教育人才为目标，坚持以人为本，以社会需求为依托，以就业创业为导向，以学生成才为中心，注重实践教学，学用结合,全方位培养学生的综合素养。依托我校的优势资源，教育教学实力雄厚，教师团队在河北省多项专业教学比赛中屡获殊荣，学生在教师技能大赛、“世纪之星”外语演讲大赛、河北省高校英语阅读大赛、“外研社杯”写作大赛等多项比赛中获奖30余项。毕业生大部分选择进入基础教育战线，为河北省基础教育贡献着力量。
(1)培养目标
本专业为师范类专业，立足河北省基础教育的发展与需求，旨在培养政治素质过硬、师德高尚，具备高度的社会责任感和良好的教师职业素养，系统掌握扎实的英语语言基础知识和基本技能、英语教学基本理论与方法以及现代教育理论和教育技术，具备一定的英语教育研究能力和自主学习能力，具有开阔的国际视野和高效的跨文化交际能力，有良好的自我发展意识和创新精神，能够在中小学各级各类英语教育及管理机构中胜任教育教学、研究与管理工作的英语教育复合型人才。
(2)核心课程
该专业开设的主要课程有：高级英语、语言学概论、英国文学史及作品选读、美国文学史及作品选读、翻译理论与实践、高级英语写作、中学英语教学理论与教学设计、中学英语教学技能训练、现代教育技术应用技能训练、英语教学专题研究、顶岗实习等。
(3)就业方向
本专业就业方向主要包括：升学就读硕士研究生，毕业后从事各级各类院校及研究所的英语专业教学与研究工作;为全省各级各类中小学及英语教育机构培养卓越的教师及管理者。
3.计算机科学与技术专业
我校计算机科学与技术专业专升本的培养任务由河北师范大学附属民族学院承担，附属民族学院具有多年的计算机专业教育经验，以培养具有实践能力和创新精神的应用型人才为目标，坚持以人为本，以社会需求为依托，以就业创业为导向，以学生成才为中心，注重实践教学，学用结合,全方位培养学生的综合素养。师生在“蓝桥杯”全国软件和信息技术专业人才大赛、中国高校计算机大赛——团体程序设计天梯赛、“博创杯”全国大学生嵌入式人工智能设计大赛等众多赛事中屡创佳绩。2021年12月，在全国行业职业技能竞赛暨第二届全国信息产业新技术职业技能竞赛计算机程序设计(Python)竞赛全国总决赛中突出重围斩获学生组二等奖。毕业生在华为、金蝶、中国智库等众多名企中绽放着光彩。
(1)培养目标
本专业面向国家、特别是京津冀地区计算机技术领域的发展需求，旨在培养具有良好的道德与修养，遵守法律法规，社会和环境意识强，系统掌握计算机技术领域扎实的基础知识和专业知识，具备计算机类工程实践和专业综合创新能力，能够胜任计算机技术领域应用的系统设计开发、运行维护、测试分析、工程项目实施与管理等工作，具有终身学习能力和协作精神，能与团队成员一起在创造性工程实践活动中取得成就的应用型人才。
(2)核心课程
该专业开设的主要课程有：离散数学、概率论与数理统计、JAVA语言程序设计、数字逻辑与数字系统、数据库原理、软件工程、计算机组成原理、数据结构、操作系统、计算机网络、JAVA语言程序设计实训、JAVA核心编程实训、J2EE框架设计实训、WEB前端开发技术实训等。
(3)就业方向
本专业就业方向主要包括：升学就读硕士研究生，毕业后从事国内外众多软硬件企业、国家机关以及各大、中型企、事业单位的信息技术部门、教育部门等单位从事软件工程、网络系统、信息安全等领域的技术开发、维护、教学、科研及管理等工作。
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什么是人工智能专业?

人工智能技术关系到人工智能产品是否可以顺利应用到我们的生活场景中。在人工智能领域，它普遍包含了 机器学习 、知识图谱、 自然语言处理 、人机交互、计算机视觉、生物特征识别、AR/VR七个关键技术。

一、机器学习
机器学习(MachineLearning)是一门涉及统计学、系统辨识、逼近理论、神经网络、优化理论、 计算机科学 、脑科学等诸多领域的 交叉学科 ，研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能，是人工智能技术的核心。基于数据的机器学习是现代智能技术中的重要方法之一，研究从观测数据(样本)出发寻找规律，利用这些规律对未来数据或无法观测的数据进行预测。根据学习模式、 学习方法 以及算法的不同，机器学习存在不同的分类方法。
根据学习模式将机器学习分类为监督学习、 无监督学习 和强化学习等。
根据学习方法可以将机器学习分为传统机器学习和深度学习。

二、知识图谱
知识图谱本质上是结构化的语义知识库，是一种由节点和边组成的图数据结构，以符号形式描述物理世界中的概念及其相互关系，其基本组成单位是“实体—关系—实体”三元组，以及实体及其相关“属性—值”对。不同实体之间通过关系相互联结，构成网状的知识结构。在知识图谱中，每个节点表示现实世界的“实体”，每条边为实体与实体之间的“关系”。通俗地讲，知识图谱就是把所有不同种类的信息连接在一起而得到的一个关系网络，提供了从“关系”的角度去分析问题的能力。
知识图谱可用于反欺诈、不一致性验证、组团欺诈等公共安全保障领域，需要用到异常分析、静态分析、动态分析等 数据挖掘 方法。特别地，知识图谱在 搜索引擎 、可视化展示和 精准营销 方面有很大的优势，已成为业界的热门工具。但是，知识图谱的发展还有很大的挑战，如数据的噪声问题，即数据本身有错误或者数据存在冗余。随着知识图谱应用的不断深入，还有一系列关键技术需要突破。

三、自然语言处理
自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向，研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法，涉及的领域较多，主要包括机器翻译、机器阅读理解和问答系统等。
机器翻译
机器翻译技术是指利用计算机技术实现从一种自然语言到另外一种自然语言的翻译过程。基于统计的机器翻译方法突破了之前基于规则和实例翻译方法的局限性，翻译性能取得巨大提升。基于深度神经网络的机器翻译在日常口语等一些场景的成功应用已经显现出了巨大的潜力。随着上下文的语境表征和知识逻辑推理能力的发展，自然语言知识图谱不断扩充，机器翻译将会在多轮对话翻译及篇章翻译等领域取得更大进展。
语义理解
语义理解技术是指利用计算机技术实现对文本篇章的理解，并且回答与篇章相关问题的过程。语义理解更注重于对上下文的理解以及对答案精准程度的把控。随着MCTest数据集的发布，语义理解受到更多关注，取得了快速发展，相关数据集和对应的神经网络模型层出不穷。语义理解技术将在智能客服、产品自动问答等相关领域发挥重要作用，进一步提高问答与对话系统的精度。
问答系统
问答系统分为开放领域的对话系统和特定领域的问答系统。问答系统技术是指让计算机像人类一样用自然语言与人交流的技术。人们可以向问答系统提交用自然语言表达的问题，系统会返回关联性较高的答案。尽管问答系统目前已经有了不少应用产品出现，但大多是在实际信息服务系统和智能手机助手等领域中的应用，在问答系统 鲁棒性 方面仍然存在着问题和挑战。
自然语言处理面临四大挑战：
一是在词法、句法、语义、语用和语音等不同层面存在不确定性;
二是新的词汇、术语、语义和语法导致未知语言现象的不可预测性;
三是数据资源的不充分使其难以覆盖复杂的语言现象;
四是语义知识的模糊性和错综复杂的关联性难以用简单的 数学模型 描述，语义计算需要参数庞大的非线性计算

四、人机交互
人机交互主要研究人和计算机之间的信息交换，主要包括人到计算机和计算机到人的两部分信息交换，是人工智能领域的重要的外围技术。人机交互是与 认知心理学 、人机工程学、多媒体技术、 虚拟现实技术 等密切相关的综合学科。传统的人与计算机之间的信息交换主要依靠交互设备进行，主要包括键盘、鼠标、操纵杆、数据服装、眼动跟踪器、位置跟踪器、数据手套、压力笔等输入设备，以及打印机、绘图仪、显示器、头盔式显示器、音箱等输出设备。人机交互技术除了传统的基本交互和图形交互外，还包括语音交互、情感交互、体感交互及脑机交互等技术。

五、计算机视觉
计算机视觉是使用计算机模仿人类视觉系统的科学，让计算机拥有类似人类提取、处理、理解和分析图像以及图像序列的能力。自动驾驶、机器人、智能医疗等领域均需要通过计算机视觉技术从视觉信号中提取并处理信息。近来随着深度学习的发展，预处理、特征提取与算法处理渐渐融合，形成端到端的人工智能算法技术。根据解决的问题，计算机视觉可分为计算成像学、图像理解、三维视觉、动态视觉和视频编解码五大类。
目前，计算机视觉技术发展迅速，已具备初步的产业规模。未来计算机视觉技术的发展主要面临以下挑战：
一是如何在不同的应用领域和其他技术更好的结合，计算机视觉在解决某些问题时可以广泛利用大数据，已经逐渐成熟并且可以超过人类，而在某些问题上却无法达到很高的精度;
二是如何降低计算机视觉算法的开发时间和人力成本，目前计算机视觉算法需要大量的数据与人工标注，需要较长的研发周期以达到应用领域所要求的精度与耗时;
三是如何加快新型算法的设计开发，随着新的成像硬件与人工智能芯片的出现，针对不同芯片与数据采集设备的计算机视觉算法的设计与开发也是挑战之一。

六、生物特征识别
生物特征识别技术是指通过个体生理特征或行为特征对个体身份进行识别认证的技术。从应用流程看，生物特征识别通常分为注册和识别两个阶段。注册阶段通过传感器对人体的生物表征信息进行采集，如利用图像传感器对指纹和人脸等光学信息、麦克风对说话声等声学信息进行采集，利用数据预处理以及特征提取技术对采集的数据进行处理，得到相应的特征进行存储。
识别过程采用与注册过程一致的信息采集方式对待识别人进行信息采集、数据预处理和特征提取，然后将提取的特征与存储的特征进行比对分析，完成识别。从应用任务看，生物特征识别一般分为辨认与确认两种任务，辨认是指从存储库中确定待识别人身份的过程，是一对多的问题;确认是指将待识别人信息与存储库中特定单人信息进行比对，确定身份的过程，是一对一的问题。
生物特征识别技术涉及的内容十分广泛，包括指纹、 掌纹 、人脸、 虹膜 、指静脉、声纹、步态等多种生物特征，其识别过程涉及到图像处理、计算机视觉、语音识别、机器学习等多项技术。目前生物特征识别作为重要的智能化身份认证技术，在金融、公共安全、教育、交通等领域得到广泛的应用。

七、VR/AR
虚拟现实(VR)/ 增强现实 (AR)是以计算机为核心的新型视听技术。结合相关科学技术，在一定范围内生成与真实环境在视觉、听觉、触感等方面高度近似的数字化环境。用户借助必要的装备与数字化环境中的对象进行交互，相互影响，获得近似真实环境的感受和体验，通过显示设备、跟踪定位设备、触力觉交互设备、数据获取设备、专用芯片等实现。
虚拟现实/增强现实从技术特征角度，按照不同处理阶段，可以分为获取与建模技术、分析与利用技术、交换与分发技术、展示与交互技术以及技术标准与评价体系五个方面。获取与建模技术研究如何把物理世界或者人类的创意进行数字化和模型化，难点是三维物理世界的数字化和模型化技术;分析与利用技术重点研究对数字内容进行分析、理解、搜索和知识化方法，其难点是在于内容的语义表示和分析;交换与分发技术主要强调各种网络环境下大规模的数字化内容流通、转换、集成和面向不同终端用户的个性化服务等，其核心是开放的内容交换和版权管理技术;展示与交换技术重点研究符合人类习惯数字内容的各种显示技术及交互方法，以期提高人对复杂信息的认知能力，其难点在于建立自然和谐的人机交互环境;标准与评价体系重点研究虚拟现实/增强现实基础资源、内容编目、信源编码等的规范标准以及相应的评估技术。
目前虚拟现实/增强现实面临的挑战主要体现在智能获取、普适设备、自由交互和感知融合四个方面。在硬件平台与装置、核心芯片与器件、软件平台与工具、相关标准与规范等方面存在一系列科学技术问题。总体来说虚拟现实/增强现实呈现虚拟现实系统智能化、虚实环境对象无缝融合、自然交互全方位与舒适化的发展趋势

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人工智能专业可以专升本吗？

人工智能专升本都可以升的专业如下：

通信工程、计算机科学与技术，软件工程，网络工程，物联网工程，数字媒体技术，数据科学与大数据技术。

人工智能专业介绍：

人工智能(Artificial Intelligence)，是一个以计算机科学（Computer Science）为基础，由计算机、心理学、哲学等多学科交叉融合的交叉学科、新兴学科，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；

企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

知识水平方面：

具有坚实的人工智能领域相关学科基础理论知识和专业技能，深入了解本领域的发展方向，系统掌握人工智能学科相关研究领域的理论、技术和方法，具备多学科交叉的知识体系和学习能力。

博士生突出广泛掌握人工智能国际前沿学术方向和行业先进技术趋势，了解国际前沿理论、技术以及需求热点；硕士生突出夯实本领域基础理论，快速获取跨学科知识和共性技术，并能够综合运用。

能力素质方面：

博士生突出提高原始创新能力，具有较强的系统构建能力和一定的科研组织能力，能够在解决行业企业重大工程实践中凝练科学问题、创新研究方法、转化先进技术，深入开展多领域交叉创新应用和开展学术交流；

能够承担高校及研究机构的教学科研工作、从事人工智能工程技术项目管理工作等。硕士生突出提高综合应用能力，具有人工智能系统的设计、实现、测试和应用验证能力，以及良好的职业素养和沟通协作能力，能够综合运用多学科理论技术解决行业企业智能化面临的实际问题。

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