天呐，这些高校AI开课了！但我发现……

科技时代，我们更加怀念温暖邂逅的时光

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现在的大学生们都怎么学人工智能？

这个问题，我们分本科生和研究生两方面来谈。

AI已入本科生选修课，你的学校呢？

AI研究上，国内走在前列的是C 9+1，包括北京大学、清华大学、复旦大学、上海交通大学、南京大学、浙江大学、中国科学技术大学、哈尔滨工业大学、西安交通大学9校联盟，再加上中国科学院大学。

科研走在前头，教学自然也不会落下。那么，这些学校的本科生都学些什么？

在说明之前，需要补充一点，现在并没有一个直接对接人工智能的专业，一些学校选择将人工智能的内容加入“计算机科学与技术”专业中去。

看过几所大学“计算机科学与技术”专业的本科培养方案，人工智能的相关课程被安排在选修课里，极少的学校在专业核心课里加入了一门“人工智能导论”。

清华大学的选修课里出现了“模式识别”“数字图像处理”“机器学习”“人工神经网络”等我们熟悉的AI内容。不过，这些和“搜索引擎技术”“计算机图形学基础”这类早一些的课程放在一个选修目录里，只要求学生在目录里至少选择一门。

哈尔滨工业大学要求学生在“算法与理论、计算机硬件、软件与服务系统、图形学与多媒体计算、自然语言处理、生物信息、网络与信息安全、智能信息处理”8个方向中，至少选择2~4个，每个方向或多或少都与人工智能相关。

中国科学技术大学依托信息科学技术学院建立一个人工智能英才班，从各个专业选拔学员，在完成本专业课程的同时，集中系统地修学10门人工智能专业课程，涉及脑与认知科学、模式识别、算法分析与设计、自然语言处理等。

至于对人工智能必不可少的编程语言，C++、Java自然是要学的重点，不过奇怪的是，在人工智能里被追捧的Python语言，在大学课程里多不见踪影。

还有不能忽略的是数理化，人工智能的重要理论基础，在方案课程里，学分最重的也是数学与自然科学基础课，甚至超过了专业核心课。清华是37：14，哈工大是31.5：28。当然，这些也是所有工科类学科共同的基础内容。嗯！学好数理化，走遍天下都不怕。

研究生学AI：更细分，更深入，更多也更长

到了研究生阶段，就又是一个新世界。

从课程设置上看，内容变化不大，不过，机器学习、计算机视觉、模式识别等AI重点课程都进入了学科专业课，需要的学分更多，同时实验课时地位上升，远比本科更多更长。

哈工大硕士研究生学科基础与学科专业课

但是研究生的学习重点可能不是课堂，而是进实验室，跟着导师做研究、做项目。

人工智能包括很多方向，计算机视觉、自然语言处理、机器学习等等。但研究生不会“雨露均沾”，而是“术业有专攻”。这个时候，你需要选择一个具体的研究方向，然后同方向的一位导师为你引路。

比如，你选择了计算机视觉，跟了这个方向上的一位导师，导师会根据他对领域的经验和判断，从研究热点或者空白里，帮你选定一个小的方向，给你一些具体的问题。

比如计算机视觉里面会有的物理分类、物理检测，或者行为识别，然后你选择了行为识别，导师帮你找到其中一个具体的问题，举个例子，怎样识别一个人是否有行窃的举动。

这就是一个具体的问题，也就是你的一个任务了。

需要你去看大量相关的文献，了解别人在类似问题上是怎么做的，提取哪些动作特征？用的什么算法？然后再去学习一些新的模型方法，最后通过编程，解决问题。

过程中，导师可以开列必读书单、文献，可以交流讨论，得到进一步指点，通过系统的训练，让你掌握研究方法，更高效地成为这个方向上的专家。如果你的表现不错，还有机会参加各种学术会议、论坛，接触前沿。

本科生打基础，建体系；研究生起高楼，钻方向

看完了本科生和研究生关于人工智能的学习和研究，也许你也已经发现，两个阶段的区别不小。

中科大的信息学院的王永教授认为：“（对人工智能的学习）本科生更偏向基础，构成一个知识体系，对如何用课程内容解决实际问题涉及得少。研究生是要朝着某个具体的方向前进，深入研究，也更注重应用，需要做出相应的研究成果。”

谈到本科生和研究生在从事人工智能工作时，王永教授说：“本科生可塑性更强一点，如果通过一个新的（人工智能）课程体系进行培养，该掌握的基本知识也都具备。人工智能方向上的研究生，应该是已经做出一些研究成果，更有说服力。总的来说，研究生会比本科生更有竞争力，而我们对本科生的定位是，该储备的知识和能力储备起来。”

哈工大机器学习和计算机视觉方向的张盛平教授的经验是：“机器学习、模式识别这些内容的理论基础非常深厚，本科教学内容浅，通过两门课，学到的东西很有限。要想真正进入人工智能，接触到它的核心，还是需要研究生2~3年的专业训练。”

读芯君开扒

除了计算机相关学生，别忘了跨专业同学

其实除了本科生和研究生之外，我们也不能忽略了自学生。他们可能不是科班出身，但也自学成才，成功入门。

在读芯术的留言区，@Mr.Liang分享了Ta的经验：AI各种不明觉厉的名词确实吓退了很多非科班出身的人，本人之前就是一枚AI学渣。记得以前听到什么叫卷积神经网络？什么叫凸优化？一直在怀疑自己是不是还要回去重读高数，线代和概率？一大堆公式，感觉完全看不懂啊。后来从AI公开课入门，斯坦福、网易云课堂的很多AI网课都看过，到现在会一点搭建和配置机器学习环境，用线性回归解决一个小问题，回头看，其实AI也没那么难，难怪小学生也开挂了。

所以，如果不想读人工智能研究生，也不想在本科学人工智能，也没关系，都受过高等教育，资源触手可及，咱又都有自学能力，谁还不是个学霸呢？

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我们一起探讨AI落地的最后一公里

作者：六个太阳

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