智能科學與技術專業(yè)分支方向 智能科學與技術專業(yè)就業(yè)方向有哪些?

學生畢業(yè)后能在高新技術相關領域從事大數(shù)據(jù)挖掘、圖像處理、語音識別、軟件開發(fā)與設計等工作知則橡，或搭旁報考計算機相關學科的研究生。畢業(yè)5年后，能獨立從事智能系統(tǒng)設計與應用開盯槐發(fā)等相關工作，部分優(yōu)秀畢業(yè)生能成為企業(yè)技術骨干。

智能科學研究智能的本質和實現(xiàn)技術, 是由腦科學、認知科學、人工智能等學科共同研究的交叉學科。腦科學從分子水平、細胞水平、行為水平研究自然智能機理，建立腦模型，揭示人腦的本質。認知科學是研究人類 感知、學習、記憶、思維、意識等人腦心智活動過程的科學。人工智能研究用人工的方法和技術，模仿、延伸和擴展人的 智能,實現(xiàn)機器智能。智能科學不僅要進行功能仿真，而且要從機理上研究、探索智能的新概念、新理論、新方法，必將在21世紀創(chuàng) 造輝煌。智能技術是為了有效地達到某種預期的目的，利用知識所采用的各種方法和手段。目前具有重要應用價值的智能技術列舉如下：

一、主體(agent, 代理, 智能體)

本方向要針對我國軟件產業(yè)發(fā)展的需要，從建立分布式智能和分布式應用系統(tǒng)集成 的目標出發(fā)，在理論創(chuàng)新的基礎上，發(fā)展公共主體請求代理體系機制CARBA，研究 面向主體軟件工程方法，開發(fā)具有自主版權的目標產品"多主體環(huán)境 MAGE"。 主要研究內容包括：
# 理性主體的認知模型和多主體的協(xié)調策略；
# 面向主體的軟件工程方法；
# 主體網(wǎng)格；
# 主體技術實用化研究方面。
該方向主要應用領域包括：電子商務，數(shù)字圖書館，移動計算，群體智能決策支持系統(tǒng)，以及CSCW。

二、機器學習與數(shù)據(jù)挖掘

主要研究內容包括：
# 學習算法: 歸納學習、范例學習、貝葉斯網(wǎng)路、粗糙集、模糊集、支持向量機、強化學習、關聯(lián)規(guī)則、遺傳算法、解釋學習
# 開展感知學習、主動學習和內省學習等研究；
#

通用數(shù)據(jù)挖掘工具，如SAS, SPSS, MSMiner。

BBN技術公司已獲美國國防高級研究計劃局（DARPA）550萬美元投資，開展綜合學習項目（Integrated Learning Program）第一階段工作。未來4年里，BBN將開發(fā)一種稱為“綜合學習器（Integrated Learner）”的人工智能（AI）能力，該裝置在被展示了一個簡單例子后能學習計劃或過程。如果所有4年的研制項目全部完成，公司獲得的總合同價值將可達到2400萬美元。
該項目的目標是將專業(yè)領域知識和常識綜合創(chuàng)造出一個推理系統(tǒng)，該系統(tǒng)能像人一樣學習并可用于多種復雜任務。這樣一種系統(tǒng)將顯著擴展計算機能學習的任務類型。

三、語義網(wǎng)格和知識網(wǎng)格(Semantic grid and knowledge grid)

語義網(wǎng)格和知識網(wǎng)格是在異構的、動態(tài)的虛擬組織環(huán)境下，提供有效的知識服務和共享，協(xié)作解決用戶需要解決的問題，滿足用戶的需求。 主要研究內容包括：
# 知識模型。知識模型將描述系統(tǒng)的知識和推理需求，包括領域知識、推理激檔知識和任務知識。
# 通信模型。通信模型將描述系統(tǒng)之間或系統(tǒng)與用戶之間的需求和接口。
# 知識獲取。研究適合高維、海量、異構、不完全、半結構化數(shù)據(jù)挖掘的有效方法和算法。
# 知識組織。研究通過概念語義空間進行知識組織，以期獲得快速檢索和高的查準率。
# 語義Web服務。利用語義Web技術改善Web服務，實現(xiàn)服務自動發(fā)現(xiàn)和組合。
# 統(tǒng)一邏輯。實現(xiàn)本體描述、服務匹配。
# 服務管理。面向用戶服務的模式和協(xié)議。
四、自主計算(autonomic computing)

IT系統(tǒng)擁有自我調節(jié)能力而無需人為的過派羨多干預, 這就是自主計算的思想——將復雜性嵌入到系統(tǒng)設施本身，使用戶覺察不到復雜性，只需發(fā)號施令而不必關心系統(tǒng)執(zhí)行命令的具體過程。這意味著，系統(tǒng)本身能夠自主運行，并自我調整以適應不同的環(huán)境。自主計算即得名于人體的自主神經系統(tǒng)，但它們的重要差異在于，人體做出的很多自主決定是不自覺的，而計算機系統(tǒng)的自主計算組件則遵循人所下達的命令。自主計算也不同于人工智能，雖然后者在某些方面對其有借鑒意義。自主計算并不將模仿人類思維作為主要目標,而是具有適應動態(tài)變化環(huán)境自我管理能力。 主要研究內容包括：
# 自配置。使PC可以在無人參與的情況下自動安裝應用程序，可用于包括IBM或其他品牌PC的混合環(huán)境；系統(tǒng)移植助理則通過保存用戶的設置，使用戶特殊的數(shù)據(jù)、應用以及個人設置從舊系統(tǒng)向新系統(tǒng)轉移時更容易。
# 自恢復。它能使PC用戶快速、輕松地實現(xiàn)文件塵鉛拍數(shù)據(jù)乃至應用程序和操作系統(tǒng)本身的恢復。
# 自優(yōu)化。軟件可以讓用戶輕易地在多種有線或無線的網(wǎng)絡中切換，而不必操心網(wǎng)絡連接時的設置變更過程。
# 自保護。利用系統(tǒng)集成的安全芯片和客戶安全軟件，提供了同時基于軟硬件的保護措施。
五、認知信息學(cognitive informatics)

1. 神經計算

側重研究神經網(wǎng)絡變換、神經場計算理論、信念神經網(wǎng)絡模型的學習理論、基于前饋動力學神經網(wǎng)絡的聯(lián)想記憶模型、基于遺傳算法的神經網(wǎng)絡算法、神經近似邏輯、思維模型等。取得的研究成果如下：
# 以指數(shù)函數(shù)為隱單元激發(fā)函數(shù)的指數(shù)神經網(wǎng)絡模型。
# 研究了變換神經網(wǎng)絡的競爭學習問題, 提出了適應頻率競爭學習算法, 推廣了 K--中心聚類算法, 從而部分地解決了全局等概率性問題。
# 神經場計算的理論框架， 用平坦流形上單形、 復形的概念和理論來作為神經網(wǎng)絡模型結構的表示和編碼機理, 通過復形結構的邊緣鏈結構分解, 形成了對于神經網(wǎng)絡層次化, 功能模塊化的組織結構、 定位機理的認識。
# 在非線性空間和非歐氏空間中基于整體結構逼近的學習理論框架, 在此基礎上分別提出了對偶校正學習算法(DCL) 和基于拓撲結構逼近校正學習算法( TAC)。
# 神經近似邏輯，該邏輯能很好地描述神經網(wǎng)絡。神經近似邏輯不僅具有模糊的邏輯值，而且邏輯運算符也是模糊的。
# 連接專家系統(tǒng)。
2. 學習的認知機理
3. 環(huán)境認知
# 六、內容計算 基于內容的多媒體信息檢索。
# 智能搜索引擎

智能科學與技術是計算機類專業(yè)。

1、專業(yè)描述

智能科學與技術是計算機類專業(yè)，學制4年，畢業(yè)授予工學學士學位。本專業(yè)以系統(tǒng)感知、認知到決策的理論知識與應用技術為基礎，培養(yǎng)學生掌握智能感知和智能信息處理交叉學科的專業(yè)知識，具備人工智能相關領域工程問題研究與應用開發(fā)的能力。

2、專業(yè)亮點

以智能感知、智能信息處理為主要專業(yè)方向，以加強學生智能科學與技術理論基礎和應用能力為核心，以強化學生實踐能力和創(chuàng)新意識為特色，培養(yǎng)智能感知、智能信息處理等方面研究與開發(fā)的高素質創(chuàng)新應用型人才。

3、就業(yè)情況

隨著“互聯(lián)網(wǎng)+人工智能”、“先進*2025”等國家戰(zhàn)略的啟動和推進，各行各業(yè)進一步涌現(xiàn)出對智能科學與技術領域各類人才的大量銷橘橘需求，目前智能科學與技術領域科技人才缺口極大，各領域急需智能科學與技術專業(yè)大量伍敏人才，本專業(yè)畢業(yè)生有著廣闊的市場需求。

智能科學與技術的就業(yè)方向：

1、人工智能工程師

人工智能工程師負責開發(fā)和實施人工智能算法和技術，設計和優(yōu)化智能系統(tǒng)?？梢栽谌斯ぶ悄芄?、科技公司或研究機構從事算法研發(fā)、機器學習、數(shù)據(jù)分析等工作。

2、數(shù)據(jù)科學家

數(shù)據(jù)科學家負責收集、整理和分析大量的數(shù)據(jù)，并從中提取虧團有用的信息和洞察力?？梢栽诮鹑凇⑨t(yī)療、市場營銷等領域的公司或研究機構從事數(shù)據(jù)分析、預測模型開發(fā)等工作。

3、機器學習工程師

機器學習工程師利用機器學習算法和技術來設計和開發(fā)智能系統(tǒng)?？梢栽诳萍脊?、互聯(lián)網(wǎng)公司或研究機構從事模型訓練、模型優(yōu)化和算法實現(xiàn)等工作。

智能科學與技術專業(yè)考研方向共有4個，分別為計算機技術方向、計算機科學與技術方向、電子與通信工程方向、控制科學與工程方向。

1、計算機技術：

計算機技術是（專業(yè)碩士）工程下的二級學科專業(yè)。計算機技術領域重點研究得是如何擴展計算機系統(tǒng)的功能和發(fā)揮計算機系統(tǒng)在各學科、各類工程、人類生活和工作中的作用侍斗雹。計算機技術是信息社會中的核心技術，也是實現(xiàn)現(xiàn)代化的關鍵技術之一。

計算機領域包括計算機軟、硬件系統(tǒng)的設計、開發(fā)以及與其他領域緊密相關的應用系統(tǒng)的研究、開發(fā)和應用、涉及計算機科學與技術學科理論、技術和方法等等。

2、計算機科學與技術：

計算機科學與技術專業(yè)學生主要學習計算機科學與技術包括計算機硬件、軟件與應用的基本理論、基礎知識和基本技能與方法，接受從事計算機應用開發(fā)和研究能力的基本訓練等。

3、電子與通信工程：

電子通信工程是電子科學與技術和信息技術相結合，構建現(xiàn)代信息社會的工程領域，利用電子科學與技術和信息技術的基本理論解決電子元器件、集成電路、電子控制、儀器儀表、計算機設計與*及與電子和通信工程相關領域的技術問題，研究電子信息的檢測、傳輸、交換、處理和顯示的理論和技術。

4、控制科學與工程：

控制科學與工程是研究控制的理論、方法、技術及其工程應用的學科?？刂瓶茖W以控制論、系統(tǒng)論、信息論為基礎，研究各應用領域內的共性問題，即為了實現(xiàn)控制目標，應如何建立系統(tǒng)的模銷廳型，分析其內部與環(huán)境信息，采取何種控制老帆與決策行為，而與各應用領域的密切結合，又形成了控制工程豐富多樣的內容。

高考填報志愿時， 智能科學與技術專業(yè) 就業(yè)方向有哪些以及就業(yè)前景怎么樣是廣大考生和家長朋友們十分關心的問題，以下是大學生 必備 網(wǎng)整理的智能科學與技術專業(yè)簡介、就業(yè)方向、就業(yè)前景等信息，供大家參考。

1、智能科學與技術專業(yè)簡介

智能科學與技術專業(yè)以光、機、電系統(tǒng)的單元設計、總體集成及工程實現(xiàn)的理論、技術與方法為主要內容，培養(yǎng)具備基于 計算機技術 、自動控制技術、智能系統(tǒng)方法、傳感信息處理等科學與技術，進行信息獲取、傳輸、處理、優(yōu)化、控制、組織等并完成 系統(tǒng)集成 的，具有相應工程實施能力，具備在相應領域從事智能技術與工程的科研、開發(fā)、管理工作的、具有寬口徑知識和較強適應能力及現(xiàn)代科學創(chuàng)新意識的高級技術人才。

2、智能科學與技術專業(yè)就業(yè)方向

智能科學與技術專業(yè)畢業(yè)生能在*管理部門、科學研究機構、設計院態(tài)春、咨詢公司、建筑工程公司、物業(yè)及能源管理、建筑節(jié)能設備及產品*生產企業(yè)等單位從事建筑節(jié)能的研究、設計、施工、運行、監(jiān)測與管理工作。

從事行褲早業(yè)：

畢業(yè)后主要在新能源、互聯(lián)網(wǎng)、計算機軟件等行業(yè)工作，大致如下：

1 新能源
2 互聯(lián)網(wǎng)/電子商務
3 計算機軟件
4 電子技術/半導體/集成電路
5 建筑/建材/工程

從事崗位：

畢業(yè)后主要從事項目經理、產品經理、 算法工程師 等工作，大致如下：

1 項目經理
2 產品經理
3 android開發(fā)工程師
4 算法工程師
5 技術支持工程師

工作城市：

畢業(yè)后，北京、深圳、上海等城市就業(yè)機會比較多，大致如下：

1 北京
2 深圳
3 上海
4 杭州
5 廣州
6 武漢
7 南京
8 成都

3、智能科學與技術專業(yè)就業(yè)前景怎么樣

智能科胡閉雀學與技術專業(yè)在專業(yè)學科中屬于工學類中的電氣信息類，其中電氣信息類共34個專業(yè)，智能科學與技術專業(yè)在 電氣信息類專業(yè) 中排名第34，在整個工學大類中排名第173位。