人工智能本科專(zhuān)業(yè)高校名單大全（440所）
文章有點(diǎn)長(zhǎng)，目錄預(yù)覽：
清華大學(xué)劉知遠(yuǎn)教授答疑
各大開(kāi)設(shè)人工智能的院校
在計(jì)算機(jī)專(zhuān)業(yè)和人工智能日益火爆的當(dāng)下，很多人對(duì)這兩個(gè)專(zhuān)業(yè)又是好奇又是憧憬。對(duì)此，清華大學(xué)劉知遠(yuǎn)教授近日在知乎上分享了一些內(nèi)容，以幫助考生更加理性地選擇專(zhuān)業(yè)，希望更多真正喜歡 CS/AI 的考生選好學(xué)校選對(duì)專(zhuān)業(yè)。
劉知遠(yuǎn)教授從人工智能是什么、學(xué)什么、怎么學(xué)、以及去哪兒學(xué)的問(wèn)題入手，對(duì)此進(jìn)行了答疑。
清華大學(xué)劉知遠(yuǎn)教授答疑
人工智能是什么？
人工智能（Artificial Intelligence，AI）是一門(mén)年輕的學(xué)科，從 1956 年達(dá)特茅斯會(huì)議正式提出 AI 名稱(chēng)至今不過(guò) 65 年；從阿蘭圖靈 1950 年提出判斷機(jī)器是否能夠思考的圖靈測(cè)試至今也不過(guò) 70 年時(shí)間。
AI 的 70 年發(fā)展史匯集了來(lái)自數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、邏輯學(xué)、哲學(xué)、神經(jīng)科學(xué)、語(yǔ)言學(xué)等不同領(lǐng)域?qū)W者的努力，是典型的交叉學(xué)科。同時(shí)，從整體來(lái)看 AI 仍然是計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)的主要分支。
人工智能是什么？簡(jiǎn)言之，人工智能學(xué)科是利用計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)人類(lèi)智能。人類(lèi)智能并沒(méi)有公認(rèn)的定義與界限，實(shí)際上也隨著 AI 的發(fā)展而有所變化。某項(xiàng)人類(lèi)技能被計(jì)算機(jī)所掌握后，人們往往不再認(rèn)為它代表人類(lèi)"真正"的智能。
例如，1997 年 IBM 深藍(lán)戰(zhàn)勝人類(lèi)國(guó)際象棋冠軍卡斯帕羅夫后，就有評(píng)論說(shuō) IBM 計(jì)算機(jī)只是在暴力搜索，不是真正的智能，that's not thinking！這種現(xiàn)象又被稱(chēng)為"AI Effect"。
所以，人工智能總是聚焦在那些尚未被計(jì)算機(jī)破解的人類(lèi)智能能力上。比較簡(jiǎn)單的人類(lèi)智能已經(jīng)被解決了，例如計(jì)數(shù)能力有了計(jì)算器，數(shù)據(jù)記憶和查詢(xún)有了數(shù)據(jù)庫(kù)，下棋能力有了下棋軟件，剩下的是那些困難的高級(jí)智能。
簡(jiǎn)單而言，如果我們把大腦看做一個(gè)黑盒，它能夠接受外部世界的刺激信號(hào)，大腦處理這些信號(hào)產(chǎn)生輸出反饋，人類(lèi)智能正體現(xiàn)在這些"刺激-反饋"的對(duì)應(yīng)中。針對(duì)不同刺激信號(hào)和反饋處理的復(fù)雜性，AI 下面有很多專(zhuān)門(mén)的領(lǐng)域開(kāi)展相關(guān)研究和探索。
目前，公認(rèn)的 AI 核心課題包括：機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理、語(yǔ)音處理、知識(shí)表示與計(jì)算、推理與規(guī)劃，等等，并在此基礎(chǔ)上支持著許多重要應(yīng)用場(chǎng)景如無(wú)人駕駛、機(jī)器人等。
機(jī)器學(xué)習(xí)：旨在讓計(jì)算機(jī)具備自動(dòng)學(xué)習(xí)的能力，能夠解決分類(lèi)、聚類(lèi)、回歸、關(guān)聯(lián)分析等任務(wù)。目前主流是從大規(guī)模數(shù)據(jù)中自動(dòng)學(xué)習(xí)和總結(jié)規(guī)律，從而能夠?qū)π碌臄?shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，也被稱(chēng)為統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)。簡(jiǎn)單地講，機(jī)器學(xué)習(xí)是從大量"刺激-反饋"數(shù)據(jù)中自動(dòng)總結(jié)規(guī)律的技術(shù)。
計(jì)算機(jī)視覺(jué)：旨在讓計(jì)算機(jī)理解和處理圖像數(shù)據(jù)（包括圖片、視頻等），使計(jì)算機(jī)掌握"看"的能力。圖像是典型的無(wú)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，由像素組成，如何從一幅圖像中自動(dòng)識(shí)別不同層次的對(duì)象（如輪廓、人臉、場(chǎng)景等）及其復(fù)雜關(guān)聯(lián)，是計(jì)算機(jī)視覺(jué)面臨的挑戰(zhàn)問(wèn)題。
語(yǔ)音處理：旨在讓計(jì)算機(jī)理解、處理和生成人類(lèi)語(yǔ)音，使計(jì)算機(jī)掌握"聽(tīng)"和「說(shuō)」的能力。語(yǔ)音也是一種典型的無(wú)結(jié)構(gòu)序列數(shù)據(jù)，看似簡(jiǎn)單的一維語(yǔ)音信號(hào)包含著豐富的信息如內(nèi)容、意圖、身份、情感、信道、場(chǎng)景、干擾等。以語(yǔ)音識(shí)別為例，目前在深度學(xué)習(xí)技術(shù)的支持下，普通場(chǎng)景的語(yǔ)音轉(zhuǎn)文本的效果已經(jīng)得到廣泛應(yīng)用。而在多人、方言、強(qiáng)噪、遠(yuǎn)場(chǎng)等挑戰(zhàn)場(chǎng)景下，語(yǔ)音識(shí)別效果還需要進(jìn)一步提升。
自然語(yǔ)言處理：旨在讓計(jì)算機(jī)理解和處理人類(lèi)語(yǔ)言。與 C++、Java 等人工設(shè)計(jì)的編程語(yǔ)言不同，人類(lèi)語(yǔ)言是大自然的產(chǎn)物，因此被稱(chēng)為"自然語(yǔ)言"。人類(lèi)語(yǔ)言也是典型的無(wú)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，由字詞組合而成，如何理解一句話(huà)、一篇文章甚至一本書(shū)的意思，也是人工智能面臨的挑戰(zhàn)問(wèn)題。由于語(yǔ)言是人類(lèi)特有的傳遞豐富信息和知識(shí)、表達(dá)復(fù)雜思想和情緒的載體，甚至被認(rèn)為是人類(lèi)思考的重要工具，因此自然語(yǔ)言處理問(wèn)題更接近人類(lèi)高級(jí)認(rèn)知智能，有很多重要的開(kāi)放問(wèn)題。
知識(shí)表示與計(jì)算：人類(lèi)對(duì)世界的認(rèn)識(shí)積累形成了知識(shí)，知識(shí)是人類(lèi)理解外部信息、實(shí)現(xiàn)各種智能能力的基礎(chǔ)。近年來(lái)隨著知識(shí)圖譜的廣泛應(yīng)用，成為研究界和工業(yè)界關(guān)注的重點(diǎn)問(wèn)題。
由于上述這些課題都關(guān)涉人類(lèi)智能，所以互相密切關(guān)聯(lián)、不分彼此，例如計(jì)算機(jī)視覺(jué)、語(yǔ)音識(shí)別和自然語(yǔ)言處理都是機(jī)器學(xué)習(xí)算法的重要應(yīng)用場(chǎng)景，知識(shí)表示與計(jì)算也成為計(jì)算機(jī)視覺(jué)和自然語(yǔ)言處理方向的重要話(huà)題，等等。
正因?yàn)槟贻p，這些方向都充滿(mǎn)著活力，一方面最新技術(shù)日益深遠(yuǎn)地影響著人類(lèi)社會(huì)生活的方方面面，同時(shí)學(xué)科體系和技術(shù)框架也在飛速地日新月異、推陳出新，現(xiàn)在去翻十年前的教材很多內(nèi)容都顯得過(guò)時(shí)了。
從學(xué)科設(shè)置來(lái)看，國(guó)內(nèi)大學(xué)遵照教育部《學(xué)位授予和人才培養(yǎng)學(xué)科目錄》來(lái)頒發(fā)學(xué)位。最初的計(jì)算機(jī)一級(jí)學(xué)科是"計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)"，下設(shè)"計(jì)算機(jī)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)"、"計(jì)算機(jī)軟件與理論"、"計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)"三個(gè)二級(jí)學(xué)科，其中"計(jì)算機(jī)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)"對(duì)應(yīng)高性能計(jì)算（超算）和計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)體系架構(gòu)（互聯(lián)網(wǎng)），后來(lái)單獨(dú)成立出"網(wǎng)絡(luò)空間安全"一級(jí)學(xué)科；"計(jì)算機(jī)軟件與理論"對(duì)應(yīng)軟件工程和計(jì)算機(jī)理論科學(xué)等，后來(lái)單獨(dú)成立出"軟件工程"一級(jí)學(xué)科；而"計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)"則對(duì)應(yīng)計(jì)算機(jī)的各類(lèi)應(yīng)用技術(shù)，很大程度上正沿著從信息化到自動(dòng)化再到智能化的路線(xiàn)前進(jìn)，可以想見(jiàn)，如果現(xiàn)在這波 AI 浪潮還能持續(xù)幾年，單獨(dú)成立"人工智能"一級(jí)學(xué)科也指日可待。
從研究配置來(lái)看，AI 研究隊(duì)伍主要分布在計(jì)算機(jī)、自動(dòng)化、電子工程等信息科學(xué)相關(guān)院系中，這與 AI 起源有密切關(guān)系，計(jì)算機(jī)的奠基人圖靈、馮諾依曼，自動(dòng)化的主要理論基礎(chǔ)"控制論"的奠基人維納，以及電子工程和信號(hào)處理的主要組成"信息論"的奠基人香農(nóng)，均為 AI 的創(chuàng)立貢獻(xiàn)了思想。
所以，計(jì)算機(jī)系主要從計(jì)算理論和計(jì)算機(jī)應(yīng)用的角度研究 AI，自動(dòng)化系從自動(dòng)控制的角度理解 AI，電子工程系則從信號(hào)處理（將 AI 關(guān)心的視覺(jué)、文本、聽(tīng)覺(jué)等模態(tài)理解問(wèn)題看做信號(hào)處理）的角度解讀 AI。
當(dāng)然，在哲學(xué)、腦神經(jīng)等其他領(lǐng)域也有從事人工智能探索的學(xué)者。不過(guò)總體而言，由于人工智能核心目標(biāo)是探索如何將人類(lèi)智能轉(zhuǎn)化為可計(jì)算問(wèn)題，因此它主要還是落在計(jì)算機(jī)領(lǐng)域。
如果希望對(duì) AI 發(fā)展有比較通俗全面的了解，可以參考以下兩本書(shū)：《人工智能狂潮》雖然標(biāo)題名略顯中 2，內(nèi)容比較扎實(shí)，淺顯全面并及時(shí)涵蓋到最近的深度學(xué)習(xí)浪潮；《人工智能簡(jiǎn)史》是華人尼克的大作，作者搜集的史料全面扎實(shí)，夾敘夾議有很多干貨，讀起來(lái)很過(guò)癮，不過(guò)很多地方點(diǎn)到即止，如果沒(méi)有相關(guān)背景知識(shí)很難看懂作者所指。
人工智能學(xué)什么？
如前所述，人工智能大致還是一個(gè)計(jì)算機(jī)應(yīng)用的課題。雖然這兩年國(guó)內(nèi)外已有很多高校開(kāi)設(shè)了人工智能班和專(zhuān)業(yè)，課程設(shè)置還沒(méi)有形成共識(shí)。我們可以從國(guó)內(nèi) AI 本科教育體系的先聲——南京大學(xué)人工智能學(xué)院發(fā)布的《南京大學(xué)人工智能本科專(zhuān)業(yè)教育培養(yǎng)體系》做一些分析。
作為對(duì)比，這里列出清華大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)系的選課指導(dǎo)清單，其中用紅框標(biāo)出了與人工智能有關(guān)的限選課程。
可以看到，人工智能需要學(xué)習(xí)的主要內(nèi)容包括：
數(shù)學(xué)基礎(chǔ)課：清華 CS 和南大 AI 都需要學(xué)習(xí)的有 微積分（或數(shù)學(xué)分析）、代數(shù)與幾何、離散數(shù)學(xué)（或數(shù)理邏輯、圖論等）、概率論。南大 AI 新增 最優(yōu)化方法，這在清華 CS 為研究生課程。
學(xué)科基礎(chǔ)課：清華 CS 和南大 AI 都需要學(xué)習(xí)的有 程序設(shè)計(jì)基礎(chǔ)、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、人工智能導(dǎo)論、計(jì)算機(jī)原理、數(shù)字電路、系統(tǒng)控制。南大 AI 新增 機(jī)器學(xué)習(xí)、知識(shí)表示、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理 作為學(xué)科基礎(chǔ)課，這在清華 CS 均為高年級(jí)選修課或研究生課程；清華 CS 需要額外學(xué)習(xí) 電路原理、信號(hào)處理、操作系統(tǒng)、編譯原理、形式語(yǔ)言與自動(dòng)機(jī)，這些被南大 AI 列為專(zhuān)業(yè)選修課。
專(zhuān)業(yè)選修課：南大 AI 設(shè)立了很多 AI 相關(guān)的專(zhuān)業(yè)選修課，如 自動(dòng)規(guī)劃、概率圖模型、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)等，在清華 CS 均為人工智能方向研究生課程；而南大 AI 設(shè)立的很多認(rèn)知科學(xué)、神經(jīng)科學(xué)、計(jì)算金融、計(jì)算生物學(xué)、計(jì)算語(yǔ)言學(xué)等交叉課程，在清華則分散在各院系開(kāi)設(shè)的課程。
由此可以總結(jié)，目前看 AI 本科專(zhuān)業(yè)核心課程的設(shè)置與計(jì)算機(jī)專(zhuān)業(yè)相比，重疊部分要遠(yuǎn)大于差異部分。可以看出南大在 AI 課程體系構(gòu)建方面花費(fèi)了大量心力，非常符合 AI 的當(dāng)前發(fā)展特點(diǎn)。
所以，回到這個(gè)問(wèn)題，人工智能學(xué)什么？_建議就是以計(jì)算機(jī)核心課程（數(shù)學(xué)基礎(chǔ)課、學(xué)科基礎(chǔ)課）為學(xué)科主線(xiàn)，以 機(jī)器學(xué)習(xí)、知識(shí)表示、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理 為學(xué)科特色，以學(xué)科交叉為輔助。
因此，我們也可以說(shuō)，無(wú)論是在以南京大學(xué)人工智能學(xué)院為代表的新成立的人工智能專(zhuān)業(yè)，還是以清華大學(xué)計(jì)算機(jī)系為代表的計(jì)算機(jī)專(zhuān)業(yè)，都可以完成對(duì)人工智能基礎(chǔ)知識(shí)的學(xué)習(xí)。
不同之處在于，前者預(yù)置為學(xué)科基礎(chǔ)課，后者則成為高年級(jí)時(shí)的可選方向（計(jì)算機(jī)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、計(jì)算機(jī)軟件與理論、計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)）之一的計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)，如下是該方向的專(zhuān)業(yè)限選課程列表，其中超過(guò)一半課程是 AI 相關(guān)。
如果對(duì)這些課程要學(xué)什么感興趣，可以購(gòu)買(mǎi)查閱《南京大學(xué)人工智能本科專(zhuān)業(yè)教育培養(yǎng)體系》或者使用搜索引擎檢索相關(guān)介紹。
人工智能怎么學(xué)？
清華大學(xué)章程明確提出"價(jià)值塑造、能力培養(yǎng)、知識(shí)傳授"三位一體的育人模式，劉知遠(yuǎn)教授認(rèn)為這是高水平 AI 人才養(yǎng)成方式的最佳描述。
知識(shí)傳授這層不必多說(shuō)，師者傳道受業(yè)解惑，在大學(xué)里通過(guò)課程講授和課下實(shí)踐，研習(xí)精通計(jì)算機(jī)和人工智能理論與技術(shù)，每位同學(xué)通過(guò)一門(mén)門(mén)課程成績(jī)反映出的，正是專(zhuān)業(yè)知識(shí)掌握的水平。絕大部分同學(xué)都能明白課程學(xué)習(xí)的重要性。然而，大學(xué)之道不僅于此，不然大學(xué)就不過(guò)是個(gè)專(zhuān)業(yè)技校。
在知識(shí)傳授之上就要構(gòu)筑能力培養(yǎng)，這對(duì) CS/AI 專(zhuān)業(yè)而言尤其重要。計(jì)算機(jī)和人工智能是非常年輕的學(xué)科，正處在飛速發(fā)展的朝陽(yáng)時(shí)期，學(xué)科知識(shí)更新?lián)Q代很快，大部分最新知識(shí)根本無(wú)法在短時(shí)間內(nèi)及時(shí)沉淀到教科書(shū)中。而進(jìn)入教科書(shū)的那些知識(shí)，與實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景往往已有較大距離。
很多 CS/AI 高科技公司自身就站在學(xué)科最前沿，亟需有快速學(xué)習(xí)和獨(dú)立解決開(kāi)放問(wèn)題能力的人才。這樣，一方面要求同學(xué)有意識(shí)建立終身學(xué)習(xí)的理念，有較強(qiáng)的獨(dú)立學(xué)習(xí)的能力；另一方面則要求同學(xué)注意通過(guò)實(shí)驗(yàn)室研究等方式鍛煉科研創(chuàng)新能力。
CS/AI 同學(xué)們需要主動(dòng)參與科研工作的全過(guò)程，樹(shù)立專(zhuān)業(yè)志趣，培養(yǎng)獨(dú)立學(xué)習(xí)的能力、自我學(xué)習(xí)的習(xí)慣、提出問(wèn)題的意識(shí)、以及獨(dú)立解決開(kāi)放問(wèn)題的能力，這是大學(xué)培養(yǎng) CS/AI 高水平人才的必由之路。因此，大學(xué)教師在 CS/AI 開(kāi)展高水平原創(chuàng)研究的能力，也一定程度上決定了他們對(duì)學(xué)生進(jìn)行能力培養(yǎng)的水平。
最后一層價(jià)值塑造也許是最玄乎的，但更加重要。一個(gè)人在知識(shí)和能力確定的情況下，Ta 的努力方向和堅(jiān)持程度最終決定其成長(zhǎng)的高度。找到在術(shù)業(yè)上的堅(jiān)持方向，就是價(jià)值塑造的過(guò)程。
這個(gè)過(guò)程絕不是簡(jiǎn)單粗暴的灌輸和宣講就能實(shí)現(xiàn)的，要有高水平的教師一起教學(xué)相長(zhǎng)，有志存高遠(yuǎn)的同學(xué)共同努力拼搏，有各界奮斗的學(xué)長(zhǎng)作為示范榜樣，有校外海外的實(shí)踐平臺(tái)廣開(kāi)視野。實(shí)踐出真知，只有自己多聽(tīng)多看多想，才能找到自己喜歡的、努力的方向，也才更有后勁堅(jiān)持不懈。
所以，不管是人工智能、計(jì)算機(jī)專(zhuān)業(yè)還是其他什么專(zhuān)業(yè)，只要想把自己培養(yǎng)成為該領(lǐng)域的可堪大用之才，就需要從知識(shí)、能力和價(jià)值這三個(gè)層面來(lái)努力提升自己。
人工智能本科專(zhuān)業(yè)高校名單大全（440所）
干貨學(xué)習(xí)，點(diǎn)贊三連↓