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隨著我國當前中國人工智能信息技術的快速經濟發展，行業研究領域對於人工智能人才的需求量也在不斷增大，所以一部分高校也開始把人工智能人才可以培養從研究生教育教學階段向本科教育工作階段覆蓋，相信在產業組織結構優化升級的推動下，未來人工智能人才的發展以及空間會非常大。

在研究生的方向人工智能做論文答辯

從人工智能信息技術的學科教學體系結構分析來看，人工智能人才培養需要通過構建三大塊知識經濟基礎，其一是數學理論基礎;其二是計算機網絡基礎;其三是人工智能平台基礎，所以我們學習人工智能相關知識不僅知識量比較大，難度也相對比較高。

數學基礎是學習人工智能技術的重要前提。 人工智能領域的許多研究方向離不開數學知識，如機器學習、計算機視覺、自然語言處理等。 數學基礎涉及高等數學，線性代數，概率論等。 可以說，數學知識的掌握將對人工智能知識的學習起到非常重要的作用。

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以機器學習為例，機器學習涉及數據采集、算法設計、算法實現、算法訓練、算法驗證和算法應用。 算法是機器學習的核心，因此學習機器學習的重點是算法的認知能力，這種認知能力是建立在數學知識的應用基礎上的。 目前有很多數學(統計學)專業的畢業生都會選擇考人工智能的方向，這也是一個不錯的選擇。

人工智能，計算機知識是知識體系，由於人工智能領域的一個重要組成部分，涉及到很多的計算機知識，所以很長一段時間，專業電腦培訓是人工智能人員的主要渠道之一。但從目前的人工智能技術架構上看，主要涉及到計算機專業知識操作系統，計算機網絡，編程語言，算法設計，數據結構，等等。

人工智能技術平台涉及到的內容具有非常多，不僅可以涉及到大量人工智能發展基礎理論知識，同時也涉及到不同產品研發方向的相關專業知識，包括機器學習、計算機視覺、自動推理等等。初學者應該根據學生自身的知識經濟結構和興趣愛好，選擇自己一個主攻方向。

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