人工智能时代下的英国留学专业分析

人工智能专业是一门融合了计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多学科的交叉学科。它的主要研究方向是如何制造智能机器和模拟人类智能活动，从计算机应用系统的角度出发，实现自动化、智能化的人类行为。

人工智能涵盖了非常广泛的领域，包括计算机科学、数学、神经学、图像学、语言学、信号学、自动化、逻辑学、博弈学、心理学等等。这些领域的研究相互渗透，共同构成了人工智能这一综合性学科。

总的来说，人工智能研究的主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。这将有助于推动人工智能技术在各行业的发展，为人类带来更多的便利和创新。

大一:

编程基础

计算机系统

算法概论

概率论

线性代数

多维微积分

大二:

人工智能概论

编译器

数据库原理

并行计算

操作系统

大三:

机器学习

凸优化

概率图模型

数据挖掘

NLP

基于 CV 的卷积神经网络

大四:

做研究项目

参加课题研究

大厂实习

QS计算机学科排名英国第3

帝国理工学院的计算机学系每年申请量巨大。开设了两门人工智能相关的硕士课程，分别是：

人工智能硕士

计算学硕士(人工智能和机器学习)

*前者聚焦人工智能(AI)领域，后者更加宽泛，除了AI和机器学习以外还涉及到其他计算机知识以及其他学院旗下的AI相关课程

应用计算科学与工程硕士

应用机器学习硕士

入学要求:

英国本科:一等/2:1学位

国内本科:毕业于国内211大学均分80%以上

背景:数学、物理、工程或其他量化学科背景

雅思要求:7.0(6.5)

QS计算机学科排名英国第4

爱丁堡的人工智能硕士专业在英国历史最悠久的人工智能中心授课，授课的研究人员横跨人工智能的广泛领域。专业借鉴了神经科学、认知科学、语言学和数学等相关领域的研究成果人工智能硕士专业

入学要求:

英国本科:2:1学位

国内本科:均分要求80%，有国内大学认可名单

背景:爱大的人工智能专业可广泛接受包括本科专业为信息学、人工智能、认知科学、计算机科学，电气工程、语言学、数学、哲学、物理学或心理学等横跨理工类及人文社科类的专业等背景的学生

雅思要求:7.0(6.5)

QS计算机学科排名英国第5

UCL内部有开设一个人工智能学习中心(The UCL centre for artificial intelligence)，下设AI和机器学习相关的硕士和博士课程。 

AI相关硕士专业(部分):

机器学习硕士

数据科学与机器学习硕士

人工智能可持续发展硕士

入学要求:

英国本科:2:1学位

国内本科:均分要求80%-90%不等，有国内大学认可名单

背景:计算机、数学等高量化学科背景，必须有微积分和线性代数基础

雅思要求:7.0(6.5)

QS计算机学科排名:英国第6

KCL计算机专业涉及领域非常广泛，从计算机科学、人工智能到软件工程都包含在内，除此之外，计算机课程设置也非常灵活，是申请的大热门。

KCL的人工智能硕士学位将培养学生开发智能软件系统所需的知识和技能。

入学要求:

英国本科:2:1学位

国内本科:均分要求85%-88%，偏好211/双一流大学

背景:计算机科学或其他相关的定量学科(如数学、统计学、物理学、自然科学、电子工程、普通工程、运筹学或两个此类学科的联合学位)中获得较高(至少65%)的2:1荣誉学位(或国际同等学历)。申请人还应该有良好的基础数学背景，特别是熟悉微积分、三角学、线性代数、向量和矩阵数学的标准概念。此外，申请人应具备计算机编程能力，达到计算机科学荣誉学士学位第一年结束时的水平

雅思要求:7.5(7.0)

QS计算机学科排名英国第7

曼大开设的人工智能硕士专业，与许多人工智能技术相关的主题相结合。学生将理解复杂数据，从数据中学习，掌握推理、优化以及高级Web技术。

高级计算机科学

人工智能硕士

入学要求:

英国本科:一等学位

国内本科:均分要求87%

背景:需要具备计算机相关学士学位且本科阶段50%以上的课程为计算机相关

雅思要求:7.0(6.5)

把语言和声音转换成可处理的信息，例如语音开锁、语音输入等。

利用计算机进行图像处理、分析和理解，以识别各种不同模式下 的目标和对象，常见应用有人脸识别、汽车牌号识别等。

具有专门知识和经验的计算机智能程序系统后台采用的数据库 相当于人脑，具有丰富的知识储备，用来模拟专家解决复杂问题。

优势:

薪资待遇丰富；人工智能专业在各行各业都有应用，毕业生起薪资高；且随着技术的提升，晋升空间也很广阔；行业前景好: 行业风口之一，相关人才数量较少，供应求，岗位机会数量多。

难点:

背景要求高:人工智能是一个不断在发展在提升在改进的难点行业，需要专业的人才不断提高自己的知识储备能力和专业能力，一般企业对于学历的要求比较高

应用层岗位：

应用层岗位是PM岗位的主要战场，通常比普通PM岗位的薪资高出30%-50%。这些岗位包括AL售前解决方案工程师、Al产品经理、Al项目经理以及针对电力等行业、传统制造和智能硬件的解决方案工程师。

技术岗位：

技术层岗位的起步薪资在30-60万元之间，并且对年龄没有限制。这些岗位包括人工智能算法工程师、数据科学家、机器学习工程师、NLP自然语言处理工程师、深度学习算法工程师、推荐算法工程师、自动驾驶算法工程师、语音识别工程师、图像识别工程师等。

基础层(岗位+AI)：

目前，大数据开发工程师需要了解机器学习算法，高级数据分析则需要掌握机器学习。此外，智能芯片等相关岗位也正在兴起。

衍生岗位：

这些是人工智能行业衍生出的全新岗位，过去从未有过的。例如机器人训练营、智能手机、工业机器人系统操作员等，这些岗位在一二线城市和三四线城市都有出现，而且对学历要求不高。