受到万人瞩目的人机围棋大战让AlphaGo彻底火了一把，也让全球对人工智能的发展分外关注。
人工智能已经在不知不觉中渗透到生活的各个领域，教育行业也不例外。
起着培养和领导作用的教育行业被要求用更少的资源实现更多的事情，他们接受着来自大众更大的压力和更高的要求。随着人工智能的普及，越来越多的学生和家长表现出对这一新兴学科的的诉求。
但是大家对AI真正了解多少呢？
什么是人工智能
人工智能是一门边缘学科，属于自然科学和社会科学的交叉。涉及的学科包括哲学和认知科学，数学，神经生理学，心理学，计算机科学，信息论，控制论，不定性论等。
此概念第一次被提出是在1956年的达特茅斯学术会议上，也是这时候正式被确认为一门学科。
“人工智能是从计算机应用系统角度出发，研究如何制造出人造的智能机器或智能系统，来模拟人类智能活动的能力，以及延生人类智能科学。”
人工智能可以分为弱人工智能（ANI），强人工智能(AGI)和超级人工智能(ASI)。
人类目前达到的程度还在弱人工智能。强人工智能只存在于科幻小说领域(电影《她》或《2001太空漫游》)。
人工智能专业的分支
人工智能分为很多不同的分支。
主要的分支有以下几个：
机器学习（Machine Learning）
机器学习是使系统无需显式编程就能从经验中学习和改进的过程。一般是开发计算机程序，可以访问数据，并使用它们来学习和预测自己。
我们所认为的人工智能都是从机器学习开始的。程序自主学习的能力是人工智能的基础。也就是说，虽然所有的人工智能都是机器学习，但并不是所有的机器学习都是人工智能。
自然语言处理（NLP ）
自然语言处理是计算机从人类对话(或“自然语言”)中解析准确含义的能力。通过使用上下文线索，NLP可以帮助机器理解人类想要表达的内容。
尽管NLP还处于起步阶段，但它已经具备了解析几乎所有交流形式的潜力，这意味着虚拟助理或聊天机器人可以很好地理解问题，即使那是用一串表情符号提出的问题。
机器人
大多数计算机程序的用户界面是鼠标、键盘或触摸屏。以聊天机器人为例，Siri和Alexa为使用语音的人工智能系统提供了一种不同的用户界面。
这些人工智能程序的复杂程度从相对简单和基于规则的程序到更复杂和支持人工智能的程序，这些程序可以解析人类语言，并不断从以前的对话中学习以提高准确性。
进入AI专业需要什么基础
由于人工智能的复杂性，美国一般在博士阶段才会真正开始相关的学习研究。
它算是计算机专业的分支，所以建议在本科期间学习计算机科学或者计算工程，同时辅修认知科学、神经科学或者心理学等相关学习，在硕士和博士阶段再真正式进入AI的学习。
看图说话，一张图告诉你本科具体要为将来学习AI做什么准备↓
到了真正学习AI的时候，核心课程肯定少不了的AI还有ML，以及其他各种大神级的计算机课程。
US News 2019最佳AI院校排名
卡耐基梅隆大学Carnegie Mellon University
麻省理工学院Massachusetts Institute of Technology
斯坦福大学Stanfor University
加州大学伯克利分校University of California, Berkeley
华盛顿大学University of Washington
康奈尔大学Cornell University
佐治亚理工学院Georgia Institute of Technology
伊利诺伊大学厄本那-香槟分校University of Illinois, Urbana-Champaign
德克萨斯大学奥斯汀分校University of Texas, Austin
密歇根大学安娜堡分校University of Michigan, Ann Arbor
马萨诸塞大学阿默斯特分校University of Massachusetts, Amherst
哥伦比亚大学Columbia University
宾夕法尼亚大学University of Pennsylvania
加州大学洛杉矶分校University of California, Los Angeles
南加州大学University of Southern California
马里兰大学学院公园分校University of Marylan, College Park
普林斯顿大学Princeton University
哈佛大学Harvar University
加州理工学院California Institute of Technology
威斯康辛大学麦迪逊分校University of Wisconsin, Maison
