目前在留学行业 6 年时间，每天的工作任务就是接待要去留学的学生及家长的留学咨询，家长和孩子问的最多的问题也是家长和孩子最纠结的问题，去美国留学到底学什么专业？根据我送出去的学生在美国和回国就业的情况来看，我会建议学生学习 STEM 专业，比较多的是计算机、数学统计、工科、金工金数、商业分析。今天我们来听听名人比尔盖茨的建议。
比尔·盖茨 1975 年从哈佛辍学，作为拥有 900 亿美元个人财富的全球首富、微软联合创始人和著名的慈善家， 虽然比尔·盖茨从来没有获得大学学位，但他对全世界年轻人的影响力无疑是巨大的。 首先关于专业选择和职业规划，比尔·盖茨表示， 如果他现在进入大学，他将主修人工智能，能源或生物科学（ artificial intelligence, energy, or biosciences ）。他认为这三个是“大有希望的领域”，年轻人可以在其中获得成功并产生巨大的影响。 比尔·盖茨在一篇写给“想要改变世界”的大学毕业生的博文，对推特上发的内容有更详细的补充。关于这三个领域他写道：“第一是 人工智能 ，使人们的生活更有成效和创造力。第二是 能源 ，因为清洁、负担得起、可靠，对于消除贫困和气候变化的影响至关重要。第三是 生物科学 ，已经日益成熟，有可能帮助人们活得更长、更健康。”
今天贺老师为大家介绍人工智能，它属于计算机里面的一个分支，很多行业领域都涉及到人工智能，申请人工智能专业的同学们，人工智能专业的毕业人群可能从事实验室研究、学校研究机构，工程方面、其它技术方面等多偏向工业机器人等领域人工智能 &mash;AI(Artificial Intelligence) ，它是一门包含计算机、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等综合学科。该概念第一次在达茅斯顿学术会议上提出：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 (ps ：注意包括 2 个部分：模拟人类以及延伸人类智能 ) 。
人工智能的应用实例：指纹识别、人脸识别 、视网膜识别、 虹膜识别 、专家系统 、智能搜索、 博弈等。
专业分支情况
我们来看看这个 AI 这个综合型学科的一个专业分支，总的来说可以分为以下几个分支：第一，模式识别 ; 第二，机器学习 ; 第三，数据挖掘 ; 第四，智能算法 。
模式识别：是指对表征事物或者现象的各种形式 ( 数值的文字的逻辑关系的等 ) 信息进行处理分析，以及对事物或现象进行描述分析分类解释的过程，例如汽车车牌号的辨识 涉及到图像处理分析等技术。
机器学习：研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构是指不断完善自身的性能，或者达到操作者的特定要求。
数据挖掘：知识库的知识发现，通过算法搜索挖掘出有用的信息，应用于市场分析、科学探索、疾病预测等。
智能算法：解决某类问题的一些特定模式算法 ; 例如，我们最熟悉的最短路径问题，以及工程预算问题等。
在国外高校都有其偏重，了解各个分支能够很好地指导选择自己感兴趣的方向，在申请学校的时候也可以做到有的放矢。
部分应用领域
▲机器人领域：
人工智能机器人，如 PET 聊天机器人，它能理解人的语言，用人类语言进行对话，并能够用特定传感器采集分析出现的情况调整自己的动作来达到特定的目的。
▲语言识别领域：
该领域其实与机器人领域有交叉，设计的应用是把语言和 [i] 声音转换成可进行处理的信息：如语音开锁 ( 特定语音识别 ); 语音邮件以及未来的计算机输入等方面
▲图像识别领域：
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的目标和对象的技术 ; 例如人脸识别 汽车牌号识别等。
▲专家系统：
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 采用数据库中的知识数据和知识推理技术来模拟专家解决复杂问题。
一个十分直观的综合应用的实例： google 的无人驾驶汽车，该项目是由斯坦福人工智能实验室主任塞巴领导谷歌一个团队承担的。
就业方向参考
■搜索方向：
百度、谷歌、微软、 yahoo 等 ( 包括智能搜索、语音搜索、图片搜索、视频搜索等都是未来的方向 )
■医学图像处理：
医疗设备、医疗器械很多都会涉及到图像处理和成像，大型的公司有西门子、 GE 、飞利浦等。
■计算机视觉和模式识别方向：
前面说过的指纹识别、人脸识别、虹膜识别等 ; 还有一个大的方向是车牌识别 ; 目前鉴于视频监控是一个热点问题，做跟踪和识别也不错 ;
■还有一些图像处理方面的人才需求的公司如威盛、松下、索尼、三星等。
鉴于 AI 方向的人才都是高科技型的，在待遇方面自然相对比较丰厚，所以很这个方向很有发展前途。
