应时代浪潮，我们整理了一份人工智能专业高考志愿指南

高考成绩陆续揭晓，是时候勇敢探索世界的更多可能啦。你是否被赛博朋克的世界吸引，是否为模拟人类思维、解析复杂问题的科技力量燃起热情？那么，人工智能，这个新世界的引擎，可能会是你理想的选择。

为引领更多的未来探索者一起踏上这段旅程，神经现实编辑部特意为你整理了一份人工智能相关专业的概述与学校推荐，期待在你的求知之路上，为你照亮一片星辰。

如果以下学校都因分数线失之交臂，请不要灰心，你还可以通过做项目、参加竞赛，追逐海外梦校。在新连接探索营中，你可以收获项目成果、入门科学研究，详情请见文末。高考已经结束，人生还很漫长，希望每名学子都能得偿所愿，功不唐捐。

人工智能

人工智能（Artificial Intelligence, AI）是一门涵盖计算机科学、信息工程、数学、心理学、生物学、语言学等众多学科的交叉学科。其核心目标是理解智能行为，并开发和应用让计算机执行通常需要人类智能完成的任务的技术。例如，理解自然语言、识别语音和图像、学习和适应新的环境或情况等。

人工智能学科的主要研究方向包括：

（1）机器学习：通过设计算法使计算机能从数据中自我学习，包括监督学习、非监督学习、半监督学习和强化学习等；

（2）深度学习：一种特殊的机器学习方法，模拟人脑神经元的结构，通过构建深层次的神经网络进行学习；

（3）自然语言处理：让计算机理解和生成人类语言，涵盖了机器翻译、情感分析、语音识别、自动摘要等应用；

（4）计算机视觉：使计算机能够理解和解析图像或者视频；

（5）知识表示和推理：创建用于描述世界的知识库，然后利用这些知识进行推理；

（6）脑机接口：在人或动物脑（或者脑细胞的培养物）与外部设备间创建直接的连接通路，实现大脑与外部设备的直接交互；

（7）人工智能伦理：研究人工智能应用带来的道德、社会、法律问题，如隐私、歧视、工作影响等。

涉及问题

（1）机器学习：如何设计算法使计算机能从数据中学习并做出预测或决策？

（2）自然语言处理：如何让机器理解和生成人类语言？

（3）计算机视觉：如何让计算机理解和解析图像和视频，例如对象识别、场景理解、动作识别等？

（4）知识表示和推理：如何让计算机表示和使用复杂的知识，以支持推理和解决问题？

（5）脑机接口：如何在人（或其他动物）脑与外部环境之间，建立沟通以达到控制的目的，进而实现监测、 替代、改善/恢复、增强、补充的作用？

（6）人工智能伦理：随着AI的普及，如何处理与隐私、决策透明性、人工智能安全、工作影响等相关的道德和社会问题？

（7）人工智能和人类交互：如何创建自然、有效和有吸引力的人机交互方式？

（8）自动规划和决策：如何让计算机自动解决复杂问题，如路径规划、任务调度等？

（9）机器人学：如何设计和控制能在真实世界中执行任务的机器人？

（10）理解人类智能：通过模拟人类思维过程，能否更深入地理解人类智能？

（10）强人工智能：如何开发具有与人类类似的完全自主思考能力的机器？

涉及课程

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、人工智能、编译原理、机器学习、深度学习、计算机视觉、概率图形模型、数据挖掘、自然语言处理、卷积神经网络、数据库系统概论、生物信息学概论、量子计算机科学等

推荐阅读

（1）《深度学习》，Ian Goodfellow、Yoshua Bengio & Aaron Courville

（2）《机器学习》，周志华；《机器学习公式详解》， 谢文睿、 秦州、贾彬彬

（3）《学习OpenCV》， Gary Bradski、Adrian Kaehler

（4）《人工智能——现代方法》，Stuart J.Russell、Peter Norvig

（5）《语音与语言处理》，Daniel Jurafsky、James H. Martin

（6） Computer Vision， Da*id A. Forsyth、Jean Ponce / Computer Vision：Models, Learning, and Inference，Dr Simon J. D. Prince

相关院校

北京大学

北京大学1988年成立了人工智能领域国家重点实验室，2002年创办了智能科学系。北京大学在计算机视觉、机器听觉和智能系统等研究方向成果丰硕，主持承担了多项国家973、国家863和国家科技攻关等重大科研项目，在指纹识别、人工耳蜗、国家空间基础设施，以及场景三维重建与自由视角视频生成等方面研究成果达到了国际先进水平。

2017年，北京大学正式创办“图灵班”，致力于培养计算机科学界下一代杰出人物。图灵班由信息科学技术学院与计算机学院共建。图灵奖获得者、计算机科学领域的大师约翰·霍普克罗夫特（John Hopcroft）教授担任图灵班指导委员会主任。图灵奖获得者Manuel Blum教授和Silvio Micali教授担任图灵班导师，参与指导培养方案及课程体系的建设，并亲自为图灵班同学授课。学院为图灵班学员量身定制相应的图灵课程体系和科研体系，配以强大的图灵导师团队，并在毕业时颁发“图灵”荣誉学位。2022年，北京大学创办“智能科学与技术专业实验班”（简称“智班”），由信息科学技术学院和智能学院共建。智班承载智能科学与技术专业的历史积淀，注重理工强基础、深交叉，聚合优质资源，致力于培养智能科学人才。2023年起，信息科学技术学院组建电子信息科学类实验班（“信班”），面向全校招生30人左右，为“信班”学生定制灵活先进的课程培养体系，同时与电子学院和集成电路学院合作配以强大的导师团队，并在毕业时颁发“信班”荣誉学位证书。

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高文

简介：北京大学信息科学技术学院教授；中国工程院院士研究领域：数字视频编码、计算机视觉、模式识别与多模态人机交互、虚拟现实引用：~58000近期代表作：1、Person transfer gan to bridge domain gap for person re-identification2、Pre-trained image processing transformer3、Fedhealth: A federated transfer learning framework for wearable healthcare

王龙

简介：北京大学系统与控制研究中心主任，北京人工智能学会副理事长，北京大学工学院智能控制实验室主任，中国系统仿真学会智能物联系统委员会主任。研究领域：复杂系统智能控制、网络化系统控制、多机器人系统控制、集群行为与集群智能、演化博弈与群体决策引用：~34000近期代表作：1、Evolution of cooperation on temporal networks2、Distributed algorithms for searching generalized Nash equilibrium of noncooperative games3、Recent advances in consensus of multi-agent systems: A brief survey

林宙辰

简介：北京大学教授，IAPR/IEEE Fellow，国家杰青，中国图象图形学学会机器视觉专委会主任，中国自动化学会模式识别与机器智能专委会副主任研究领域：机器学习、数值优化引用：~30000近期代表作：1、Recurrent squeeze-and-excitation context aggregation net for single image deraining2、Expectation-maximization attention networks for semantic segmentation3、Tensor robust principal component analysis with a new tensor nuclear norm

谭营

简介：烟花算法（FWA）提出者，北京信息科学技术学院教授，在神经网络信息处理、进化计算与群体计算、人工免疫系统及其在计算机安全的应用等方面取得了显著的研究成果。研究领域：计算智能，神经网络，群智能算法，机器学习，人工免疫算法，计算机安全，数据挖掘与知识发现引用：~17000近期代表作：1、Therapeutic target database 2020: enriched resource for facilitating research and early development of targeted therapeutics2、Generating adversarial malware examples for black-box attacks based on GAN3、Improving metaheuristic algorithms with information feedback models

清华大学

清华大学开设有计算机科学实验班（姚班），下设三个专业培养方向：1）计算机科学与技术，2）人工智能，3）量子信息。本科生在大一结束时根据兴趣志向自由选择专业方向。

姚班由计算机科学家姚期智院士于2005年创办，致力于培养与美国麻省理工学院、普林斯顿大学等世界名校本科生具有同等、甚至更高竞争力的领跑国际拔尖创新计算机科学人才。

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姚期智

简介：清华大学交叉信息研究院院长，香港中文大学博文讲座教授，清华大学高等研究中心教授，2000年图灵奖获得者。研究领域：算法，密码学，量子计算，人工智能引用：~37000近期代表作：1、Fedcm: Federated learning with client-level momentum2、A decentralized blockchain with high throughput and fast confirmation3、Scaling nakamoto consensus to thousands of transactions per second

马维英

简介：清华大学惠妍讲席教授、智能产业研究院（AIR）首席科学家，电气电子工程师学会会士，美国计算机协会杰出科学家。研究领域：大数据挖掘、机器学习、自然语言理解与生成引用：~60000近期代表作1、Topic aware neural response generation2、Controllable person image synthesis with attribute-decomposed gan3、Unified visual-semantic embeddings: Bridging vision and language with structured meaning representations4、Hierarchical recurrent attention network for response generation

黄高

简介：清华大学自动化系助理教授，博士生导师。DenseNet发明者，2020年阿里巴巴达摩院青橙奖。研究领域：机器学习、深度学习、计算机视觉、强化学习引用：~52000近期代表作：1、Regularizing deep networks with semantic data augmentation2、Convolutional Networks with Dense Connectivity3、Dynamic neural networks: A survey4、3D Object Detection with Pointformer

唐杰

简介：清华大学计算机系教授，获国家杰青 、王选杰青奖，主持研发超大规模预训练模型“悟道”，参数规模超过1.75万亿，研发了研究者社会网络挖掘系统AMiner。研究领域：人工智能、社交网络、数据挖掘、机器学习、知识图谱引用：~30000近期代表作：1、Self-supervised Learning: Generative or Contrastive2、GCC: Graph Contrastive Coding for Graph Neural Network Pre-Training3、GPT Understands, Too

电子科技大学

电子科技大学计算机科学与工程学院开设有计算机类专业，按大类招生，包含计算机科学与技术（特色专业、通过工程教育专业认证）、数据科学与大数据技术、网络空间安全（特色专业）、人工智能四个专业，培养成为能从事计算机学科相关基础理论、应用基础理论和新技术的研究与开发，从事计算机软、硬件系统设计与实现、网络安全与信息系统、数字媒体技术、数据分析与处理、人工智能等领域的高级人才。此外，还开设有计算机科学与技术（“互联网+”复合型精英人才双学位培养计划），培养从事“互联网+”人工智能基础理论研究、人工智能应用与创新实践的复合型精英人才；计算机科学与技术（智能金融与区块链金融“双A”联合学位实验班），培养从事人工智能基础理论研究、金融学理论及应用、智能金融应用与创新实践的创新引领性人才。

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申恒涛

简介：国际计算机学会会士（ACM Fellow）和美国光学学会会士（OSA Fellow），电子科技大学计算机科学与工程学院院长，电子科技大学人工智能研究院执行院长，四川省人工智能研究院（宜宾）院长。

研究领域：多媒体搜索，计算机视觉，人工智能，和大数据管理

引用：~25000

近期代表作：1、A survey on learning to hash2、Deep fuzzy hashing network for efficient image retrieval3、Binary multi-view clustering

陈华富

简介：国家杰青，四川省教书育人名师，四川省学术技术带头人，四川省神经科学学会理事长。中国图像图形学会理事、视觉认知与计算专业委员会副主任委员。电子科技大学神经信息教育部重点实验室副主任，高场磁共振成像四川省重点实验室副主任。研究领域：脑成像与模式识别引用：~17000近期代表作：1、More than just statics: temporal dynamics of intrinsic brain activity predicts the suicidal ideation in depressed patients2、IL4-driven microglia modulate stress resilience through BDNF-dependent neurogenesis3、Individual-specific functional connectivity markers track dimensional and categorical features of psychotic illness

尧德中

简介：电子科技大学生命科学与技术学院教授，中国医学科学院神经信息创新单元主任，四川省脑科学与类脑智能研究院院长。

研究领域：脑器交互（含脑机接口，心身医学）及其应用引用：~16000近期代表作：1、Dysfunction of large-scale brain networks in schizophrenia: a meta-analysis of resting-state functional connectivity2、EEG based emotion recognition by combining functional connectivity network and local activations3、Which reference should we use for EEG and ERP practice?

顾舒航

简介：电子科技大学教授，博导，青年人才。研究领域：计算机视觉与机器学习引用：近期代表作：1、Group sparsity: The hinge between filter pruning and decomposition for network compression2、Video super-resolution with recurrent structure-detail network3、NTIRE 2023 challenge on stereo image super-resolution: Methods and results4、NTIRE 2022 challenge on perceptual image quality assessment

西安电子科技大学

西安电子科技大学人工智能学院在“智能科学与技术”以及“人工智能”两个专业招收本科生，同时设有“图灵人工智能科学实验班”。其中智能科学与技术专业是特色专业，依托学校计算机科学与技术和电子信息技术的学科优势，利用在智能感知与图像理解领域的研究基础和师资力量，目前已建成成熟的专业教学团队、智能科学与技术人才培养创新实验区、智能感知与计算教学示范中心。培养能够在电信、航天、航空等科研院所，互联网等高新技术企业从事智能信息系统的软硬件开发或管理创新人才及行业骨干。人工智能专业2019年获批国家首批，和已有的智能科学与技术专业互为补充，面向人工智能领域下的遥感影像大数据、医疗影像大数据、网络大数据等，开展人才培养、科学研究。培养能够在生命科学、医疗保健、政府治理、教学教育和业务管理等技术领域从事与人工智能专业相关的技术骨干，为培养具有以数据为中心的思考能力的人工智能科学家做准备。图灵人工智能科学实验班则于2019年秋季开始在校内选拔，计划每年从全校招收学生40人左右。

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焦李成

简介：西安电子科技大学杰出教授、计算机科学与技术学部主任、人工智能研究院院长、智能感知与图像理解教育部重点实验室主任、智能感知与计算国际联合研究中心主任、智能感知与计算国际合作联合实验室主任、“智能信息处理科学与技术”高等学校学科创新引智基地（“111计划”）主任。研究领域：人工智能与模式识别、图像智能感知与自然计算、进化优化与深度学习、类脑计算与大数据解译引用：~58000近期代表作：1、A survey of deep learning-based object detection2、A deep learning framework for remote sensing image registration3、Residual spectral–spatial attention network for hyperspectral image classification

高新波

简介：西安电子科技大学电子工程学院教授，博士生导师，人才入选者。研究领域：计算机视觉与机器学习、模式识别与计算智能、视觉感知与类脑计算、遥感影像内容感知与解译、医学影像处理与科学可视化引用：~31000近期代表作：1、Fast and accurate single image super-resolution via information distillation network2、Lightweight image super-resolution with information multi-distillation network3、Self-supervised adversarial hashing networks for cross-modal retrieval

刘芳

简介：西安电子科技大学智能感知与图像理解教育部“长江学者支持计划”创新团队和国家“111”创新引智基地和国际智能感知与计算研究中心学术带头人，二级教授，博士生导师。研究领域：大数据感知与模式识别、机器学习与智能图像处理引用：~23000近期代表作：1、A survey of deep learning-based object detection2、Artificial intelligence–enabled rapid diagnosis of patients with COVID-193、Residual spectral–spatial attention network for hyperspectral image classification

陈渤

简介：西安电子科技大学信息感知集成攻关研究院副主任、信息与通信工程学部副主任、“111”引智基地执行主任研究领域：机器学习、统计信号处理、雷达目标识别与检测、深度学习网络、大规模数据处理实验室引用：近期代表作：1、Radar HRRP target recognition with deep networks2、WHAI: Weibull hybrid autoencoding inference for deep topic modeling3、BERT-INT: a BERT-based interaction model for knowledge graph alignment

上海交通大学

上海交通大学于2019年获批新增人工智能专业并开始招生。人工智能专业由世界人工智能领域知名专家、图灵奖得主、美国康奈尔大学与上海交通大学双聘教授，中科院外籍院士John Hopcroft亲自掌舵，学院七个一级学科及图灵研究中心提供优质师资保障，聚力打造交大人工智能专业人才培养的优势特色。 学院已在新一代机器学习、深度学习与计算机视觉、人工智能芯片与架构、智能无人系统、医疗健康大数据智能分析等方向上形成了鲜明特色，牵头多个重点、重大科研项目，形成了从人工智能基础理论、共性技术、应用技术到应用集成的完整研究链条。

学院建设多个人工智能创新研究基地：人工智能教育部重点实验室、上海交通大学人工智能研究院、上海人工智能研究院，为上海市科学研究、创新创造、产业升级等提供有力的科技和人才支撑，助力上海全球科技创新中心建设。与宁波市政府共建“上海交通大学宁波人工智能研究院”，与苏州市政府共建“上海交通大学苏州人工智能研究院”，服务国家和地方社会经济发展。

此外，上海交通大学还开设有ACM班，其创办于2002年，隶属于计算机科学与技术专业。其力求突破传统的教学模式，实施“实验室-课堂-社会”的科研训练机制；实行淘汰制；联合国际知名企业（微软、IBM、INTEL、Google），全面开展校企合作。2009年开始学校将ACM班与理科班一起列入拔尖创新人才的特殊班级系列，作为探索培养拔尖创新人才的“实验特区”。

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杨小康

简介：上海交通大学人工智能研究院常务副院长、教授，教育部长江学者特聘教授、国家杰出青年科学基金获得者。研究领域：计算机视觉、机器学习引用：~26000近期代表作：1、Crowd counting via adversarial cross-scale consistency pursuit2、Deep regression tracking with shrinkage loss3、Learning combinatorial embedding networks for deep graph matching4、Uncertainty-aware blind image quality assessment in the laboratory and wild

徐雷

简介：致远讲席教授，电信学院认知机器和计算健康研究中心主任。大学人工智能研究院首席科学家、上海市人工智能战略咨询专家委员会专家。香港中文大学计算机科学与工程Emeritus Professor。研究领域：机器学习、类脑智能、类AlphaGo 系统、计算精准医学、组学大数据分析、重大慢病诊断标志物，计算金融学近期代表作：1、Amendments and bioaugmentation enhanced phytoremediation and micro-ecology for PAHs and heay metals co-contaminated soils2、Micro/nano-plastics cause neurobehaioral toxicity in discus fish (Symphysodon aequifasciatus): Insight from brain-gut-microbiota axis3、Comprehensive exploration of heay metal contamination and risk assessment at two common smelter sites

张伟楠

简介：上海交通大学约翰·霍普克罗夫特计算机科学中心助理教授，博士生导师，研究领域：强化学习、机器人、深度学习、数据科学推荐系统、搜索引擎、文本挖掘和生成、知识图谱、游戏人工智能引用：~16500近期代表作：1、Wasserstein distance guided representation learning for domain adaptation2、GraphAF: a Flow-based Autoregressive Model for Molecular Graph Generation3、AutoFIS: Automatic Feature Interaction Selection in Factorization Models for Click-Through Rate Prediction

俞勇

简介：上海交通大学特聘教授、博士生导师，首批入选“国家高层次人才特殊支持计划“领军人物——教学名师，ACM班创始人。1986年入职上海交通大学，现任上海交通大学ACM国际大学生程序设计竞赛总教练，上海交通大学“教育部基础学科拔尖学生培养计划”计算机学科（ACM班）项目主任，上海交通大学APEX实验室主任，长期致力于培养计算机科学家及行业人员。研究领域：网络搜索、语义搜索、数据挖掘、机器学习、自然语言处理、计算机视觉引用：~33500近期代表作：1、Wasserstein distance guided representation learning for domain adaptation2、Urban traffic prediction from spatio-temporal data using deep meta learning3、Autofis: Automatic feature interaction selection in factorization models for click-through rate prediction

浙江大学

2019年，浙江大学新增了机器人工程和人工智能专业，开设本科生图灵班，重点培养计算机领域卓越创新人才。图灵班有三个方向，分别是计算机科学与技术、人工智能、信息安全。图灵班借助竺可桢学院拔尖人才培养基地和教育教学改革的试验田的平台，集中计算机学院及相关院系的教学科研力量，培养具备厚基础、高素养、深钻研、宽视野的高素质、创新型本科生，本科毕业后到全球名校继续深造，有望在将来成为计算机科学、网络空间安全和人工智能领域引领者和战略科学家。

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沈春华

简介：机器视觉前沿学者，现任浙江大学计算机科学与技术学院教授、博士生导师。曾在澳大利亚阿德莱德大学担任计算机科学教授，2021年12月，沈春华教授加盟浙江大学，入职浙江大学计算机辅助设计与图形学（CAD&CG）国家重点实验室。2020年被列为澳大利亚科研终身成就奖。研究领域：机器学习、计算机视觉引用：~56000近期代表作：1、FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detection2、Deep Learning for Anomaly Detection: A Review3、Viral Pneumonia Screening on Chest X-ray Images Using Confidence-Aware Anomaly Detection

杨易

简介：2014年年底起在悉尼科技大学先后担任高级讲师、副教授，并于2017年5月晋升为教授。2021年年底全职加入浙江大学，现为浙江大学求是讲席教授。研究领域：大规模视频分析与理解、跨媒体智能计算、监控视频分析和智能看护技术引用：~55000近期代表作：1、Random erasing data augmentation2、Filter pruning via geometric median for deep convolutional neural networks acceleration3、Image-image domain adaptation with preserved self-similarity and domain-dissimilarity for person re-identification

任奎

简介：浙江大学求是讲席教授，ACM、CCF和IEEE会士，目前担任浙江大学网络空间安全学院院长，校学术委员会委员，并曾担任纽约州立大学布法罗分校冠名教授及普适安全与隐私实验室主任。研究领域：数据安全与隐私保护、人工智能安全、物联网安全引用：~45000近期代表作：1、Adversarial attacks and defenses in deep learning2、Pointcloud saliency maps3、Feature importance-aware transferable adversarial attacks

何晓飞

简介：人工智能领域的国际杰出学者，曾在美国雅虎研究院工作，任职研究科学家。他与流形学习奠基人Partha Niyogi教授共同提出的保局投影算法是世界上第一个线性流形算法，在国际上掀起了基于图论的线性降维算法研究热潮。他与微软亚洲研究院合作提出的基于块结构的链接分析算法被誉为下一代互联网搜索引擎的核心算法，被国际上数十家IT专业媒体报道。在雅虎研究院曾领导关于查询语句分类、海量网页分类、广告关键字建议等项目的研究开发工作。研究领域：机器学习、信息检索、计算视视觉引用：~38000近期代表作：1、Crossformer++: A versatile vision transformer hinging on cross-scale attention2、Intentgc: a scalable graph convolution framework fusing heterogeneous information for recommendation3、PI-RCNN: An efficient multi-sensor 3D object detector with point-based attentive cont-conv fusion module

蔡登

简介：浙江大学计算机学院教授，博导，国家优秀青年基金获得者、万人计划青年拔尖人才、青年973首席科学家。研究领域：机器学习、数据挖掘、计算视视觉引用：~33500近期代表作：1、Pixellink: Detecting scene text via instance segmentation2、Domain adaptation for semantic segmentation with maximum squares loss3、Fast approximate nearest neighbor search with the naigating spreading-out graph

复旦大学

复旦大学人工智能专业设立于2020年2月，培育具有良好综合素质、扎实理论基础、专业技术和优异创新能力的高水平人工智能专门人才。上世纪 70年代，复旦大学率先启动了数字电子计算机的研制工作，随后开始了人工智能（AI）两个重要方向即计算机视觉和自然语言处理的研究。经过40多年发展，复旦大学计算机科学技术学院在AI相关领域的研究工作硕果累累。据CSRankings统计，近五年复旦大学在人工智能领域的研究成果排名全球第17位。

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姜育刚

简介：计算机学院长江学者特聘教授，上海市智能视觉计算协同创新中心和复旦大学视觉与学习（FVL）实验室的主任。研究领域：计算机视觉、机器（深度）学习、视觉与语言、可信人工智能引用：~22000近期代表作：1、Two-dimensional materials for next-generation computing technologies2、Recurrent fusion network for image captioning3、Clean-Label Backdoor Attacks on Video Recognition Models

黄萱菁

简介：复旦大学计算机科学系教授，入选2020福布斯中国科技女性榜。研究领域：自然语言处理，信息检索，数据密集型计算引用：~14000近期代表作：1、How to fine-tune bert for text classification?2、Pre-trained models for natural language processing: A survey3、Extractive summarization as text matching

薛向阳

简介：复旦大学教授，类脑人工智能科学与技术研究院副院长，大数据研究院副院长。中国计算机学会杰出会员，IEEE/ACM会员，担任上海市图像图形学会副理事长、上海市人工智能学会副理事长、IEEE上海分会副主席、中国图像图形学学会常务理事及情感计算与理解专委会副主任。研究领域：计算机视觉、多媒体信息处理、类脑智能系统引用：~16000近期代表作：1、Arbitrary-oriented scene text detection via rotation proposals2、Exfuse: Enhancing feature fusion for semantic segmentation3、Bert-attack: Adversarial attack against bert using bert

南京大学

2018年3月，南京大学正式下文成立人工智能学院，并于18年正式招生，学院由该校计算机科学与技术系主任、欧洲科学院外籍院士周志华兼任院长。2019年与华为建立“华为-南京大学LAMDA联合实验室”。该实验室是华为公司与高校建立的人工智能方面以实体化方式运作的联合实验室。

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周志华

简介：南京大学校学术委员会委员、计算机科学与技术系主任、人工智能学院院长、计算机软件新技术国家重点实验室常务副主任、机器学习与数据挖掘研究所（LAMDA）所长。2006年入选教育部长江学者特聘教授。研究领域：人工智能、机器学习、数据挖掘实验室引用：~85000近期代表作：1、Machine learning2、Deep forest3、Open-environment machine learning4、Towards an understanding of benign overfitting in neural networks

吴建鑫

简介：南京大学计算机科学与技术系教授、博士生导师。国家优秀青年科学基金获得者，入选青年海外高层次人才引进计划。研究领域：大规模数据的机器学习算法、物体的实时检测与识别、人的行为识别、场景分类和理解、计算机视觉和机器学习在其他领域的应用引用：~19000近期代表作：1、Probabilistic end-to-end noise correction for learning with noisy labels2、Thinet: pruning cnn filters for a thinner net3、Fine-Grained Image Analysis with Deep Learning: A Survey

王利民

简介：南京大学计算机科学与技术系教授，22年入选AI华人青年学者榜（经典领域）。研究领域：视频理解、动作识别引用：~18000近期代表作：1、Temporal segment networks for action recognition in videos2、TEA: Temporal Excitation and Aggregation for Action Recognition3、VideoMAE: Masked Autoencoders are Data-Efficient Learners for Self-Supervised Video Pre-Training4、TDN: Temporal Difference Networks for Efficient Action Recognition

高阳

简介：南京大学健康医疗大数据国家研究院常务副院长，曾任南京大学计算机科学与技术系副主任（2011-2023）。研究领域：人工智能、机器学习、多智能体系统、大数据、图像和视频分析引用：~13000近期代表作：1、Revisiting local descriptor based image-to-class measure for few-shot learning2、NAS-FCOS: Fast neural architecture search for object detection3、Graph neural architecture search

东南大学

东南大学人工智能学院成立于2018年，是国家首批申报并设立“人工智能”专业的学院之一。学院在人工智能基础理论和应用研究方面具有深厚的研究基础，主要研究方向包括机器学习、知识表示与推理、计算机视觉、自然语言处理、多智能体、图像处理、科学可视化等。

其人工智能专业本专业面向国家战略需求和社会经济发展，以“突破人工智能理论与方法、奠定智能创新应用之基础”为目标，开展拔尖人才培养与高水平科学研究，积极培育精英型、实用型、交叉型、复合型高级专业人才。目前已建有东南大学—博西华人工智能联合研发中心、东南大学—联想增强现实与计算机视觉联合创新中心。

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虞文武

简介：东南大学教授，数学、网络空间安全、控制科学与工程、统计学等学科研究生导师；入选国家“万人计划”青年拔尖人才、教育部“长江奖励计划”青年学者、国家优秀青年科学基金获得者。研究领域：复杂网络系统协同分析、控制、优化及其应用、多智能体系统引用：~25000近期代表作：1、Asymptotical neuro-adaptive consensus of multi-agent systems with a high dimensional leader and directed switching topology2、DeepTSP: Deep traffic state prediction model based on large-scale empirical data3、A separation-based methodology to consensus tracking of switched high-order nonlinear multiagent systems

张敏灵

简介：东南大学计算机科学与工程学院、软件学院、人工智能学院副院长、计算机科学系主任。研究领域：机器学习、数据挖掘引用：~16000近期代表作：1、Disambiguation-free partial label learning2、Towards class-imbalance aware multi-label learning3、Leveraging Implicit Relative Labeling-Importance Information for Effective Multi-Label Learning

郑文明

简介：东南大学儿童发展与学习科学教育部重点实验室主任，东南大学学习科学研究中心副主任、IEEE高级会员、中国认知科学学会理事。研究领域：情感计算，模式识别，机器学习，计算机视觉，神经信息工程引用：~10000近期代表作：1、Spatio-Temporal Graph Convolution for Skeleton Based Action Recognition2、EEG emotion recognition using dynamical graph convolutional neural networks3、Spatial–temporal recurrent neural network for emotion recognition

北京邮电大学

北京邮电大学人工智能专业，专业所依托的一级学科“计算机科学与技术”为国家重点学科，全国学科评估获评A，2017年与2022年均入选“双一流”建设学科。其教学团队是第一批进行智能专业建设的团队之一，具有深厚研究与实践积累，是教育部人工智能专业虚拟教研室、专业核心课程自然语言处理课程群虚拟教研室的牵头单位。

该专业重点发展视听感知智能与语言认知智能及其在文化、生物医学工程等领域的交叉融合，支持学生进行更为广泛的跨领域交叉融合。

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邓伟洪

简介：北京邮电大学人工智能学院教授、博士生导师，“鸿雁人才”特聘教授。北京市科技新星、教育部新世纪优秀人才、长江学者奖励计划(青年学者)、Elsevier中国高被引学者。研究领域：计算机视觉、人工智能大模型、可信人工智能、情感计算引用：~13000近期代表作：1、Deep visual domain adaptation: A survey2、Deep facial expression recognition: A survey3、Deep face recognition: A survey

石川

简介：创建图数据挖掘与机器学习实验室（GAMMA Lab），实验室公众号GAMMA Lab研究领域：数据挖掘、机器学习、人工智能和大数据分析引用：~11500近期代表作：1、Heterogeneous graph attention network2、Structural deep clustering network3、Am-gcn: Adaptive multi-channel graph convolutional networks

马占宇

简介：北京邮电大学教授，瑞典皇家理工学院博士、博士后，国家杰出青年科学基金获得者，IEEE高级会员，亚太信号与信息处理协会杰出讲者，中国图象图形学学会理事兼副秘书长、青工委副主任，中国计算机学会计算机视觉专委会秘书长。研究领域：模式识别，机器学习，计算机视觉，多媒体技术，非高斯概率模型，贝叶斯网络引用：~5000近期代表作：1、The devil is in the channels: Mutual-channel loss for fine-grained image classification2、Fine-grained visual classification via progressive multi-granularity training of jigsaw patches3、Dual graph convolutional networks for aspect-based sentiment analysis

其他专业可选

除人工智能专业外，如果能明确自己想要具体攻读的领域，计算机类（计算机科学与技术、智能科学与技术、集成电路设计与集成系统）、自动化类、数学类（数据科学与大数据技术、信息与计算科学）、机器人工程类等均可考虑。

就业机会

视具体方向而定，宽泛的说：

1、企业：在IT、智能制造、电子信息、现代服务、金融、证券、政府机关等行业领域，从事软件开发、软件管理、机器学习算法实现及应用、深度学习模型训练和应用、智能软件开发与维护、人工智能产品设计与研发、人工智能咨询等工作；

2、研究所：学习深造，攻读人工智能相关学科专业的硕士、博士学位，进入人工智能核心技术领域进行研究和开发工作。

神现有话说

人工智能相关专业选择会很多，意味着大部分时间会感到迷惑。眩晕的感觉会持续到硕士以至于博士。适合喜欢坐过山车（或者开学前一天赶作业）的朋友。实际的操作很重要，不要听别人描述AI，要自己尝试！AI是你的playground！最后，在被暑研之前，请好好享受暑假生活！夏天快乐！

——多糖，马普所，ai&brain

以上院校排名不分先后，因篇幅有限，定有遗漏，还望小伙伴们在留言区继续补充！另外，也期待能留下你的安利或劝退的理由，以及个人书单推荐，帮助新生更好更快的了解人工智能学科！