在你的求知之路上，爲你照亮一片星辰。

高考成(chéng)績陸續揭曉，是時候勇敢探索世界的更多可能(néng)啦。你是否被(bèi)賽博朋克的世界吸引，是否爲模拟人類思維、解析複雜問題的科技力量燃起(qǐ)熱情？那麼(me)，人工智能(néng)，這(zhè)個新世界的引擎，可能(néng)會是你理想的選擇。

爲引領更多的未來探索者一起(qǐ)踏上這(zhè)段旅程，神經(jīng)現實編輯部特意爲你整理了一份人工智能(néng)相關專業的概述與學(xué)校推薦，期待在你的求知之路上，爲你照亮一片星辰。

如果以下學(xué)校都(dōu)因分數線失之交臂，請不要灰心，你還(hái)可以通過(guò)做項目、參加競賽，追逐海外夢校。在新連接探索營中，你可以收獲項目成(chéng)果、入門科學(xué)研究，詳情請見文末。高考已經(jīng)結束，人生還(hái)很漫長(cháng)，希望每名學(xué)子都(dōu)能(néng)得償所願，功不唐捐。

人工智能(néng)

人工智能(néng)（Artificial Intelligence, AI）是一門涵蓋計算機科學(xué)、信息工程、數學(xué)、心理學(xué)、生物學(xué)、語言學(xué)等衆多學(xué)科的交叉學(xué)科。其核心目标是理解智能(néng)行爲，并開(kāi)發(fā)和應用讓計算機執行通常需要人類智能(néng)完成(chéng)的任務的技術。例如，理解自然語言、識别語音和圖像、學(xué)習和适應新的環境或情況等。

人工智能(néng)學(xué)科的主要研究方向(xiàng)包括：

（1）機器學(xué)習：通過(guò)設計算法使計算機能(néng)從數據中自我學(xué)習，包括監督學(xué)習、非監督學(xué)習、半監督學(xué)習和強化學(xué)習等；

（2）深度學(xué)習：一種(zhǒng)特殊的機器學(xué)習方法，模拟人腦神經(jīng)元的結構，通過(guò)構建深層次的神經(jīng)網絡進(jìn)行學(xué)習；

（3）自然語言處理：讓計算機理解和生成(chéng)人類語言，涵蓋了機器翻譯、情感分析、語音識别、自動摘要等應用；

（4）計算機視覺：使計算機能(néng)夠理解和解析圖像或者視頻；

（5）知識表示和推理：創建用于描述世界的知識庫，然後(hòu)利用這(zhè)些知識進(jìn)行推理；

（6）腦機接口：在人或動物腦（或者腦細胞的培養物）與外部設備間創建直接的連接通路，實現大腦與外部設備的直接交互；

（7）人工智能(néng)倫理：研究人工智能(néng)應用帶來的道(dào)德、社會、法律問題，如隐私、歧視、工作影響等。

涉及問題

（1）機器學(xué)習：如何設計算法使計算機能(néng)從數據中學(xué)習并做出預測或決策？

（2）自然語言處理：如何讓機器理解和生成(chéng)人類語言？

（3）計算機視覺：如何讓計算機理解和解析圖像和視頻，例如對(duì)象識别、場景理解、動作識别等？

（4）知識表示和推理：如何讓計算機表示和使用複雜的知識，以支持推理和解決問題？

（5）腦機接口：如何在人（或其他動物）腦與外部環境之間，建立溝通以達到控制的目的，進(jìn)而實現監測、 替代、改善/恢複、增強、補充的作用？

（6）人工智能(néng)倫理：随著(zhe)AI的普及，如何處理與隐私、決策透明性、人工智能(néng)安全、工作影響等相關的道(dào)德和社會問題？

（7）人工智能(néng)和人類交互：如何創建自然、有效和有吸引力的人機交互方式？

（8）自動規劃和決策：如何讓計算機自動解決複雜問題，如路徑規劃、任務調度等？

（9）機器人學(xué)：如何設計和控制能(néng)在真實世界中執行任務的機器人？

（10）理解人類智能(néng)：通過(guò)模拟人類思維過(guò)程，能(néng)否更深入地理解人類智能(néng)？

（10）強人工智能(néng)：如何開(kāi)發(fā)具有與人類類似的完全自主思考能(néng)力的機器？

涉及課程

編程基礎、計算機系統、算法概論、概率論、線性代數、多維微積分、人工智能(néng)、編譯原理、機器學(xué)習、深度學(xué)習、計算機視覺、概率圖形模型、數據挖掘、自然語言處理、卷積神經(jīng)網絡、數據庫系統概論、生物信息學(xué)概論、量子計算機科學(xué)等

推薦閱讀

（1）《深度學(xué)習》，Ian Goodfellow、Yoshua Bengio & Aaron Courville

（2）《機器學(xué)習》，周志華；《機器學(xué)習公式詳解》， 謝文睿、 秦州、賈彬彬

（3）《學(xué)習OpenCV》， Gary Bradski、Adrian Kaehler

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

（5）《語音與語言處理》，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

相關院校

北京大學(xué)

北京大學(xué)1988年成(chéng)立了人工智能(néng)領域國(guó)家重點實驗室，2002年創辦了智能(néng)科學(xué)系。北京大學(xué)在計算機視覺、機器聽覺和智能(néng)系統等研究方向(xiàng)成(chéng)果豐碩，主持承擔了多項國(guó)家973、國(guó)家863和國(guó)家科技攻關等重大科研項目，在指紋識别、人工耳蝸、國(guó)家空間基礎設施，以及場景三維重建與自由視角視頻生成(chéng)等方面(miàn)研究成(chéng)果達到了國(guó)際先進(jìn)水平。

2017年，北京大學(xué)正式創辦“圖靈班”，緻力于培養計算機科學(xué)界下一代傑出人物。圖靈班由信息科學(xué)技術學(xué)院與計算機學(xué)院共建。圖靈獎獲得者、計算機科學(xué)領域的大師約翰·霍普克羅夫特（John Hopcroft）教授擔任圖靈班指導委員會主任。圖靈獎獲得者Manuel Blum教授和Silvio Micali教授擔任圖靈班導師，參與指導培養方案及課程體系的建設，并親自爲圖靈班同學(xué)授課。學(xué)院爲圖靈班學(xué)員量身定制相應的圖靈課程體系和科研體系，配以強大的圖靈導師團隊，并在畢業時頒發(fā)“圖靈”榮譽學(xué)位。2022年，北京大學(xué)創辦“智能(néng)科學(xué)與技術專業實驗班”（簡稱“智班”），由信息科學(xué)技術學(xué)院和智能(néng)學(xué)院共建。智班承載智能(néng)科學(xué)與技術專業的曆史積澱，注重理工強基礎、深交叉，聚合優質資源，緻力于培養智能(néng)科學(xué)人才。2023年起(qǐ)，信息科學(xué)技術學(xué)院組建電子信息科學(xué)類實驗班（“信班”），面(miàn)向(xiàng)全校招生30人左右，爲“信班”學(xué)生定制靈活先進(jìn)的課程培養體系，同時與電子學(xué)院和集成(chéng)電路學(xué)院合作配以強大的導師團隊，并在畢業時頒發(fā)“信班”榮譽學(xué)位證書。

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高文

簡介：北京大學(xué)信息科學(xué)技術學(xué)院教授；中國(guó)工程院院士研究領域：數字視頻編碼、計算機視覺、模式識别與多模态人機交互、虛拟現實引用：~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

王龍

簡介：北京大學(xué)系統與控制研究中心主任，北京人工智能(néng)學(xué)會副理事(shì)長(cháng)，北京大學(xué)工學(xué)院智能(néng)控制實驗室主任，中國(guó)系統仿真學(xué)會智能(néng)物聯系統委員會主任。研究領域：複雜系統智能(néng)控制、網絡化系統控制、多機器人系統控制、集群行爲與集群智能(néng)、演化博弈與群體決策引用：~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

簡介：北京大學(xué)教授，IAPR/IEEE Fellow，國(guó)家傑青，中國(guó)圖象圖形學(xué)學(xué)會機器視覺專委會主任，中國(guó)自動化學(xué)會模式識别與機器智能(néng)專委會副主任研究領域：機器學(xué)習、數值優化引用：~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

譚營

簡介：煙花算法（FWA）提出者，北京信息科學(xué)技術學(xué)院教授，在神經(jīng)網絡信息處理、進(jìn)化計算與群體計算、人工免疫系統及其在計算機安全的應用等方面(miàn)取得了顯著的研究成(chéng)果。研究領域：計算智能(néng)，神經(jīng)網絡，群智能(néng)算法，機器學(xué)習，人工免疫算法，計算機安全，數據挖掘與知識發(fā)現引用：~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

清華大學(xué)

清華大學(xué)開(kāi)設有計算機科學(xué)實驗班（姚班），下設三個專業培養方向(xiàng)：1）計算機科學(xué)與技術，2）人工智能(néng)，3）量子信息。本科生在大一結束時根據興趣志向(xiàng)自由選擇專業方向(xiàng)。

姚班由計算機科學(xué)家姚期智院士于2005年創辦，緻力于培養與美國(guó)麻省理工學(xué)院、普林斯頓大學(xué)等世界名校本科生具有同等、甚至更高競争力的領跑國(guó)際拔尖創新計算機科學(xué)人才。

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姚期智

簡介：清華大學(xué)交叉信息研究院院長(cháng)，香港中文大學(xué)博文講座教授，清華大學(xué)高等研究中心教授，2000年圖靈獎獲得者。研究領域：算法，密碼學(xué)，量子計算，人工智能(néng)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

馬維英

簡介：清華大學(xué)惠妍講席教授、智能(néng)産業研究院（AIR）首席科學(xué)家，電氣電子工程師學(xué)會會士，美國(guó)計算機協會傑出科學(xué)家。研究領域：大數據挖掘、機器學(xué)習、自然語言理解與生成(chéng)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

黃高

簡介：清華大學(xué)自動化系助理教授，博士生導師。DenseNet發(fā)明者，2020年阿裡(lǐ)巴巴達摩院青橙獎。研究領域：機器學(xué)習、深度學(xué)習、計算機視覺、強化學(xué)習引用：~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

唐傑

簡介：清華大學(xué)計算機系教授，獲國(guó)家傑青 、王選傑青獎，主持研發(fā)超大規模預訓練模型“悟道(dào)”，參數規模超過(guò)1.75萬億，研發(fā)了研究者社會網絡挖掘系統AMiner。研究領域：人工智能(néng)、社交網絡、數據挖掘、機器學(xué)習、知識圖譜引用：~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

電子科技大學(xué)

電子科技大學(xué)計算機科學(xué)與工程學(xué)院開(kāi)設有計算機類專業，按大類招生，包含計算機科學(xué)與技術（特色專業、通過(guò)工程教育專業認證）、數據科學(xué)與大數據技術、網絡空間安全（特色專業）、人工智能(néng)四個專業，培養成(chéng)爲能(néng)從事(shì)計算機學(xué)科相關基礎理論、應用基礎理論和新技術的研究與開(kāi)發(fā)，從事(shì)計算機軟、硬件系統設計與實現、網絡安全與信息系統、數字媒體技術、數據分析與處理、人工智能(néng)等領域的高級人才。此外，還(hái)開(kāi)設有計算機科學(xué)與技術（“互聯網+”複合型精英人才雙學(xué)位培養計劃），培養從事(shì)“互聯網+”人工智能(néng)基礎理論研究、人工智能(néng)應用與創新實踐的複合型精英人才；計算機科學(xué)與技術（智能(néng)金融與區塊鏈金融“雙A”聯合學(xué)位實驗班），培養從事(shì)人工智能(néng)基礎理論研究、金融學(xué)理論及應用、智能(néng)金融應用與創新實踐的創新引領性人才。

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申恒濤

簡介：國(guó)際計算機學(xué)會會士（ACM Fellow）和美國(guó)光學(xué)學(xué)會會士（OSA Fellow），電子科技大學(xué)計算機科學(xué)與工程學(xué)院院長(cháng)，電子科技大學(xué)人工智能(néng)研究院執行院長(cháng)，四川省人工智能(néng)研究院（宜賓）院長(cháng)。

研究領域：多媒體搜索，計算機視覺，人工智能(néng)，和大數據管理

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

陳華富

簡介：國(guó)家傑青，四川省教書育人名師，四川省學(xué)術技術帶頭人，四川省神經(jīng)科學(xué)學(xué)會理事(shì)長(cháng)。中國(guó)圖像圖形學(xué)會理事(shì)、視覺認知與計算專業委員會副主任委員。電子科技大學(xué)神經(jīng)信息教育部重點實驗室副主任，高場磁共振成(chéng)像四川省重點實驗室副主任。研究領域：腦成(chéng)像與模式識别引用：~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

堯德中

簡介：電子科技大學(xué)生命科學(xué)與技術學(xué)院教授，中國(guó)醫學(xué)科學(xué)院神經(jīng)信息創新單元主任，四川省腦科學(xué)與類腦智能(néng)研究院院長(cháng)。

研究領域：腦器交互（含腦機接口，心身醫學(xué)）及其應用引用：~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?

顧舒航

簡介：電子科技大學(xué)教授，博導，青年人才。研究領域：計算機視覺與機器學(xué)習引用：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

西安電子科技大學(xué)

西安電子科技大學(xué)人工智能(néng)學(xué)院在“智能(néng)科學(xué)與技術”以及“人工智能(néng)”兩(liǎng)個專業招收本科生，同時設有“圖靈人工智能(néng)科學(xué)實驗班”。其中智能(néng)科學(xué)與技術專業是特色專業，依托學(xué)校計算機科學(xué)與技術和電子信息技術的學(xué)科優勢，利用在智能(néng)感知與圖像理解領域的研究基礎和師資力量，目前已建成(chéng)成(chéng)熟的專業教學(xué)團隊、智能(néng)科學(xué)與技術人才培養創新實驗區、智能(néng)感知與計算教學(xué)示範中心。培養能(néng)夠在電信、航天、航空等科研院所，互聯網等高新技術企業從事(shì)智能(néng)信息系統的軟硬件開(kāi)發(fā)或管理創新人才及行業骨幹。人工智能(néng)專業2019年獲批國(guó)家首批，和已有的智能(néng)科學(xué)與技術專業互爲補充，面(miàn)向(xiàng)人工智能(néng)領域下的遙感影像大數據、醫療影像大數據、網絡大數據等，開(kāi)展人才培養、科學(xué)研究。培養能(néng)夠在生命科學(xué)、醫療保健、政府治理、教學(xué)教育和業務管理等技術領域從事(shì)與人工智能(néng)專業相關的技術骨幹，爲培養具有以數據爲中心的思考能(néng)力的人工智能(néng)科學(xué)家做準備。圖靈人工智能(néng)科學(xué)實驗班則于2019年秋季開(kāi)始在校内選拔，計劃每年從全校招收學(xué)生40人左右。

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焦李成(chéng)

簡介：西安電子科技大學(xué)傑出教授、計算機科學(xué)與技術學(xué)部主任、人工智能(néng)研究院院長(cháng)、智能(néng)感知與圖像理解教育部重點實驗室主任、智能(néng)感知與計算國(guó)際聯合研究中心主任、智能(néng)感知與計算國(guó)際合作聯合實驗室主任、“智能(néng)信息處理科學(xué)與技術”高等學(xué)校學(xué)科創新引智基地（“111計劃”）主任。研究領域：人工智能(néng)與模式識别、圖像智能(néng)感知與自然計算、進(jìn)化優化與深度學(xué)習、類腦計算與大數據解譯引用：~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

簡介：西安電子科技大學(xué)電子工程學(xué)院教授，博士生導師，人才入選者。研究領域：計算機視覺與機器學(xué)習、模式識别與計算智能(néng)、視覺感知與類腦計算、遙感影像内容感知與解譯、醫學(xué)影像處理與科學(xué)可視化引用：~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

劉芳

簡介：西安電子科技大學(xué)智能(néng)感知與圖像理解教育部“長(cháng)江學(xué)者支持計劃”創新團隊和國(guó)家“111”創新引智基地和國(guó)際智能(néng)感知與計算研究中心學(xué)術帶頭人，二級教授，博士生導師。研究領域：大數據感知與模式識别、機器學(xué)習與智能(néng)圖像處理引用：~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

陳渤

簡介：西安電子科技大學(xué)信息感知集成(chéng)攻關研究院副主任、信息與通信工程學(xué)部副主任、“111”引智基地執行主任研究領域：機器學(xué)習、統計信号處理、雷達目标識别與檢測、深度學(xué)習網絡、大規模數據處理實驗室引用：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

上海交通大學(xué)

上海交通大學(xué)于2019年獲批新增人工智能(néng)專業并開(kāi)始招生。人工智能(néng)專業由世界人工智能(néng)領域知名專家、圖靈獎得主、美國(guó)康奈爾大學(xué)與上海交通大學(xué)雙聘教授，中科院外籍院士John Hopcroft親自掌舵，學(xué)院七個一級學(xué)科及圖靈研究中心提供優質師資保障，聚力打造交大人工智能(néng)專業人才培養的優勢特色。 學(xué)院已在新一代機器學(xué)習、深度學(xué)習與計算機視覺、人工智能(néng)芯片與架構、智能(néng)無人系統、醫療健康大數據智能(néng)分析等方向(xiàng)上形成(chéng)了鮮明特色，牽頭多個重點、重大科研項目，形成(chéng)了從人工智能(néng)基礎理論、共性技術、應用技術到應用集成(chéng)的完整研究鏈條。

學(xué)院建設多個人工智能(néng)創新研究基地：人工智能(néng)教育部重點實驗室、上海交通大學(xué)人工智能(néng)研究院、上海人工智能(néng)研究院，爲上海市科學(xué)研究、創新創造、産業升級等提供有力的科技和人才支撐，助力上海全球科技創新中心建設。與甯波市政府共建“上海交通大學(xué)甯波人工智能(néng)研究院”，與蘇州市政府共建“上海交通大學(xué)蘇州人工智能(néng)研究院”，服務國(guó)家和地方社會經(jīng)濟發(fā)展。

此外，上海交通大學(xué)還(hái)開(kāi)設有ACM班，其創辦于2002年，隸屬于計算機科學(xué)與技術專業。其力求突破傳統的教學(xué)模式，實施“實驗室-課堂-社會”的科研訓練機制；實行淘汰制；聯合國(guó)際知名企業（微軟、IBM、INTEL、Google），全面(miàn)開(kāi)展校企合作。2009年開(kāi)始學(xué)校將(jiāng)ACM班與理科班一起(qǐ)列入拔尖創新人才的特殊班級系列，作爲探索培養拔尖創新人才的“實驗特區”。

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楊小康

簡介：上海交通大學(xué)人工智能(néng)研究院常務副院長(cháng)、教授，教育部長(cháng)江學(xué)者特聘教授、國(guó)家傑出青年科學(xué)基金獲得者。研究領域：計算機視覺、機器學(xué)習引用：~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

簡介：緻遠講席教授，電信學(xué)院認知機器和計算健康研究中心主任。大學(xué)人工智能(néng)研究院首席科學(xué)家、上海市人工智能(néng)戰略咨詢專家委員會專家。香港中文大學(xué)計算機科學(xué)與工程Emeritus Professor。研究領域：機器學(xué)習、類腦智能(néng)、類AlphaGo 系統、計算精準醫學(xué)、組學(xué)大數據分析、重大慢病診斷标志物，計算金融學(xué)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

張偉楠

簡介：上海交通大學(xué)約翰·霍普克羅夫特計算機科學(xué)中心助理教授，博士生導師，研究領域：強化學(xué)習、機器人、深度學(xué)習、數據科學(xué)推薦系統、搜索引擎、文本挖掘和生成(chéng)、知識圖譜、遊戲人工智能(néng)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

簡介：上海交通大學(xué)特聘教授、博士生導師，首批入選“國(guó)家高層次人才特殊支持計劃“領軍人物——教學(xué)名師，ACM班創始人。1986年入職上海交通大學(xué)，現任上海交通大學(xué)ACM國(guó)際大學(xué)生程序設計競賽總教練，上海交通大學(xué)“教育部基礎學(xué)科拔尖學(xué)生培養計劃”計算機學(xué)科（ACM班）項目主任，上海交通大學(xué)APEX實驗室主任，長(cháng)期緻力于培養計算機科學(xué)家及行業人員。研究領域：網絡搜索、語義搜索、數據挖掘、機器學(xué)習、自然語言處理、計算機視覺引用：~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

浙江大學(xué)

2019年，浙江大學(xué)新增了機器人工程和人工智能(néng)專業，開(kāi)設本科生圖靈班，重點培養計算機領域卓越創新人才。圖靈班有三個方向(xiàng)，分别是計算機科學(xué)與技術、人工智能(néng)、信息安全。圖靈班借助竺可桢學(xué)院拔尖人才培養基地和教育教學(xué)改革的試驗田的平台，集中計算機學(xué)院及相關院系的教學(xué)科研力量，培養具備厚基礎、高素養、深鑽研、寬視野的高素質、創新型本科生，本科畢業後(hòu)到全球名校繼續深造，有望在將(jiāng)來成(chéng)爲計算機科學(xué)、網絡空間安全和人工智能(néng)領域引領者和戰略科學(xué)家。

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沈春華

簡介：機器視覺前沿學(xué)者，現任浙江大學(xué)計算機科學(xué)與技術學(xué)院教授、博士生導師。曾在澳大利亞阿德萊德大學(xué)擔任計算機科學(xué)教授，2021年12月，沈春華教授加盟浙江大學(xué)，入職浙江大學(xué)計算機輔助設計與圖形學(xué)（CAD&CG）國(guó)家重點實驗室。2020年被(bèi)列爲澳大利亞科研終身成(chéng)就獎。研究領域：機器學(xué)習、計算機視覺引用：~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

楊易

簡介：2014年年底起(qǐ)在悉尼科技大學(xué)先後(hòu)擔任高級講師、副教授，并于2017年5月晉升爲教授。2021年年底全職加入浙江大學(xué)，現爲浙江大學(xué)求是講席教授。研究領域：大規模視頻分析與理解、跨媒體智能(néng)計算、監控視頻分析和智能(néng)看護技術引用：~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

簡介：浙江大學(xué)求是講席教授，ACM、CCF和IEEE會士，目前擔任浙江大學(xué)網絡空間安全學(xué)院院長(cháng)，校學(xué)術委員會委員，并曾擔任紐約州立大學(xué)布法羅分校冠名教授及普适安全與隐私實驗室主任。研究領域：數據安全與隐私保護、人工智能(néng)安全、物聯網安全引用：~45000近期代表作：1、Adversarial attacks and defenses in deep learning2、Pointcloud saliency maps3、Feature importance-aware transferable adversarial attacks

何曉飛

簡介：人工智能(néng)領域的國(guó)際傑出學(xué)者，曾在美國(guó)雅虎研究院工作，任職研究科學(xué)家。他與流形學(xué)習奠基人Partha Niyogi教授共同提出的保局投影算法是世界上第一個線性流形算法，在國(guó)際上掀起(qǐ)了基于圖論的線性降維算法研究熱潮。他與微軟亞洲研究院合作提出的基于塊結構的鏈接分析算法被(bèi)譽爲下一代互聯網搜索引擎的核心算法，被(bèi)國(guó)際上數十家IT專業媒體報道(dào)。在雅虎研究院曾領導關于查詢語句分類、海量網頁分類、廣告關鍵字建議等項目的研究開(kāi)發(fā)工作。研究領域：機器學(xué)習、信息檢索、計算視視覺引用：~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

簡介：浙江大學(xué)計算機學(xué)院教授，博導，國(guó)家優秀青年基金獲得者、萬人計劃青年拔尖人才、青年973首席科學(xué)家。研究領域：機器學(xué)習、數據挖掘、計算視視覺引用：~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

複旦大學(xué)

複旦大學(xué)人工智能(néng)專業設立于2020年2月，培育具有良好(hǎo)綜合素質、紮實理論基礎、專業技術和優異創新能(néng)力的高水平人工智能(néng)專門人才。上世紀 70年代，複旦大學(xué)率先啓動了數字電子計算機的研制工作，随後(hòu)開(kāi)始了人工智能(néng)（AI）兩(liǎng)個重要方向(xiàng)即計算機視覺和自然語言處理的研究。經(jīng)過(guò)40多年發(fā)展，複旦大學(xué)計算機科學(xué)技術學(xué)院在AI相關領域的研究工作碩果累累。據CSRankings統計，近五年複旦大學(xué)在人工智能(néng)領域的研究成(chéng)果排名全球第17位。

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姜育剛

簡介：計算機學(xué)院長(cháng)江學(xué)者特聘教授，上海市智能(néng)視覺計算協同創新中心和複旦大學(xué)視覺與學(xué)習（FVL）實驗室的主任。研究領域：計算機視覺、機器（深度）學(xué)習、視覺與語言、可信人工智能(néng)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

黃萱菁

簡介：複旦大學(xué)計算機科學(xué)系教授，入選2020福布斯中國(guó)科技女性榜。研究領域：自然語言處理，信息檢索，數據密集型計算引用：~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(xiàng)陽

簡介：複旦大學(xué)教授，類腦人工智能(néng)科學(xué)與技術研究院副院長(cháng)，大數據研究院副院長(cháng)。中國(guó)計算機學(xué)會傑出會員，IEEE/ACM會員，擔任上海市圖像圖形學(xué)會副理事(shì)長(cháng)、上海市人工智能(néng)學(xué)會副理事(shì)長(cháng)、IEEE上海分會副主席、中國(guó)圖像圖形學(xué)學(xué)會常務理事(shì)及情感計算與理解專委會副主任。研究領域：計算機視覺、多媒體信息處理、類腦智能(néng)系統引用：~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

南京大學(xué)

2018年3月，南京大學(xué)正式下文成(chéng)立人工智能(néng)學(xué)院，并于18年正式招生，學(xué)院由該校計算機科學(xué)與技術系主任、歐洲科學(xué)院外籍院士周志華兼任院長(cháng)。2019年與華爲建立“華爲-南京大學(xué)LAMDA聯合實驗室”。該實驗室是華爲公司與高校建立的人工智能(néng)方面(miàn)以實體化方式運作的聯合實驗室。

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周志華

簡介：南京大學(xué)校學(xué)術委員會委員、計算機科學(xué)與技術系主任、人工智能(néng)學(xué)院院長(cháng)、計算機軟件新技術國(guó)家重點實驗室常務副主任、機器學(xué)習與數據挖掘研究所（LAMDA）所長(cháng)。2006年入選教育部長(cháng)江學(xué)者特聘教授。研究領域：人工智能(néng)、機器學(xué)習、數據挖掘實驗室引用：~85000近期代表作：1、Machine learning2、Deep forest3、Open-environment machine learning4、Towards an understanding of benign overfitting in neural networks

吳建鑫

簡介：南京大學(xué)計算機科學(xué)與技術系教授、博士生導師。國(guó)家優秀青年科學(xué)基金獲得者，入選青年海外高層次人才引進(jìn)計劃。研究領域：大規模數據的機器學(xué)習算法、物體的實時檢測與識别、人的行爲識别、場景分類和理解、計算機視覺和機器學(xué)習在其他領域的應用引用：~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

簡介：南京大學(xué)計算機科學(xué)與技術系教授，22年入選AI華人青年學(xué)者榜（經(jīng)典領域）。研究領域：視頻理解、動作識别引用：~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

高陽

簡介：南京大學(xué)健康醫療大數據國(guó)家研究院常務副院長(cháng)，曾任南京大學(xué)計算機科學(xué)與技術系副主任（2011-2023）。研究領域：人工智能(néng)、機器學(xué)習、多智能(néng)體系統、大數據、圖像和視頻分析引用：~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

東南大學(xué)

東南大學(xué)人工智能(néng)學(xué)院成(chéng)立于2018年，是國(guó)家首批申報并設立“人工智能(néng)”專業的學(xué)院之一。學(xué)院在人工智能(néng)基礎理論和應用研究方面(miàn)具有深厚的研究基礎，主要研究方向(xiàng)包括機器學(xué)習、知識表示與推理、計算機視覺、自然語言處理、多智能(néng)體、圖像處理、科學(xué)可視化等。

其人工智能(néng)專業本專業面(miàn)向(xiàng)國(guó)家戰略需求和社會經(jīng)濟發(fā)展，以“突破人工智能(néng)理論與方法、奠定智能(néng)創新應用之基礎”爲目标，開(kāi)展拔尖人才培養與高水平科學(xué)研究，積極培育精英型、實用型、交叉型、複合型高級專業人才。目前已建有東南大學(xué)—博西華人工智能(néng)聯合研發(fā)中心、東南大學(xué)—聯想增強現實與計算機視覺聯合創新中心。

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虞文武

簡介：東南大學(xué)教授，數學(xué)、網絡空間安全、控制科學(xué)與工程、統計學(xué)等學(xué)科研究生導師；入選國(guó)家“萬人計劃”青年拔尖人才、教育部“長(cháng)江獎勵計劃”青年學(xué)者、國(guó)家優秀青年科學(xué)基金獲得者。研究領域：複雜網絡系統協同分析、控制、優化及其應用、多智能(néng)體系統引用：~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

張敏靈

簡介：東南大學(xué)計算機科學(xué)與工程學(xué)院、軟件學(xué)院、人工智能(néng)學(xué)院副院長(cháng)、計算機科學(xué)系主任。研究領域：機器學(xué)習、數據挖掘引用：~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

鄭文明

簡介：東南大學(xué)兒童發(fā)展與學(xué)習科學(xué)教育部重點實驗室主任，東南大學(xué)學(xué)習科學(xué)研究中心副主任、IEEE高級會員、中國(guó)認知科學(xué)學(xué)會理事(shì)。研究領域：情感計算，模式識别，機器學(xué)習，計算機視覺，神經(jīng)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

北京郵電大學(xué)

北京郵電大學(xué)人工智能(néng)專業，專業所依托的一級學(xué)科“計算機科學(xué)與技術”爲國(guó)家重點學(xué)科，全國(guó)學(xué)科評估獲評A，2017年與2022年均入選“雙一流”建設學(xué)科。其教學(xué)團隊是第一批進(jìn)行智能(néng)專業建設的團隊之一，具有深厚研究與實踐積累，是教育部人工智能(néng)專業虛拟教研室、專業核心課程自然語言處理課程群虛拟教研室的牽頭單位。

該專業重點發(fā)展視聽感知智能(néng)與語言認知智能(néng)及其在文化、生物醫學(xué)工程等領域的交叉融合，支持學(xué)生進(jìn)行更爲廣泛的跨領域交叉融合。

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鄧偉洪

簡介：北京郵電大學(xué)人工智能(néng)學(xué)院教授、博士生導師，“鴻雁人才”特聘教授。北京市科技新星、教育部新世紀優秀人才、長(cháng)江學(xué)者獎勵計劃(青年學(xué)者)、Elsevier中國(guó)高被(bèi)引學(xué)者。研究領域：計算機視覺、人工智能(néng)大模型、可信人工智能(néng)、情感計算引用：~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

簡介：創建圖數據挖掘與機器學(xué)習實驗室（GAMMA Lab），實驗室公衆号GAMMA Lab研究領域：數據挖掘、機器學(xué)習、人工智能(néng)和大數據分析引用：~11500近期代表作：1、Heterogeneous graph attention network2、Structural deep clustering network3、Am-gcn: Adaptive multi-channel graph convolutional networks

馬占宇

簡介：北京郵電大學(xué)教授，瑞典皇家理工學(xué)院博士、博士後(hòu)，國(guó)家傑出青年科學(xué)基金獲得者，IEEE高級會員，亞太信号與信息處理協會傑出講者，中國(guó)圖象圖形學(xué)學(xué)會理事(shì)兼副秘書長(cháng)、青工委副主任，中國(guó)計算機學(xué)會計算機視覺專委會秘書長(cháng)。研究領域：模式識别，機器學(xué)習，計算機視覺，多媒體技術，非高斯概率模型，貝葉斯網絡引用：~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

其他專業可選

除人工智能(néng)專業外，如果能(néng)明确自己想要具體攻讀的領域，計算機類（計算機科學(xué)與技術、智能(néng)科學(xué)與技術、集成(chéng)電路設計與集成(chéng)系統）、自動化類、數學(xué)類（數據科學(xué)與大數據技術、信息與計算科學(xué)）、機器人工程類等均可考慮。

就業機會

視具體方向(xiàng)而定，寬泛的說：

1、企業：在IT、智能(néng)制造、電子信息、現代服務、金融、證券、政府機關等行業領域，從事(shì)軟件開(kāi)發(fā)、軟件管理、機器學(xué)習算法實現及應用、深度學(xué)習模型訓練和應用、智能(néng)軟件開(kāi)發(fā)與維護、人工智能(néng)産品設計與研發(fā)、人工智能(néng)咨詢等工作；

2、研究所：學(xué)習深造，攻讀人工智能(néng)相關學(xué)科專業的碩士、博士學(xué)位，進(jìn)入人工智能(néng)核心技術領域進(jìn)行研究和開(kāi)發(fā)工作。

神現有話說

人工智能(néng)相關專業選擇會很多，意味著(zhe)大部分時間會感到迷惑。眩暈的感覺會持續到碩士以至于博士。适合喜歡坐過(guò)山車（或者開(kāi)學(xué)前一天趕作業）的朋友。實際的操作很重要，不要聽别人描述AI，要自己嘗試！AI是你的playground！最後(hòu)，在被(bèi)暑研之前，請好(hǎo)好(hǎo)享受暑假生活！夏天快樂！

——多糖，馬普所，ai&brain

以上院校排名不分先後(hòu)，因篇幅有限，定有遺漏，還(hái)望小夥伴們在留言區繼續補充！另外，也期待能(néng)留下你的安利或勸退的理由，以及個人書單推薦，幫助新生更好(hǎo)更快的了解人工智能(néng)學(xué)科！