1.全球高校人工智能专业现状
根据《全球人工智能白皮书》，至2017年，全球共有367所具有人工智能研究方向的高校，在这367所高校中，美国拥有168所，占据全球的45.7%。人工智能领域学术能力排在世界前20的学校中，美国占据14所。下图为2017年世界人工智能研究方向的高校数量。
图源：全球人工智能白皮书[1]
AI领域的人才数量约有10万人。其中，有6000多名AI领域的学者，以及7万余名AI相关专业在读硕博研究生以及其他，每年，AI相关领域硕博毕业生约2万名。下图为全球人工智能领域20所顶级高校。
图源：全球人工智能白皮书[2]
从全球形势来看，人工智能领域人才分布极不平衡，该领域人才数量远远不能满足市场对人才的需求，人工智能专业人才培养一直深受全球高校的重视。
2.国内外高校人工智能专业人才培养
高校是人才培养一大阵地，特别是专业领先的世界名校，在人才培养方面集合了世界一流的学术资源和师资力量，对人工智能学科发展和科研推进起到了不可替代的作用。
清华大学
计算机科学与技术专业
（人工智能班）
清华大学人工智能班目标是培养领跑国际拔尖创新计算机科学人才。该智能班强大国际化师资团队由世界著名计算机科学家、2000年图灵奖得主姚期智院士领衔，他们凭借在美国MIT、Stanford、Princeton的多年执教经验亲自制定培养方案和教学计划，精心设置全英文教学的专业课程25门，覆盖计算机科学前沿领域。
人工智能班着重开展阶梯式培养，前两年着眼计算机科学基础知识强化训练，后两年实施理论、安全、系统、机器智能、网络、科学、量子信息等方向的专业教育。人工智能班为学生提供多方位的高端国际学术交流实践平台：所有学生在本科阶段可赴海外著名高校交流学习，大四全年均可在著名高校和研究机构开展科研实践，提升专业水平。
图源：清华大学官网[3]
人工智能专业主修课程包括：人工智能入门，人工智能应用数学，算法设计，计算理论，计算机系统概论，人工智能：原理与技术，机器学习，深度学习，计算机视觉，数据挖掘，自然语言处理。
其专业选修课程包括：编程入门（C/C++） ，AI 与量子：基本概念讨论班，智能系统与机器人，量子计算机科学，自动驾驶，因果和统计学习，计算机入门，计算机应用数学，人工智能芯片入门：从硬件描述语言到 FPGA 实现，计算网络基础，计算生物学，计算机系统结构，分布式系统与区块链，博弈论，密码学基础，量子通讯和密码，高等计算机图形学。
专业实践环节主要是实践类课程和综合论文训练。实践课程有信息物理，现实世界中的数据结构，机器人学导论，专题训练实践，人工智能交叉项目，人工智能研究实践。
麻省理工
Artificial Intelligence
+ Decision-making
麻省理工人工智能专业属于电气工程和计算机科学学院(The school of Electrical Engineering and Computer Science)。
图源：麻省理工学院官网[4]
MIT人工智能和决策方向结合了计算机科学和电气工程领域的知识传统，开发了分析和综合系统的技术，这些系统通过感知、交流和行动与外部世界交互；同时也学习、决策和适应不断变化的环境。
人工智能专业研究探索机器学习和决策系统的基础（人工智能、强化学习、统计学、因果推理、系统和控制）；具身智能的构建模块（计算机视觉、自然语言处理、机器人技术）；应用于现实世界的自治系统；生命科学；以及数据驱动的决策与社会之间的接口。
学院的人工智能教育使命是为学生提供建立强大系统所需的强大数学和算法基础，这些系统可以从数据推断为洞察力和决策。学生将学习理解数据、模拟现实世界现象以及构建技术真正造福人类的未来所需的技能。
人工智能专业研究领域主要包括：人工智能与社会，医疗保健和生命科学的人工智能，人工智能和机器学习，通信系统，图形和视觉，自然语言和语音处理，优化和博弈论，机器人技术，信号处理，系统理论、控制和自治。
帝国理工学院
Artificial Intelligence
and Machine Learning
帝国理工学院计算机系的人工智能专业主要围绕智能、自主系统的研究和开发。人工智能研究侧重于人工智能的理论基础和应用。专业知识范围从机器学习到知识表示和推理、自主代理和多代理系统、人机交互和集体、认知和人体建模、数据科学、机器人技术、增强现实、图形、计算机视觉和成像、视听信号处理、自然语言处理和情感计算。
图源：帝国理工官网[5]
人工智能研究领域包括：自适应智能机器人实验室，算法人类发展，生物医学图像分析 (BioMedIA)，大脑和行为实验室，计算逻辑与论证，计算隐私组，发现科学组，语言音频和音乐组 (GLAM)，智能行为理解 (i-bug)，语言和多模式 AI 实验室 (LAMA) 组，逻辑生产系统，机器学习组，逼真的图形和成像，机器人学习实验室，机器人视觉组，结构化和概率智能知识工程 (SPIKE)，自治系统验证 (VAS)。
整体来看，国内外人工智能专业目标都是培养以计算机科学为基础，人工智能多学科的应用创新性人才。国内外院校的理论学习和实践能力的培养，基于实践应用进一步提升学术科研能力。国内高校对于培养国际化人工智能人才极为重视，开设国际化课程，组织国际化课题，开展国内外交流活动，给学生更多机会接触世界前沿进展。
结语
目前，全球人工智能人才都处于短缺状态，国内外高校对于人工智能专业的重视也在进一步加大。人工智能课程设置和培养模式均围绕着社会所需的高质量人才标准来开展。高校国际化人工智能人才培养是一大趋势，为培养具有国际化视野的创新人才，世界高校都将建立起国际一流师资队伍和培养模式，提升教学质量，培养出更多全面发展的人工智能专业人才。
[1]https://cloud.tencent.com/developer/article/1188881
[2]https://cloud.tencent.com/developer/article/1188881
[3]https://www.tsinghua.edu.cn/jxjywj/bkzy2022/zxzy/29-3.pdf
[4]https://www.eecs.mit.edu/research/artificial-intelligence-decision-making/
[5]https://www.imperial.ac.uk/computing/research/artificial-intelligence/
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