人工智能发展前景怎么样？
人工智能专业怎么样？人工智能专业是中国高校人计划设立的专业，旨在培养中国人工智能产业的应用型人才，推动人工智能一级学科建设。
人工智能专业作为近几年兴起的工科专业之一，虽然发展时间不久，但是非常具有竞争力，无论是对以后就业还是科研研究，人工智能专业所能从事的行业都是有广泛代表性的。
那么，人工智能专业都要学哪些课程呢？
人工智能专业学的主要课程有智能科学与技术、自动控制原理，传感器，单片机，微机原理，模式识别，人工智能导论，计算机视觉，数字图像处理，MATLAB ，机器人，电机控制，数字视频技术等等，分为软硬两个方向。
我国人工智能的发展很迅猛，我国政府也高度重视人工智能领域的发展。预计到2020年，我国人工智能产业规模将超过1500亿元，带动相关产业规模超过1万亿元。2017年全球新兴人工智能项目中，中国占据51%，数量上已经超越美国。但全球人工智能人才储备，我国却只有5%左右，人工智能的人才缺口超过500万。
目前，人工智能人才处于明显短缺状态，这种状况还存在扩大的趋势。当前社会技术环境下，需要兼顾扎实的专业技术和复合型背景的人才。在互联网企业中，人工智能的薪酬排在第三位，其中薪酬较好的是声音识别方向的从业者。有猎头透露，去年人工智能领域硕士应届生的年薪是30万元左右，博士生年薪50万元，今年博士生涨到80万元完全有可能。所以，人工智能的发展前景是很好的。
人工智能如今发展得怎么样了？
人工智能现状：
人工智能在普通的模式识别、专家系统等方面正在不断发展，进步，比如语音识别、手写识别，都已经在普遍使用，谷歌的阿尔法狗更是在围棋领域超过人类冠军，自动驾驶也正在研发中。但是人工智能系统还是需要人类专家大量的工作，目前还没有成熟的人工智能系统，可以通过自己学习，修改自己的算法，程序以提升自我，人工智能可以说是处于2岁小孩的智力阶段。
人工智能的发展好吗？
中国人工智能发展水平是在世界领先的。从技术层面分析，中国人工智能专利申请数量与论文数量均居世界首位。从资本层面分析，中国人工智能企业对国外的资本均有较大的吸引力，尤其是研发能力较强的几个独角兽企业吸引到了资金额较大融资。技术和资金的支持将助力中国人工智能产业更好地发展。
中国是全球人工智能领域最活跃的国家
人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
从清华大学中国科技政策研究中心的统计数据可以看出，全球主要国家都很重视人工智能领域的基础性研究。1997-2017年这20年间，中国人工智能领域论文总量居世界第一，数量接近40万篇，比位列第二的美国还多了将近4.2篇。
根据WIPO统计数据，2018年中美日三国人工智能专利数量占全球人工智能专利总数的75%。中国专利数量领先，美国和日本，专利数量占比为37%，成为全球人工智能专利申请数量最领先的国家。
中国人工智能企业数量仅次于美国
目前，中美两国人工智能企业数量占据全球总量的60%。根据中国信通院数据，截至2018年6月底，美国人工智能企业数量为2039家，世界排名第一；中国以1040家企业位居第二。
在人工智能基础层、算法层、技术层和应用层，国内已经涌现出一批有相当实力的人工智能企业。如在芯片领域有华为海思、寒武纪科技等企业；算法和综合领域有百度、腾讯、阿里；智能语音领域有百度、科大讯飞等企业；计算机视觉领域有商汤科技、旷视科技等企业。越来越多的高科技企业广泛涉足人工智能领域，并且到目前为止，中国已初步建立了完整的人工智能产业链。
中国人工智能领域融资金额近六年来增长了近30倍
中国人工智能领域相关投资活跃，增长迅速。融资资金额从2013年到2018年，六年时间增长了近31倍。从2013年到2018年上半年，中国人工智能领域累计融资金额全球占比60%，超过美国的29%，世界排名第一。
中国人工智能产业发展趋势
智能物联网。过去联网的设备是像个人电脑、手机、智能音箱这些天生智能的产品，而接下来，以联想为代表的人工智能企业将通过嵌入智能的模块、芯片或者协议等方式，让家里的冰箱、空调，工厂里的机床，汽车、飞机引擎，以及医院里的X光机、CT机等传统设备，都能够变成智能设备，具备实时在线、与人交互等智能化能力。•
传统IT向智能基础设施转型。IT基础架构的智能化是各行各业实现智能化转型必不可少的基础设施。在传统数据中心，像服务器、存储、网络这些架构是分离的，每需要做一个应用，企业需要分别够买服务器、存储和网络设备，效率非常低，硬件设备的利用率不到10%。而智能基础架构，是用软件定义，融合、超融合的技术来构筑的IT基础架构。
自动化机器学习将会更加突出。从根本上改变机器学习解决方案的一个趋势是AutoML。它将使业务分析师和开发人员能够发展可以解决复杂场景的机器学习模型，而无需经过机器学习模型的典型培训，业务分析师可以专注于业务问题，而不是迷失在工作流程中。
以上数据来源于前瞻产业研究院发布的《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》。