清华大学机器学习专业 哪五所大学人工智能专业供不应求?

以下是各个专业方向的情况：
“控制科学与工程”学科是一门研究控制的理论、方法、技术及其工程应用的学科。它是20世纪最重要和发展最快的学科之一，其各阶段的理论发展及技术进步都与生产和社会实际需求密切相关。《本人》自动化系研究生专业包括本学科下设的七个二级学科：“控制理论与控制工程”、“检测技术与自动装置”、“系统工程 ”、“模式识别与智能系统”、“导航、制导与控制”、“企业信息化系统与工程”和“生物信息学”。各二级学科的主要研究范畴及相互联系如下。
控制理论与控制工程 以工程领域内的控制系统为主要对象，以数学方法和计算机技术为主要工具，研究各种控制策略及控制系统的建模、分析、综合、优化、设计和实现的理论、方法和技术。本学科培养从事控制理论与控制工程领域的研究、设计、开发和系统集成等方面的高级专门人才。
本专业方向主要研究线性与非线性控制、自适应控制、变结构控制、鲁棒控制、智能控制、模糊控制、神经元控制、预测控制、推理控制、容错控制、多变量控制、量子控制、系统辨识、过程建模与优化、故障诊断与预报、离散事件动态系统、复杂系统的优化与调度、智能优化与智能维护、复杂性理论研究、高性能调速与伺服、运动体导航与制导、机器人与机器视觉、多传感器集成与融合，多自主体合作与对抗、嵌入式系统、传感器网络、软测量技术、电力电子技术、现场总线技术、系统集成技术、网络控制与流媒体技术，以及将上述技术与方法加以集成的综合自动化技术等。

系统工程 是为了解决日益复杂的社会实践问题而形成的从整体出发合理组织、控制和管理各类系统的综合性的工程技术学科。
本学科培养从事系统工程领域的研究、开发、设计等方面工作的高级专门人才。
本专业方向主要研究：非线性系统建模、人工神经网络和复杂系统自组织理论方法的研究和应用，高速公路和城市智能交通系统基础理论、智能技术和集成技术的研究与应用，电子商务系统研究、开发与应用，企业管理信息系统与决策支持系统的研究与开发，宏观社会经济系统综合发展和区域开发规划等。
检测技术与自动化装置 检测技术研究如何将各种反映被测对象特征的参数按照一定的对应关系转换为易于传递的信号，并提供给自动控制系统；自动化装置涉及控制系统中的传感器、变送器、控制器、执行机构等，包括他们的集成化、智能化技术和可靠性技术。
本学科培养从事各种检测技术与自动化装置的研究、开发、设计等方面工作的高级专门人才。
本专业方向主要研究工业自动控制装置，系统可靠性评估及设计，控制系统的自动测试方法，数据信息采集、传输、处理、转换方法和相应设备，新型传感器和仪表，传感器数据融合理论及应用，动态系统故障诊断技术，工业现场总线技术，高速企业网络组成及安全技术，新型大功率电子器件及应用，嵌入式系统的研究及相关产品的开发。

模式识别与智能系统 是六十年代以来在信号处理、人工智能、控制论、计算机技术等学科基础上发展起来的新型学科。
本学科培养从事模式识别与智能系统的研究、开发、设计等方面工作的高级专门人才。
本专业方向主要研究：模式识别、计算机视觉、机器智能的理论及应用；信号处理的理论及应用；基于信息理论和技术的生物信息学和中医药现代化；智能控制与智能系统的理论与应用；神经网络、模糊系统、统计学习理论及其在信息处理、识别与控制中的应用。

导航、制导与控制 自动化系设立此专业方向，是为了适应我国21世纪国防发展的战略需要，吸引更多有志于从事航空航天事业与国防现代化的优秀学生到清华大学深造。
本专业方向主要研究：1.运动体的精密制导、导航与控制的理论与技术；2.空间探测及飞行器在轨技术研究；3.天地一体化信息交互与处理技术；4.智能控制及主动控制技术在飞机设计中的应用；5.机载（星载，弹载）计算机及嵌入式系统和嵌入式应用软件；6.虚拟现实技术在航天仿真的应用研究；7.水声对抗及水下航行器的制导与控制。

企业信息化系统与工程 为“控制学科与工程”一级学科下我校自主设置的二级学科。企业信息化系统与工程专业方向以工业社会形成的经济载体—企业为对象，研究应用信息技术为其管理模式、经营模式、产品设计模式、生产制造模式改造的相关理论、技术、方法。因此本专业方向是在综合控制、计算机、管理与机械等学科基础上产生的交叉学科。
本专业方向主要研究：1、复杂制造系统建模、控制与优化，2、网络化制造，3、仿真与虚拟制造，4、现代物流与电子商务，5、企业信息化工程理论、技术与方法，6、先进空中交通控制系统等。本专业方向目标是：为控制科学与工程学科的发展做出突破性贡献，在信息学院各学科的交叉融合的发展中发挥桥梁和骨干作用，保持国内领先和国际一流水平，在我国“用信息化带动工业化”的发展战略中，继续发挥牵引和导向作用。

生物信息学 本专业方向为“控制学科与工程”一级学科下我校自主设置的二级学科。主要学术方向是利用现代信息和生物技术，以联系的、进化的、系统的观点从分子水平上对重要生命现象进行探索，寻求它们的内在规律。目前的研究重点放在：基因组组织与信息结构分析及可变剪接机制研究，复杂疾病的基因组学及蛋白质组学研究，与基因组信息相关的核酸、蛋白质结构预测和模拟，蛋白质功能预测研究，基因调控网络的建模与仿真研究，中药分子网络调节理论与实验研究，针对生物信息学应用的信息处理、机器学习和高性能计算机研究，一些重要信号传导机制分析和利用SNPs进行药物靶标研究，以及围绕生物信息学的其他基础性研究工作。将来还准备开展诸如分子影象、生物计算等和生物信息学密切相关的其他科学分支。该重点实验室与国内外多家一流计算科学、生物学、统计学、医学研究机构有密切的学术合作和交流。
个人认为清华每个专业都不错，就业也是很厉害的，如实在要比一个，我觉得生物技术可能稍微有点前沿，其他都不错的。专业课都考电路。

人工智能专业，是当前众多考生填报志愿时重点关注的专业，以下五所高校，在人工智能研究上，在国内是首屈一指，每年填志愿报考者络绎不绝，毕业生供不应求，一部分企业开出的年薪达30万以上。

清华大学

清华大学计算机系智能技术与系统国家重点实验室，在人工智能研究领域声名赫赫。对有志于从事人工智能研究的学生来说，进入清华大学计算机系是一个值得重点考虑的选择。今年4月7日，清华大学研发的人工智能围棋神算子战胜世界冠军孔杰。今年6月28日，清华大学专门成立人工智能研究院，目标是实现大范围的技术与产业融合，在人工智能理论和方法研究上形成颠覆性创新。

北京大学

北大智能科学系早在2002年7月就成立，研究内容是机器学习、数据计算和分析、智能机器人和智能感知等方面的应用和基础研究。北大人工神经网络说话人识别新方法研究成果曾获科技进步一等奖。目前，北大在机器学习、数据分析、智能机器人和智能感知等人工智能重点研究领域，都具有突出优势。

上海交大

上海交大在人工智能领域深耕多年，上海交大的智能语音技术曾取得过多个国际冠军，是一张靓丽的名片。目前，上海交大人工智能成果非常丰富，而且在人工智能产业化上面也取得丰硕成果。上海交大还有三个重点实验室，内容涉及智能计算与智能系统重点研究、智能认知工程、可扩展计算，等等，在机器学习、人工智能及机器人等多个领域，都具有重要优势。

国科大

中国科学院大学虽然成立时间不长，但由于众所周知的原因，几乎在多个科学领域都具有明显优势，虽然不是985也不是211，但是在科研实力上碾压大多数985、211。国科大人工智能技术学院于2017年9月10日成立，汇聚中科院自动化研究所以及计算技术所、软件所、数学与系统科学研究所等多个研究院所，实力强悍，是我国人工智能领域首屈一指的教学科研融合型学院。

浙江大学

浙江大学在人工智能领域起步早，20世纪80年代就已经有人工智能研究机构。在国家新一代人工智能发展规划上，就有多位浙大专家出力。目前浙大在大数据、多媒体、数据分析和挖掘、人工智能理论等多个方面的研究深度领先于国内其他大学， 部分领域研究深度甚至达到国际先进水平。

你认为国内还有哪些大学在人工智能研究和探索上走在全国前列？

1.AI架构师
AI架构师是未来最热门的工作之一。随着所有行业的企业都在推动先进的人工智能系统，熟练的AI架构师需要试验关键任务解决方案，并制定可行、可靠且经济高效的AI计划。
信息管理、用户体验、分析、安全性和基础架构等关键业务垂直领域都需要强大的AI架构来生成有形的业务解决方案。因此，合格的人工智能架构师将受到高度追捧，并且预期年薪很容易超过10万美元。
2.机器学习工程师
受到采用AI和ML的企业的高度追捧，机器学习工程师的平均年薪为114,856美元，其中优秀的工程师年薪高达20万美元。
每个智能企业都需要软件工程师来开发代码，并匹配一个数据科学家来收集、分析并从数据滚动的海洋中获取需要的内容。重要的是这两者协同工作以产生最佳的AI应用程序，但实际上，这两个角色很难相互理解。机器学习工程师需要成为这两个看起来疏远的两部分中间的桥梁。
3.数据科学家
数据是新的货币，数据科学家是其新的财务主管。这些人员收集、分析并理解极其庞大和复杂的数据集，从而为企业制定战略规划提供可操作的见解。
数据科学家的需求非常大，今天绝对每个企业都需要一位数据科学家。难怪数据科学家的平均年薪为120,931美元，而高级管理人员的收入远不止于此。如果您希望从程序员或软件开发人员的角色升级，那么，成为数据科学家是下一个重要的步骤。
4.商业智能(BI)开发人员
开发强大的人工智能应用程序在很大程度上取决于分析复杂数据和绘制图片，以显示业务发展方向。如果广告系列产生积极的结果或需要工作，商业智能就会显示出来。成为一名优秀的BI分析师需要非常敏锐的技术和分析技能，以及在建模、设计和维护复杂的基于云的数据平台方面的优势。
5.AI伦理学家
在现代数字领域中发现相关性的另一项非常重要的工作是AI伦理学家。人工智能渗透日常生活的规模之大，以及收集和交换的敏感信息之多，迫切需要划定一些伦理界限。AI伦理学家将是高薪人士，具有高级学位和成功记录的研究科学家和人工智能专业人员有望成为AI世界道德规范的守护者。