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发表于 2023-8-15 15:50:05
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不可否认，人工智能领域的行业门槛是比较高的，从学历上，一般公司的AI算法工程师的学历要求都是硕士及以上；就业岗位对知识结构的要求也比较高，不是在网上学几门Python和人工智能概论就能应用到实际工作中的，其中几个重要分支，如计算机视觉、机器学习、深度学习以及最优化算法，对学习的系统性要求很高。
有时，最快的路是最稳妥的路。选定方向，不走弯路，比看似容易的方式要更省力气。
所以，我推荐题主申请海外高校的人工智能硕士。学习内容更具前沿性，还有海内外的助教帮助学生解决学术问题；有学习小组可以让线上学员们交流学习所得，分享解决实践问题的经验；彼岸教育还有定期举办的线下科技菁英会，邀请行业专家分享领域前沿和从业心得。
就算在职，或无法出国，也可以申请攻读，具体方法在文末。
用伊利诺伊理工大学的人工智能硕士项目的最新课程设置举个例子：
CS480 Artificial Intelligence 人工智能概论
授课教师：
Mustafa Bilgic博士，伊利诺伊理工大学副教授，马里兰大学计算机科学博士，主要研究方向包括机器学习、信息获取和决策理论。Bilgic博士在伊利诺伊理工教授数门关于人工智能、机器学习以及概率图分析领域的课程。
课程目标：
学习自治体的智能控制计算方法，如何用程序来开发灵活的反馈系统，学习启发式搜索、知识表达、约束条件分析、概率逻辑推断、决策控制、传感器解释。学习的重点在于实际的应用案例。
课程内容：
人工智能发展概论、智能代理、通过搜索解决问题、对抗性搜索、知识表达（命题逻辑、一阶逻辑、不确定性表达）、通过逻辑和概率进行的推断、学习（监督学习、加强学习等）。
教材：
Artificial Intelligence: A Modern Approach, Russel, Norvig
人工智能：一种现代方法（本书为人工智能领域的最经典教材）
《世界著名计算机教材精选·人工智能：一种现代的方法（第3版）》([美]罗素（Stuart J.Russell），[美]诺维格（Peter Norvig）)【摘要 书评 试读】- 京东图书考核方式：
包含日常作业和项目，以及期中考试和期末考试，综合评定
课程使用编程语言：
Python
CS430 Algorithms 算法研究
授课教师：
Michael Choi博士，伊利诺伊理工大学计算机科学硕士和博士学位，自1998年起在校任教，并与2008年起任诺基亚首席工程师兼实验室高级经理。具有丰富的软件和工程研发，项目管理和项目交付经验。专业领域包括网络管理系统、下一代IP网络、语音和数据集成网络等。
课程目标：
介绍计算机算法的设计，行为和分析。 重点是搜索，排序和组合算法。评估空间和时间使用的最坏情况和平均定界。
课程内容：
算法设计导论，复杂度分析，递归关系，分治法排序（快速排序，堆和堆排序），下限排序，次序统计，二叉搜索树，平衡二叉搜索树（红黑树，AVL树），扩充数据结构，动态规划，贪心算法，平摊分析，斐波那契堆，并查集，图，深度优先搜索和宽度优先搜索，最小生成树问题，最短路径问题。
教材：
Introduction to Algorithms, 3rd edition, Thomas H. Cormen, Charles E. Leiserson, Ronald L. Rivest, Clifford Stein, MIT Press
算法导论，第3版（算法标准教材，国内外1000余所高校采用）
《算法导论（原书第3版）/计算机科学丛书》([美]Thomas H.Cormen，[美]Charles E.Leiserson，[美]Ronald L.Rivest，[美]Clifford Stein)【摘要 书评 试读】- 京东图书考核方式：
包含日常作业，课堂参与，期中考试和期末考试，综合评定
课程使用编程语言：
Java
日常练习讲解示例
CS512 Computer Vision 计算机视觉
授课教师：
Gady Agam博士，伊利诺伊理工副教授，计算机视觉和机器学习领域专家。
课程目标：
介绍计算机视觉领域的基础性话题，帮助学生建立计算机视觉领域的技术理解、数学基础和算法基础，基于相关论文进行有关项目研究，完成有关的课程软件和技术实践。
课程内容：
计算机视觉领域的简介（包括应用领域、常用软件、OpenCV介绍）、图像的组成与表示（数字表示、几何模型、仿射变换等）、图像滤波（卷积、平滑等）、特征提取（边缘、角、曲线、材质等）、模型匹配、相机参数标定（Camera calibration）、对极几何（Epipolar geometry）、模型重建、动作捕捉、动作跟踪、对象识别和形状表达。
教材：
Computer Vision: Algorithms and Applications
计算机视觉：算法与应用 https://item.jd.com/37702398741.html
考核方式：
包含日常作业和课程实践项目，综合评定
课程使用编程语言和框架：
Java/C++/Python, OpenCV/OpenGL
CS584 Machine Learning 机器学习
授课教师：
Mustafa Bilgic博士，伊利诺伊理工大学副教授，马里兰大学计算机科学博士，主要研究方向包括机器学习、信息获取和决策理论。Bilgic博士在伊利诺伊理工教授数门关于人工智能、机器学习以及概率图分析领域的课程。
课程目标：
介绍机器学习领域的基础课题，提供机器学习领域所需的数学概念、算法、以及理解技巧。为学生建立理解机器学习算法局限的理解以及对学习算法表现的分析。
课程内容：
机器学习简介、回归算法、核方法（Kernel methods）、生成学习（Generative Learning）、判别学习（Discriminative learning）、神经网络（Neural networks）、支持向量机（SVM）、图模型、非监督学习（Unsupervised Learning）、维度降低。
教材：
Machine Learning, Tom Mitchell
机器学习https://item.jd.com/16007151390.html
考核方式：
包含日常作业和项目，以及期中考试和期末考试，综合评定
课程使用编程语言和框架：
Python
Scikit-learn
http://scikit-learn.org/stable/TensorFlow
https://www.tensorflow.org/Keras
Home - Keras DocumentationCS422 Data Mining 数据挖掘
授课教师：
Gady Agam博士，伊利诺伊理工副教授，计算机视觉和机器学习领域专家。
课程目标：
讲解数据挖掘的基本概念、数学基础和应用算法，让学生通过实际的编程实践来掌握数据挖掘的各项应用。
课程内容：
数据处理和可视化、决策树、各种分类算法、关联关系算法、聚类算法、异常检测、互联网数据挖掘
教材：
Introduction to Data Mining. P.-N. Tan, M. Steinbach, and V. Kumar
数据挖掘导论
《数据挖掘导论（原书第2版）》([美]陈封能（Pang-Ning,Tan），等)【摘要 书评 试读】- 京东图书考核方式：
包含日常作业和项目，以及期中考试和期末考试，综合评定
伊利诺伊理工大学在线AI硕士性价比极高
伊利诺伊理工大学的人工智能硕士项目可以选择纯线上模式或者“1+1模式”，免除托福、GRE考试，更比传统留学方式学费减免1/3-2/3。同时，拥有整套的国内外教务服务也能保证在线学习质量。
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