数字信号处理和人工智能关系_为什么会有人工智能专业？有了这个专业，智能科学与技术专业何去何从？...

中国高等教育的一大特色就是跟风严重，某个重要人物的一句话，某个热门行业的兴起，都能催生一批新专业。但是任何新专业都是凭空来的，都是建立在已有专业的基础上的，就像热门行业，也不是石头缝里蹦出来的，也是建立在已有行业基础上的。就像人工智能，就是为了适应这个热门行业的发展，硬是“捏造”了一个专业，强行把行业和专业划等号，但凡对人工智能行业有所了解的，都知道工智能行业和人工智能专业是两码事。

如果不没有人工智能专业，就做不了人工智能吗，当然不是。计算机类专业、数学类专业、统计学类专业、自动化、电子信息工程已经足够用了。但是学了数学专业，只是对算法了解更多，缺少计算机知识、网络知识。学计算机专业倒比较全面，但在通往高阶的路上容易遇到瓶颈。但这特别正常，想从事人工智能必须要读研的。领导们也是感觉不够，总想结合这些专业的“精华”，打造一个所谓的人工智能专业，无法是把这些专业的核心课程拿出来，加上硕士阶段的人工智能相关课程，组成人工智能专业。理想很丰满，现实很骨感，急功近利、急于求成的事情，结果很可能事与愿违。

人工智能的课程安排一般会有以下几类。1、理工类专业基础课：高等数学、概率论、运筹学、统计学、计算机、c语言、物理、外语等。2、电子信息类课程：电路分析、数字电子技术、模拟电子技术、微机原理及接口技术等。3、信息处理课程：数字信号处理、智能传感与检测技术、模式识别、图像处理、智能信息处理等课程。4、控制科学课程：制理论基础、人工神经网络、模糊控制、智能机器人。5、计算机相关课程：计算机软件基础、计算机网络、数据结构、算法导论、数据挖掘与处理等。6、人工智能入门课程：自然语言处理、计算机影像、深度学习、机器学习等（以前基本上属于研究生阶段的课程）。基本上属于大杂烩，课程比较重，但又不能分轻重，基础打不好还谈什么人工智能，以大部分人的学习和思维能力，比较容易陷入迷茫和类的困境。

而且涉及到这么多科目，比如对学校（师资）要求很高，也就决定大部分学校没教学能力，勉强为之也只能泛泛而谈，很容易造成学生的茫然。这个专业读研是必须的，而大部分人读不了研，如果不想读研，那就把它当计算机或者软件工程来学吧，不然你可能一无所获。

智能科学与技术可以视作人工智能的1.0版本，随着开设人工智能、机器人工程的学校越来越多，智能科学与技术越来越少了，其实也没存在的必要了。

一个专业好不好，并不是看你学了什么，而是学到什么程度，掌握了什么本事，用人单位不会因为你学了高大上的专业和课程就会高看你一眼，只看你有什么本事，能给企业带来什么利益。

读交叉学科（专业）需要注意什么？​mp.weixin.qq.com