常に、深層学習や人材育成の他の人工知能関連の方向は、すべての高等教育の研究主導に、より多くの優秀な人材の要件のための人工知能産業と一緒に、人材育成の操作の規模で高等教育の研究の伝統的なタイプは、長い販売市場の規制から遠く離れているので、今日の大学の学部リンクで最初に多くの主要な大学は、人工知能専攻を開設しましたので、あなたが学習と訓練の人工知能の方向を確立したい場合は、人工知能専攻を選択する大学の学部期間は、より理想的な選択肢です。
人工知能は、より典型的なクロスサイエンスであるだけでなく、専門知識の量は比較的大きく、学習と訓練の難易度の要因も比較的高いので、数学のクラスと物理学の基礎に加えて、強力な自己学習能力を持っているために人工知能の主要な選択だけでなく、比較的固体、特に基本的な数学は、その後の学習プロセスのためのまたは非常に重要です。
学部時代に人工知能専攻を選択するのが理想的ですが、現段階では人工知能専攻を設置している高等教育機関が少なく、人工知能専攻を開設したばかりの高等教育機関も多いため、選択できるインドアスペースは比較的狭くなります。 実際には、人工知能の専攻に加えて、今日、あなたはまた、電子のコンピュータサイエンスと技術の専攻、ソフトウェア開発の専攻、モノのインターネットのエンジニアリングの専攻とビッグデータの専攻を検討するためにキーすることができます。
コンピュータサイエンス・テクノロジープログラムは幅広い知識を持っており、現段階でこのプログラムに所属する学生の多くは、大学院に進学した際に人工知能に関連する方向を選択することになります。 また、電子計算機科学技術専攻では、学部時代に人工知能に関連したいくつかの大きな方向性があり、その後の学習訓練の基礎にもなります。 もし、将来の大学院受験の計画があり、なおかつAI関連の方向性を専攻したいのであれば、選択のための室内空間も広い電子計算機科学技術専攻を決定的に検討することができます。
最終的には、ビッグデータは、時間の開口部も比較的短いですが、クラウドコンピューティング技術の管理システムは、比較的完全であり、インターネットのビッグデータの例のフィールドは、より多くのカラフルなので、ビッグデータを選択しても、学習と訓練の良い感じを持っているので、ビッグデータと人工知能の専門家団体は非常に近いので、ビッグデータの大学の学部の選択は、将来も人工知能の開発動向の方向にすることができます。