2022 年 11 月 30 日，Chat GPT 的横空出世给世界带来不小的震撼。如今时隔一年多，美国开放人工智能研究中心（OpenAI）又推出了一款全新的生成式人工智能作品——Sora。
与已往的人工智能生成视频工具相比，Sora 可以仅凭文本描述生成长达 60 秒的视频，还能理解并模拟现实世界的动态，生成更符合我们认知规律的高清视频。
以下馆长列举的 2 个视频全部由 Sora 生成，不需要任何人工取景，或后期优化，只需文本描述：
“无人机拍摄的海浪拍打大苏尔加雷角海滩崎岖悬崖的景象。蔚蓝的海水激起白色的波浪，夕阳的金色光芒照亮了岩石海岸。远处有一座小岛，岛上有一座灯塔，悬崖边长满了绿色的灌木丛。从公路到海滩的陡峭落差是一项戏剧性的壮举，悬崖边缘伸出海面。这一景观捕捉到了海岸的原始之美和太平洋海岸公路的崎岖景观。”
“一位时尚女性走在充满温暖霓虹灯和动画城市标牌的东京街道上。她穿着黑色皮夹克、红色长裙和黑色靴子，拎着黑色钱包。她戴着太阳镜，涂着红色口红。她走路自信又随意。街道潮湿且反光，在彩色灯光的照射下形成镜面效果。许多行人走来走去。”
Sora 刚一推出就在全球爆火。不少技术人士都对它连连称赞，也有不少网友表示又要一大批人要失业了……
那么如果想要出国读人工智能，需要提前了解的知识有哪些呢？今天就跟着馆长一起来看看吧！
什么是人工智能？
“人工智能”（Artificial Intelligence，AI）一词于 1956 年被创造，而随着数据量的增加、先进的算法以及计算能力和存储的改进，AI 如今已变得更加热门。
它是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，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。
AI 是智能学科重要的组成部分，它意在了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似方式做出反应的智能机器。
通过这种方式，输入文本示例的聊天，机器人可以学习与人们进行逼真的交流；或者图像识别工具可以通过查看数百万个示例来学习识别和描述图像中的对象。由此，新的、快速改进的生成 AI 技术可以创建逼真的文本、图像、音乐和其他媒体信息。
简单来讲，AI 允许机器对人类思维的能力进行建模，甚至改进。
虽然好莱坞电影和科幻小说将 AI 描述成接管人类世界的机器人，但目前 AI 技术的发展远没有达到那样的程度，不过确实为各行各业提供了很多便利，正日益成为我们日常生活的一部分。
比如交通领域的无人驾驶技术、医疗健康领域的医疗诊断及新药研发技术、家庭生活领域的智能家居设备等等。
AI 学什么？
AI 是计算机科学的一个广泛分支，它涵盖了多种学科和子领域。这些课程主要为了让学生理解和掌握开发 AI 系统所必需的主题和技能。
下面，我们来了解一下 AI 的主要学习领域：
01
机器学习
机器学习（Machine Learning，ML）是 AI 的基石，它涉及算法和统计模型的开发，使计算机能够在没有明确指令的情况下执行任务，即从数据中学习并根据数据做出预测或决策。
在机器学习中，有各种子领域，例如监督学习、无监督学习、强化学习和半监督学习，每个子领域都有自己的方法和应用。
02
深度学习
深度学习（Deep Learning）是机器学习的一个子集，专注于神经网络，其灵感来自人脑的结构和功能。
它能够通过多层抽象来学习数据的表示，在图像识别、自然语言处理和自动驾驶等领域得到了完全应用。
03
自然语言处理
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是 AI 的一个分支，它涉及计算机与人类之间通过自然语言的交互，包括语言生成、理解、翻译、情感分析和信息提取等任务。
NLP 技术使机器能够理解、解释和生成人类语言，为虚拟助手、聊天机器人和语言翻译服务等应用程序提供动力。
04
计算机视觉
计算机视觉（Computer Vision）使计算机能够解释和理解来自现实世界的视觉信息，涉及对象检测、图像分类、面部识别和图像分割等任务。
其算法利用特征提取、模式识别和深度学习等技术从视觉数据中提取有意义的见解，应用范围从自动驾驶汽车和医学成像到增强现实和监控系统。
05
强化学习
强化学习（Reinforcement Learning）又称再励学习、评价学习或增强学习，是机器学习的范式和方法论之一，用于描述和解决智能体（agent）在与环境的交互过程中，通过学习策略以达成回报最大化或实现特定目标的问题。
其算法已经成功地训练了智能体玩游戏、控制机器人、优化资源分配等。
06
人工智能伦理
人工智能伦理（Ethics and Bias in AI），了解 AI 系统中的伦理影响和潜在偏见，对于负责任的开发和部署非常重要。
AI 系统可能会从它们所训练的数据中继承偏见，从而导致不公平的结果或歧视行为。学习 AI 伦理涉及探索算法公平性、透明度、问责制和AI技术的社会影响等主题。
07
高等数学与统计学
坚实的高等数学和统计学（Advanced Mathematics and Statistics）知识是理解 AI 算法的重要理论基础。
线性代数、微积分、概率论和优化方法等概念是许多 AI 技术的基础，掌握这些数学概念能使 AI 从业者能够更有效地设计、分析和改进算法。
08
领域知识
领域知识（Domain Knowledge），除了技术技能外，了解各领域的特定背景和要求，对于设计有效的 AI 解决方案也至关重要。
无论是医疗保健、金融、制造还是任何其他行业，AI 从业者都需要与领域专家合作，开发量身定制的解决方案，以应对现实世界不断变化的挑战。
学习 AI 可以做什么？
随着 AI 技术的不断发展，该领域对专业人员的需求猛增。根据 AI 专业的不同分支，就业也有许多不同的方向可以选择：
01
AI 研究员/科学家
AI 研究人员通过开发新的算法、模型和技术来解决复杂问题，处于推动该领域发展的最前沿。
02
数据科学家
数据科学家利用 AI 和机器学习算法从大型数据集中提取有效信息，并做出数据驱动的决策。
他们分析数据、开发预测模型并发现模式和趋势，帮助企业优化流程、改进产品等。
03
机器学习工程师
机器学习工程师设计、实施和部署为 AI 应用程序提供机器学习系统和算法支持。
他们与数据科学家和软件工程师密切合作，构建可扩展且高效的机器学习管道。
04
AI 软件开发人员/工程师
AI 软件开发人员专门构建针对特定应用场景和行业的 AI 应用程序、平台和服务。
他们开发算法、设计智能系统，并将 AI 功能集成到软件产品中，从虚拟助手和推荐系统到自动驾驶汽车和智能设备。
05
机器人工程师
机器人工程师设计、构建和编程机器人系统，利用 AI 技术自主感知环境并与环境交互。
他们致力于广泛的机器人应用，包括工业自动化、医疗保健机器人、自动驾驶车辆等。
06
AI 伦理学家
随着 AI 对社会的影响越来越大，对专门从事 AI 伦理的专业人员的需求不断增加。
AI 伦理学家需要评估 AI 技术的社会影响，倡导 AI 系统的公平、透明和问责，并制定道德准则和框架，以确保 AI 在不同环境中负责任地部署。
07
AI 产品经理
AI 产品经理负责监督 AI 驱动的产品和服务从概念到发布的整个开发和战略。
他们与跨职能团队（包括工程师、数据科学家、设计师和营销人员）合作，定义产品需求、确定功能优先级，并提供满足用户需求和业务目标的创新 AI 解决方案。
哪些国家的 AI 专业比较好？
在技术进步的时代，AI 已成为一股变革力量，彻底改变了各行各业工作的未来。随着对熟练 AI 专业人员的需求不断增加，选择就读该专业的人也越来越多。
目前，有很多国家提供了 AI 专业的学习机会。下面我们一起来看看各国的 AI 专业开设情况，又该如何做选择呢？
01
中国
近几年，中国凭借快速的技术进步和对人工智能研发的大量投资，已成为全球人工智能领域的重大参与者。
清华大学和北京大学等领先大学提供尖端的人工智能课程，吸引了来自国内外的很多学生。北京和上海等城市是人工智能创新的活力中心，拥有蓬勃发展的创业生态系统和充足的人工智能教育和研究资源。
所以，对于没有出国打算的同学，在国内学习 AI 专业也是一个很好的选择。
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02
美国
美国在 AI 研究、开发和创新方面仍然处于全球领先地位。
斯坦福、麻省理工和卡内基梅隆等知名大学提供世界一流的 AI 项目，吸引了来自全球的顶尖人才；位于加州的“硅谷”更是科技爱好者的热门聚集地，为 AI 相关领域的人脉网络和职业发展提供了无与伦比的机会。
此外，美国还拥有数千家人工智能公司，使其成为人工智能超级大国中的领跑者。谷歌、Facebook 和亚马逊等领先科技公司的存在，也为广大 AI 专业学习者培育了一个有利于学习和创新的环境。
在就业方面，随着越来越多的公司将 AI 融入运营和产品中，所以对于美国对于 AI 方面的人才的需求也越来越大。
根据美国劳工局给出数据显示，预计从 2022 年到 2032 年，计算机和信息技术职业的就业人数将增长 23%，远高于所有职业的平均水平。
推荐院校：麻省理工学院、哥伦比亚大学、斯坦福大学、宾夕法尼亚大学、康奈尔大学、密歇根大学安娜堡分校、卡耐基梅隆大学、哈佛大学、加州大学伯克利分校等。
03
新加坡
作为曾经的亚洲四小龙之一，新加坡以其世界一流的教育体系、人均国内生产总值、人类发展指数高居全球前列。
而在技术创新和学术卓越方面，也远远超出周边国家。新加坡政府通过各种举措和政策展现了对促进创新和推进 AI 技术的坚定信心。
比如设立新加坡人工智能 (AISG) 和人工智能学徒计划，并为其提供资金、资源和培训机会，以支持人工智能研究、开发和人才培养。
新加坡国立大学 (NUS)、南洋理工大学 (NTU) 和新加坡科技设计大学 (SUTD) 等机构均拥有尖端的研究设施和积极拓展人工智能研究边界的知名教师。
这些大学提供全面的 AI 课程，旨在为学生提供专业所需的技能和知识。课程项目涵盖广泛的 AI 学科，包括机器学习、机器人技术、自然语言处理和计算机视觉等，确保学生在该领域获得全面的教育。
在就业方面，新加坡蓬勃发展的经济和作为区域商业中心的地位吸引了不少投资 AI 研发的领先跨国公司和科技公司。
谷歌、微软、Facebook和阿里巴巴等公司，都在新加坡设立了研究实验室和地区总部，为学生参与实习、合作项目和行业合作创造了充足的机会。对于想要学习 AI 的学生来说，新加坡是非常不错的目的地之一。
推荐院校：南洋理工大学、新加坡国立大学、新加坡科技设计大学等。
04
英国
英国政府非常重视 AI 技术的发展，早前就宣布将加大投资力度，使英国 AI 超级计算能力提高 30 倍。
英国拥有牛津大学、剑桥大学和伦敦帝国理工学院等著名大学，所有这些大学都提供卓越的 AI 课程，这些课程涵盖广泛的人工智能学科，包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉和机器人技术，让学生全面了解人工智能的理论基础和实际应用。
并且，英国在 AI 领域的开拓性研究拥有悠久的历史，在伦敦成立并被谷歌收购的 DeepMind 等机构为该领域做出了重大贡献。同时，伦敦也是 AI 初创公司和研究计划的中心，为学生提供了充足的实践经验和行业合作的机会。
在就业方面，随着跨国公司、领先的科技公司和初创公司对 AI 相关专业人才的需求越来越强劲，英国大学的 AI 毕业生也能够在多个领域找到相关的工作。此外，英国对技术工人有利的签证政策使国际学生在毕业后更容易过渡到当地劳动力市场。
推荐院校：帝国理工学院、剑桥大学、牛津大学、伦敦大学学院、爱丁堡大学、南安普顿大学、曼彻斯特大学、圣安德鲁斯大学等。
05
德国
德国大学在 AI 相关研究方面一直位居世界顶尖机构之列。慕尼黑工业大学、亚琛工业大学和海德堡大学等大学提供全面的人工智能课程，涵盖广泛的主题，包括机器学习、计算机视觉、自然语言处理和机器人技术。这些课程旨在让学生掌握在学术界和工业界取得优异成绩所需的技能和知识。
此外，许多人工智能课程都以英语授课，方便国际学生使用。
在就业方面，德国强劲的经济和蓬勃发展的科技生态系统使其成为 AI 就业者的理想目的地。该国拥有无数积极参与 AI 开发和实施的跨国公司、创新型初创公司和研究机构。
西门子、SAP、博世和大众汽车等公司也正积极寻找人工智能人才，以推动汽车、制造、医疗保健和金融等各个领域的创新。在德国学习人工智能，有更多机会为在这些享有盛誉的企业组织中建立人脉网络、获得实习和工作机会。
推荐院校：慕尼黑大学、慕尼黑工业大学、亚琛工业大学、海德堡大学等。
选择前往哪个国家学习 AI 取决于个人偏好、职业目标和愿望。但无论作何选择，都需要认真踏实学习，才能为未来在该领域取得成功奠定一定的基础。
AI 专业的入学要求
AI 专业的入学要求因大学、国家和具体项目的不同而有所差异，以下是馆长总结的常规入学要求：
01
学术背景
1）本科
申请人通常需要完成高中文凭或同等学历，并且需要提供正式的高中成绩单。
2）研究生
申请人同样需要提供大学成绩单，如果想要申请好一点的大学，平均绩点（GPA）一般都要求都在 3.0 以上。
02
标化考试
1）本科
申请美国的本科院校，一般需要提供 SAT 成绩或 ACT 成绩，具体分数需要至学校官网查看；
英国的学校则都有 A- level 成绩或 IB 课程成绩要求，如果你要申请排名靠前的院校，A- level 成绩一般需要达到 AAB 或更高，具体信息需要参考学校官网；
有些学校也接受高考成绩直申，也接受预科成绩，具体要求可以至学校官网查看。
2）研究生
如果申请研究生项目，许多大学（尤其美国）要求申请人提交研究生入学标化成绩，例如 GRE 或 GMAT 。
当然，也有不少院校对此成绩不作要求。
03
语言成绩
对于母语不是英语的国际申请者，通常需要提供英语语言能力证明。如果你想要排名较好点的学校，雅思一般需达到 6.5 或以上，托福达到 80 或以上。
04
其他材料
高中/大学毕业证和学位证；
个人陈述（PS）；
2-3 封推荐信；
获奖经历
个人简历（CV）
如有实习或工作经历需提供证明材料。
根据学校不同，申请要求会有所差异，大家一定要前往学校官网仔细查看项目入学要求和申请指南。此外，也可以联系学校招生办公室确认申请细则。
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