人工智能是一门以计算机科学为基础，多学科融合的交叉学科、新兴学科，研究、开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统。
该专业培养学生了解智能实质，能开发类似人类智能反应的智能机器，研究领域包括机器人控制、语音识别、图像分析、自然语言处理和大数据技术等。
学制通常为四年，授予工学学士学位。课程设置方面，专业必修课程有程序设计基础、数据结构与算法、人工智能导论、机器学习等，还有围绕产业需求的选修课程，如神经网络与深度学习、计算机视觉、大数据分析技术等。
以下是部分学校 2024 年人工智能相关专业在北京的招生分数线情况（数据来源于公开信息整理，仅供参考）：
清华大学：暂无明确公布的 2024 年人工智能专业单独分数线，通常其理工科类专业分数线较高，预计本科批分数线在 680 分以上（仅为大致预估，实际可能更高且可能按专业组或大类招生等情况有所不同）。
北京大学：同样暂无单独的 2024 年人工智能专业分数线公布，预计本科批理工科相关专业分数线在 680 分以上（预估，实际情况以官方为准，可能涉及多种招生模式和专业组等因素）。
上海交通大学：2024 年综合本科批最低分数线 676 分，位次 996 位，最高分数 687 分，位次 448 位（未明确区分人工智能专业具体分数线，此为学校整体本科批录取分数线范围）。
浙江大学：暂无 2024 年在北京针对人工智能专业的明确单独分数线公布，参考其以往理工科专业招生情况，预计本科批分数线在 660 分以上（预估，实际因招生计划等因素会有变化）。
中国科学技术大学：暂无 2024 年在北京关于人工智能专业的单独分数线信息，参考以往，预计本科批分数线在 660 分左右（大致预估，实际分数线以官方公布为准）。
哈尔滨工业大学：2024 年在北京市综合本科批最低分数线 623 分（中外合作办学），最高 666 分（普通类）；其工科试验班（AI 先进技术领军班，包含人工智能）在山东 2024 年分数线为 669 分，在北京无明确该班型单独分数线，可参考学校整体分数线范围。
北京航空航天大学：暂无 2024 年人工智能专业明确单独分数线，学校本科批不同专业组分数线有差异，部分专业组最低位次 117 名对应的分数线为 700 分，其他专业组分数线在 660 分 - 690 分左右不等（不同专业组情况不同，此为大致范围）。
电子科技大学：2024 年在京公布的专业录取分数线中，电子信息类（信息与通信）最低 656 分，最高 661 分；工科试验班（电子工程类）最低 653 分，最高 654 分；计算机类最低 654 分，最高 654 分（无明确人工智能专业单独分数线，人工智能专业可能包含在相关大类中，可参考这些大类分数线）。
南京大学：2024 年综合本科批最低分数线 652 分，位次 2976 位，最高分数 673 分，位次 1204 位（未明确区分人工智能专业具体分数线，为学校整体本科批录取分数线范围）。
西安交通大学：暂无 2024 年在北京关于人工智能专业的明确单独分数线公布，参考以往理工科专业招生情况，预计本科批分数线在 640 分左右（预估，实际以官方公布为准）。
另外，北京科技大学 2024 年人工智能专业在全国各省最低录取分数线为 530 分（青海理科），但在北京地区的分数线暂无单独公布，可参考其在其他省份的分数线情况大致判断其录取分数层次相对稍低一些（与上述顶尖高校相比）。
需注意，高考招生分数线会因每年招生计划、报考人数、试题难度等多种因素而波动，且部分学校可能是按大类招生，后期再细分专业，人工智能专业分数线可能会在大类分数线基础上有所不同，以上信息仅供参考。
对技术有浓厚兴趣：人工智能涉及大量的技术知识和创新实践，只有对技术充满热情，才能在学习和工作中保持持久的动力和专注度。
具备较强的数学基础：该专业需要扎实的数学知识，如高等数学、线性代数、概率论与数理统计等，用于算法设计、模型构建和数据分析等方面。
有良好的编程能力：编程是实现人工智能算法和系统的关键，孩子需要具备较强的逻辑思维和编程能力，能够熟练掌握至少一种编程语言，如 Python 等。
具有创新思维和问题解决能力：人工智能领域不断发展创新，需要学生能够灵活运用所学知识，创造性地解决实际问题，对新的技术和方法有敏锐的洞察力。
具备团队合作精神：在实际的项目开发中，人工智能专业人员通常需要与不同领域的团队成员合作，如计算机科学家、工程师、数据分析师等，因此良好的团队合作能力至关重要。
本科阶段
基础课程学习：主要学习计算机科学基础课程，如数据结构、计算机组成原理、算法设计与分析等，同时接触人工智能的基础理论和方法，如人工智能导论、机器学习、数据挖掘等2。
培养基本技能：着重培养编程能力、数据处理能力和对人工智能基本概念的理解，通过实验和课程设计等实践环节，初步掌握人工智能系统的开发和应用技能。
建立知识框架：构建起人工智能专业的基本知识框架，对人工智能的各个领域有初步的了解，为后续的深入学习和研究打下基础。
研究生阶段
深入专业研究：选择特定的人工智能研究方向，如深度学习、计算机视觉、自然语言处理等，进行深入的理论学习和研究，掌握该领域的前沿技术和方法。
参与科研项目：大量参与科研项目，锻炼独立开展研究工作的能力，包括问题定义、方案设计、实验验证和结果分析等，积累科研经验，发表学术论文。
培养创新能力：在研究中注重创新，尝试提出新的算法、模型或应用场景，为人工智能技术的发展做出贡献，同时提升自己的科研创新能力和团队协作能力。
博士阶段
前沿探索与创新：致力于人工智能领域的前沿研究，解决具有挑战性的科学问题，推动学科的发展。需要在自己的研究方向上有深入的见解和创新性的成果。
领导科研项目：可能会负责或参与重要的科研项目，带领团队开展研究工作，具备科研项目管理和领导能力。
学术贡献与影响力：在国际知名学术期刊和会议上发表高水平的学术论文，参与学术交流活动，提升自己在领域内的学术影响力，为人工智能领域培养下一代人才。
技术研发方向
算法工程师：负责设计、开发和优化人工智能算法，如机器学习算法、深度学习算法等，应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。
深度学习工程师：专注于深度学习技术，构建和训练深度神经网络模型，用于图像生成、语音合成、智能推荐等方面。
计算机视觉工程师：致力于研究图像和视频的处理、分析与理解技术，应用于安防监控、自动驾驶、医疗影像诊断等领域。
自然语言处理工程师：研究自然语言的理解、生成和处理技术，开发聊天机器人、机器翻译、智能文本分析等应用。
应用开发方向
人工智能应用工程师：将人工智能技术应用于具体的行业和领域，如金融、医疗、教育、交通等，开发智能应用系统，提高行业效率和服务质量。
数据科学家：负责数据的收集、清洗、分析和挖掘，为人工智能模型提供数据支持，并从数据中发现有价值的信息，为决策提供依据。
机器人工程师：参与机器人的设计、开发和控制，结合人工智能技术实现机器人的自主决策、环境感知和任务执行等功能。
其他方向
科研人员：在高校或科研机构从事人工智能的基础研究和应用研究工作，推动人工智能技术的创新和发展。
教育工作者：从事人工智能相关课程的教学工作，培养下一代人工智能专业人才。
产品经理：负责人工智能产品的规划、设计和管理，了解市场需求和技术趋势，推动人工智能产品的研发和推广。
技术咨询顾问：为企业提供人工智能技术咨询和解决方案，帮助企业制定人工智能战略和应用规划。
