人工智能的应用已经充分展现了当前AI技术的最新成果，而未来人工智能能够迈入怎样的新阶段，在很大程度上取决于当下人工智能专业的人才培养体系是否完善。下面为大家梳理一下与人工智能紧密相关的专业方向。

1、计算机类

计算机科学与技术、软件工程、网络工程、信息安全、物联网工程、数字媒体技术、智能科学与技术、空间信息与数字技术、电子与计算机工程。电子信息类同样十分丰富：通信工程、信息工程、水声工程、电子信息工程、广播电视工程、医学信息工程、微电子科学与工程、光电信息科学与工程、电子科学与技术、电磁场与无线技术、电子信息科学与技术、电波传播与天线、电信工程及管理、应用电子技术教育、集成电路设计与集成系统。可以说，计算机和电子类的绝大多数分支都与人工智能的基础技术密不可分。

2、自动化

轨道交通信号与控制——请不要小看这个方向，自动控制理论在智能系统中扮演着至关重要的角色。

3、数学类

数学与应用数学、信息与计算科学、数理基础科学、数据科学与大数据技术。数学是人工智能的底层语言，如果没有扎实的数学功底，许多算法就只能停留在浅层理解上。

人工智能领域本身

人工智能是一门新兴的高尖端学科，属于社会科学与自然科学的交叉学科，涉及数学、心理学、神经生理学、信息论、计算机科学、哲学和认知科学、不定性论以及控制论。研究的范畴包括自然语言处理、机器学习、神经网络、模式识别、智能搜索。应用的领域则覆盖了机器翻译、语言和图像理解、自动程序设计、专家系统、艺术创作等，远不止我们日常看到的聊天机器人或推荐系统。

人工智能的细分方向非常多。从业者主要会在以下方向上持续深耕：算法优化、决策树、模式识别、运筹控制、计算机神经网络、自然语言识别、机器学习（深度学习）、计算机影像学、大数据处理、分布式计算、蒙特卡洛树、绘画搜索等。每个方向都对应着不同的技术栈和应用场景，择业时可以找到非常清晰的路径。

与人工智能专业相关的研究方向同样分支众多：模式识别与智能系统、计算机应用技术、智能科学与技术、信息与通信工程、计算机科学与技术、控制科学与工程、人工智能与信息处理、计算机应用技术（生物信息处理方向）、计算机科学与技术（超级计算方向）等。这些方向有的偏重硬件底层，有的偏向算法理论，有的聚焦行业应用，整体构成了一个庞大的学科生态。