一、人工智能專業有哪些

　　人工智能(Artificial Intelligence，簡稱AI)專業是指針對人工智能領域所研究的知識、技術、方法以及相關的應用和工具的專業。隨著科技的不斷發展和進步，人工智能在各個領域的應用也越來越廣泛，對人工智能專業的需求也越來越高，下面就詳細介紹一下人工智能專業有哪些。

　　1.計算機科學與技術專業

　　計算機科學與技術是一門與計算機硬件和軟件相關的學科，它通過算法、數據結構、編程語言等知識來研究和實現計算機，為人工智能的發展提供了基礎。同時，計算機科學與技術專業也為人工智能領域提供了很多有利條件，如高性能計算、大數據處理、云計算等。

　　2.數據科學與大數據技術專業

　　數據科學與大數據技術是應對大數據時代需求的全新專業，其主要內容包括數據分析、數據挖掘、機器學習、數據可視化等。對于人工智能領域來說，數據科學與大數據技術是構建智能系統和進行深度學習的基礎。

　　3.智能科學與技術專業

　　智能科學與技術專業是一門類似于人工智能的交叉學科，其主要研究內容包括數字信號處理、認知神經科學、機器視覺、語音識別等。智能科學與技術專業在人工智能領域中扮演著非常重要的角色，它為人工智能領域提供了很多新方法和新思路。

　　4.人機交互專業

　　人機交互專業主要研究人與計算機的交互方式，其主要內容包括用戶體驗設計、交互設計、人機界面等。對于人工智能領域來說，人機交互是非常重要的一環，因為人工智能系統需要通過人機交互來實現人機溝通和交流。

　　5.控制科學與工程專業

　　控制科學與工程專業是一門涉及非線性控制、多變量控制、優化控制、智能控制等方面的學科，它主要研究如何使系統在特定條件下實現所需的控制目標。在人工智能領域中，控制科學與工程專業是研究強化學習、神經控制、自適應控制等的核心理論和技術之一。

　　6.機器學習與人工智能專業

　　機器學習與人工智能專業是一門致力于研究如何使計算機能夠像人一樣學習和適應的學科。機器學習是人工智能領域的核心技術之一，通過機器學習，人工智能系統能夠自動學習和優化算法，從而提高系統的智能度和效率。

　　7.軟件工程和計算機應用專業

　　軟件工程和計算機應用專業是適應信息化和數字化發展而產生的一門新型專業，其主要研究內容包括軟件開發、企業信息化、量化分析等。在人工智能領域中，軟件工程和計算機應用專業有著重要作用，它為人工智能系統的實現提供了必要的開發平臺和軟件工具。

　　二、人工智能時代下安全觀的轉變

　　1、存在明顯短板的傳統安全架構

　　人工智能的快速發展和廣泛應用給網絡與數據安全帶來了新的挑戰和變革。在人工智能時代，網絡與數據安全觀也發生了重要的轉變。隨著應用程序攻擊面的擴大，網絡犯罪分子發起了越來越復雜的多媒介攻擊。攻擊者經常使用自動爬蟲程序、僵尸網絡和漏洞掃描器，借此成功入侵 IT 環境并接管用戶帳戶，從而竊取數據，破壞業務運營，并發起破壞性的網絡攻擊。面對復雜攻擊，傳統堆疊式、積木式、城防式的安全架構，存在漏洞多、兼容性差、笨重不靈活、缺少高效協同劣勢，無法有效應對越來越復雜的攻擊。

　　網絡安全面對的往往不單單是網絡安全，現代應用的無邊界化，傳統網絡安全防護體系已不能適應新的威脅，網絡安全與數據安全問題錯綜復雜，任意一個漏洞都可能直接造成數據安全泄漏。因此，必須尋求可以更全面地應對日常安全威脅的集成解決方案，一種更新的方案，將安全性融入持續集成/部署過程中。

　　2、公眾數據權屬意識的覺醒

　　人工智能很大程度提升了數據資源價值，但同時也凸顯了數據權屬問題的重要性。個人層面，數據權屬體現為公民的數據權利，個人隱私保護面臨嚴峻的挑戰。行業層面，數據權屬體現為企業的數據產權，數據已成為企業的核心資產，數據爬蟲、信息搜刮導致大量的數據被收集、分析和利用，這導致了數據的濫用、盜竊和不當使用的問題，使數據權屬問題更加突出，就像物權一樣，隨著數據侵害案件和國內外數據安全事件的頻發，人工智能時代下公民和企業對于數據權屬的意識也日益增強，我們需要加強數據權屬保護，加強數據保護的技術手段，以確保數據資源得到合理的利用。

　　3、基于數據驅動的安全戰略創新

　　中國正在經歷從人口紅利邁向創新紅利的經濟轉型周期，安全即將邁入基于數據驅動的安全戰略創新，人工智能和數據互利互補，人工智能技術賦予數據安全智慧，人工智能技術的發展為數據提供底層通用技術支撐，基于數據驅動的安全戰略為發展提供前驅動力。人工智能技術的進步無疑會極大便利我們的生活,但同時一旦數據和算法被濫用也會反傷我們自身，我們的社會比以往任何時刻都更加脆弱、更加不安全,但基于數據驅動的安全戰略創新已然成為新時代的重要議題。