一、人工智能专业有哪些

　　人工智能(Artificial Intelligence，简称AI)专业是指针对人工智能领域所研究的知识、技术、方法以及相关的应用和工具的专业。随着科技的不断发展和进步，人工智能在各个领域的应用也越来越广泛，对人工智能专业的需求也越来越高，下面就详细介绍一下人工智能专业有哪些。

　　1.计算机科学与技术专业

　　计算机科学与技术是一门与计算机硬件和软件相关的学科，它通过算法、数据结构、编程语言等知识来研究和实现计算机，为人工智能的发展提供了基础。同时，计算机科学与技术专业也为人工智能领域提供了很多有利条件，如高性能计算、大数据处理、云计算等。

　　2.数据科学与大数据技术专业

　　数据科学与大数据技术是应对大数据时代需求的全新专业，其主要内容包括数据分析、数据挖掘、机器学习、数据可视化等。对于人工智能领域来说，数据科学与大数据技术是构建智能系统和进行深度学习的基础。

　　3.智能科学与技术专业

　　智能科学与技术专业是一门类似于人工智能的交叉学科，其主要研究内容包括数字信号处理、认知神经科学、机器视觉、语音识别等。智能科学与技术专业在人工智能领域中扮演着非常重要的角色，它为人工智能领域提供了很多新方法和新思路。

　　4.人机交互专业

　　人机交互专业主要研究人与计算机的交互方式，其主要内容包括用户体验设计、交互设计、人机界面等。对于人工智能领域来说，人机交互是非常重要的一环，因为人工智能系统需要通过人机交互来实现人机沟通和交流。

　　5.控制科学与工程专业

　　控制科学与工程专业是一门涉及非线性控制、多变量控制、优化控制、智能控制等方面的学科，它主要研究如何使系统在特定条件下实现所需的控制目标。在人工智能领域中，控制科学与工程专业是研究强化学习、神经控制、自适应控制等的核心理论和技术之一。

　　6.机器学习与人工智能专业

　　机器学习与人工智能专业是一门致力于研究如何使计算机能够像人一样学习和适应的学科。机器学习是人工智能领域的核心技术之一，通过机器学习，人工智能系统能够自动学习和优化算法，从而提高系统的智能度和效率。

　　7.软件工程和计算机应用专业

　　软件工程和计算机应用专业是适应信息化和数字化发展而产生的一门新型专业，其主要研究内容包括软件开发、企业信息化、量化分析等。在人工智能领域中，软件工程和计算机应用专业有着重要作用，它为人工智能系统的实现提供了必要的开发平台和软件工具。

　　二、人工智能时代下安全观的转变

　　1、存在明显短板的传统安全架构

　　人工智能的快速发展和广泛应用给网络与数据安全带来了新的挑战和变革。在人工智能时代，网络与数据安全观也发生了重要的转变。随着应用程序攻击面的扩大，网络犯罪分子发起了越来越复杂的多媒介攻击。攻击者经常使用自动爬虫程序、僵尸网络和漏洞扫描器，借此成功入侵 IT 环境并接管用户帐户，从而窃取数据，破坏业务运营，并发起破坏性的网络攻击。面对复杂攻击，传统堆叠式、积木式、城防式的安全架构，存在漏洞多、兼容性差、笨重不灵活、缺少高效协同劣势，无法有效应对越来越复杂的攻击。

　　网络安全面对的往往不单单是网络安全，现代应用的无边界化，传统网络安全防护体系已不能适应新的威胁，网络安全与数据安全问题错综复杂，任意一个漏洞都可能直接造成数据安全泄漏。因此，必须寻求可以更全面地应对日常安全威胁的集成解决方案，一种更新的方案，将安全性融入持续集成/部署过程中。

　　2、公众数据权属意识的觉醒

　　人工智能很大程度提升了数据资源价值，但同时也凸显了数据权属问题的重要性。个人层面，数据权属体现为公民的数据权利，个人隐私保护面临严峻的挑战。行业层面，数据权属体现为企业的数据产权，数据已成为企业的核心资产，数据爬虫、信息搜刮导致大量的数据被收集、分析和利用，这导致了数据的滥用、盗窃和不当使用的问题，使数据权属问题更加突出，就像物权一样，随着数据侵害案件和国内外数据安全事件的频发，人工智能时代下公民和企业对于数据权属的意识也日益增强，我们需要加强数据权属保护，加强数据保护的技术手段，以确保数据资源得到合理的利用。

　　3、基于数据驱动的安全战略创新

　　中国正在经历从人口红利迈向创新红利的经济转型周期，安全即将迈入基于数据驱动的安全战略创新，人工智能和数据互利互补，人工智能技术赋予数据安全智慧，人工智能技术的发展为数据提供底层通用技术支撑，基于数据驱动的安全战略为发展提供前驱动力。人工智能技术的进步无疑会极大便利我们的生活,但同时一旦数据和算法被滥用也会反伤我们自身，我们的社会比以往任何时刻都更加脆弱、更加不安全,但基于数据驱动的安全战略创新已然成为新时代的重要议题。