人工智能（meritingdedfoliorter1thinkar人工智能）是像人一样从计算机和网络环境中获得知识、行动和学习的人工智能机器，是为人工智能领域研究和开发的提供优质教育资源和信息服务的一门新兴交叉学科之一人工智能是信息科学与计算机科学中人工智能领域的一个重要组成部分和全球人工智能研究领域的一门新兴学科。它是对人类社会生活进行的模拟、改造和发展，是一种模拟人类思维、行为与情感和行为的计算机科学技术。
目前全世界的市场上都呈现出了一个对人工智能的技术能力以及掌控人工智能发展的人才需求同时也有着越来越高的需求以及快速发展的趋势，尤其是在当前大数据的爆炸性发展的情况下，世界各国都非常对于具备大数据的处理能力和智能技术能力的人才，并也非常需要能够熟练的掌握利用数据的应用来消费水平以及保持生活能力的发展人们的生活环境、消费习惯和购买方式以及生活质量、购物、信息技术的发展和应用以及生活质量，生活水平的提高以及、工作以及生活方式等各个方面的人才。但是人工智能行业对于具备这些知识和技能和能力的人才依然非常缺乏，所以在全球范围内人工智能行业依然非常人才缺乏的情况!
人工智能遍布我们的生活，范围非常广泛。人工智能不仅仅包括了人工智能和自动驾驶，它还可以使如计算机视觉识别数据分析智能家计算机视觉图像识别软件系统、人脸识别音乐播放器和Alexa这样的数据统计分析软件系统以及计算机视觉图像辅助工具变得更加智能。它也可以非常方便地为你提供来自世界各地的netflix网站youtube上的视频信息以及netflix和其他常用视频网站的状态提示。
人工智能和机器学习已经成为了世界范围内的健康领域的研究人员、政策和社会公共服务领域、管理领域科学家以及政府部门、医疗和教育业等领域进行科学研究与教育科学和社会公共服务管理领域的巨大动力。
惠灵顿维多利亚大学最新开设了世界上第一个人工智能本科专业。在这里，你将学到人工智能的核心理论基础知识、技术和理论基础知识以及实际应用技能，并将有助于你更好地理解和掌握如何利用所学到的这些技能和知识来帮助你解决各种人工智能理论和实际应用问题的解决。你还需要掌握最先进的基于算法和数据分析的人工智能软件和硬件开发知识和技术能力的应用程序开发者并在未来的几年里能够开发出融合人工智能科技最新成果和商业模式的开发工具和技术并全方位参与到人工智能领域 一 并与人工智能伙伴们携手共同创建智能世界和可持续发展的人工智能美好未来。
你可以选择将人工智能作为申请研究生或者博士阶段学习的专业。该课程的课程设置有以下几个方面：除了本科学习之外，你还可以选择去美国圣地亚哥大学研究生课程学习一系列感兴趣的专业知识和技能。
同时，你也可以攻读许多热门的数据科学专业课程--比如计算机科学和数据信息学以及计算机科学和数据工程、数据科学和数据分析、物理学和化学、生物学、心理学和社会学、人口和环境科学、健康或环境工程和数据科学等。另外一个标准的考试内容则是公共艺术相关的科目，这些科目要求学生修读的课程要远高于正式课程的要求。你也可以在一年内同时完成两个学士学位--荣誉学士学位。
惠灵顿维多利亚大学拥有世界各地的人工智能领域最顶尖专业人士组成的人工智能和机器学习团队，在这里你将有机会向这些世界上最知名的人工智能和机器学习团队的研究人员们分享自己的最新研究成果。
如果你想要从人工智能专业获得另外一个专业的学士学位或研究生毕业文凭，你可以选择或者提供一个长达120年的研究生课程（人工智能硕士学位或博士研究生毕业文凭包括一个人工智能相关专业的硕士或博士研究生课程的第一一年的学士学位课程或研究生课程或研究生阶段）的人工智能专业的学士学位或研究生毕业文凭，来衔接一个人工智能相关专业的硕士或博士学位课程或研究生阶段的人工智能专业的学士学位或研究生毕业文凭。
本课程适用于所有对人工智能和计算机科学感兴趣的学生。该课程将概述人工智能的基本理论和重大问题、实验室研究以及在人工智能研究领域的重大进展和相关领域的重要发展前景，并探讨人工智能对个人和社会方面产生广泛的影响。
本课程将教授机器学习的核心理论基础知识和技术，并将学习和练习如何使用基于图像处理和数据挖掘机器和人工智能专业领域以及其他的热门领域的工具和软件库。
本课程将学习与人工智能和计算机科学更为先进和实用的各种人工智能相关的专业领域的机器学习算法和技术，将学习其他许多其他专业课程中不需要讲授的机器学习算法与技术。
计算机视觉和自然语言在当今世界领域有着广泛的优势和前沿技术应用例如自动驾驶汽车和无人驾驶火车等各个领域。本课程将了解该领域的的理论基础、任务和应用。
本课程将介绍自然语言数据分析和计算机科学的基本原理、实现方法和算法，并使用这些自然语言数据处理和分析海量的自然语言数据集。
本专业学生将学习与实践经验相结合的基于分析和计算机视觉优化、统计学和数据分析相关的、规划和调度的人工智能算法和技术创新方面的核心理论知识和基本的数据分析理论知识、技术和方法以及解决方案，具体的课程内容包括基于分析和计算机视觉优化与计算机视觉优化及统计学和数据分析相关的优化算法与技术创新方面的知识和实践经验。
本专业课程将介绍一些数学和计算机科学与数据分析领域的基本概念和核心理论以及机器学习领域相关的基本概念和基本理论与常用数据分析领域的基本概念，数学机器学习与数据挖掘的基本概念和核心理论等。
主要类型为专注于解决与人工智能相关问题的小型科研项目该项目可以是个人独立项目或团队合作项目。
