学习人数方面 ， 在过去的四个学年 ， 注册或尝试注册人工智能入门课程和机器学习入门课程的本科生人数增加了近60% 。 在过去四个学年 ， 欧盟高校的入门级课程注册人数增加了165% ， 而美国的此类注册人数在上一个学年出现了明显的下降 。 在接受调查的8所美国大学中 ， 有6所表示人工智能和数学基础入门课程的报名人数在2020年有所减少 。
一些大学认为 ， 人数下降的主要原因是新冠肺炎疫情期间有部分学生休假 。 另一些大学则提到 ， 造成人数下降的原因是入门级人工智能课程设置的结构性变化 。 例如 ， 2020年因开设了数据科学入门课程 ， 这可能会使得学生放弃传统的人工智能和机器学习入门课程而去选择数据科学入门课程 。
本调查同时还关注了研究生或更高学历级别的课程设置 ， 特别是教授学生建立或部署实用人工智能模型所需技能的研究生课程 。 报告显示 ， 在过去四个学年 ， 教授学生建立或部署实用人工智能模型所需技能的研究生课程增加了41.7% ， 从2016—2017学年的151门课程增加到了2019—2020学年的214门课程 。
另外 ， 由于课程数量的增加 ， 在过去四个学年 ， 参与此次调查的大学的主要研究人工智能的终身教职教师人数显著增长 ， 与人工智能课程和学位课程需求的增长相一致 。 主要研究人工智能的教师人数增长了59.0% ， 从2016—2017学年的105人增长到了2019—2020学年的167人 。
关键词：毕业生
通过前文数据我们了解到 ， 无论是人工智能课程数量 ， 还是学习人数、教师数量均呈现增长态势 。 那么 ， 哪些专业备受追捧？增加的人工智能专业毕业生最终去了哪里？对此 ， 该报告也有展示 。 美国计算研究协会（CRA）年度Taulbee调查揭示的是美国和加拿大能够授予计算机科学（CS）、计算机工程（CE）或信息学（I）博士学位的学术单位的学生入学率、毕业率、毕业生就业和教师工资的变化趋势 。 基于此 ， 我们也能了解人工智能专业毕业生的人数和去向 。
北美地区大多数人工智能课程都是本科阶段计算机科学课程的一部分 。 报告数据显示 ， 在过去十年 ， 北美地区具有博士学位授予资质机构的计算机科学本科毕业生人数稳步增长 。 2019年 ， 超过28000名本科生完成了计算机科学学位 ， 比2010年高出约三倍 。
另外 ， 在2019年美国毕业的所有计算机科学博士中 ， 人工智能/机器学习（22.8%）、理论与算法（8.0%）和机器人/视觉（7.3%）专业的毕业生数量位居前列 。 人工智能/机器学习是过去十年最受欢迎的专业 。 此外 ， 机器人/视觉专业的毕业生人数增长迅速 ， 排名从2018年的第八名跃升至2019年的第三名 。 在过去十年 ， 与其他18个专业相比 ， 人工智能/机器学习和机器人/视觉是计算机科学专业博士毕业生人数中增长最为显著的 。 2020年 ， 人工智能/机器学习专业计算机科学博士毕业生在所有新计算机科学博士中的比例比2010年高出8.6个百分点 ， 其次是机器人/视觉专业博士学位 ， 高出2010年2.4个百分点 。 相比之下 ， 计算机科学博士学位在网络（-4.8个百分点）、软件工程（-3.6个百分点）和编程语言/编译器（-3.0个百分点）等专业的人数占比较2010年出现了负增长 。
注：2019年按特殊性分列的美国新计算机科学博士生专业共包括20个：人工智能/机器学习、理论与算法、机器人/视觉、数据库/信息检索、安全/信息保证、图形/可视化、网路、其他、软件工程、人机交互、操作系统、信息学：生物医学/其他科学、硬件/架构、高性能计算、编程语言/编译器、社会计算/社会信息学/CSCW、计算教育、科学/数值计算、信息系统、情报学 。特别声明：本站内容均来自网友提供或互联网，仅供参考，请勿用于商业和其他非法用途。如果侵犯了您的权益请与我们联系，我们将在24小时内删除。