大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于智能科技方面企业发展历程的问题，于是小编就整理了2个相关介绍智能科技方面企业发展历程的解答，让我们一起看看吧。
作为一名计算机专业的教育工作者，同时也在指导人工智能相关方向的研究生，我来回答一下这个问题。
首先，在当前智能化技术广受关注的时代背景下，智能科学与技术专业未来的发展前景还是非常广阔的，目前虽然开设该专业的高校并不多，但是随着教育资源的不断完善，更多的高校会陆续设立智能化相关专业。另外，目前开设该专业的高校有不少已经累积了多年相关方向研究生人才的培养经验，所以虽然该专业的开设时间并不长，但是培养质量还是能够保证的。
智能科学与技术专业是典型的交叉学科，涉及到计算机、数学、自动化等多个学科，所以开设该专业对于高校自身的资源整合能力也有一定的要求，早期只有一小部分资源整合能力比较强的高校能够开始该专业，而且在人才培养的规模上也比较小。由于该专业需要学习的内容比较多且难度较大，所以对于学生自身的学习能力也有较高的要求。
从专业的人才培养体系来看，长期以来智能化方向的人才培养一直以研究生教育为主，一方面智能化方向对于学生基础知识结构的要求比较高，另一方面智能化方向对于实验等学习环境也有一定的要求。虽然目前人工智能相关领域的发展速度相对较快，但是整个行业目前依然处在发展的初期，所以要想未来获得更强的就业竞争力，应该考虑读一下研究生。
从就业前景来看，未来智能科学与技术专业以及与人工智能相关的相关专业都会有比较广阔的就业前景，随着产业互联网的发展，未来广大的传统行业也将释放出大量的智能化人才需求。从近几年人工智能相关方向研究生的就业情况来看，一方面薪资待遇比较高，另一方面就业的选择余地也比较大，不少毕业生会同时收到多家企业的offer。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言！
智能科学与技术专业简介
智能科学与技术专业是智能科学系在2003年提出成立的，智能科学系的前身是北京大学信息科学中心，由北京大学数学系、计算机系、电子学系等10个系（所）于1985年成立，主要从事机器感知、智能机器人、智能信息处理和机器学习等交叉学科的研究和教学。智能科学与技术是面向前沿高新技术的基础性本科专业，覆盖面很广。专业涉及机器人技术，以新一代网络计算为基础的智能系统，微机电系统（MEMS），与国民经济、工业生产及日常生活密切相关的各类智能技术与系统，新一代的人－机系统技术等。
培养目标
培养具备基于计算机技术、自动控制技术、智能系统方法、传感信息处理等科学与技术，进行信息获取、传输、处理、优化、控制、组织等并完成系统集成的，具有相应工程实施能力，具备在相应领域从事智能技术与工程的科研、开发、管理工作的、具有宽口径知识和较强适应能力及现代科学创新意识的高级技术人才。
培养要求
智能科学与技术专业以夯实计算机科学技术为基础，以加强智能科学理论方法和应用技术为核心，以促进学生知识、能力、素质协调发展为目标，注重培养学生良好的科学研究素养和技术应用能力。
智能科学与技术专业就业前景
智能科学与技术专业就业前景主要在IT类企业从事人机识别技术、智能机器人研发、VR技术、人工智能、模式识别、仿真建模、智能游戏、智能信息处理等工作。
我们学校恰好有类似的专业，这个专业呢，其实就是依托计算机专业，然后学习数据挖掘、机器学习和数据仓库相关的知识，当然，在大三大四专业课阶段还会安排自然语言处理与信息检索等课程。至少我们学校是这个样子的。
这个专业说好听了是紧跟时代潮流，中肯的说，是非常的demanding！说不好听了，就是把一大堆硕士生和博士生的课程加上本科生应该学的课程都放在本科四年学。
假设你说的这个专业是像我说的（这个我觉得很有必要看一下那个学校的教学大纲，看看是不是像我说的开那些相关课程），那么大学前两年其实是在上数学专业的专业课，比如线性代数（高等代数），高等数学（数学分析），概率论，统计等等，同时由于是计算机专业，所以也要学数据结构，编程语言等等。这些课程对后续一些“智能”相关的课程都非常重要，如果基础打不好，后面学起来会很费劲。等到大二下学期，估计就开始上专业课了，就是机器学习啊，数据挖掘啊，数据仓库啊，模式识别啊，自然语言处理啊，信息检索啊，等等非常有难度的课程，因为比较难，所以老师都是简单介绍，因为，在短短的几十个学时的课时是无法讲明白上述任何一门课的内容的，再加上这些课程同时都来，我说demanding一定都不为过。
谈到就业，还是看个人，如果你恰好对上面的领域很感兴趣，而且个人又知道自己想做什么，那么凭借个人的努力，你会学到很多东西，而且觉得这个专业很有意思。而且近年来，国内互联网公司发展蓬勃，很多公司的业务都是需要数据挖掘、机器学习、自然语言处理、信息检索相关的知识的。
现实的说，本科生靠这个专业找工作有些费劲吧，我觉得本科毕业然后找一个好一些的学校读个自己喜欢的方向的研究生，这样延续下来本科的学习，同时又有深度了，就业就容易些了。
一些粗浅建议，个人见解，希望有所帮助。
近年来非常热门的好专业。
智能科学与技术属于工科专业，毕业后授予工科学士学位，是个面向前沿高新技术研究的交叉专业，主要从事计算机技术、智能系统、智能信息处理、智能机器人、机器人感知和学习等方面的研究和开发。
还专业由北京大学于2003年首先开设，目前国内很多高校已经开设本专业，一般与计算机科学与技术，智能机器人等同属一类，很多课程都差不多。
如果就读该专业，你的一只脚踏进未来科技领域了，说不定你的研究成果将应用于某科技产品哦。
最后提醒一点，本科毕业后攻读研究生，今后发展会更好。近期，华为高薪招聘顶尖大学毕业生的新闻还历历在目，加油吧！
哈哈，海致肯定算一个。
海致定位于大数据为企业赋能，经过几年发展，已经形成海致BDP、金融大数据和警务大数据三条产品线，分别针对通用领域和垂直行业的大数据分析需求。
其中，海致BDP产品分为个人版、企业SaaS版和私有部署版，其中个人版针对个人用户、小型团队用户，企业SaaS版和私有部署版针对各类不同行业的企业用户，如金融、零售、互联网、制造业等等。
希望国内大数据公司都能越来越好，国内的数据化程度也越来越好。
说起国内的大数据厂商，很多人第一时间想到的一定是阿里、腾讯、百度这三家龙头，甚至包括浪潮、华为等厂商似乎也已经名满天下。
但其实按照大数据产业的分类，国内还有很多大数据厂商，虽然低调但是实力出众，在不同的相关领域都有着极大的话语权。
下面就从数据使用、数据管理、数据收集三个方面对国内BI厂商进行简单的盘点。
IBM：国外老牌的大数据库平台，在数据采集、数据整合以及数据挖掘领域很有优势，但是其开发工具偏操作型，上手难度很大，维护起来很困难，价格也比较高；
SAP：SAP的产品运作模式是结合SAP的ERP系统，整合其他数据库或系统并不占优势，同时其使用要求较高，升级也很困难；
帆软：主打的finereport和FineBI两款产品能够通过集成回归、聚类等多种算法，深度挖掘数据潜在价值，在数据挖掘方面拥有着丰富的经验；
帆软：13年专注BI数据分析，旗下的FineBI产品性能强大稳定，支持自助式分析，学习成本低，可视化效果好，目前国内BI市场占有率第一，绝对的中国BI品牌领导者；
浪潮：主要是凭借云计算和云数据技术的高端服务器、应用主机，在存储设备的市场占有绝对优势，商业智能也是其主要领域；
微软：主要是Power BI业务分析工具，不过其探索式分析能力有限，功能简单，无法支持复杂业务场景，不适合做定制化开发。
帆软：其产品finereport具有高度的可交互性，通过强大丰富的组件呈现出特殊的视觉效果，具有很高的可交互性，颜值也是相当棒的；
到此，以上就是小编对于智能科技方面企业发展历程的问题就介绍到这了，希望介绍关于智能科技方面企业发展历程的2点解答对大家有用。
