一、人工智能和控制工程的就业前景？
人工智能的人才培养以研究生教育为主，一方面人工智能的研发具有较大的难度，另一方面人工智能领域的研发需要更多的研究资源，人才培养周期也相对比较长。由于当前人工智能依然处在行业发展的初期，所以学习人工智能专业要想有一个较好的就业出口，可以考虑读一下研究生。
二、人工智能和控制工程哪个方向好？
人工智能方向比较好
人工智能领域的前景比较广阔,而且包括云计算、大数据、物联网等一众技术最终都指向了人工智能。
人工智能专业的就业前景与产业发展趋势有直接的联系,在当前的智能化大背景下,很多行业领域都希望借助人工智能技术来实现创新,所以未来人工智能专业人才的需求潜力还是比较大的。
三、人工智能和控制工程哪个好考？
人工智能考试难度很大。
考虑到人工智能专业的复杂性和技术要求，报考人工智能专业通常需要通过高考或者类似的入学考试。
这些考试通常包括语文、数学、英语和物理等科目。对于高中生来说，这些科目的难度可能会有所不同，但是考试的难度与其他专业相比并不会更加困难。
然而，考虑到人工智能专业的竞争性和技术性，入学考试的要求会更高。
四、控制工程算人工智能吗？
不算
控制工程是处理自动控制系统各种工程实现问题的综合性工程技术。包括对自动控制系统提出要求（即规定指标）、进行设计、构造、运行、分析、检验等过程。它是在电气工程和机械工程的基础上发展起来的。
2.人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
3.两者最大的区别是研究的侧重点不一样，控制工程侧重控制与运动模块；人工智能侧重数学算法模块。
五、人工智能与控制工程考研哪个好？
机器人工程专业好。
考研方向主要集中为：机器人工程专业、智能科学与技术专业、计算机科学与技术专业、模式识别与智能系统专业。
人工智能专业考研初试科目是政治、英语、数学和计算机专业基础综合，复试科目包括软件工程、人工智能、数据库原理（三选二）。
人工智能专业考研初试科目是政治、英语、数学和计算机专业基础综合， 复试科目包括软件工程、人工智能、数据库原理（三选二）。
六、考研是人工智能好还是控制工程好？
人工智能好，人工智能专业的就业前景与产业发展趋势有直接的联系，在当前的智能化大背景下，很多行业领域都希望借助人工智能技术来实现创新，所以未来人工智能专业人才的需求潜力还是比较大的。
虽然人工智能领域的前景比较广阔，而且包括云计算、大数据、物联网等一众技术最终都指向了人工智能，但是由于人工智能技术的落地应用对于场景的要求相对比较高，所以目前人工智能技术依然处在落地应用的初期。
七、人工智能这么火热，控制工程看得到未来吗？
浮躁的社会一直有.
01年的互联网, 08年物联网云计算, 11年的大数据, 15年的机器人, 16年的人工智能.
---- 我们来分析一下为什么会有这一波, 然后再看看自己要不要参加:
--为什么有这一波?
阿里巴巴的宝藏, 芝麻开门之后, 一群人进去, 拿着宝贝出来了. 我们干瞪眼看着.
花生开门之后, 又一群人进去了, 拿着宝贝出来了, 我们干瞪眼看着.
这时候, 香蕉开门, 黄豆开门, 大米开门..... 我们不浮躁才奇怪呢!!!
这时候, 提出大众创新万众创业, 宁可过多人进来有泡沫空手而归, 也不能去少人了, 被别人搬走.
代价是, 很多人创新创业重复, 没分到多少; 收获是, 我们中国是这一轮 balabala都开门 的科技大突破之后的组合创新的最大的受益者.
---- balabala都开门.
---然后看自己要不要参与?
我99年在大三, 被互联网忽悠到一愣一愣的, 但是因为没有积累, 而且没有学校保留学籍这么一说, 选择继续好好读本专业. 但是肯定是多在互联网, 软件方面, 多点了几个技能点.
现在人工智能这么火, 你能看清楚方向?? 如果你都能, 那些专门干这个的公司在吃什么??
我们只要相信我们自己不是最聪明的就可以做很多正确决策.
我的建议是: 其兴也勃, 其亡也忽.
翻译成人话, 就是"让子弹飞一会".
深度学习, RNN, DL, GAN, 这两天的刷屏胶囊, 当时硬学, 累死人. 概念一堆.
等上半年, google API开源; 再过半年, BAT出平台, 再半年, 专业公司出现, API文档齐全, 这时用几天时间把过去一年多的东西整理好, 系统学会. 而不要"跟剧".
跟剧, 是一种效率很低的学习方法.
结论: 人工智能, 要学, 不紧跟, 不掉队.
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下面说控制的未来:
毕竟自控专业毕业, 做制造业10多年了, 做机器人也有4年了, 说说感觉.
自动化, 包括机器人, 冷了20年, 大部分人才都跑到金融, 投资,IT 领域去了.
所以, 控制本身, 不和被控对象结合, 就没意思; 结合了呢, 就随人家姓了.
听明白了么? -- 自动化不像化工, 机械, 环境, 热能, 建筑, 汽车这些专业, 有自己的领地.
把控制理解为逻辑控制的, 请靠边;
做控制, 不理解PID, 不理解动力学, 不理解系统稳定性的, 请靠边.
这种"流程"是可以不以控制理论为基础的, 高中生经过良好职业培训就可以做. -- 大部分公司招控制工程师, 电控工程师, 其实要的是这种.
纯控制的人, 需求量小; 还是把电控加进来, 然后学一些PLC, DCS, 物联网, 嵌入式编程, 成为一个实用者吧. 至于纯控制, 真的遇到的时候, 能想到PID, 自适应, 就可以了.
八、控制工程和模式识别的联系
控制工程和模式识别的联系
控制工程和模式识别是当今科学技术领域中两个重要的研究方向，它们虽然看似有着不同的应用领域和理论基础，但实际上二者之间存在着紧密的联系和相互影响。控制工程是一门研究如何设计稳定、可控制系统的学科，其研究领域涉及控制理论、自动控制系统、信号处理等方面；而模式识别则是研究如何从大量数据中识别出模式或规律的学科，其应用领域包括计算机视觉、语音识别、生物信息学等多个领域。
控制工程和模式识别之间的联系体现在多个方面。首先，控制工程中常常需要对系统进行建模和识别，以便设计合适的控制策略。这就需要运用模式识别的方法从实际数据中提取系统的特征信息，用于建立系统的数学模型。其次，模式识别技术在控制系统中的应用也日益广泛，例如利用机器学习算法对控制系统进行优化和改进，提高系统的性能和鲁棒性。
控制工程和模式识别的发展历程
控制工程作为一门古老而又不失活力的学科，其发展历程可以追溯至古希腊时期的机械原理研究，经过几千年的发展，控制工程在工业自动化、航空航天、电力系统等领域发挥着重要作用。而模式识别作为一门相对年轻的学科，起源于上世纪五六十年代的人工智能研究，随着计算机技术的发展，模式识别逐渐成为热门研究领域。
在控制工程和模式识别的发展过程中，二者之间的联系逐渐得到了加强和深化。控制工程领域的智能控制、自适应控制等新技术的引入，为模式识别技术的发展提供了新的机遇和挑战；而模式识别领域的神经网络、深度学习等新方法的兴起，也为控制工程的发展带来了新的思路和方法。
控制工程和模式识别的未来趋势
随着人工智能技术的快速发展，控制工程和模式识别之间的联系将更加紧密，未来的研究方向也将更加多样和前沿。例如在智能制造领域，控制工程和模式识别的结合将有助于实现智能化生产和高效管理；在智能交通领域，控制工程和模式识别的应用将为交通管理和智能驾驶提供新的解决方案。
总的来说，控制工程和模式识别之间的联系是一种迫切的需求和趋势，只有不断拓展二者之间的交叉点和合作领域，才能更好地推动科学技术的发展和社会的进步。
九、控制工程和模式识别哪个好
控制工程和模式识别哪个好
了解控制工程和模式识别的区别
控制工程和模式识别是两个重要的领域，它们在科学技术发展中起着不可替代的作用。控制工程主要关注如何通过设计特定的系统，使其在不同的情况下保持稳定并实现特定的行为。而模式识别则是一种通过数学和统计技术来识别系统中的规律和潜在特征的方法。控制工程更侧重于系统的设计和控制，而模式识别更注重数据的分析和特征提取。
控制工程的应用领域
控制工程作为一门交叉学科，广泛应用于各个领域，如航空航天、工业自动化、生物医学等。在航空航天领域，控制工程可以应用于飞行器的姿态控制和自动导航系统的设计；在工业自动化领域，控制工程可以用于生产线的控制和优化；而在生物医学领域，控制工程可以帮助设计人工心脏等医疗设备。
模式识别的应用领域
模式识别在人工智能、生物信息学、金融风控等领域有着广泛的应用。在人工智能领域，模式识别可以用于人脸识别、语音识别等；在生物信息学领域，模式识别可以用于基因序列的分析和特征提取；而在金融风控领域，模式识别可以应用于欺诈检测和市场预测。
未来发展趋势
控制工程和模式识别作为不断发展的领域，未来有着巨大的发展潜力。随着人工智能、大数据等技术的快速发展，控制工程和模式识别会更加深入地应用于各个领域，并取得更多的创新成果。同时，控制工程和模式识别之间的交叉和融合也将成为未来发展的趋势，为科学技术的进步带来新的动力。
十、模式识别和控制工程哪个好
模式识别和控制工程是两个领域中非常重要且有趣的学科。在当今快速发展的技术领域中，这两个领域扮演着至关重要的角色。然而，许多人可能会困惑于选择模式识别还是控制工程作为自己的专业方向。在本文中，我们将探讨这两个领域的特点、发展前景以及就业机会，帮助读者更好地了解模式识别和控制工程哪个更适合自己的发展。
模式识别
模式识别是一门研究如何识别和分类数据模式的学科。它涉及从数据中学习规律和特征，然后利用这些知识来进行数据分类、预测等任务。模式识别在人工智能、机器学习和数据挖掘等领域中有着广泛的应用。
在模式识别领域，研究者需要具备扎实的数学基础和编程能力，能够运用各种算法和模型来处理复杂的数据。模式识别的发展离不开大数据技术和深度学习算法的支持，因此对于喜欢研究数据分析、人工智能等领域的学生来说，选择模式识别作为专业方向是一个不错的选择。
控制工程
控制工程是一门研究如何设计、分析和实现控制系统的学科。控制工程涉及到对系统动态行为的建模、控制器设计以及系统性能优化等方面。控制工程在自动化、机器人、航空航天等领域有着广泛的应用。
在控制工程领域，研究者需要具备扎实的数学和物理知识，能够运用控制理论和工程工具来设计和优化控制系统。控制工程的发展与工业自动化、智能制造等领域密切相关，对于喜欢研究系统控制、机器人技术等领域的学生来说，选择控制工程作为专业方向是一个不错的选择。
发展前景对比
从发展前景来看，模式识别和控制工程都是当今热门的技术领域，都有着广阔的就业前景和发展空间。随着人工智能、机器学习等技术的迅速发展，对于模式识别领域的需求也在不断增加，许多公司和研究机构都在招聘具备模式识别技能的专业人才。
而控制工程作为自动化领域的重要学科，也受到了广泛关注。随着智能制造、工业自动化等领域的不断发展，对于控制工程专业人才的需求也在逐渐增加。
因此，无论是选择模式识别还是控制工程作为专业方向，都有着良好的就业前景和发展空间。关键在于个人的兴趣和职业规划，选择适合自己的领域才能更好地发挥自己的潜力。
就业机会对比
就业机会方面，模式识别和控制工程都有着广泛的应用领域，都能够在各类公司和研究机构中找到工作机会。模式识别专业人才可在人工智能公司、数据分析机构等领域就业，而控制工程专业人才则可以在工业自动化、智能制造等领域找到就业机会。
需要注意的是，随着技术的不断发展和行业的变化，就业市场也在不断调整，因此选择专业方向时要根据自身情况和市场需求做出合理的选择。建议学生在选择模式识别或控制工程专业时，要结合自身兴趣和职业规划，认真考虑各方面因素，做出明智的决策。
结论
综上所述，模式识别和控制工程都是充满挑战和机遇的领域。无论选择哪个作为自己的专业方向，都需要具备扎实的专业知识和技能，不断学习和提升自己。关键在于坚定的信念和持之以恒的努力，相信每个人在自己选择的领域都能取得成功。
希望通过本文的介绍，读者能够更好地了解模式识别和控制工程领域的特点和发展前景，为自己的职业规划提供一些参考和帮助。无论选择哪个领域，都希望读者能够在未来的道路上取得成功，实现自己的职业目标。