aidd学什么专业
学习AI编程，可以考虑以下专业：
计算机科学：
这是AI编程的基础，包括计算机体系结构、数据结构、算法设计和分析、编程语言等方面的知识。掌握这些基本概念和技能对于学习AI编程至关重要。
数学：
数学是AI编程的核心基础，特别是线性代数、概率论和统计学。线性代数用于理解和操作向量和矩阵，这是在AI模型和算法中广泛使用的数学工具。概率论和统计学则用于解决不确定性和推理问题。
机器学习和深度学习：
机器学习和深度学习是AI编程的关键技术。学习这些技术可以帮助你掌握从数据中提取有用信息的方法，以支持AI模型的训练和优化。
自然语言处理：
自然语言处理是AI领域的一个重要分支，专门研究如何使计算机理解和处理人类语言。学习自然语言处理的基本技术对于开发语音识别、机器翻译和自动问答等应用非常重要。
数据科学和数据分析：
数据是AI编程的核心资源。学习数据科学和数据分析的技术，可以帮助你掌握从数据中提取有用信息的方法，以支持AI模型的训练和优化。
人工智能专业：
这个专业涵盖了AI技术的各个方面，包括算法、模型、应用等。它适合对AI有全面兴趣并希望深入研究和应用的学生。
计算机科学与技术专业：
这个专业培养具有良好的科学素养，系统的、全面的掌握包括计算机硬件、软件与应用的基本理论和基本知识的人才。与人工智能学习也有交叉部分，且该专业本科毕业后就业相对容易。
智能科学与技术专业：
该专业在硬件基础上，给机器人赋予一个类似人的大脑，神经传导及信息处理系统，简单说来就是学习如何控制机器人。该学科的设立也是为了适应社会对从事智能化产品研发人员迫切需求的现状。
机器人工程专业：
这是一个新兴专业，将感知、决策计算和执行驱动组合在一起。该专业主要是为了培养具备工业机器人技术及创新能力的专业人才。
CADD（Computer Aided Drug Design）：
计算机辅助药物设计，依据生物化学、酶学、分子生物学以及遗传学等生命科学的研究成果，通过计算机模拟、计算和预算药物与受体生物大分子之间的相互作用，设计出合理的药物分子。
AIDD（AI Drug Discovery & Design）：
AI药物发现与设计，利用机器学习等技术预测药物靶点，进行活性筛选，从而更快的筛选出作用于特定靶点且具有较高活性的化合物。
根据你的兴趣和职业规划，可以选择以上一个或多个专业进行深入学习。这些专业将为你提供必要的理论知识和实践技能，帮助你在AI领域取得成功。
