学什么专业有前景

学什么专业有前景，关于这个问题很多人没弄明白，一起来看看吧。

女生学什么专业有前途？

这个要看女生的性格特点，成长环境，父母职业学历及家庭条件等。没有唯一答案。比如说艺术类，临床医学类，会计学类及师范类，语言类都比较适合女生。女孩性格多仔细认真，爱清净。会计学及语言翻译类是不错的选择。

大家认为现在社会学习什么专业或手艺技术比较有前途？

有工匠精神的传统行业有根基，现代技术一瞬间，工匠传承万万年。

如今时代学什么专业有前途？

根据市场情况来看，学工业机器人专业、计算机软件开发与测试专业、博物馆学、软件工程、能源与动力工程、电气工程及其自动化等。

工业机器人专业

随着我国经济与科技的发展，我国对于工业机器人的大规模使用，有资料显示，在未来八年中，将会创造多于200万个工作岗位，生产力和竞争力也是制造企业在全球市场上不可或缺的，机器人和自动化是解决问题的关键。

而工业机器人生产线的日常维护、修理等方面都需要各方面的专业人才来进行处理，这就无形中带动了一大批与机器人相关的就业途径，产生的新岗位也是非常之多的。

现在我国的机器人市场在以每年20%-30%的速度递增，而相应的人才储备数量和质量却捉襟见肘，所以其就业前景是非常好的。

计算机软件开发与测试专业

随着信息技术的迅猛发展，我国对计算机软件开发人才的需求已达530万，并且以每年20%左右的速度增长。

在未来5年内，合格计算机软件开发人才的需求将远大于供给，计算机软件开发专业的就业前景非常乐观。

据了解，目前由于计算机软件开发专业人才供需出现严重的不平衡，而企业为了招到更多专业的计算机软件开发人才，不得不在各方面提高计算机软件开发从业者的待遇，致使计算机软件开发从业者在就业、薪酬、晋升等方面处于一个有利的地位，遥遥领先于其他技术岗位。

博物馆学

博物馆学，有人可能会觉得博物馆学是个冷门专业，但实际上现在博物馆已经热了起来。而且不仅仅是国家的博物馆热，现在很多个人也建设起了博物馆。

比如北京的观复博物馆、四川的建川博物馆、北京是杂书馆等等。由此可见博物馆学在未来也是一个热门的行业。

软件工程

本专业学生毕业后可以从事各级各类企事业单位的办公自动化处理、计算机安装与维护、网页制作、计算机网络和专业服务器的维护管理和开发工作、动态商务网站开发与管理、软件测试与开发及计算机相关设备的商品贸易等方面的有关工作。

除考取国内外名牌大学研究生外，主要毕业去向是计算机软件专业公司、信息咨询公司、以及金融等其它独资、合资企业。

能源与动力工程

能源与动力工程致力于传统能源的利用及新能源的开发，和如何更高效的利用能源。能源与动力工程致力于传统能源的利用及新能源的开发，和如何更高效的利用能源。

能源既包括水、煤、石油等传统能源，也包括核能、风能、生物能等新能源，以及未来将广泛应用的氢能。

动力方面则包括内燃机、锅炉、航空发动机、制冷及相关测试技术。2012年教育部新版高校本科专业目录中调整热能与动力工程为能源与动力工程。

电气工程及其自动化

电气工程及其自动化专业是电气信息领域的一门新兴学科，触角伸向各行各业，小到一个开关的设计，大到宇航飞机的研究，都有它的身影。

由于和人们的日常生活以及工业生产密切相关，发展非常迅速，现在也相对比较成熟。

女孩子大学学什么专业有前途？

利益相关：本人从事人工智能行业，说说我了解的关于这方面的看法，不一定对，欢迎同行拍砖。

人工智能人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、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。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。说一下大体要学什么

语言：python

书籍：python核心编程

前置知识：线性代数，概率

书籍：机器学习与模式识别（国外名著，有中文译本）前几章讲的是线性代数和概率。

模型/算法：机器学习，深度学习，遗传算法，强化学习

书籍：机器学习与模式识别（国外名著，有中文译本），统计学习方法（李航），机器学习（周志华），概率图模型（国外名著，有中文译本），深度学习（国外名著，有中文译本）

方向

语音识别

机器翻译

自然语言处理

图片识别

强化学习

模型

机器学习

感知机

SVM

逻辑回归

聚类

K近邻

决策树

集成模型

贝叶斯

马尔可夫模型

深度学习

前馈神经网络

反向神经网络

卷积深经网络

循环神经网络

强化学习

Sarsa

Q-learning

Policy Gradient

Cctor-Critic

A2C

A3C

DDPG

认知神经科学

心理学

生物学

框架

Pythorch，MXNet, Caffe, TensorFlow, Torch, Theano

应用

机器翻译

图片识别

ORC

语音转文字

文字转语音

知识推理

自动驾驶

无人零售

AI安防

AI医疗影像

无人物流货运

手术机器人

陪伴机器人

送餐机器人

脑机接口

先说这些吧，以上是我个人有限了解，多参考大家意见。