人工智能研究生专业课
『壹』 研究生 人工智能主要学习什么课程
模式识别与智能控制。
人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智内能的理论容、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”。
人工智能是对人的意识、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。
『贰』 考研清华大学人工智能要考什么专业,考些什么
大家好,我是THU本校一名老师姐,我研究了一下,给大家整理总结了如下的信息。
首先,自然是要找到最官方的清华大学2019年硕士研究生招生简章,以下就是链接啦:网页链接,从里面的内容我们可以看到,在考试方面,重点有如下的一些内容:
1.入学考试分初试和复试。
2.初试时间按国家教育部统一规定进行,初试科目详见招生专业目录。
3.初试方式均为笔试。
4.初试成绩满足要求的考生都必须参加复试,复试统一安排在清华大学,具体时间、地点另行通知。
5.复试包括外国语听力、口语测试和综合复试。综合复试将采取面试加专业知识综合笔试方式。专业知识综合笔试覆盖范围参见招生专业目录中的备注栏。
6.同等学力考生,初试成绩达到复试分数线后须加试两门报考专业的本科主干课程,具体科目待准考后通知(将在复试通知时说明)。
那么看完以上,我们心里明白了考试的形式,比如,考研要考初试和复试,初试完全是笔试,没有面试,复试除了外语测试、面试还有专业知识笔试。那么我们再继续深挖下去,初试的科目以及复试的专业科目到底有哪些呢?
那么,在这里,我给大家送上最官方的《清华大学 2019 年硕士研究生招生专业目录(统考)》,可以直接点开这个链接哦,网页链接,从里面的内容我们可以看到,对于人工智能方向来说,一共有三个方向涉及人工智能科目的考试。
第一,系别:计算机科学与技术系,专业:计算机科学与技术专业,方向:(全日制)计算机应用技术方向,初试科目包括①101 思想政治理论②201 英语一③301 数学一④912 计算机专业基础综合。复试专业科目包括:人工智能、信号处理
原理、多媒体技术(三选
二)。
第二,系别:计算机科学与技术系,专业:计算机技术专业,方向:(非全日制)数据科学与工程,初试科目包括:①101思想政治理论②201英语一③301数学一④912计算机专业基础综合。 复试专业科目包括:软件工程、人工智能、数据库原理(三选二)。这里要注意的是:这个方向仅招收原单位定向生(在职培养),报考类别为定向就业,在学期间不转档案和户口,不提供住宿。而且考生必须具有工作经验。
第三,系别:清华-伯克利深圳学院,专业:数据科学和信息技术,方向:(全日制) 数据科学交叉学科。初试科目包括:①101 思想政治理论②201 英语一③301 数学一④943 传感与测控基础综合或940 光电子基础综合或937 数据科学基础综合。复试专业科目根据三个领域,分成了三类:1) 传感与测控领域(对应科目考试:“943 传感与测控基础综合”。考试内容:传感技术、测试技术、控制工程、信号处理等相关基础知识);2) 光电子领域(对应科目考试:“940 光电子基础综合”。考试内容:激光原等相关基础知识) ;3)大数据与人工智能领域
(对应科目考试:“937数据科学基础综合”。考试内容:运筹学、随机过程、数据结构等相关基础知识)。这里人工智能方向主要是看大数据与人工智能领域 。
在以上三个方向之外呢,还要注意到2018年6月清华刚刚设立了清华大学人工智能研究院,虽然在2019年的招生简章当中没有该院系的招生,但是相信马上就会开放博士生、硕士生的培养计划,感兴趣的同学们可以多多关注一下。以下就是它的官网地址了:网页链接,大家可以多上去看看,了解一下目前该学院人工智能的研究领域、研究方向,是否和自己的兴趣相契合。
还要说明的一点是,复试当中是包含笔试、面试和机考的。我给大家来说一下机考的一些须知,具体可以参考官网的2017 年计算机系统考硕士上机考试须知,链接如下哦:网页链接。机考的部分须知如下,大家如果进入了复试,考前还是要好好阅读下须知:
1) 考试共有 3 道题目,每道题目你需要提交一份源程序。仅有提交到评测网站的程
序参与评分,任何保存在本地的文件不作为评分依据。2) 每道题目可以多次提交,但只有最后一次编译通过的提交算作有效提交,其他提交
均不计入成绩。3) 评测采取黑盒测试,每道题目会有准备若干组测试数据,对于每组数据分别运行你
的程序并检查是否在限制的时间、空间中正确运行得到答案,机器会根据你正确的数据组数
给出这道题目的得分。
另外,我也附上一下计算机系2017年统考硕士复试分数线,大家可以有个参考:硕士(含全日制学术和专业学位):单科:外语、政治——50;数学一、计算机专业基础综合——80;总分:335以上。总分360分以上考生参加学术硕士研究生面试,359分以下及报考计算机技术的考生参加计算机专业硕士面试。硕士(非全日制专业学位):单科:外语、政治——50;数学一、计算机专业基础综合——80;总分:330以上。强军计划:总分245以上。少数民族骨干计划:总分320以上。大学生退役计划:单科:外语、政治——50;数学一、计算机专业基础综合——80;总分:325以上。计算机系复试成绩计算办法是这样的:总成绩=初试总分(500)+复试笔试成绩(100)+机考成绩(100=500/5)
+面试成绩(100=综合面试 20+专业面试 80)×3。
以上就是我为大家搜集的信息啦,大家也可以去看一下考研的同学的经验贴。我的信息来源主要都是官方的,一切都要以官方为准呀,希望大家考研顺利!
『叁』 考研考人工智能专业的需要多久才能学完
人工智能虽然是计抄算机的一个袭分支,但实际上想要学好得有良好的数学基础。国内在本科阶段没有相关的课程可以学。我的建议是在大学期间你可以先学会一两种编程语言,再看看国外的权威杂志,并且动手实现一些算法。别太期待国内的大学能教你,全靠自己了。建议你选择自动化专业(大学本科)然后再考研-模式识别与智能控制(硕士),既然你很感兴趣,那我就不给你介绍了啊~我也对人工智能很感兴趣,目前上的是自动化,自动化专业很多大学都有开,要擦亮眼睛啊!
『肆』 上交人工智能专业有什么课程
这是人工智能的的全部课程,要是感兴趣的话可以了解一下:
第一阶版段
前端开发 Front-end Development
1、桌面支持与系权统管理(计算机操作基础Windows7)
2、Office办公自动化
3、WEB前端设计与布局
4、javaScript特效编程
5、Jquery应用开发
第二阶段
核心编程 Core Programming
1、python核心编程
2、MySQL数据开发
3、Django 框架开发
4、Flask web框架
5、综合项目应用开发
第三阶段
爬虫开发 Reptile Development
1、网络爬虫开发
2、爬虫项目实践应用
3、机器学习算法
4、Python人工智能数据分析
5、python人工智能高级开发
第四阶段
人工智能 PArtificial Intelligence
1、实训一:WEB全栈开发
2、实训二:人工智能终极项目实战
『伍』 我想学人工智能,考研应该考什么专业具体考什么课程
081101 控制理论与控制工程
081104 模式识别与智能系统
考这两个专业比较对口,不过各个学校要求不同,所考的专业也不同。不过《自动控制原理》大部分院校都是要考的
『陆』 自学人工智能需要学那些专业知识
一、人工智能是一个综合学科,如楼上所说。而其本身又分为多个方面如神经网络、机器识别、机器视觉、机器人等。一个人想自学所有人工智能方面并不是很容易的一件事。对于你想知道人工智能在编程方面需要多深的要求。怎么说好呢无论C++还是汇编他都是一门语言主要会灵活运用。大多机器人仿真都用的混合编程模式,也就是运用多种编程软件及语言组合使用。之所以这样是为了弥补语言间的不足。prolog在逻辑演绎方面比突出。C++在硬件接口及windos衔接方面比较突出,MATLAB在数学模型计算方面比较突出。如果单学人工智能算法的话prolog足以,如果想开发机器仿真程序的话VC++ MATLAB应该多学习点。对于你想买什么书学习。我只能对我看过的书给你介绍一下,你再自己酌量一下。
1.人工智能算法方面:《人工智能及其应用》第三版、人工智能与知识工程。这两本感觉买一本就可以了。第一本感觉能简单并且全面点。这类书其实很多可是。大多内容都是重复的所以买一到两本即可。
2.机器视觉算法方面:《机器视觉算法与应用》这本书讲的大多都是工业化生产中机器视觉应用。从内容来说并不是很简单,建议不要当入门教材来学习。
3.机器人方面:新版《机器人技术手册》日译的书,可能这是我当初在当当网里找到唯一一本比较全面实用的机器人方面的书。这本书由基础到应用以及一些机器人实际问题上讲述得很全面。强烈建议买一本。
二、学习人工智能AI需要下列最基础的知识:
1.需要数学基础:高等数学,线性代数,概率论数理统计和随机过程,离散数学,数值分析。
2.需要算法的积累:人工神经网络,支持向量机,遗传算法等等算法;当然还有各个领域需要的算法,比如要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM;总之算法很多需要时间的积累。
3.需要掌握至少一门编程语言,毕竟算法的实现还是要编程的;如果深入到硬件的话,一些电类基础课必不可少。
人工智能一般要到研究生才会去学,本科也就是蜻蜓点水看看而已,毕竟需要的基础课过于庞大。