陕西科技大学硕士人工智能技术专业目录

电子信息工程来对着的源硕士专业应该是信息与通信工程(学硕)或者电子与通信工程(专硕)，但是感觉做AI的话，好像计算机那边做的比较多，题主可以考虑一下。考研的话主要还是看对应的专业课要考什么吧，题主是电信专业的，应该还是对口通信电信的研，这个专业硕士也有一些导师会做AI的。一些学校招生的时候专业方向分的比较细的会直接说招AI方向，不按方向细分招生的就找不到AI这个专业了。个人意见，仅供参考。收起

主要是看你研究生选的方向了。人工智能要就的方向有很多，还要看你学校开设的有哪些方面。如：只能机器人，CAD系统，CAI系统运用，等等！收起

考就考个一本的研究生么，考二本研究生干嘛，一本学校里人工智能专业不少，像东南大学，北大，复旦，西安交大，成电，西电等都有收起

公共课都一样专业课你3231626236看看下面这个此仅为部分重点院校或重点专业；部分学校的同一名称的专业分布在不同的学院，也一并列出。还有若干学校复试信息不完全，请予以补充；如果信息有误，请指明。北京工业大学421自动控制原理复试：1、电子技术 2、计算机原理北京航空航天大学[双控] 432控制理论综合或433控制工程综合[检测] 433控制工程综合或436检测技术综合[系统] 431自动控制原理或451材料力学或841概率与数理统计[模式] （自动化学院）433控制工程综合或436检测技术综合、（宇航学院）423信息类专业综合或431自动控制原理或461计算机专业综合[导航] （自动化学院）432控制理论综合或433控制工程综合、（宇航学院）431自动控制原理复试：无笔试。1) 外语口语与听力考核；2) 专业基础理论与知识考核；3) 大学阶段学习成绩、科研活动以及工作业绩考核；4) 综合素质与能力考核北京化工大学440电路原理复试：综合1(含自动控制原理和过程控制系统及工程)、综合2(含自动检测技术装置和传感器原理及应用)、综合3(含信号与系统和数字信号处理)注：数学可选择301数学一或666数学（单）北京交通大学[双控/检测]404控制理论 [模式]405通信系统原理或409数字信号处理复试：[电子信息工程学院 双控]常微分方程[机械与电子控制工程学院 检测]综合复试（单片机、自动控制原理）[计算机与信息技术学院 模式] 信号与系统或操作系统北京科技大学415电路及数字电子技术(电路70%，数字电子技术30%)复试： 1.数字信号处理 2.自动控制原理 3.自动检测技术 三选一北京理工大学410自动控制理论或411电子技术（含模拟数字部分）复试：微机原理+电子技术（初试考自动控制理论者）、微机原理+自动控制理论（初试考电子技术者）、运筹学+概率论与数理统计。北京邮电大学[双控][模式]404信号与系统或410自动控制理论或425人工智能[检测]407电子技术或410自动控制理论复试：[双控]数据结构 控制与智能[模式]微机原理 数字电路与逻辑设计 人工智能[检测]1.控制工程基础 2.检测技术与测试信号处理 3.微机原理与接口技术（三选二）重庆大学[光电工程学院]微机原理及应用、[自动化学院]444微型计算机原理、445自动控制原理复试：[光电工程学院]大学物理(电磁学部分)、[自动化学院]自动化专业基础综合考试（古典控制与计算机控制基础任选一）大连理工大学404高等代数、453信号与系统 （含随机信号20%）、454自动控制原理(含现代20%) 三选一复试：①《计算机原理》+ ②《检测技术及仪表》 +③《电路理论》综合，①40%②30%③30% 第二炮兵工程学院自控原理（含电子技术）复试：学科专业综合课考试（笔试）电子科技大学418数字电路或436自动控制原理复试：《微机原理》东北大学[双控/导航]838自动控制原理复试：综合知识一 （1.电路原理部分30%，2. 微机原理部分30%，3.计算机控制系统部分40%），综合知识二（1. 线性代数40%，2. 微分方程40%，3. 概率论20%），考生二选一[检测]837检测技术或838自动控制原理复试：综合知识（1、单片机原理及接口技术50%，2、单片机C语言程序设计50%）：[系统]838自动控制原理或843C语言程序设计与数据结构 复试：综合知识一：包括：1、 电路原理部分30% 2、微机原理部分30%，3、计算机控制系统部分40%；综合知识二：包括：1、数据库40%2、软件工程30%，3、计算机网络30% 考生二选一 [模式]838自动控制原理 复试：综合知识（1、微机原理50%，2、计算机控制系统部分50%）东华大学424自动控制理论或425电路原理或426微型计算机原理及应用 复试笔试科目：[双控/智能/系统]现代控制理论基础或计算机控制技术 [检测]电子技术或计算机控制技术东南大学934电路或981自动控制原理或933高等代数(选933科目限招5人)复试笔试科目：选934考自动控制原理；选981考电路；选933考概率论及常微分方程复试条件：自动控制系 53/80/340 (总分>=380分，单科（限一门）可降2分福州大学412电路及自动控制理论复试科目：现代控制理论广东工业大学[双控/检测/模式](427)自控原理或(431)微机原理(自)或(432)电子技术(自) [系统工程](427)自控原理或(431)微机原理(自)或(433)数据库(自)]复试：初试未选考的另外两门专业课国防科学技术大学自动控制原理（416）复试：A、电子技术基础（514）B、微机原理（515）注：A、B选一哈尔滨工程大学[双控/检测/模式/导航]412 自动控制原理 复试：微机原理及应用[系统] 413微机原理及应用 复试：①自动控制原理 ②运筹学 二门任选其一哈尔滨工业大学401控制原理（覆盖现代控制理论）复试：电路+电子技术+自动控制元件 各1/3合肥工业大学[双控]自动控制原理 [检测]电子技术（包括模电、数电）复试：微机原理河海大学[双控]422电路或478数字电路与模拟电路 复试科目：969 自动控制原理、微机原理与接口技术[检测]422电路或427自动控制原理基础 复试科目：963 微机原理与接口技术[模式]422电路或438数据结构及程序设计 复试科目：935 操作系统、编译原理、数据库原理湖南大学425微机原理及应用复试专业课：897自动控制原理华东理工大学415微机原理或416控制原理复试：a)微机原理（初试选考控制原理者），b)控制原理（初试选考微机原理者）华南理工大学[双控/检测/模式]433自控基础综合(含自动控制原理、现代控制理论) 复试：931自动控制系统(运动控制或过程控制)和微机原理及应用[系统工程]433自控基础综合(含自动控制原理、现代控制理论)或434应用数学基础(含概率论、常微分方程) 复试：931自动控制系统(运动控制或过程控制)和微机原理及应用或933数学综合(线性代数、数学分析)华中科技大学[控制系]428运筹学 429自动控制原理（经典控制理论、现代控制理论） [图像所]424 信号与线性系统 429自动控制原理（含经典控制理论、现代控制理论） 431电子技术基础 432数据结构 434计算机组成原理 438物理光学复试：[控制系]专业综合考试。笔试考题分两组，第一组为微机原理及应用（含单片机），电路理论，计算机网络，数字电路和其他综合（如计算机C语言等）；第二组为数据结构、管理信息系统、数据库、数字电路和其他综合（如计算机C语言等）。除原报考系统、系统信息化技术和系统分析与集成专业且初试专业课考“运筹学”科目的考生可选择第二组外，其他考生一律选择第一组综合。[图像所]考试科目：微机原理。吉林大学810自动控制原理或811常微分方程复试：综合（计算机控制技术、自动控制系统、或矩阵分析）江南大学805电路或806自控原理复试：电类综合（电路分析基础、数字电子技术）空军工程大学[检测]405自动控制原理或404微机原理 复试：[工程学院]航空检测技术 [导弹学院]计算机控制技术[系统]403概率论与数理统计或404微机原理 复试：[工程学院]航空维修管理[导航]405自动控制原理 复试：[工程学院]惯性导航与组合导航或微机原理 [导弹学院]计算机控制技术昆明理工大学④820自动控制原理复试：计算机控制南京航空航天大学420自动控制原理复试：531微机原理及应用南京理工大学电路、控制理论基础、微机原理与接口技术 三选一，（亦可选考本校应用数学专业的专业基础课：高等代数）复试：电路、控制理论基础、微机原理与接口技术 三选一，不能与初试科目相同南京师范大学自动控制理论复试：电子技术基础南开大学415控制综合基础（含自控原理、现代控制各75分）复试：考试内容涉及科目：计算机网络、操作系统、数据库原理、数据结构、运筹学、计算机原理、控制原理、离散数学清华大学435电路原理 复试:[01双控] 控制理论（经典控制及现代控制）[02检测] 电子技术（模拟电子技术、数字电子技术）[03系统 04导航 05企业信息化系统与工程] 运筹学或控制理论（经典控制及现代控制）[06模式 07生物信息学]信号与系统山东大学自动控制原理(含现代控制理论)复试：[双控]《微机原理及应用》为必考；《电力电子技术》、《信号与系统》、《自动检测技术》三门选一。[检测][系统][模式]《电力电子技术》、《微机原理及应用》、《信号与系统》、《自动检测技术》四门选二。上海大学449自动控制理论（含经典和现代）或448模拟与数字电路复试：微机硬件及软件(C语言或PASCAL语言)上海交通大学[双控/检测/系统/模式/导航]405自动控制理论或410计算机基础I或413信号系统与信号处理或419计算机基础II或423高等代数或426微型计算机原理与应用或435运筹学与概率统计或488电路基本理论复试："自动控制理论"或者"微型计算机原理与应用"选择其一，但不能与初试考试科目相同。[模式]复试："多媒体技术"[导航 部分方向]初试：④437自动控制原理或461传感器与检测技术 或475微机原理及其在检测仪器中的应用复试笔试内容包括微机原理、自控原理、电子电路等基本知识。四川大学自动控制原理复试：微机原理苏州大学[双控] 442自动控制原理 复试：微型计算机原理及应用太原理工大学430自动控制理论（含现代控制理论）或431数字电子技术复试：[双控/系统/模式]1、模拟电子技术; 2、微机原理; 3、C语言。三门任选一门[检测] 1)电子技术基础 2）专业英语天津大学[双控]自动控制原理 复试：微机控制系统或者 高等代数 复试：最优化方法（线性规划、非线性规划）[检测]自动控制原理 复试：检测技术及过程控制系统或者 高等代数 复试：最优化方法（线性规划、非线性规划）[智能]自动控制原理 复试：电子技术同济大学[双控/检测/系统]④424 自动控制原理 422 模拟和数字电路 421 电路分析 423 通信原理 425 数据结构与程序设计 (任选) 复试：微机原理与应用[模式] ④425 数据结构与程序设计 复试：综合考试（《微型计算机系统原理及应用》《数据库概论》《UNIX操作系统》《编译原理》）武汉大学[系统](487)系统工程武汉理工大学476自动控制原理、477微机原理及接口技术、478电路、479数字电路（选一）06年复试笔试：计算机控制技术(必考), 过程控制,运动控制(2个选1个)公费30%，2006年双控复试分数线325 单科英语45西安电子科技大学[双控/检测/系统/导航] 自动控制理论基础(自动控制原理)复试：1．电路、2．微机原理[模式] 421信号、电路与系统复试：1.随机信号处理、2.高频电子线路；西安交通大学[电气工程学院 双控]410电路 复试：自动控制理论或电力电子技术[电子与信息工程学院] 411自动控制原理与信号处理 复试：[双控/检测/系统]微机原理与接口技术 [模式] 数字信号处理西北工业大学[003航海学院]自动控制原理、微机原理及其应用、信号检测与估计 任选一复试：[控制]908电力电子技术、909自动控制原理、914现代控制理论，任选一门且不能与初试科目相同 [检测]906测控技术[007动力与能源学院]自动控制原理 工程流体力学 任选一复试科目 929专业综合[009自动化学院]概率论、系统工程概论、自动控制原理、电子技术基础、微机原理及其应用、计算机网络 任选一复试科目 946专业综合西南交通大学[双控]419计算机组成原理或924信号与系统[检测][系统]922电路分析[模式]419计算机组成原理或461电子技术基础或922电路分析厦门大学[双控/系统/模式]444 自动控制原理或 445 计算机技术基础（含数据结构、数据库技术、计算机网络技术基础）[检测]444 自动控制原理或 445 计算机技术基础（含数据结构、数据库技术、计算机网络技术基础）或 446 电子线路（含模拟和数字）燕山大学823电路原理 或 827自动控制理论复试：[控制/系统/模式/导航] 940电路原理或941自动控制理论 不能与初试科目相同 [检测]942非电量测量技术浙江大学控制理论（自动控制原理）复试：[电气工程学院 双控]电路原理和单片机原理与接口技术 [信息科学与工程学院 双控/检测/系统/模式]口试或小型笔试和口试相结合：专业基础知识、专业综合能力、外语能力等浙江工业大学817自动控制理论或818微机原理及应用复试：采用口试方式郑州大学853自控理论（含现代控制理论部分）或852电路复试：专业综合（含计算机控制技术和控制理论）中国科学技术大学[自动化系]857信号与系统或863计算机软件基础或852自动控制理论[合肥智能所]电子线路或信号与系统或计算机软件基础或自动控制理论中国科学院沈阳自动化所401自动控制理论或403程序设计与数据结构或406电子技术或474微机原理复试：选一门初试以外的专业课中国科学院研究生院信息科学与工程学院457信号与系统中国科学院自动化所信号与系统、计算机软件基础、自动控制理论复试：电工基础或离散数学中国矿业大学421电路复试：[双控]581自动控制原理B [检测]555检测与转换技术中南大学440电路理论首先是复公共课：数学(一) 包括高等数学、制线性代数、概率论与数理统计 熟悉这三门课的主要内容、公式和解题思路 做大量的联系，市场上有很多这类的复习参考书 英语 熟悉考研词汇、阅读、作文、翻译 市场上也有这一类的复习资料 政治 熟悉考研大纲其次是专业课：不同学校的专业课不同，要仔细阅读你所报考学校的专业课 内容和指定参考书 一般学校要求的专业课有(均是多选一的)： 自动控制原理 电路理论 模电和数电收起

人工智来能虽然是计算机的一自个分支，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。收起

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收起

计算机科学与技术专业考研要考政治，英语，数学一，计算机基础综合（计算机组成原理，计算机网络，操作系统，数据结构）。计算机是全国统考的，需要参考得资料相差不是很大。数据结构， 推荐书籍：严蔚敏的《数据结构（C语言版》。2.计算机组成原理， 推荐书籍：唐朔飞的《计算机组成原理》以及其配套练习 。3.操作系统 ，推荐书籍：有时间的话看《Operating System Concept》，没时间的话看汤子瀛的《操作系统》李善平的《操作系统学习指导和考试指导》 。4.计算机网络，推荐书籍：谢希仁的《计算机网络》。扩展资料：计算机科学与技术专业主干课程：公共课程：数学（高等数学、线性代数、概率论与数理统计、离散数学、数值分析）、政治（马克思主义思想概论、毛泽东思想概论与中国特色社会主义思想、思想道德修养与法律基础、中国近现代史纲要）、大学英语、体育。专业基础课程：电路原理、模拟电子技术、数字逻辑、微机原理、汇编语言、操作系统原理、编译原理、算法与数据结构、面向对象方法、C语言/c++语言等。专业方向课程：计算机数据库原理、Java语言、图形学、人工智能、多媒体技术、网络安全、人机交互、无线互联网技术、软件开发方法、高性能技术、系统仿真和虚拟现实等。计算机科学与技术专业需要得具备能力1、具备扎实的数据基础理论和基础知识；2、具有较强的思维能力、算法设计与分析能力；3、系统掌握计算机科学与技术专业基本理论、基本知识和操作技能；4、了解学科的知识结构、典型技术、核心概念和基本工作流程；5、有较强的计算机系统的认知、分析、设计、编程和应用能力；6、掌握文献检索、资料查询的基本方法、能够独立获取相关的知识和信息，具有较强的创新意识；7、熟练掌握一门外语，能够熟读该专业外文书刊。参考资料：百度百科--计算机科学与技术专业收起

人工智能课程报告摘要：自上世纪五十年代以来，经过了几个阶段3363383966的不断探索和发展，人工智能在模式识别、知识工程、机器人等领域已经取得重大成就，但是离真正意义上的的人类智能还相差甚远。但是进入新世纪以来，随着信息技术的快速进步，与人工智能相关的技术水平也得到了相应的提高。尤其是随着因特网的普及和应用，对人工智能的需求，变得越来越迫切，也给人工智能的研究提供了新的更加广泛的舞台。本文强调在当今的网络时代，作为信息技术的先导，人工智能学习在人工智能科学领域中是一个着非常值得关注的研究方向，要在学科交叉研究中实现人工智能学习的发展与创新，就要关注认知科学、脑科学、生物智能、物理学、复杂网络、计算机科学与人工智能之间的交叉渗透点，尤其是重视认知物理学的研究。自然语言是人类思维活动的载体，是人工智能学习研究知识表示无法回避的直接对象，要对语言中的概念建立起能够定量表示的不确定性转换模型，发展不确定性人工智能；要利用现实生活中复杂网络的小世界模型和无尺度特性，把网络拓扑作为知识表示的一种新方法，研究网络拓扑的演化与网络动力学行为，研究网络化了的智能，从而适应信息时代数据挖掘的普遍要求，迎接人工智能学习与应用领域新的辉煌。概述自20世纪90年代以来，随着全球化的形式与国际竞争的日益激烈，对人工智能技术的研究与应用变的越来越被人们关注，且人工智能在制造中的运用以成为实现制造的知识化、自动化、柔性化以实现对市场的快速响应的关键。人工智能是一门研究人类智能的机理以及如何用机器模拟人的智能的学科。从后一种意义上讲，人工智能又被称为“机器智能”或“智能模拟”。人工智能是在现代电子计算机出现之后才发展起来的，它一方面成为人类智能的延长，另一方面又为探讨人类智能机理提供了新的理论和研究方法。学习机制的研究是人工智能研究的一项核心课题。它是智能系统具有适应性与性能自完善功能的基础。学习过程具有以下特点：学习行为一般具有明显的目的性，其结果是获取知识；学习系统中结构的变化是定向的，要么由学习算法决定，要么由环境决定；学习系统是构造智能系统的中心骨架，它是全面组织与保存系统知识的场所。因此，人工智能学习研究的一个主要目的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。但是，不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。一.人工智能学习的历史性基础和发展步伐人工智能学习的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。除了计算机科学以外，人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。一般认为，人工智能的思想萌芽可以追溯到德国著名数学家和哲学家莱布尼茨(Leibnitz，1646-1716)提出的"通用语言"设想。这一设想的要点是：建立一种通用的符号语言，用这个语言中的符号表达“思想内容”，用符号之间的形式关系表达“思想内容”之间的逻辑关系。于是，在“通用语言”中可以实现“思维的机械化”这一设想可以看成是对人工智能的最早描述。计算机科学的创始人图灵被认为是“人工智能之父”，他着重研究了一台计算机应满足怎样的条件才能称为是“有智能的”。1950年他提出了著名的“图灵实验”：让一个人和一台计算机分别处于两个房间里，与外界的联系仅仅通过键盘和打印机。由人类裁判员向房间里的人和计算机提问，并通过人和计算机的回答来判断哪个房间里是人、哪个房间里是计算机。图灵认为，如果“中等程度”的裁判员不能正确地区分，则这样的计算机可以称为是有智能的。“图灵实验”是关于智能标准的一个明确定义。有趣的是，尽管后来有些计算机已经通过了图灵实验，但人们并不承认这些计算机是有智能的。这反映出人们对智能标准的认识更深入、对人工智能的要求更高了。图灵和冯·诺依曼的上述工作，以及麦克考洛和匹茨对神经元网的数学模型的研究，构成了人工智能的初创阶段，这其实也是人工智能学习的开始。人工智能早期研究给人的深刻印象是博羿，与自动定理证明的研究意义不限于数学一样，搜索的研究意义也不限于博弈。根据认知心理学的信息处理学派的观点，人类思维过程的很大一部分可以抽象为从问题的初始状态经中间状态到达终止状态的过程，因此可以转化为一个搜索问题，由机器自动地完成。例如“规划”问题。设想一台机器人被要求完成一项复杂任务，该任务包含很多不同的子任务，其中某些子任务只有在另一些子任务完成之后才能进行。这时，机器人需要事先“设想”一个可行的行动方案，使得依照该方案采取行动可以顺利完成任务。“规划”即找出一个可行的行动案，可以通过以其子任务为状态、以其子任务间依赖关系为直接后继关系的状态空间中的搜索来实现。人工智能的早期研究还包括自然语言理解、计算机视觉和机器人等等。通过大量研究发现，仅仅依靠自动推理的搜索等通用问题求解手段是远远不够的。Newell和Simon等人的认知心理学研究表明，各个领域的专家之所以在其专业领域内表现出非凡的能力，主要是因为专家拥有丰富的专门知识(领域知识和经验)。70年代中期，Feigenbaum提出知识工程概念，标志着人工智能进入第二个发展时期。知识工程强调知识在问题求解中的作用；相应地，研究内容也划分为三个方面：知识获取，知识表示和知识利用。知识获取研究怎样有效地获得专家知识；知识表示研究怎样将专家知识表示成在计算机内易于存储、易于使用的形式；知识利用研究怎样利用已得到恰当表示的专家知识去解决具体领域内的问题。知识工程的主要技术手段是在早期成果的基础上发展起来的，特别是知识利用，主要依靠自动推理和搜索的技术成果。在知识表示方面，除使用早期工作中出现的逻辑表示法和过程表示法之外，还发展了在联想记忆和自然语言理解研究中提出的语义网表示法，进而引入了框架表示法，概念依赖和脚本表示法以及产生式表示法等等各种不同方法。与早期研究不同，知识工程强调实际应用。主要的应用成果是各种专家系统。专家系统的核心部件包括：(a)表达包括专家知识和其他知识的知识库。(b)利用知识解决问题的推理机。大型专家系统的开发周期往往长达10余年，其主要原因在于知识获取。领域专家虽然能够很好地解决问题，却往往说不清自己是怎么解决的，使用了哪些知识。这使得负责收集专家知识的知识工程师很难有效地完成知识获取任务。这种状况极大的激发了自动知识获取----机器学习研究的深入发展。已经得到较多研究的机器学习方法包括：归纳学习、类比学习、解释学习、强化学习和进化学习等等。机器学习的研究目标是：让机器从自己或“别人”的问题求解经验中获取相关的知识和技能，从而提高解决问题的能力。80年代以来，随着计算机网络的普及，特别是Internet的出现，各种计算机技术包括人工智能技术的广泛应用推动着人机关系的重大变化。据日美等国未来学家的预测，人机关系正在迅速地从“以人为纽带”的传统模式向“以机为纽带”的新模式转变人机关系的这一转变将引起社会生产方式和生活方式的巨大变化，同时也向人工智能乃至整个信息技术提出了新的课题。这促使人工智能进入第三个发展时期。在这个新的发展时期中，人工智能面临一系列新的应用需求。首先是需要提供强有力的技术手段，以支持分布式协同工作方式，现代生产是一种社会化大生产，来自不同专业的工作者在不同或相同的时间、地点从事着同一任务的不同子任务。这要求计算机不仅为每一项子任务提供辅助和支持，更需要为子任务之间的协调提供辅助和支持。由于各个子任务在很大程度上可以独立地进行，子任务之间的关系必然呈现出动态变化和难以预测的特点。于是，子任务之间的协调（即对分布协同工作的支持）向人工智能乃至整个信息技术以及基础理论提出了巨大的挑战。其次，网络化推进了信息化，使原本分散孤立的数据库形成一个互连的整体，即一个共同的信息空间。尽管现有的浏览器和搜索引擎为用户在网上查找信息提供了必要的帮助，这种帮助是远远不够的，以至于“信息过载”与“信息迷失”状况日益严重。更强大的智能型信息服务工具已成为广大用户的迫切需要。另一方面，信息空间对人类的价值不仅在于单独的信息条目（比如某厂家生产出了某一新产品的信息），还远在于一大类信息中隐藏着的普遍性知识（比如某个行业供求关系的变化趋势）。于是，数据中的知识发现也成为一项迫切的研究课题。机器人始终是现代工业的迫切需求。随着机器人技术的发展，研究重点已经转向能在动态、不可预测环境中独立工作的自主机器人，以及能与其他机器人（包括人）协作的机器人。显然，这种机器人之间的合作可以看成是物理世界中的分布式协同工作，因而包括相同的理论和技术问题。由此可见，人工智能第三发展时期的突出特点是研究能够在动态、不可预测环境中自主、协调工作的计算机系统，这种系统被称为Agent。目前，正围绕着Agent的理论、Agent的体系结构和Agent语言三个方面研究，并已产生一系列重要的新思想、新理论、新方法和新技术。在这一研究中，人工智能呈现一种与软件工程、分布式计算以及通讯技术相互融合的趋势。Agent研究的应用不限于生产和工作，还深入到人们的学习和娱乐等各个方面。例如，Agent与虚拟现实相结合而产生的虚拟训练系统，可以使学生在不实际操纵飞机的情况下学飞行的基本技能；类似地，也可使顾客“享受”实战的“滋味”。我国也先后成立中国人工智能学会、中国计算机学会人工智能和模式识别专业委员会和中国自动化学会模式识别与机器智能专业委员会等学术团体，开展这方面的学术交流。此外国家还着手兴建了若干个与人工智能研究有关的国家重点实验室，这些都将促进我国人工智能的研究，为这一学科的发展作出贡献。综观人工智能学习的发展历程，可以看出它始终遵循的基本思路。首先是强调人类智能的人工实现而不是单纯的模拟，以便尽可能地为人类的实际需要服务。其次是强调多学科的交叉结合，数学、信息科学、生物学、心理学、生理学、生态学以及非线性科学等等越来越多的新生学科被融入到人工智能学习的研究之中。二.人工智能学习的主要技术及其发展趋势目前人工智能学习研究的3个热点是：智能接口、数据挖掘、主体及多主体系统。智能接口技术是研究如何使人们能够方便自然地与计算机交流。为了实现这一目标，要求计算机能够看懂文字、听懂语言、说话表达，甚至能够进行不同语言之间的翻译，而这些功能的实现又依赖于知识表示方法的研究。因此，智能接口技术的研究既有巨大的应用价值，又有基础的理论意义。目前，智能接口技术已经取得了显著成果，文字识别、语音识别、语音合成、图像识别、机器翻译以及自然语言理解等技术已经开始实用化。数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘和知识发现的研究目前已经形成了三根强大的技术支柱：数据库、人工智能和数理统计。主要研究内容包括基础理论、发现算法、数据仓库、可视化技术、定性定量互换模型、知识表示方法、发现知识的维护和再利用、半结构化和非结构化数据中的知识发现以及网上数据挖掘等。主体是具有信念、愿望、意图、能力、选择和承诺等心智状态的实体，比对象的粒度更大，智能性更高，而且具有一定自主性。主体试图自治地、独立地完成任务，而且可以和环境交互，与其他主体通信，通过规划达到目标。多主体系统主要研究在逻辑上或物理上分离的多个主体之间进行协调智能行为，最终实现问题求解。目前对主体和多主体系统的研究主要集中在主体和多主体理论、主体的体系结构和组织、主体语言、主体之间的协作和协调、通信和交互技术、多主体学习以及多主体系统应用等方面。新一代的智能技术是指80年代以来迅速发展起来的以神经网络（ANN）、进化计算、模糊逻辑、Agent为主要代表的计算只能技术，其中主要具有学习进化与自组织的能力。神经网络也就是模拟人脑中神经元的功能，希望通过模拟人脑最基本的单位神经元功能来模拟人脑的功能。它通过一定的范例训练构成的神经网络，就象教一个小孩子一样，在训练结束后，这个神经网络就可以完成特定的功能了。它是通过范例的学习，修改了知识库和推理机的结构，达到实现人工智能的目的。最后还有一个应用领域，就是模型识别，我想它应该在知识挖掘中应用不小，因为现在工程中的获得的数据越来越多，要想人为地从这些数据中确定某一规律都不容易，更不要说在这些数据中发现新规律了，因此有必要进行数据挖掘，它的应用对于决策支持系统将有着巨大的意义。人可以思考，人工智能也需要思考，这就是推理；人可以学习，人工智能也就需要学习；人可以拥有知识，那么人工智能也就需要拥有知识。人工智能是为了模拟人类大脑的活动的，人类已经可以用许多新技术新材料代替人体的许多功能，只要模拟了人的大脑，人就可以完成人工生命的研究工作，人创造自己，这不但在科学上，而且在哲学上都具有划时代的意义。学习是指系统适应环境而产生的适应性变化，它使得系统在完成类似任务时更加有效。80年代以来，ANN的学习机制再次得到人们的重视，基于连接机制的亚符号学习又一次成为的当今学习机制研究的热点，提出了竞争学习，进化学习、加强学习等各种新的学习机制。机械式学习。它的另一个名称死记式学习能够直接体现它的特点，这是一种最简单的，最原始的学习方法，也是机器的强项，人的弱项。指导式学习。这种学习方式是由外部环境向系统提供一般性的指示或建议，系统把它们具体地转化为细节知识并送入知识库中，在学习过程中要对反复对知识进行评价，使其不断完善。归纳学习。我们看到，机器所善长的不是归纳，而是演绎，它适用于从特殊到一般，而不太适应从一般到特殊，从特殊到一般的归纳是人类所特有的，是智慧的标志。具体的归纳学习方法有许多，但它们的本质就是让计算机学会从一般中得出规律。类比学习。类比也就是通过对相似事物进行比较所进行的一种学习。它的基础是类比推理，也就是把新事物和记忆中的老事物进行比较，如果发现它们之间有些属性是相同的，那么可以（假定地）推断出它们的另外一些属性也是相同的。基于解释的学习。这是近年来兴起的一种新的学习方法。它不是通过归纳或类比进行学习，而是通过运用相关的领域知识及一个训练实例来对某一目标概念进行学习，并最终生成这个目标概念的一般描述，这个一般描述是一个可形式化表示的一般性知识。增强式学习（ReinforcementLearning）是一种基于行为方法的半监督学习。一般的学习方法分两类，一类是上文提到的基于模型的，在这种方法，智能体需要环境确切的模型，具有较高的智能，但不适合于不确定的动态环境；另一种是基于行为的方法，在这种方法中，不需要环境的确切模型，采用分层结构，高层行为可以调整和抑制低层的行为能力，但每层中都具有其自主的确定权，如[3]中的Holonic智能制造系统。增强式具有这些优点，故常用于机器人足球赛[4]、狩猎问题、甚至战争指挥中[5]，但是这些都只是理论上的研究，因为机器人足球赛的本身目的也是为了测试人工智能的可用性，且更不可能去让战争去由电脑而不是人去指挥了。使用强化学习的Agent最早是出现与遗传算法中，使用“Ethogenetics（行为遗传）”的思想，突破了人们长期以来关于一个编码串对应于组合优化问题所有策略变量的一个组合方式的传统、静态的认识，而将一个编码串看成某个智能主体(Agent)主动进行的一系列决策行为的结果。人工智能学习可能会向以下几个方面发展：模糊处理、并行化、神经网络和机器情感。目前，人工智能的推理功能已获突破，学习及联想功能正在研究之中，下一步就是模仿人类右脑的模糊处理功能和整个大脑的并行化处理功能。人工神经网络是未来人工智能应用的新领域，未来智能计算机的构成，可能就是作为主机的冯·诺依曼机与作为智能外围的人工神经网络的结合。研究表明：情感是智能的一部分，而不是与智能相分离的，因此人工智能领域的下一个突破可能在于赋予计算机情感能力。情感能力对于计算机与人的自然交往至关重要。通过以上的学习方法就是为了得到知识，通过一种方便的方法得到知识。前面已经说过了，因为机器的思考方式和人类的思考方式大有不同之处，因此让机器通过自己学习生成自己便于理解和使用的知识，也不失为机器学习的目标之一。人工智能一直处于计算机技术的前沿，人工智能研究的理论和发现在很大程度上将决定计算机技术的发展方向。由于计算机芯片的微型化已接近极限。人们越来越寄希望于全新的计算机技术能够带动人工智能的发展。目前至少有三种技术有可能引发全新的革命，它们是光子计算机、量子计算机和生物计算机。结束语许多科学家断言，机器的智慧会迅速超过阿尔伯特·爱因斯坦和斯蒂芬·霍金的智慧之和。著名物理学家斯蒂芬·霍金认为，就像人类可以凭借其高超的捣弄数字的能力来设计计算机一样，智能机器将创造出性能更好的计算机。最迟到本世纪中叶而且很可能还要快得多，计算机的智能也许就会超出人类的智能。本文对学习中的一些方法进行基本的叙述并阐述了其发展的趋势，但是在一般的学习中，使用基于行为的方法仍旧是最受人关注的；文中介绍了几种强化学习方法的变形，并对他们的运用进行了一定的叙述。在一定程度上，他们实现仿真的可行行。但是这些仿真大多都是验证性的，真正的人工智能在实际生产中的运用仍旧是一个需要研究的课题。最后，我们来总结一下，人工智能学习的各个研究领域。参照人在各种活动中的功能，我们可以得到人工智能的领域也不过就是代替人的活动而已。哪个领域有人进行的智力活动，哪个领域就是人工智能学习研究的领域。人工智能学习就是为了应用机器的长处来帮助人类进行智力活动。人工智能学习研究的目的就是要模拟人类神经系统的功能。但随着技术及技术的发展，人工智能学习的方法还会有所变化也更加会引起我们的关注。参考文献[1]《人工智能简史》孙兴清华大学出版社，1990年[2]蔡自兴徐光佑《人工智能及其应用》清华大学出版社2002年1月[3]陈万求;黄一;;NBIC会聚技术的“后人类”议题[J];湖南师范大学社会科学学报;2013年04期[4]王东浩;;道德机器人:人类责任存在与缺失之间的矛盾[J];理论月刊;2013年11期[5]机器学习理论为什么实现不了强人工智能[6]王东浩;;人工智能体的道德确立与伦理困境[J];华南农业大学学报(社会科学版);2014年01期[7]熊力;媒介道德激励功能及其实践研究[D];湖南大学;2013年[8]孙志楠;;人工智能在电气自动化控制中的应用[J];现代商贸工业;2013年07期[9]宋翠萍;;浅析智能化技术在电气工程自动化中的应用[J];电源技术应用;2013年06期[10]胡琴;;电气自动检测技术的现状与发展[J];硅谷;2013年11期[11]刘惠彦;;电气自动化工程控制系统的现状及其发展趋势[J];科技创新与应用;2013年18期[12]朱金芳;;人工智能在电气工程自动化中的运用[J];化学工程与装备;2013年05期[13]潘伟航;;浅析电气自动化在日常生活中的作用和未来发展趋势[J];科技创新与应用;2013年12期[14]虞峥;;浅谈人工智能技术在电气自动化中的运用[J];电子制作;2013年05期[15]赵纲;刘刚;;有关电气控制线路设计的研究[J];电子制作;2013年02期[16]李俊平;人工智能技术的伦理问题及其对策研究[D];武汉理工大学;2013年[17]赵艳军;锰粉制备输送控制系统设计与研究[D];兰州理工大学;2012年收起

应该是不会的，这个你可以多找找资料。可以推荐的是人工智能大会给你，希望能够帮到你。收起

少年。物联网这个专复业以这个名字形式制招收学生的学校确实不太多。因为物联网云计算这两样全是最近新火的。刚发展起来的技术。其实就是把原来的技术揉了一下新整了一个名。看你怎么选了。选专业往计算机科学技术方向走，或是嵌入式方向，还有单片机，板子的硬件方向，天线电子标签、RFID这些上。看你搞前端搞后面了。本身软件硬件最后应用的时候他们要串在一起的。我建议你可以考一个计科专业。然后上大学继续和导师研究物联网，找个这个方向的导师。考研学校里边也有学校就以物联网这个名专业招学生的学校。不过比较少相对来说。你看看吧。。望采纳收起

随着最近几年人工智能的快速发展，各个大学，也不甘示弱，努力在追赶着“人工智能快车”，为此，不少大学相继成立了“人工智能学院”。比如，在2017年9月份，中国科学院大学就率先成立了人工智能学院，其它大学也紧随其后，比如上海交通大学、南京大学、哈尔滨工业大学、南开大学、杭州电子科技大学等10余所高校都相继成立了自己的人工智能学院。足以可见，人工智能在高校中得到了前所未有的重视与发展，这不，为此还专门举办了首届“中国研究生人工智能创新大赛”，虽然是首次举办，并且只能研究生参加，但是，却非常火爆。从2019年5月份启动以来，就吸引了全国将近193所大学，总共有1217支队伍报名参加，其中包括所有C9大学（北京大学、清华大学、中国科学技术大学、浙江大学、南京大学、复旦大学、上海交通大学、西安交通大学、哈尔滨工业大学）。除了C9高校外，其它985大学也相继派出队伍参赛，可谓是，985大学云集，因为，这193所大学中，双一流大学就有将近39所。覆盖率达92.86%。通过几个月的角逐，以及初赛评审，总共有55支队伍成功晋级决赛，而在决赛中，总共产生了一等奖6个，二等奖11个，三等奖36个。下面将获奖高校名单上传，供大家查阅，仔细瞅瞅有没有自己的母校上榜呢？来源于大赛官网我们可以看到，在这6个一等奖中，只有5所大学，因为浙江大学成功斩获两个一等奖。我们还可以发现，获得一等奖的大学中，985工程大学覆盖率达到100%。获得二等奖的10所大学如下图所示，其中，浙江大学又斩获2个二等奖，可谓是实力不凡，而电子科技大学也有一项入账，还有武汉大学。来源于大赛官网而二等奖中，985大学覆盖率达到70%，只有1所211大学，2所“双非”大学。下面，我们再看看36个三等奖的获奖名单，其中，我们可以看到，北京大学与清华大学各收获一项，北京邮电大学作为强势211工科大学，表现不俗，斩获2项三等奖。来源于大赛官网综合以上三个获奖名单，我们发现大部分获奖的大学，除了一些综合类的985大学外，其余都属于电子类工科专业比较强势的大学。比如北京邮电大学、西安电子科技大学、杭州电子科技大学以及一些理工类大学，比如华南理工、西安理工、南航、武汉理工等。所以说，这也从侧面反映了，一所大学在人工智能方面的实力，乃至于工科专业的实力。这次人工智能大赛的举办，对于培养研究生创新能力、实践动手能力具有非常重要的意义，这也正是大赛的主题“旨在培养创新型、复合型、应用型高端人才，为人工智能领域健康发展提供人才支持”。来源于大赛官网针对这个赛事，下面进行一些延伸，相信读者中有不少关注大学、专业的家长，可能也在考虑给孩子填报志愿时选择什么专业的问题，下面针对这个问题，给学理科或者说在高中“3+1+2”中选择了物理的同学一些建议。首先一点，人工智能在可预见的几年内，发展前景会非常好，所以，如果有同学倾向于选择这个方向，可以果断选择。因为，从我们的身边，就不难发现，这个领域真的可以改变我们的生活。其次，如果将来想选择电子类、人工智能、计算机类的专业，最好是选择一些比较强势的理工科大学，不要太过于关注大学的综合排名。来源于大假如要报考以上专业，如果只能上除了C9外的综合类985大学（比如兰州大学、西北农林等），不如选择只是211的北京邮电大学，西安电子科技大学，如果上不了985大学、也上不了211大学，则可以选择杭州电子科技大学这类比较强势的双非大学，性价比则会非常高。感谢您的阅读，喜欢这篇文章，就点赞转发吧！收起

首先，答案是肯定的，大数据专业的本科生在读研的时候完全可以选择人工智能的相关方向，包括自然语言处理、计算机视觉、机器学习、自动推理等，还可以选择与人工智能相结合的方向，比如智能装备等。大数据专业是一个典型的交叉学科，涉及到数学、统计学和计算机三大部分内容，所以大数据专业在读研的时候可以有更多的选择，既可以选择传统计算机相关的研究方向，也可以选择大数据、人工智能相关方向。大数据专业读研选择人工智能方向，存在以下几点优势：第一：大数据本身与人工智能关系密切。人工智能的研究需要三方面的支撑，包括数据、算力和算法，在大数据的支撑下，目前人工智能在很多领域已经有所突破（机器学习等），所以数据对于人工智能的研发具有重要的意义。第二：人工智能是大数据的重要出口。从应用层面来看，大数据并不是最终的目的，最终的目的是如何应用数据，而人工智能就是大数据重要的应用出口。所以，不少大数据方向的研究走到一定程度都离不开人工智能技术的参与。第三：基础知识结构比较统一。大数据与人工智能在基础知识结构上比较统一，所以从大数据往人工智能方向发展并不会感觉有明显的跨度。在大数据分析中经常采用的方式就是统计学方式和机器学习方式，所以很多大数据专业的本科生对于算法设计、算法实现、算法训练等研究步骤已经比较熟悉了，而这些步骤也正是人工智能研究的常见步骤。最后，大数据从某种意义上可以看成是人工智能的基础，所以本科阶段选择大数据，到研究生阶段选择人工智能是不错的选择，也会有较大的上升空间。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！收起

首先，如果未来考研要主攻人工智能相关方向，熟练掌握一门编程语言是很有必要的，在本科期间学习一下Java也是不错的选择，虽然Python语言在人工智能领域的应用上升趋势比较明显，但是由于Java语言在生产环境下的应用比较多，掌握Java对于未来的就业会有比较积极的影响。人工智能领域的研究方向非常多，从大的研究方向上也可以划分为计算机视觉、自然语言处理、机器学习、自动推理、知识表示和机器人等，这些方向还有大量的细分研究方向，而且随着产业互联网的发展，未来人工智能技术会有越来越多的应用和研发场景。从大的创新趋势来看，未来基于人工智能技术在产业领域进行创新，是一个比较明显的发展趋势。在读研期间不论选择人工智能领域的哪个方向，都需要学生具有两个重要的基础，其一是数学基础，其二则是程序设计基础。以机器学习为例，研发过程需要经过数据收集、算法设计、算法实现、算法训练、算法验证和算法应用等多个环节，这些环节都离不开数学和程序设计。早期从事算法设计岗位往往并不需要有较强的程序设计能力，但是近些年来算法岗位对于程序设计能力的要求也有了明显的提升，这就要求计划从事算法岗位的同学，也应该重视程序设计能力的提升。最后，当前计算机相关专业的考研竞争还是非常激烈的，所以在学习编程语言的过程中，也要有一个时间边界，不要因为学习编程语言而影响了考研复习。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，都可以私信我！收起

首先，对于计算机专业的大一新生来说，如果未来有明确的读研计划，而且要选择人工智能方向，那么大一期间应该重点重视三件事，其一是重视数学相关课程，人工智能相关方向对于数学的要求往往都非常高，其二是重视外语的学习，其三是重视编程语言的学习。计算机专业是当前的考研热点专业，而且考研计算机专业往往需要面临较大的复习压力，不仅专业课考试内容比较多，难度也相对比较大，随着越来越多的高校都开始选择考408，考生不仅需要早做准备，同时还需要为自己营造一个更好的复习场景。大一期间往往并不会接触过多的专业课，在学习过程中，还是要重点关注数学和外语，而且这两门课程的考试内容也比较多，早做准备会为后续的专业课学习留出更多的时间。数学的学习一定要重视课堂学习时间，同时要多与数学老师交流，以便于获得更多的学习建议，一些老师还会给学生提供一些学习材料和学习渠道。大一期间尽量完成C语言的学习，这对于后续专业课的学习会有比较大的促进作用，比如数据结构、操作系统等课程。学习C语言的同时，还可以积极参加一些专业比赛，这对于考研的复试会有比较积极的影响。通常情况下，在进入到大三之后往往就很难再有充足的时间来参加比赛了，所以应该在大一和大二期间尽量多积累一些科研实践的经历。最后，在大一期间就开始准备考研会有一个比较长的复习周期，此时应该注意学习的节奏，否则很容易导致较差的学习效果，也会影响整个大学期间的学习体验。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，都可以私信我！收起

大家好，欢迎关注百家号原创作者“cola考啦”，记得点击右上角关注哦！2019热门专业之一是人工智能？全国几所人工智能学校报考攻略~人工智能确实已经成为了一个很重要的热门专业，目前虽然还处于新兴探索阶段，但相信用不了几年，它的应用范围和报考人数就会很广。人民大学在4月22日成立了人工智能专业，北大也在27日相继成立了人工智能研究学院，目前的人工智能专业已在大概35所学校成立了，大概100所学校开设了机器人工程研究专业，剩下还有200多所学校正在考虑引进人工智能相关专业的备案。小编搜集了几所有代表性的学校成立人工智能相关的学院或研究院的情况，供大家参考。北大人工智能研究院这所学院刚刚成立，针对人工智能和认知科学的基础和计算、治疗、研发等进行拓展研究和学习。人大高瓴人工智能学院这所学院主要以文理兼收的校训为延伸，还与中科协会、外文发行事业局进行了合作，还有百度、京东、爱奇艺、美团等知名科技大佬们给予的实训基地。西交大人工智能学院这是今年年初成立的新学院，主要进行计算机的模拟研究和智能识别，对视觉信号和模型、图形学和计算模型研究进行处理与控制、学习。大连理工大人工智能研究院这所研究院针对智能制造行业特别是交通工具，进行了主要探索与研究，比如智能汽车、智能交通、智能船舶等。福州大学人工智能学院这所学校以人才的培养和扶持为主，重点加强学生的思维发散教育，还加强了政府和企业的合作，对研究院的支持主要体现在实验班设置、人才特色培养和团队项目实施等活动。南邮人工智能学院去年成立了人工智能本科专业，在基础教学理论上，还添加了自动化、电气和仪器科学等相关学科实践性的内容，学校还带领者的团队，有学生、院士还有科研团队者共通过完成了这些国家自然科学项目。清华人工智能研究院去年成立了这个研究院，它属于一个消极的跨学科交叉科研机构，还与谷歌、腾讯、搜狗等公司一起合作，针对算法、人工智能软硬件一起研究。大家还可以自行搜索一下还有哪些学校有人工智能专业可以选择！编辑 朱珮瑶收起

大数据是我的主要研究方向之一，同时也在带大数据方向的研究生，我来探讨一下这个问题。首先，从事大数据或者AI方向的技术岗位，读研是有必要的。目前大数据相关技术正处在落地应用的初期，虽然从技术体系的角度来看，大数据技术已经趋于成熟，但是从落地应用的角度来看，依然有大量的技术问题需要攻克，所以当前从事大数据领域的技术岗位需要具备较强的研发能力。读研一方面能够进一步丰富自身的知识结构，另一方面也会培养一个系统的科研方法，从而提升解决问题的能力。与大数据领域相比，人工智能领域依然处在行业发展的初期，不论是机器学习、自然语言处理还是计算机视觉等方向，都有大量的课题需要完成技术攻关，所以从事人工智能领域的技术研发对于研发人员的研究能力和基础知识都有较高的要求。虽然目前部分高校陆续开始在本科阶段开设了人工智能专业，但是目前培养人工智能专业人才依然以研究生教育为主。由于大数据、人工智能人才的培养周期相对比较长，需要的教育资源通常也比较多（导师资源、实验资源、课题资源等），而研究生教育往往能够汇集高校（科研院所）最为优质的教育资源，所以读研对于相关人才的培养具有较强的实际意义。最后，大数据与人工智能关系密切，一方面大数据是人工智能的基础，另一方面数据价值化的过程（数据分析等）也需要采用机器学习等人工智能技术，所以大数据和人工智能通常并不分家。另外，随着产业互联网的发展，未来大数据、物联网、云计算、边缘计算、人工智能等技术将进一步结合，目前可以重点关注一下AIoT方面的技术发展趋势。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。如果有互联网方面的问题，或者考研方面的问题，都可以咨询我，谢谢！收起

首先，26岁考研并不算晚，实际上在30岁之前读研都还算是不错的选择，随着目前IT行业不断进行结构性调整，更多的程序员（尤其是初级程序员）都希望通过读研来完成岗位升级。按照历史经验来看，大部分程序员在读研之后都获得了岗位升级。目前人工智能领域的人才需求依然以研发型人才需求为主，而且不少公司往往都要求研发级岗位的从业者需要具有研究生学历，所以当前要想获得人工智能领域的研发级岗位，读研是比较现实的选择。由于人工智能领域的人才培养具有较大的难度，所以在考研时尽量选择资源整合能力比较强的高校，这样会有一个更好的学习过程，也更容易获得研究成果，而且选择重点高校读研对于未来的就业也有比较直接的影响。在选择目标高校时，应该重点关注一下人工智能方向的研究实力，可以重点关注一下该方向的导师以及相应的课题。如果考重点高校有较大的困难，那么也可以关注一下学科实力比较强的普通高校，毕竟研究生教育更注重学科实力。人工智能方向是当前的热门方向，不仅考研难度比较大，读研的难度也非常大，有不少研究生会因为研究成果没有达标而选择延期答辩，这种情况也比较常见，其中博士研究生延期毕业的情况更加常见。所以，选择人工智能方向的研究生，一定要有较强的学习能力和扎实的知识基础。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，或者私信我！收起

首先，虽然当前陆续有不少高校在本科阶段开设人工智能专业，但是人工智能人才的培养还是以研究生教育为主，而由于人工智能本身与多个专业都有比较密切的关系，所以在本科阶段选择与人工智能关联较大的专业都是可以的。人工智能是一个典型的交叉学科，涉及到数学、计算机、控制学等诸多学科，所以在本科阶段可以重点考虑这几个专业。另外，统计学、物理、机械、自动化等专业的学生也可以在读研的时候选择人工智能方向。从目前人工智能方向研究生的人才培养渠道来看，当前计算机专业是培养人工智能人才的主要专业之一，所以在本科阶段可以重点考虑一下计算机相关专业。当前计算机相关专业也比较多，涉及到的领域也有所不同，其中软件工程和计算机科学与技术这两个专业选择读人工智能方向研究生会比较方便。当前还有两个专业可以重点关注一下，一个是物联网专业，另一个是大数据专业，这两个专业的本科生向人工智能方向发展也会比较容易，而且这两个专业本身的发展空间也相对比较大。物联网是人工智能技术的重要应用场景，在5G通信的推动下，物联网与人工智能的结合会越来越紧密，所以未来物联网人才的需求量会逐渐扩大。大数据是近几年的热点专业，由于大数据领域的人才缺口比较大，而且大数据也是人工智能的重要基础，所以选择大数据专业会有更大的就业空间，未来既可以在大数据领域发展，也可以在人工智能领域发展。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，或者私信我！收起

人工智能时代，考研也会更加火热。建议把考研方向定下来，有针对性地复习。这样能达到事半功倍的效果。有什么具体问题，可以具体沟通这个，建议就是把手机扔远一点。先定一个具体的复习目标，越具体越好，然后根据目标有针对性地复习。时间上要分配合理，不要占用太多的复习时间，也不要太少，差不多够一遍书就好。复习顺序的话，先理解概念，整理框架，再做题，这样不容易遗忘，最后是做模拟题检测一下自己哪些地方还不够熟练。考数学三的话，建议做做模拟题，练练手感，控制做题时间，一般来说，考试时都不会很紧张，思考速度比较快的人大概会在110分钟左右。建议如下：1、关注一下各院校的历年的招生简章，然后选择出自己喜欢的院校。2、选好院校后，按考试科目进行复习（数学与英语），然后在平时的复习中多总结，将知识内化于心。3、开始准备专业课。最后，如果考数学三的话，建议将更多的精力用于数学上。个人认为理工科学生考研是没有太大必要换专业的，因为本专业很多问题是需要去数学背后理解的，换了专业你也不一定能够马上进入状态。尽早把手机扔远，最好是关机。数学好好学，多做题。英语背单词，多做题，做对的得多做。模拟题套卷注意了解变化不要问能不能考上，能考上就考上，为啥想考别的专业，学习不易，找到适合自己的就好。现在呢应该着力提高自己的能力水平把手机扔远，不然你会后悔的。我去年考研，复习数学从六月份备考，到十月份二外出国，用了四个多月时间，把数学单科从三十多提到四十多，大概是因为我不怎么喜欢数学吧，但从第一个月考试开始数学就没有低于75分，反而数学突然崛起，虽然考了70多。现在还有时间好好学习数学，你要坚信有些考研科目是可以早一些准备的，因为大一的课不多，到了暑假还可以专心复习，但是考研又讲究天时地利人和，你数学基础特别好的话，最好在大一上学期就把数学过一遍，不是很好可以尽早把数学先过了。还有英语需要专门补课，而且考研英语很简单，因为大部分词汇都不用去记的，英语好你多读读外文论文，去英语角找组织，听听ted多阅读，多背单词，考研英语不用特别看重模拟题。考研很公平的，你付出了努力就有回报，上面说的都只是一些浅显的建议。现在好好学习专业课，打好基础。数学英语就好好学呗！现在就以备考为主。看看数学老师的视频课就行，至于复习英语和政治还是看你，数学跟我一起复习就可以。每天一个多小时！总体来看应该是要早点把考试所有内容都复习完。收起

首先，从当前大的行业人才需求趋势来看，在工业互联网的推动下，未来产业领域对于人工智能专业人才的需求潜力是非常大的，这是促使诸多高校纷纷开始设立人工智能专业的一个重要原因，可以说当前选择学习人工智能专业，或者说当前读研选择人工智能相关方向，均是顺应时代发展的选择。长期以来，人工智能专业人才的培养主要以研究生教育为主，由于人工智能领域的诸多研究方向对于场景的要求比较高，所以人工智能方向研究生的培养规模一直不算大，随着近些年来深度学习的突破，人工智能方向研究生的培养规模也有了明显的扩大，而且在行业人才需求的推动下，更多的研究生也愿意选择人工智能领域的相关方向。之所以很多研究生会认为人工智能本身是个所谓的“大坑”，原因无外乎三个方面，其一是人工智能的技术体系尚不成熟，很多研究都处在初期阶段，其二是人工智能研究要想获得实质性的突破，难度还是非常大的，需要做的准备工作也非常多，这就导致很多同学满怀期待地进入到人工智能领域之后，残酷的现实让很多同学回归了平静，其三是人工智能领域有很多阶段性瓶颈，而要想突破这些瓶颈需要做大量的工作，难度也非常高。最后，从大的人才培养趋势来看，未来人工智能方向高端人才的培养规模依然会逐渐扩大，而且会重点扩大以专硕为代表的高端应用型人才的培养规模，所以当前考研的同学，可以重点关注一下专硕的培养方式。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，都可以私信我！收起