人工智能考研方向

你要根据自己兴趣和能力慎重选择专业，院校和导师。首先，专业。相关专业:计算机类+数学类+自动化类+软件类+电子类+信息科学类（信息管理和图书情报），学院与之对应。其次，对应专业的院校。考量指标:院校级别和排名+正教授人数及学者头衔数量+基金类目、级别及数量+博士后流动站有无和数量+国家重点实验室有无和数量+科研成果产出质量数量。最后，相关领域的导师。确定思路:搜人工智能大牛>他们的学校，专业和导师>他们所在公司部门的同事和下属>同事下属的学校，专业和导师>相关导师的研究领域，项目课题和文章主题>相关导师的弟子们现在的文章质量数量，发展路径和发展情况。选择院校优先级:名牌重点大学（9校联盟和国际排名前50）相关专业>双一流学校的重点专业>211学校对应专业优秀博导>普通本科学校相关专业学科带头人。原因:平台的高低决定项目的优劣，基金支持力度，决定你直博深造的机会大小，决定你见识和历练的程度，决定你文凭的认可度，兼顾院校的项目聚焦性，项目主题与院校领域背景密切相关。结论:尖括号所指方向报考难度较低一些。选择导师优先级:项目课题质量>导师能力品德>学校和专业>实验室或工作室环境原因:好的项目可以顺利产出高质量论文并练就真正本领；导师的能力和专长对你的方向影响极大，导师的德品决定你的辛苦和幸福指数;学校和工作室硬件环境影响你有没有安心学术的条件。结论:尖括号所指方向重要性较低一些。提醒:如果你足够优秀，请在大三就关注名校暑期夏令营以及保研免试推荐政策，及早联系导师争取名额和护佑。想读博时这些更加重要。

研究生想从事人工智能，本科选什么专业好？这三个专业可考虑！对高三考生和新高考考生家长在如何选大学，如何选大学专业，新高考志愿填报上有一定的参考作用。

人工智能可以说是一门高尖端学科，属于社会科学和自然科学的交叉，涉及了数学、回心理学答、神经生理学、信息论、计算机科学、哲学和认知科学、不定性论以及控制论。研究范畴包括自然语言处理、机器学习、神经网络、模式识别、智能搜索等。就业方向为：科学研究工程开发计算机方向软件工程应用数学电气自动化通信机械制造

为计算机科学方向。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智3431363036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。扩展资料：计算机考研要求规定：1、计算机科学与技术学科的初试科目调整后为4门，即政治理论、外国语、数学一和计算机学科专业基础综合，卷面满分值分别为100分、100分、150分和150分。2、计算机学科专业基础综合的考试内容包括：数据结构、计算机组成原理、操作系统和计算机网络，重点考查考生掌握相关基础知识、基本理论和分析问题解决问题的能力。考试内容及试卷结构在考试大纲中确定。3、计算机学科专业基础综合科目实行联合命题，命题工作由全国学位与研究生教育学会工科委员会在教育部考试中心指导下组织实施，阅卷工作由省级招生考试机构统一组织，有关考务工作要求另行通知。参考资料来源：百度百科-人工智能

人工智能的研究主要有三方面：一是纯理论性的，以强人工智能或者回神经网络为研究方答向，这样的话，本科可以选择神经科学，也可以选修心理学、哲学、计算机科学二是从算法层面对人工智能的优化，这也是大多数人现在对人工智能的理解，本科自然要学计算机科学了，但博弈论之类重视逻辑的小类别学科也有选修或者自学的必要。第三种就是工业应用的方面。楼主的认识很对，这样主要应该学习自动化和机械控制。不知楼主在国内还是国外读大学。在国外，人工智能的理论研究还是很有价值的。国内嘛就别想了。启道考研提供，祝你考研成功 在国内，计算机是现在很火的专业不必多说。选机械控制专业的话就业前景非常好。楼主你是否喜欢硬件方面科技产品设计？若不是机械控制，人工智能目前还主要是研究算法层面的。电子工程这样的硬件专业目前对人工智能还没啥应用。当然楼主有志于在国内研究神经网络那是祖国的骄傲啊^ ^ 人工智能是一门很迷人的学科。希望楼主能找到适合自己的方向好好发展，带动我国的人工智能领域哦！

它是一个研复究方向，与计算机学科制有关，还与数学、逻辑学、语言学、神经学等相关。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”，也可能超过人的智能。

算是，不过人工智能确实火，可以来这里看看

过程装备与控制工程，是属于动力工程及工程热物理的一个二级学科，前身专是“化工机械专业”属方向列举几个，不同学校方向设置不同，仅供参考：01工业过程建模、控制与优化02复杂控制系统理论与应用03信息处理与智能系统04故障检测、诊断及工况监控05生产计划与生产调度06系统工程07检测技术与自动化装置08人工智能与模式识别我们学科导论完全没有这些啊，都是什么这流体那流体。重点完全不在控制还是要看学校的招生目录下的该专业的具体信息

人工智能（Artificial Intelligence）, 英文缩写为 AI, 是一门由计算机科学、控制论、信息论、语言学、神经生理学、心理学、数学、哲学等多种学科相互渗透而发展起来的综合性新学科。自问世以来AI经过波波折折，但终于作为一门边缘新学科得到世界的承认并且日益引起人们的兴趣和关注。不仅许多其他学科开始引入或借用AI技术，而且AI中的专家系统、自然语言处理和图象识别已成为新兴的知识产业的三大突破口。人工智能的思想萌芽可以追溯到十七世纪的巴斯卡和莱布尼茨，他们较早萌生了有智能的机器的想法。十九世纪，英国数学家布尔和德o摩尔根提出了“思维定律“，这些可谓是人工智能的开端。十九世纪二十年代，英国科学家巴贝奇设计了第一架“计算机器“，它被认为是计算机硬件，也是人工智能硬件的前身。电子计算机的问世，使人工智能的研究真正成为可能。作为一门学科，人工智能于1956年问世，是由“人工智能之父“McCarthy及一批数学家、信息学家、心理学家、神经生理学家、计算机科学家在Dartmouth大学召开的会议上，首次提出。对人工智能的研究，由于研究角度的不同，形成了不同的研究学派。这就是：符号主义学派、连接主义学派和行为主义学派。传统人工智能是符号主义，它以Newell和Simon提出的物理符号系统假设为基础。物理符号系统是由一组符号实体组成，它们都是物理模式，可在符号结构的实体中作为组成成分出现，可通过各种操作生成其它符号结构。物理符号系统假设认为：物理符号系统是智能行为的充分和必要条件。主要工作是“通用问题求解程序“（General Problem Solver, GPS）：通过抽象，将一个现实系统变成一个符号系统，基于此符号系统，使用动态搜索方法求解问题。连接主义学派是从人的大脑神经系统结构出发，研究非程序的、适应性的、大脑风格的信息处理的本质和能力，研究大量简单的神经元的集团信息处理能力及其动态行为。人们也称之为神经计算。研究重点是侧重于模拟和实现人的认识过程中的感觉、知觉过程、形象思维、分布式记忆和自学习、自组织过程。行为主义学派是从行为心理学出发，认为智能只是在与环境的交互作用中表现出来。人工智能的研究经历了以下几个阶段：第一阶段：50年代人工智能的兴起和冷落人工智能概念首次提出后，相继出现了一批显著的成果，如机器定理证明、跳棋程序、通用问题s求解程序、LISP表处理语言等。但由于消解法推理能力的有限，以及机器翻译等的失败，使人工智能走入了低谷。这一阶段的特点是：重视问题求解的方法，忽视知识重要性。第二阶段：60年代末到70年代，专家系统出现，使人工智能研究出现新高潮DENDRAL化学质谱分析系统、MYCIN疾病诊断和治疗系统、PROSPECTIOR探矿系统、Hearsay-II语音理解系统等专家系统的研究和开发，将人工智能引向了实用化。并且，1969年成立了国际人工智能联合会议（International Joint Conferences on Artificial Intelligence即IJCAI）。第三阶段：80年代，随着第五代计算机的研制，人工智能得到了很大发展日本1982年开始了“第五代计算机研制计划“，即“知识信息处理计算机系统KIPS“，其目的是使逻辑推理达到数值运算那么快。虽然此计划最终失败，但它的开展形成了一股研究人工智能的热潮。第四阶段：80年代末，神经网络飞速发展1987年，美国召开第一次神经网络国际会议，宣告了这一新学科的诞生。此后，各国在神经网络方面的投资逐渐增加，神经网络迅速发展起来。第五阶段：90年代，人工智能出现新的研究高潮由于网络技术特别是国际互连网的技术发展，人工智能开始由单个智能主体研究转向基于网络环境下的分布式人工智能研究。不仅研究基于同一目标的分布式问题求解，而且研究多个智能主体的多目标问题求解，将人工智能更面向实用。另外，由于Hopfield多层神经网络模型的提出，使人工神经网络研究与应用出现了欣欣向荣的景象。人工智能已深入到社会生活的各个领域。IBM公司“深蓝“电脑击败了人类的世界国际象棋冠军，美国制定了以多Agent系统应用为重要研究内容的信息高速公路计划，基于Agent技术的Softbot(软机器人)在软件领域和网络搜索引擎中得到了充分应用，同时，美国Sandia实验室建立了国际上最庞大的“虚拟现实“实验室，拟通过数据头盔和数据手套实现更友好的人机交互，建立更好的智能用户接口。图像处理和图像识别，声音处理和声音识别取得了较好的发展，IBM公司推出了ViaVoice声音识别软件，以使声音作为重要的信息输入媒体。国际各大计算机公司又开始将“人工智能“作为其研究内容。人们普遍认为，计算机将会向网络化、智能化、并行化方向发展。二十一世纪的信息技术领域将会以智能信息处理为中心。目前人工智能主要研究内容是：分布式人工智能与多智能主体系统、人工思维模型、知识系统（包括专家系统、知识库系统和智能决策系统）、知识发现与数据挖掘（从大量的、不完全的、模糊的、有噪声的数据中挖掘出对我们有用的知识）、遗传与演化计算（通过对生物遗传与进化理论的模拟，揭示出人的智能进化规律）、人工生命（通过构造简单的人工生命系统（如：机器虫）并观察其行为，探讨初级智能的奥秘）、人工智能应用（如：模糊控制、智能大厦、智能人机接口、智能机器人等）等等。人工智能研究与应用虽取得了不少成果，但离全面推广应用还有很大的距离，还有许多问题有待解决，且需要多学科的研究专家共同合作。未来人工智能的研究方向主要有：人工智能理论、机器学习模型和理论、不精确知识表示及其推理、常识知识及其推理、人工思维模型、智能人机接口、多智能主体系统、知识发现与知识获取、人工智能应用基础等。