人工智能考研要考哪些科目

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！

随着互联网大数据的发展，计算机考研也成为了一个热门的科目，不但本专业的会考，其它专业的也会跨考计算机。那么计算机具体考什么呢？下面跟着启航考研朱老师一起来看看吧！首先我们总体来看一下计算机到底都考什么？公共和专业课。公共课：英语100分 ，政治100分， 数学150分，专业课：408计算机基础综合150分。1、数据结构这门课程是统考408初试考试四门专业课科目之一，也是大多数高校考研计算机初试必考科目，可见数据结构这门课在考研计算机初试中的重要地位。这门课程在计算机考研的考试范围中也是非常重要的，而《数据结构》的重点章节是线性表、树、图、查找和排序。参考书目是《数据结构C语言版》《数据结构精讲和习题讲解》（严蔚敏），大家可以结合这两本书进行知识点的学习，和一些习题的练习。2、计算机组成原理《计算机组成原理》的重点在数据的表示和运算、存储器层次结构、指令系统、中央处理器(CPU)、总线、输入输出(I/O)系统。参考书目是《计算机组成原理(第2版)》(唐朔飞主编)，《计算机组成原理-学习指导与习题解答》。复习时要掌握具体的知识体系，总结出自己的知识框架，多做练习。3、计算机操作系统《操作系统》的重点在进程管理和内存管理，其次是文件管理和I/O管理。参考书目是《计算机操作系统》(汤子瀛等主编)。注意的是，存储部分、I/O部分和计算机组成原理课程中有重合，可以相互结合着看。虽然这部分知识相对来说没有那么难，但是复习的时候也不能忽视。4、计算机网络这门课程对于计算机专业的同学来说并不陌生，大家在前几年的课程中都有学过，这门课程的重点在物理层、数据链路层、网络层、传输层、应用层这些层次结构。要明白各个层次结构之间的关系，明白每个层都具有什么功能，拥有什么协议，重要的一些协议的内容以及作用。要能灵活地将各个层次联系起来。参考书目《计算机网络（第7版）》《计算机网络释疑与习题解答》（谢希仁）。虽然这本书在整体试卷中所占的比重没有那么多，但是对于繁多的知识点想要取得高分还是需要努力复习的。考研的过程也是一场艰难的修行，谁能成功上岸，谁就要付出更多的努力。计算机学科的复习也需要一个循序渐进的过程，需要不断地积累总结，最后祝大家都能考出一个好的成绩！

目前一部分高校在本科阶段开设了人工智能专业，从课程体系结构来看，主要分成四大部分，第一部分是基础学科部分，主要涉及到数学和物理相关课程；第二部分是计算机基础课程，涉及到编程语言、操作系统、算法设计等课程；第三部分是人工智能基础课程，涉及到人工智能基础、机器学习、控制学基础、神经科学、语言学基础等内容；第四部分涉及到人工智能平台相关知识。由于人工智能是典型的交叉学科，所以人工智能专业需要学习的内容还是相对比较多的，而且学习难度也相对比较大，因此如果在本科阶段选择人工智能专业需要具有较强的学习能力。由于人工智能专业的学习过程对于学习环境有较高的要求，所以开设人工智能专业的高校往往都会有专门的数据中心、计算中心，以便于为学生提供数据和算力的支撑。人工智能目前有六大研究方向，涉及到计算机视觉、自然语言处理、机器人学、自动推理、机器学习和知识表示，这些研究方向之间也存在比较紧密的联系，目前计算机视觉、自然语言处理和机器学习这三个方向的热度相对比较高。由于不同的高校往往有不同的资源整合能力，在人工智能领域也有一定的侧重点，所以在选择具体学习方向的时候，应该结合所在高校的实际情况，尽量选择学科实力比较强的方向，这样会有一个更好的学习体验。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，都可以在评论区留言，或者私信我！

#2021考研信息#2020考研人数达到341万人，那么2021考研究竟会达到多少人，个人认为会在395万人左右，想在考研中脱颖而出，关于考试科目和其中的区别你必须清楚。考试科目考研初试总共有四门：政治、英语、一门基础课(数学或专业基础)、一门专业课。政治主要有5部分组成：马克思主百义基本原理概论、毛泽东思想和中国特色社会回主义理论体系概论、中国近现代史纲要、思想答道德修养与法律基础、 形势与政策以及当代世界经济与政治。英语又分为英语一和英语二。基础课可以可以选择数学或者专业基础课。数学需全国统考，专业基础课由目标院校决定。数学又分为数一、数二、数三。其中数一和数三，由高数、线代、概率三部分组成，但数一难度大；数二由高数和线代两部分组成。专业课(分为13大类)：哲学、经济学、法学、教育学、文学、历史学、理学、工学、农学、医学、军事学、管理学、艺术学等，具体考哪一门可需根据目标院校确定。考研分数考研总分为500分，由上述4门共同构成。其中政治：100分；英语：100分；数学或专业基础：150分；专业课：150分。以上就是关于考研考试科目及各自区别，你知道了吗？赶紧转给身边需要的人吧。

今天，跟大家聊一聊考研初试都考哪些科目。 对于大多数考研学子来说，研究生入学考试将会考四门科目，分别是:数学、英语、政治和专业课。其中，考研数学又可以分为数学一、数学二和数学三。数学一和数学三包含的科目有:高等数学、线性代数和概率论，而数学二只包含高等数学和线性代数。对于理工科的同学来说，一般考数学一和数学二，对于经管类的同学来说，一般考数学三。理论上，数学一要难于数学二和数学三 ，但是具体情况还要以当年的考题难度而定。考研英语包括英语一和英语二。按照往年的惯例，英语一的难度要明显高于英语二，尤其体现在翻译和新题型上。通常情况下，报考学术型硕士研究生的考生，考试科目为英语一；报考专业型硕士研究生的考生，考试科目为英语二。最后一门统考科目是政治， 同时也是研究生入学考试的必考科目。每年的政治考察内容都会有一个比较大的变化，这主要体现在时事政治上。虽然政治这门科目考取高分很难，但却是付出回报比最高的一门科目，也是最容易学的一科。除了统考科目外，还要考一门专业课。专业课一般是由所报考的院校进行自主命题 。因此，所报考的学校和专业不同，相应的考试大纲和试题也会不同。这就要求考研学子在复习专业课前，必须确定好自己的目标院校。除此之外，还有一些院校的部分专业不考英语或者数学。所以，对于那些英语或者数学特别差的考生，可以考虑这些院校的相应专业。以上就是研究生入学考试的初试科目了，希望对正在或将要考研的你有所帮助。考研加油，祝你金榜题名！元旦快乐！

考哪些内容华为企业AI开发高级工程师认证HCIP-AI EI Developer V2.0定位于培养具有图像处理、语音处理、自然语言处理能力，能够应用华为云EI、通用开源框架、ModelArts进行开发和创新的专业人才。华为企业AI开发高级工程师认证HCIP-AI EI Developer V2.0的主要内容包括：神经网络基础、图像处理理论和应用、语音处理理论和应用、自然语言处理理论和应用、ModelArts概览、图像处理实验、语音处理实验、自然语言处理实验和ModelArts平台开发实验。ModelArts是面向AI开发者的一站式开发平台，它不仅能够提供海量数据预处理、半自动化标注、大规模分布式训练、自动化模型生成以及端-边-云模型按需部署能力，还可以帮助用户快速创建和部署模型、管理AI工作流的全周期。相对于V1.0，HCIP-AI EI Developer V2.0增加了ModelArts概览和开发实验，优化了EI云服务。为什么要考通过HCIP-AI EI Developer V2.0认证，将证明您已经系统地理解并掌握了神经网络基础、图像处理理论和应用、语音处理理论和应用、ModelArts概览、自然语言处理理论和应用、图像处理应用开发、语音处理应用开发、自然语言处理应用开发、ModelArts平台开发。具备担任企业业务人工智能领域的售前技术支持、售后技术支持、产品销售、项目管理、图像处理开发工程师、语音处理开发工程师、自然语言处理开发工程师等岗位的能力。教材变化实验手册变化考试说明HCIP-AI EI Developer V2.0认证考试试题将于2019年7月1日在Pearson VUE考试平台发布，Pearson VUE考试预约。考试代码为H13-321，保持不变。

众所周知，我们知道考研的公共课总共有三门，分别是思想政治，英语，和数学。这三门是属于全国统一命题，属于统考。所以小伙伴们，不管你是考什么专业，对于公共课还是要提早买书，提早复习的。至于专业课一定要确定好学校之后根据学校的招生简章和考试大纲来买书，不要买错啦。对于初试，很多都是思想政治100分，外国语100分(这个外国语包括英语，一大部分是学术型的学生要考的这个稍微难一点。英语二是专业型硕士要考的这个是稍微容易点儿。还有其他的外语，比如像俄语和日语。)像专业课大部分都是有两门儿，每门儿150分，总共是500分。但有的初试考试科目的总分是400分，这要根据考试学校的情况来看。考研是个拉锯战，在准备考研之前，小伙伴们一定要确定自己的目标。为着自己的目标去努力，去奋斗，这样才能坚持下去。考研虽苦，苦尽甘来见日出。

最近几年，人工智能的概念越来越火，相关的岗位，例如自然语言处理岗位、深度学习工程师工资，一度领先于计算机人才市场的大部分岗位，最高的人工智能岗位工资，甚至一度达到了年薪上百万的标准。也许上述的工资你觉得并不实在，但是对于一个刚毕业、或者工作没几年的年轻人来说，人工智能带给你的工资，绝对远超同龄人，所以市场的需求，也大大刺激了许多的年轻人，想要去从事这一岗位。而且，与传统计算机岗位不同，人工智能类的岗位，一般情况下比常见的计算机岗位更加稳定，因为人工智能技术依赖于数学基础，算法基础，因此需要的不是向web前端这种简单重复性的工作。越长时间的积累，意味着更加丰富的经验，也就变得更加值钱，很多人工智能领域的国际大师级别的教授，年龄大多都在50岁左右。例如，吴恩达、Lecun等。那么既然人工智能类的工资这么高，肯定会有好多人来学，我们应该去哪里学习？这里，小编并不是很推荐大家去报培训班，他们的培养目标是让你找到工作，而不是让你学习知识，这样的速成型人才很快就会被市场淘汰。那么，去学这样的技术，首选就是国内的计算机研究所，和大学研究院。我国大学本科阶段是没有人工智能专业的，只有在研究生阶段才有。所以就会有一个问题，作为一个大学生，你应该去读研究生吗？而且是人工智能类的研究生。或者是一个智能类的在读研究生。目前，大部分国内一流公司的岗位招聘，大多数都要求硕士学历，一些招不到人的小公司可能会选择本科生就可以了，但是如果想在这个行业有更长远的发展，还是拿到一个硕士学历更加靠谱。小编向来比较反对考研，但是对于人工智能类的研究生，从市场行情来看，用三年时间去读一个这样的研究生还是很划算的。但是，既然决定要去考一个人工智能类的研究生，也得去了解然后明确自己要考的方向，人工智能下设方向很多，例如，计算机视觉、自然语言处理、语音识别、图像分类等。最好找到一个适合自己的方向，如果你没有方向，那就去做计算机视觉好了。这是一个万金油的方向，不管在哪个公司，都要普遍用到这样的技术。所以，大家可以优先考虑计算机视觉方向。但是，另一方面，两手抓两手都要硬，我们不能只专注于计算机的考研，另一方面也要准备好自己的专业技术。这样才能在复试中脱颖而出，导师毕竟都更喜欢能干活的人才。以小编的小侄子为例，他准备就业的方向，是自然语言处理，所以小编就建议他一边准备考研，一边学习自然语言处理概论（这里推荐中科院的宗成庆教授的书）。如果学有余力，也可以去结合深度学习框架，去阿里的天池竞赛平台上找一些练手的题目，进行巩固。总的来说，两手抓，两手都要硬，合理分配时间，提高效率，才是打开研究生的正确姿势！

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！