首先,机械专业考研完全可以向人工智能方向发展,而且在当前传统制造业结构性升级的推动下,未来机械领域与人工智能的结合会越来越紧密。对于机械专业的本科生来说,如果想往人工智能方向发展,有以下几个选择:第一:立足本专业结合人工智能技术。目前机械专业的研究生教育阶段也有不少方向是结合人工智能技术的,比如数控方向、工业机器人方向、智能装备方向等等,这些方向与人工智能有紧密的联系,是完全可以选择的。当然,不同的高校会结合自身的教育资源来设置不同的方向,在报考之前需要做一个详细的了解。另外,立足本专业考研也会提高考研的成功率。第二:选择自动化相关专业。自动化相关专业的研究生教育与人工智能的联系是比较紧密的,相比于普通的机械专业来说,选择自动化专业的研究生会接触更多智能化方向。在物联网、大数据和云计算的推动下,未来自动化相关领域的智能化程度会越来越高。第三:选择计算机相关方向。人工智能虽然是比较典型的交叉学科,涉及到数学、控制学、计算机、语言学、经济学等等,但是人工智能的研究生教育主要集中在计算机相关专业,所以选择计算机专业的相关研究方向也是比较常见的选择。目前人工智能的研究方向集中在机器学习、计算机视觉、自然语言处理、知识表示、自动推理和机器人学六大领域,对于机械专业的本科生来说,选择机器人学是不错的选择。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!
9月14日,北京航空航天大学软件学院人工智能专业方向首批研究生开学,此次招收的122名研究生均为非全日制。北航是国内率先招收人工智能专业方向研究生的高校,目前正在酝酿成立人工智能学院。据介绍,自2004年北京大学在全国首次招收培养“智能科学与技术”专业本科生以来,国内有37所大学开展了智能专业的本科人才培养。北航此次招收的122名人工智能专业方向研究生,全部为非全日制,其中一半以上学生来自材料学科、经管等跨专业,应届生约占五分之一,来自IT行业的学生居多。导师30%来自企业,30%来自一线的专家,40%来自高校。学生在学期间至少有一年时间在企业实习。所学的专业课程包括认知科学、内脑科学、视觉感知、无人机系统、机器人等。北航有关负责人说,人工智能学科的发展,基于“新工科”思维拓展建设好人工智能专业。大学和企业的合作在人工智能人才培养方面,同时,由于人工智能学科本身交叉复合的属性,面向智能时代的人才需求,培养具有较强创新创业能力和跨界整合能力的人工智能领域卓越工程人才就成为这个专业方向的目标。“2015到2030年,争取我国每万名产业工人所拥有的工业机器人数量要达到300台左右。”中国工程院李德毅院士说,截至2015年,全球平均为69台,韩国531台,我国49台。由于农村城镇化导致中国农民急剧减少,未来,无人拖拉机、农用无人机、背包机器人和收割机器人将成为新一代“农民”。
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!
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!
人工智能是一门新兴的高尖端学科,属于社会科学与自然科学的交叉学科,涉及了数学、心理学、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。研究的范畴包含自然语言的处理、机器算法的学习、神经网络、模式识别、智能搜索。应用的领域包含机器翻译、语言和图像理解、自动程序设计、专家系统等。想研究人工智能的方向,近两年很多大学都开设了人工智能学院。西安电子科技大学人工智能学院、中国科学院大学人工智能技术学院、南京大学人工智能学院三所高校在人工智能领域皆属于顶尖。人工智能专业相关研究方向,有很多的分支学科,包含模式识别与智能系统、计算机应用技术、智能科学与技术、信息与通信工程、计算机科学与技术、控制科学与工程、人工智能与信息处理、计算机应用技术、生物信息处理方向、计算机科学与技术超级计算方向等。对于本科专业的学习,如果有意从事人工智能方向的相关工作,可以尝试选择以下的相关专业:计算机科学与技术。人工智能的工作既需要非常扎实和广泛的数学基础的同时也要求很高的实际操作能力,人工智能专业方向的如Machine Learning,Computer Vision, Natural Language Processing,Data Mining等课程,在计算机科学与技术专业在高年级和研究生阶段都有对应的课程和研究方向。数据科学与大数据技术。既要掌握基础的程序设计语言,也要掌握大数据平台的运用,Numpy、Matplotlib、Pandas,SciPy和scikit-learn等科学计算与机械学习库的掌握,完成技术方案设计及算法设计和核心模块开发,组织解决项目开发过程中的重大技术问题;负责深度神经网络技术平台的架构、开发方案的设计、应用与实现(包括机器学习、图像处理等的算法)。偏向于学术型的理论研究,可选择应用数学等学术应用理论型的专业。机器算法的学习本质上是微分方程、概率论、矩阵分析等等数学领域的一个应用场景。人工智能方向的研究人员需要具备扎实的数学基础才能做好AI的理论研究。偏向于理论研究的方向可以了解传统机器学习的知识、编程语言的掌握,学术型的专业一般就读研究生,通常转到计算机方向或者经济类方向。最不易被人工智能代替行业可能有IT领域行业、对未知领域的探索和发明创造行业,创意、设计领域行业、需要情感互动交流的行业、情况复杂多样,需要随时综合判断的岗位等。随着科技行业日新月异的发展,大数据、人工智能等新兴产业的崛起,大学高等教育开设的数据科学与大数据技术和人工智能专业势必会逐渐发展成为大学的热门专业。
来源:21世纪经济报道原标题:人工智能专业研究生将扩招:培养模式将改变,重点发展这些交叉学科教育部、国家发展改革委、财政部印发《关于“双一流”建设高校促进学科融合 加快人工智能领域研究生培养的若干意见》(下称“意见”)。意见提出扩大研究生培养规模。扩招途径有哪些?首先是将人工智能纳入“国家关键领域急需高层次人才培养专项招生计划”支持范围,综合考虑有关高校高水平师资、国家级科研平台、重大科研项目和攻关任务,以及产教融合、协同育人成效等情况,安排研究生尤其是博士生招生计划专项增量。2019年,教育部就已确定人工智能为新增重点支持领域,纳入“国家关键领域急需高层次人才培养专项招生计划”,共安排29所高校博士生专项招生计划增量180人,并要求高校按不低于1:1配套支持积极实施包括人工智能在内的国家急需学科高层次人才培养专项计划,为国家关键核心技术领域贮备战略人才。其次是积极引导高校通过实施常规增量倾斜和存量调整办法,切实优化招生结构,精准扩大人工智能相关学科高层次人才培养规模。2月28日10时,国务院联防联控机制举行新闻发布会,教育部副部长翁铁慧表示,今年将扩大硕士研究生招生规模,预计同比增加18.9万人。2020研究生计划增量将重点投向临床医学、公共卫生、集成电路、人工智能等专业。并且以专业学位培养为主,以高层次的应用型人才专业学位为主。将重点发展哪些学科?意见提出,完善人工智能领域学科布局。加强人工智能基础理论、机器学习、计算机视觉与模式识别、自然语言处理、知识处理与挖掘、智能芯片与系统、数据分析与大数据系统、认知心理学和神经科学等相关方向建设。鼓励高校统筹各类资金,支持人工智能相关学科建设,逐渐形成学科优势特色,推动人工智能向更多学科渗透融合。2019年,我国在35所高校布设了首批人工智能专业点。此外,人工智能相关本科专业还包括智能科学与技术、数据科学与大数据技术、大数据管理与应用、机器人工程、建筑电气与智能化、电气工程与智能控制、智能电网信息工程、智能制造工程、智能医学工程、智能建造、电机电器智能化、智能体育工程、智能车辆工程,以上人工智能相关专业布点共1082个,相比2018年增加86%,形成了一批“人工智能+X”复合特色专业。人工智能人才培养更多体现在职业教育方面。教育部2015年发布了新版的高职专业目录,设有软件技术、云计算技术与应用、工业机器人技术、物联网应用技术、智能产品开发、智能控制技术、智能终端技术与应用等人工智能相关的专业,2016年增补了大数据技术与应用专业。2018年,全国共有971所学校开设有2277个相关专业点,共招生18.47万人。较2017年,开设相关专业点的学校数量增加51所,专业点数增加376个,招生数增加4.1万余人,约增加309%。也就是说,人工智能人才需要着重培养高层次人才。然而,教育部学位管理与研究生教育司负责人指出,我国人工智能高层次领军人才、创新团队和跨学科创新平台不足,学科建设缺乏深度交叉融合,基础理论、原创算法、高端芯片等方面突破较少,复合型人才培养导向性不强,高校和企业的产学研合作缺乏有效的激励机制。人工智能专业将如何培养?教育部学位管理与研究生教育司负责人指出,“人才培养模式强调‘复合培养’,探索以问题为导向的学科交叉人才培养模式,深化产教融合,制定个性化培养方案,大力提升研究生创新和实践能力。”意见提出,设立产教融合创新平台。依托“双一流”建设高校,建设国家人工智能产教融合创新平台,在人工智能发展重大问题和突破方向上,实行联合科研攻关和融合育人,强化课程体系、计算平台、实验环境等条件建设。鼓励企业参与共建,在资金、项目等方面优先支持。意见提出,密切校企合作。支持高校、科研院所、产业联盟和骨干企业、新型研发机构等合作建设面向重大研究方向或重点行业应用的人工智能开放创新平台、应用场景平台、联合实验室(技术研发中心)和实训基地,共建示范性人工智能学院或研究院。鼓励企业参与制定研究生培养方案,组织开展人工智能高层次人才创新创业和技能竞赛,引导学生以企业实际问题开展创新创业实践。2018年,教育部组织华为、腾讯、百度、阿里、京东、谷歌、微软等多家企业与高校实施了“智慧环境下《人工智能+教育》课程教学模式构建与实践”“基于人工智能教育模式的大学英语教学实践基地建设”“中学人工智能教育课程开发与教学评价研究”等1727项人工智能相关产学合作协同育人项目。天津大学与中科拓视、武汉大学与小米公司、华中科技大学与容联云通讯、防灾科技学院与百度等分别成立了人工智能联合实验室意见提出,确立专项任务培养研究生机制。以多学科交叉解决重大问题的专项任务作为研究生课题主要来源和培养载体,以高水平科学研究支撑人工智能高层次人才培养,支持高校在承担的重大科研任务中,自主确定研究生培养规模,制定个性化的培养方案,完善人才培养成本分摊机制。对承担重大科研任务的博士生,高校应参照科研人员管理的有关规定,制定保障和提高博士生相关待遇的具体办法,保护博士生的合法权益。
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!
随着近年大数据人工智能(AI)等技术的极速发展,现今在各行各业都出现了大量的创新应用。为了培育AI和数据分析人才,香港各高校也相继开设了人工智能与数据科学相关专业,不但为相关行业提供高科技AI人才,也为毕业生提供更广阔的就业空间。香港大学Master of Finance in Financial Technology 金融科技金融学硕士 学制:1年Master of Data Science 数据科学硕士 学制:1.5年申请要求:1、雅思6(小分不低于5.5) 或托福80;2、计算机科学、工程、数学、物理、统计或科技相关背景。 香港科技大学Master of Science in Financial Technology 金融科技理学硕士 1年Master of Science in Data-Driven Modeling 数据驱动建模理学硕士 1年Master of Science in Financial Mathematics 金融数学理学硕士 1年申请要求:1、雅思6.5(小分不低于5.5) 或托福80;2、理科或工科专业或具有计算相关领域的相关工作经验。微积分和代数、计算机编程和统计学相关专业;3、GMAT或GRE成绩有优势。香港中文大学Master of Science in Financial Technology 金融科技理学硕士 1年Master of Science in Mathematics 数学理学硕士 1年申请要求:1、雅思6.5或托福79;2、有数学基础知识(如微积分、线性代数、概率),且精通一门编程语言;3、工程、科学或金融/商业相关专业。香港中文大学(深圳校区)Master of Science in Data Science 数据科学理学硕士 2年申请要求:1、雅思6.5或托福79。2、有数学基础知识(如微积分、线性代数、概率),且精通一门编程语言;香港城市大学Master of Science in Financial Mathematics and Statistics 金融数学与统计硕士 1年申请要求:1、雅思6.5或托福79或6级450分;2、数学、物理、统计、计算机科学、工程等或经济学、金融学、精算学等相关专业。香港理工大学Master of Science in Data Science and Analytics 数据科学及分析理学硕士 1年申请要求:1、雅思6.0或 托福80;2、数学、统计学、计算机科学、信息技术、工程和科学或同等专业的学士学位。香港浸会大学MSc in Finance (FinTech and Financial Analytics) 金融(金融科技与金融分析)理学硕士 1年Master of Science in AI and Digital Media 人工智能与数字媒体硕士 1年MSc in Data Analytics and Artificial Intelligence 数据分析与人工智能硕士 1年申请要求:1、雅思6.5托福79;2、理科、工科、金融、数学或计算机科学相关基础;3、GMAT或GRE成绩有优势。岭南大学MSc in Artificial Intelligence and Business Analytics 人工智能与商业分析理学硕士 1年该计划旨在教育学生关于人工智能和商业分析技术的基本原则和实际应用,特别是在商业领域,以便他们能够有效地应用人工智能工具和技术解决问题,以及在决策时使用数据分析技能和人工智能技术分析商业问题。申请要求:1、雅思6.5或托福79;2、理学、工程学、工商管理学相关专业。香港教育大学MSc in Artificial Intelligence and Ecational Technology 人工智能与教育科技硕士 1年申请要求:1、雅思6 或 托福80 或 6级430;2、教育技术、统计学、计算机科学和工程相关专业。
首先,机械专业考研完全可以向人工智能方向发展,而且在当前传统制造业结构性升级的推动下,未来机械领域与人工智能的结合会越来越紧密。对于机械专业的本科生来说,如果想往人工智能方向发展,有以下几个选择:第一:立足本专业结合人工智能技术。目前机械专业的研究生教育阶段也有不少方向是结合人工智能技术的,比如数控方向、工业机器人方向、智能装备方向等等,这些方向与人工智能有紧密的联系,是完全可以选择的。当然,不同的高校会结合自身的教育资源来设置不同的方向,在报考之前需要做一个详细的了解。另外,立足本专业考研也会提高考研的成功率。第二:选择自动化相关专业。自动化相关专业的研究生教育与人工智能的联系是比较紧密的,相比于普通的机械专业来说,选择自动化专业的研究生会接触更多智能化方向。在物联网、大数据和云计算的推动下,未来自动化相关领域的智能化程度会越来越高。第三:选择计算机相关方向。人工智能虽然是比较典型的交叉学科,涉及到数学、控制学、计算机、语言学、经济学等等,但是人工智能的研究生教育主要集中在计算机相关专业,所以选择计算机专业的相关研究方向也是比较常见的选择。目前人工智能的研究方向集中在机器学习、计算机视觉、自然语言处理、知识表示、自动推理和机器人学六大领域,对于机械专业的本科生来说,选择机器人学是不错的选择。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!
9月14日,北京航空航天大学软件学院人工智能专业方向首批研究生开学,此次招收的122名研究生均为非全日制。北航是国内率先招收人工智能专业方向研究生的高校,目前正在酝酿成立人工智能学院。据介绍,自2004年北京大学在全国首次招收培养“智能科学与技术”专业本科生以来,国内有37所大学开展了智能专业的本科人才培养。北航此次招收的122名人工智能专业方向研究生,全部为非全日制,其中一半以上学生来自材料学科、经管等跨专业,应届生约占五分之一,来自IT行业的学生居多。导师30%来自企业,30%来自一线的专家,40%来自高校。学生在学期间至少有一年时间在企业实习。所学的专业课程包括认知科学、内脑科学、视觉感知、无人机系统、机器人等。北航有关负责人说,人工智能学科的发展,基于“新工科”思维拓展建设好人工智能专业。大学和企业的合作在人工智能人才培养方面,同时,由于人工智能学科本身交叉复合的属性,面向智能时代的人才需求,培养具有较强创新创业能力和跨界整合能力的人工智能领域卓越工程人才就成为这个专业方向的目标。“2015到2030年,争取我国每万名产业工人所拥有的工业机器人数量要达到300台左右。”中国工程院李德毅院士说,截至2015年,全球平均为69台,韩国531台,我国49台。由于农村城镇化导致中国农民急剧减少,未来,无人拖拉机、农用无人机、背包机器人和收割机器人将成为新一代“农民”。