人工智能领域选题?人工智能领域
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2024-06-10
1、在课程上,两个专业课程有较大差距。众所周知人工智能领域是Python的天下,因此人工智能专业以Python为中心,学习Python数据结构;软工班则学习JAVA数据结构。此外,人工智能专业会跟数科院的一起学习拓扑学,还有其他的一些人工智能领域的基础学科;而软件工程专业要学习如何使用系统化,规范化,可度量化的过程来开发软件,以及如何对软件产品做软件测试、进行软件体系结构设计。
2、简言之,人工智能专业以人工智能领域为导向来学习,目的精确;软件工程专业更广泛,可向多方向发展就业。软件工程教你如何系统规范地设计、分析、实现、测试一个产品,不关心具体做的是什么产品;人工智能教你怎么做出人工智能领域的相关产品。
1、通过实践操作,让学生能够更加深入地了解和掌握人工智能领域的相关理论、算法和技术,并在实际应用中获取更多的经验和技能。
2、具体来说,人工智能实训可以帮助学生实现以下几方面的目标:
3、掌握基础理论知识。人工智能实训通常包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等方面的基础理论知识的教授和实践操作,这些知识是学习人工智能的基础,掌握它们对于后续的学习和实践都至关重要。
4、学习算法和技术。人工智能实训能够让学生接触到各种常见的人工智能算法和技术,并进行实现和应用。通过实际操作,学生能够更好地理解和运用这些方法,提高自己的算法和程序设计能力。
5、认识应用场景。人工智能实训课程通常会包括一些典型的应用场景,如图像识别、语音识别、推荐系统、数据挖掘等。通过实践操作,学生可以更加深入地了解这些应用场景的特点和解决方案,提高自己的应用能力。
6、培养创新思维。人工智能实训通常会涉及到一些课程设计和项目开发等活动,这些活动需要学生进行大量的思考和实践,在实践中培养出创新思维和解决问题的能力,为未来的学习和职业发展打好基础。
7、总之,人工智能实训的主要目的是为学生提供一个实践学习的机会,让他们通过具体的应用场景和项目实践,掌握人工智能领域的相关理论和技术,并在实践中不断提高自己的能力和水平。
电路、信号与系统、模拟电子技术、数字电子技术、自动控制原理、现代控制理论、微机原理及应用、软件技术基础、电机与拖动、电力电子技术、计算机控制技术、系统仿真、计算机网络、运动控制、过程控制、单片机与嵌入式系统原理、计算机辅助设计、专业英语、智能控制,计算机编程C语言,C++语言。
该专业学生主要学习电工技术、电子技术、控制理论等较宽广领域的工程技术基础和一定的专业知识,具有自动化系统分析、设计、开发与研究的基本能力,综合素质高,具有坚实理论基础和创新能力。
以自动控制、计算机技术为支撑,针对实际工业生产过程实现自动控制,由信号检测与变换、过程控制、计算机控制系统、智能控制和现场总路线控制技术等组成方向主干课。
注重对嵌入式系统设计与软件设计能力的培养,理论结合实践,通过课堂教学、实验等多种形式的学习,培养嵌入式系统方向的专业人才;由嵌入式系统设计、嵌入式实时操作系统、DSP技术、先进显示技术、控制电机等组成方向主干课。
注重对学生电机系统分析与控制能力的培养,理论联系实践,通过实验培养机器人方向的专业人才,为学生以后在相关领域就业与深造打下坚实基础;由电子控制技术、力学、电机拖动、运动控制理论等组成方向主干课。
以信息处理与模式识别的理论技术为核心,以数学方法与计算机为主要工具,研究对各种媒体信息进行处理、分类和理解的方法,并在此基础上构造具有某些智能特性的系统;由计算机编程语言、机器学习算法、模式识别导论、应用统计学组成方向主干课。
大数据,或者称之为巨量资料,指的是需要全新的处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。也就是说,从各种各样类型的数据中,快速获得有价值信息的能力,就是大数据技术。大数据是AI智能化程度升级和进化的基础,拥有大数据,AI才能够不断的进行模拟演练,不断向着真正的人工智能靠拢。
计算机视觉顾名思义,就是让计算机具备像人眼一样观察和识别的能力,更进一步的说,就是指用摄像机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量,并进一步做图形处理,使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。
语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高新技术。语音识别技术主要包括特征提取技术、模式匹配准则及模型训练技术三个方面。语音识别是人机交互的基础,主要解决让机器听清楚人说什么的难题。人工智能目前落地最成功的就是语音识别技术。
语音识别目前主要应用在车联网、智能翻译、智能家居、自动驾驶方面,国内最具代表性的企业是科大讯飞,此外还有云知声、普强信息、声智科技、GMEMS通用微科技等初创企业。
自然语言处理大体包括了自然语言理解和自然语言生成两个部分,实现人机间自然语言通信意味着要使计算机既能理解自然语言文本的意义,也能以自然语言文本来表达给定的意图、思想等,前者称为自然语言理解,后者称为自然语言生成。自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。自然语言处理的终极目标是用自然语言与计算机进行通信,使人们可以用自己最习惯的语言来使用计算机,而无需再花大量的时间和精力去学习不很自然和习惯的各种计算机语言。
针对一定应用,具有相当自然语言处理能力的实用系统已经出现,典型的例子有:多语种数据库和专家系统的自然语言接口、各种机器翻译系统、全文信息检索系统、自动文摘系统等。国内BAT、京东、科大讯飞都有涉及自然语言处理的业务,另外还出现了爱特曼、出门问问、思必驰、蓦然认知、三角兽科技、森亿智能、乂学教育、智齿客服等新兴企业。
机器学习就是让机器具备人一样学习的能力,专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能,它是人工智能的核心。
机器学习已经有了十分广泛的应用,例如:数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、检测信用卡欺诈、证券市场分析、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和机器人运用。国内专注于机器学习的公司有优必选、图灵机器人、李群自动化、极智嘉科技、Rokid等。
这专业是一门将感知、决策计算和执行驱动组合在一起的技术。
学科的设立也是为了适应社会对从事智能化产品研发人员的需求。
该专业主要是为了培养能系统的、全面的掌握包括计算机硬件、软件与应用基本知识的人才。
其是模式识别、人工智能、仿生学和计算机科学与技术等多个学科融合的产物。