


Welche Universität hat das beste Hauptfach Künstliche Intelligenz? Die Antwort wird enthüllt, dieser Artikel analysiert sie gründlich
Ich habe einen Internetnutzer gesehen, der auf einer Q&A-Plattform eine Frage stellte: Welche chinesische Universität hat einen besseren Hauptfachbereich Künstliche Intelligenz?
Die Hauptfächer Künstliche Intelligenz dieser 9 Universitäten werden mit A+ bewertet
Mit der Entwicklung und dem Fortschritt von Wissenschaft und Technologie ist künstliche Intelligenz untrennbar mit unserer Arbeit und unserem Leben verbunden. Gesunde Sportarmbänder, das Scannen von QR-Codes beim Einkaufen, Gesichtserkennung, Spracherkennung, Sprachassistenten, Fingerabdruckerkennung usw. gehören zur Kategorie der künstlichen Intelligenz, ganz zu schweigen von intelligenten Robotern. Die Entwicklungsaussichten der künstlichen Intelligenz sind sehr gut. Wenn die Schwerindustrie eine untergehende Industrie ist, ist künstliche Intelligenz eine aufstrebende Industrie und eine High-Tech-Industrie
Mit der kontinuierlichen Entwicklung der sozialen Produktivität werden Big Data, Cloud Computing, das Internet der Dinge und andere verwandte Technologien in unserem täglichen Leben immer häufiger eingesetzt, und intelligente Entwicklung ist zu einem unvermeidlichen Trend geworden. Im Suchranking der Hauptfächer an Hochschulen und Universitäten liegen Künstliche Intelligenz, Big-Data-Technologie und Robotiktechnik jeweils unter den ersten dreiLaut vorläufiger Analyse gibt es in China etwa 248 Universitäten, die Studiengänge im Bereich Künstliche Intelligenz anbieten. Die neun Universitäten mit der höchsten Gesamtstärke sind die Tsinghua-Universität, die Shanghai Jiao Tong-Universität, die Nanjing-Universität, die Xi'an-Universität für elektronische Wissenschaft und Technologie in China, die Universität für elektronische Wissenschaft und Technologie in China, die Universität für Wissenschaft und Technologie in China, Harbin Institute of Technology, Huazhong University of Science and Technology und Southeast University. Die Hauptfächer Künstliche Intelligenz dieser Universitäten werden alle mit A+ bewertet
Welche Existenz hat der Hauptfachbereich Künstliche Intelligenz an diesen 9 Universitäten?
Einige Internetnutzer glauben, dass die Hauptfächer für künstliche Intelligenz zur Kategorie der Computer gehören, während andere glauben, dass die Hauptfächer für künstliche Intelligenz an Ingenieuruniversitäten zur Kategorie der elektronischen Informationen gehören. Tatsächlich ist künstliche Intelligenz ein sehr komplexes Thema, das viele Themenbereiche abdeckt, wie zum Beispiel Informatik, Statistik, Algorithmen, Neurobiologie usw. Daher gehört künstliche Intelligenz nicht zu einem bestimmten Hauptfach, aber Bereiche wie Informatik, Mathematik und Statistik sowie Biowissenschaften sind allesamt unverzichtbare Bestandteile der künstlichen Intelligenz
Welche Kurse sind für das Studium im Hauptfach Künstliche Intelligenz erforderlich?
Die von verschiedenen Universitäten angebotenen Kurse sind nicht genau gleich, aber es gibt zumindest einige grundlegende Fachrahmen, wie z. B. grundlegende Mathematikkurse, grundlegende Computerkurse, professionelle Theorie der künstlichen Intelligenz und Kurse für technisches Lernen usw. Konkret umfasst es eine Einführung in künstliche Intelligenz, Hochsprachenprogrammierung, Python-Programmierung, diskrete Mathematik, Datenstrukturen, digitale Signalverarbeitung, digitale Bildverarbeitung, umfassenden Entwurf künstlicher Intelligenzsysteme, Data Mining, Blockchain, kognitive Psychologie usw.
Die berühmte Klasse für künstliche Intelligenz der Tsinghua-Universität ist dem Institut für Interdisziplinäre und Informationstechnologie der Tsinghua-Universität angegliedert. Im Jahr 2019 gründete der Akademiker Yao Qizhi, ein weltbekannter Informatiker, die Klasse für künstliche Intelligenz der Tsinghua Academy, die als „Intelligent“ bezeichnet wird Klasse. Vergleichbar mit der Zhi-Klasse ist die Yao-Klasse. Beide Klassen sind Spitzencomputerklassen an der Tsinghua-Universität. Die Studenten dieser beiden Klassen vereinen die besten Studenten auf dem Gebiet der Informatik in meinem Land. Diese beiden Klassen entwickelten die modernste Gesichtserkennungstechnologie und verwendeten sie im Sky Eye-System. „Solange die Absolventen der Yao-Klasse und der Zhi-Klasse bereit sind, in die Vereinigten Staaten zu kommen, werden wir sie alle aufnehmen.“ Das sagte ein Professor einer bestimmten Universität in den Vereinigten Staaten.
Die Shanghai Jiao Tong University, eine wichtige Universität auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz in China, begann 2019 mit der Rekrutierung von Studenten mit Schwerpunkt Künstliche Intelligenz. Die Forschungsrichtungen dieses Schwerpunkts umfassen Bereiche wie maschinelles Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache, Computer Vision und Data Mining. Der Bereich der künstlichen Intelligenz der Shanghai Jiao Tong University hat viele innovative und unternehmerische Talente hervorgebracht, darunter Xu Li von SenseTime Technology, Lin Chenxi von Yitu Technology, Dai Wenyuan von 4Paradigm, Chen Ning von Yuntian Lifei und andere. Im Jahr 2023 hat die Provinz Shandong 11 Bachelor-Studiengänge für künstliche Intelligenz eingerichtet, von denen der Studiengang für künstliche Intelligenz der zweitbeliebteste Studiengang unter den Kandidaten in der Provinz Shandong ist. Der niedrigste Zulassungswert im Bundesland liegt bei 687 Punkten und liegt damit 167 Punkte über der Sonderzulassungsgrenze (520 Punkte). Der niedrigste Zulassungsrang im Bundesland liegt bei 223. Im Vergleich zum Hauptfach Elektronische Information (IEEE-Pilotklasse, inklusive Doppel-Bachelor-Studiengang) liegt das Hauptfach Künstliche Intelligenz nur 1 Punkt niedriger
Die School of Artificial Intelligence der Universität Nanjing wurde 2018 gegründet. Seit ihrer Gründung hat sie gute Leistungen erbracht. Sie kann nach der Abteilung für Astronomie als ein weiterer Trumpf der Universität Nanjing bezeichnet werden, der sogar mit Tsinghuas „Smart Class“ vergleichbar ist. Im Jahr 2023 hat die Provinz Shandong 12 Zulassungsstudiengänge für Bachelor-Studiengänge eingerichtet. Die niedrigste Punktzahl in der Provinz liegt bei 681 Punkten, was 161 Punkte über der Sonderzulassungsgrenze liegt In der Provinz gibt es 440 Kandidaten, die sich für die beliebtesten Hauptfächer der Provinz Shandong bewerben.
Der Hauptfachbereich Künstliche Intelligenz der Xi'an University of Electronic Science and Technology gehört zur Kategorie Computer. Die Schule wird im Jahr 2023 insgesamt 7 Zulassungsstudiengänge für Bachelor-Studiengänge in der Provinz Shandong einrichten. Darunter ist die Zulassungspunktzahl des Hauptfachs Computer Platz zwei, und die niedrigste Punktzahl in der Provinz beträgt 632 Punkte, 112 Punkte über der Sonderrekrutierungslinie, und die niedrigste Punktzahl in der Provinz beträgt 8741. Die Xi'an University of Electronic Science and Technology verfügt auch über eine Fakultät für künstliche Intelligenz. Den Daten zufolge liegen die Postgraduiertenzulassungen im Jahr 2023 für den Studiengang Künstliche Intelligenz bei 23,5 % und für den Studiengang Künstliche Intelligenz Turing bei 66,7 %.
Der Hauptfachbereich Künstliche Intelligenz der University of Electronic Science and Technology of China gehört ebenfalls zur Kategorie Computer. Die Schule wird im Jahr 2023 insgesamt 21 Zulassungsstudiengänge für Bachelor-Studiengänge in der Provinz Shandong einrichten. Darunter auch die Zulassungspunktzahl für die Kategorie Computer liegt auf Platz 5 und die niedrigste Punktzahl in der Provinz liegt bei 658 Punkten, 138 Punkte über der Sonderrekrutierungslinie, und die niedrigste Punktzahl in der Provinz liegt bei 2597. Die im Hauptfach Künstliche Intelligenz der University of Electronic Science and Technology of China studierten Kurse umfassen hauptsächlich Einführung in künstliche Intelligenz, Datenstrukturen und Algorithmen, Programmiergrundlagen, Optimierungsalgorithmen, Datenbankprinzipien und -anwendungen, Theorie und Algorithmen des maschinellen Lernens, Computer Vision, usw. Zu den Beschäftigungsrichtungen der Absolventen gehören High-Tech-Unternehmen, wissenschaftliche Forschungsinstitute, Regierungsbehörden usw. Sie beschäftigen sich mit Theorie und Technologieforschung im Bereich der künstlichen Intelligenz, Systemforschung und -entwicklung, Ingenieurmanagement und Bildung usw.
Der Studiengang „Künstliche Intelligenz“ der Universität für Wissenschaft und Technologie von China weist ebenfalls hohe Leistungen auf: Er verfügt über zwei nationale Ingenieurlabore für gehirnähnliche Intelligenztechnologie und -anwendungen sowie Sprach- und Sprachinformationsverarbeitung, die die einzigen im Land sind. Seine Forschungsrichtungen umfassen gehirnähnliche Intelligenz, Sprachtechnologie, emotionale Roboter und andere Bereiche. Das Hauptfach Künstliche Intelligenz der Universität für Wissenschaft und Technologie von China gehört zur Kategorie der elektronischen Informationen. Die Mindestzulassungspunktzahl für dieses Hauptfach in der Provinz Shandong liegt 157 Punkte über der Sonderzulassungsgrenze in der Provinz beträgt 685.
Das Harbin Institute of Technology verfügt über ein spezielles Forschungsinstitut für künstliche Intelligenz und spezielle Kurse für künstliche Intelligenz (Ingenieurrichtungen umfassen Anwendungsentwicklung, Algorithmen- und Modelldesign, intelligente Systemimplementierung, Smart City, Smart Finance, Smart Internet of Things und Smart). Bildung und andere Bereiche. Zu den Lernkursen gehören Prinzipien der künstlichen Intelligenz, des maschinellen Lernens, der Verarbeitung natürlicher Sprache, der Sprachinformationsverarbeitung, des Data Mining usw.
Unter den Zulassungsstudiengängen des Harbin Institute of Technology gibt es keinen speziellen Studiengang für künstliche Intelligenz. Der niedrigste Wert in der Provinz liegt bei 643 Punkten, was 123 Punkte über den Sonderzulassungen liegt Der niedrigste Rang in der Provinz ist 5673.
Der Studiengang „Künstliche Intelligenz“ der Huazhong University of Science and Technology gehört zur Kategorie der Studiengänge „Automatisierung“. Im Jahr 2023 werden in der Provinz Shandong 28 Studiengänge eingerichtet. Unter ihnen liegt die Beliebtheit der Bewerbung für den Studiengang „Künstliche Intelligenz“ in der Provinz Shandong Die niedrigste Punktzahl in der Provinz liegt bei 665 Punkten und liegt damit über der Sonderzulassungspunktzahl von 145, und die niedrigste Zulassungsnote in der Provinz liegt bei 1629. Die School of Artificial Intelligence and Automation an der Huake University wurde 2019 gegründet und im Jahr 2020 wurde die Aufnahme eines neuen Bachelor-Studiengangs in künstlicher Intelligenz genehmigt. Gewann zwei nationale erste Preise und zwei nationale zweite Preise beim 25. nationalen Finale des chinesischen Wettbewerbs für Roboter und künstliche Intelligenz.
Die Southeast University hat die School of Artificial Intelligence gegründet, die 2019 gegründet wurde. Der Studiengang Künstliche Intelligenz gehört zur Hauptkategorie Computer. Die School of Artificial Intelligence hat umfassende Kooperationen mit namhaften in- und ausländischen Unternehmen wie Huawei, Lenovo, Microsoft, Baidu usw. gestartet, mit dem Ziel, Elite-, Praxis-, Querschnitts- und Verbundführungstalente zu fördern. Das College wird im Jahr 2023 elf Bachelor-Zulassungsstudiengänge in der Provinz Shandong eröffnen. Die Zulassungspunktzahl für die Hauptfachkategorie Computer liegt an dritter Stelle. Die niedrigste Punktzahl in der Provinz liegt um 139 Punkte über der Sonderempfehlungsgrenze die Provinz ist 2504
Nach der obigen Analyse können wir feststellen, dass der Studiengang Künstliche Intelligenz als aufstrebender Studiengang von Anfang an große Aufmerksamkeit bei den Kandidaten auf sich gezogen hat und die Zulassungswerte recht hoch sind. Da die Zahl der Hochschuleinschreibungen weiter zunimmt, beginnen sich die Lücken in einigen grundlegenden Positionen im Bereich der künstlichen Intelligenz allmählich zu schließen. Daher können wir in einer Situation des harten Wettbewerbs um Arbeitsplätze nur dann zu hochrangigen Talenten für künstliche Intelligenz heranwachsen und auf dem Arbeitsmarkt beliebt werden, wenn wir auf der Bank sitzen und uns über einen längeren Zeitraum auf ein bestimmtes Gebiet konzentrieren und kultivieren!
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWelche Universität hat das beste Hauptfach Künstliche Intelligenz? Die Antwort wird enthüllt, dieser Artikel analysiert sie gründlich. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Verbessern Sie die Produktivität, Effizienz und Genauigkeit der Entwickler, indem Sie eine abrufgestützte Generierung und ein semantisches Gedächtnis in KI-Codierungsassistenten integrieren. Übersetzt aus EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, Autor JanakiramMSV. Obwohl grundlegende KI-Programmierassistenten natürlich hilfreich sind, können sie oft nicht die relevantesten und korrektesten Codevorschläge liefern, da sie auf einem allgemeinen Verständnis der Softwaresprache und den gängigsten Mustern beim Schreiben von Software basieren. Der von diesen Coding-Assistenten generierte Code eignet sich zur Lösung der von ihnen zu lösenden Probleme, entspricht jedoch häufig nicht den Coding-Standards, -Konventionen und -Stilen der einzelnen Teams. Dabei entstehen häufig Vorschläge, die geändert oder verfeinert werden müssen, damit der Code in die Anwendung übernommen wird

Large Language Models (LLMs) werden auf riesigen Textdatenbanken trainiert und erwerben dort große Mengen an realem Wissen. Dieses Wissen wird in ihre Parameter eingebettet und kann dann bei Bedarf genutzt werden. Das Wissen über diese Modelle wird am Ende der Ausbildung „verdinglicht“. Am Ende des Vortrainings hört das Modell tatsächlich auf zu lernen. Richten Sie das Modell aus oder verfeinern Sie es, um zu erfahren, wie Sie dieses Wissen nutzen und natürlicher auf Benutzerfragen reagieren können. Aber manchmal reicht Modellwissen nicht aus, und obwohl das Modell über RAG auf externe Inhalte zugreifen kann, wird es als vorteilhaft angesehen, das Modell durch Feinabstimmung an neue Domänen anzupassen. Diese Feinabstimmung erfolgt mithilfe von Eingaben menschlicher Annotatoren oder anderer LLM-Kreationen, wobei das Modell auf zusätzliches Wissen aus der realen Welt trifft und dieses integriert

Um mehr über AIGC zu erfahren, besuchen Sie bitte: 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou unterscheidet sich von der traditionellen Fragendatenbank, die überall im Internet zu sehen ist erfordert einen Blick über den Tellerrand hinaus. Large Language Models (LLMs) gewinnen in den Bereichen Datenwissenschaft, generative künstliche Intelligenz (GenAI) und künstliche Intelligenz zunehmend an Bedeutung. Diese komplexen Algorithmen verbessern die menschlichen Fähigkeiten, treiben Effizienz und Innovation in vielen Branchen voran und werden zum Schlüssel für Unternehmen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. LLM hat ein breites Anwendungsspektrum und kann in Bereichen wie der Verarbeitung natürlicher Sprache, der Textgenerierung, der Spracherkennung und Empfehlungssystemen eingesetzt werden. Durch das Lernen aus großen Datenmengen ist LLM in der Lage, Text zu generieren

Maschinelles Lernen ist ein wichtiger Zweig der künstlichen Intelligenz, der Computern die Möglichkeit gibt, aus Daten zu lernen und ihre Fähigkeiten zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. Maschinelles Lernen hat ein breites Anwendungsspektrum in verschiedenen Bereichen, von der Bilderkennung und der Verarbeitung natürlicher Sprache bis hin zu Empfehlungssystemen und Betrugserkennung, und es verändert unsere Lebensweise. Im Bereich des maschinellen Lernens gibt es viele verschiedene Methoden und Theorien, von denen die fünf einflussreichsten Methoden als „Fünf Schulen des maschinellen Lernens“ bezeichnet werden. Die fünf Hauptschulen sind die symbolische Schule, die konnektionistische Schule, die evolutionäre Schule, die Bayes'sche Schule und die Analogieschule. 1. Der Symbolismus, auch Symbolismus genannt, betont die Verwendung von Symbolen zum logischen Denken und zum Ausdruck von Wissen. Diese Denkrichtung glaubt, dass Lernen ein Prozess der umgekehrten Schlussfolgerung durch das Vorhandene ist

Herausgeber | Der Frage-Antwort-Datensatz (QA) von ScienceAI spielt eine entscheidende Rolle bei der Förderung der Forschung zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Hochwertige QS-Datensätze können nicht nur zur Feinabstimmung von Modellen verwendet werden, sondern auch effektiv die Fähigkeiten großer Sprachmodelle (LLMs) bewerten, insbesondere die Fähigkeit, wissenschaftliche Erkenntnisse zu verstehen und zu begründen. Obwohl es derzeit viele wissenschaftliche QS-Datensätze aus den Bereichen Medizin, Chemie, Biologie und anderen Bereichen gibt, weisen diese Datensätze immer noch einige Mängel auf. Erstens ist das Datenformular relativ einfach, die meisten davon sind Multiple-Choice-Fragen. Sie sind leicht auszuwerten, schränken jedoch den Antwortauswahlbereich des Modells ein und können die Fähigkeit des Modells zur Beantwortung wissenschaftlicher Fragen nicht vollständig testen. Im Gegensatz dazu offene Fragen und Antworten

Herausgeber |. KX Im Bereich der Arzneimittelforschung und -entwicklung ist die genaue und effektive Vorhersage der Bindungsaffinität von Proteinen und Liganden für das Arzneimittelscreening und die Arzneimitteloptimierung von entscheidender Bedeutung. Aktuelle Studien berücksichtigen jedoch nicht die wichtige Rolle molekularer Oberflächeninformationen bei Protein-Ligand-Wechselwirkungen. Auf dieser Grundlage schlugen Forscher der Universität Xiamen ein neuartiges Framework zur multimodalen Merkmalsextraktion (MFE) vor, das erstmals Informationen über Proteinoberfläche, 3D-Struktur und -Sequenz kombiniert und einen Kreuzaufmerksamkeitsmechanismus verwendet, um verschiedene Modalitäten zu vergleichen Ausrichtung. Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass diese Methode bei der Vorhersage von Protein-Ligand-Bindungsaffinitäten Spitzenleistungen erbringt. Darüber hinaus belegen Ablationsstudien die Wirksamkeit und Notwendigkeit der Proteinoberflächeninformation und der multimodalen Merkmalsausrichtung innerhalb dieses Rahmens. Verwandte Forschungen beginnen mit „S

Laut Nachrichten dieser Website vom 1. August hat SK Hynix heute (1. August) einen Blogbeitrag veröffentlicht, in dem es ankündigt, dass es am Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 teilnehmen wird, der vom 6. bis 8. August in Santa Clara, Kalifornien, USA, stattfindet viele neue Technologien Generation Produkt. Einführung des Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage), früher Flash Memory Summit (FlashMemorySummit), hauptsächlich für NAND-Anbieter, im Zusammenhang mit der zunehmenden Aufmerksamkeit für die Technologie der künstlichen Intelligenz wurde dieses Jahr in Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage) umbenannt Laden Sie DRAM- und Speicheranbieter und viele weitere Akteure ein. Neues Produkt SK Hynix wurde letztes Jahr auf den Markt gebracht
