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Faites le point sur les sept meilleures écoles d'ingénieurs en robotique au monde
Faites le point sur les sept meilleures écoles d'ingénieurs en robotique au monde
Les ingénieurs en herbe doivent connaître les instituts d'ingénierie robotique renommés du monde entier.
Il n'y a jamais eu de meilleur moment pour poursuivre une carrière en robotique et en ingénierie - de l'intelligence artificielle à l'exploration spatiale, ce domaine regorge d'innovations et de progrès passionnants.
Le Bureau of Labor Statistics des États-Unis estime qu'au cours des 10 prochaines années, les professions dans le domaine du génie mécanique maintiendront un taux de croissance stable de 7 % en général, garantissant ainsi aux diplômés un grand nombre d'opportunités d'emploi. Les étudiants en génie robotique gagnent un salaire moyen de plus de 90 000 $ et n'ont pas à se soucier du remboursement de leurs prêts étudiants.
Pour ceux qui envisagent une carrière en ingénierie robotique, choisir la bonne université est très important. La plupart des meilleures écoles d'ingénieurs en robotique au monde se trouvent aux États-Unis, bien qu'il existe également d'excellents programmes à l'étranger. Voici 7 des meilleures écoles et universités d’ingénierie robotique au monde.
1. Carnegie Mellon University
Emplacement : Pittsburgh, Pennsylvanie, États-Unis
La première école d'ingénierie robotique au monde est l'Université Carnegie Mellon à Pittsburgh, Pennsylvanie. La CMU abrite le premier programme de doctorat en robotique au monde, ainsi qu'une histoire distinguée de programmes de premier cycle et de projets de recherche innovants. L'Institut de robotique CMU est au cœur du projet et constitue l'un des centres de recherche en robotique les plus importants au monde.
Les étudiants intéressés par la robotique peuvent poursuivre des études allant d'une mineure en robotique au prestigieux doctorat en robotique. En outre, il existe trois diplômes de maîtrise différents et une majeure supplémentaire en robotique pour les étudiants de premier cycle (une majeure supplémentaire suivie en plus d'une autre majeure de premier cycle, comme le génie mécanique).
2. MIT
Localisation : Cambridge, Massachusetts, USA
Le MIT est l'une des meilleures écoles d'ingénieurs en robotique au monde. Le MIT est reconnu depuis longtemps comme l’une des principales universités technologiques au monde.
Le MIT est plus difficile à intégrer que la CMU, avec un taux d'acceptation de 7 % contre 17 % pour la CMU. Il convient de noter que le MIT ne dispose pas de diplôme dédié à la robotique : les étudiants peuvent poursuivre l'un des nombreux diplômes de l'École d'ingénierie et se concentrer sur la recherche en robotique. Le MIT réalise cependant des progrès incroyables en matière de robotique, notamment les défis de la DARPA et les projets avec la NASA.
3. Université de Tokyo
Lieu : Bunkyo-ku, Tokyo, Japon
Le Japon est depuis longtemps un leader mondial dans l'industrie de la robotique, en particulier lorsqu'il s'agit de repousser les limites de la technologie robotique moderne. Ainsi, l’Université de Tokyo est sans aucun doute l’une des meilleures écoles d’ingénierie en robotique au monde. Cette université est connue pour être conviviale et accueillante envers les étudiants internationaux, les étudiants du monde entier devraient donc l'envisager.
L'Université de Tokyo a accueilli de nombreux projets de robotique fascinants au fil des ans. Comme beaucoup d'autres universités, elle ne dispose pas de diplôme dédié en robotique, les étudiants se spécialisent donc en robotique tout en poursuivant l'un des diplômes professionnels de l'école d'ingénieurs de l'école.
4. Université technique de Munich
Emplacement : Munich, Allemagne
L'Allemagne est en train de devenir un centre mondial d'ingénierie et de technologie, donc pour les futurs ingénieurs, l'Allemagne est un endroit idéal pour étudier. L'Université technique de Munich est l'école d'ingénierie robotique la plus populaire d'Allemagne, avec des cours rigoureux et de bonnes opportunités de stages et d'emploi. Les étudiants du secondaire doivent travailler dur pour être admis – ce qui nécessite au moins une moyenne cumulative de 4,5 et un taux d'acceptation de 8 %.
Cependant, TUM est un bon endroit pour étudier. Bien que les cours puissent être difficiles, chaque école de l'Université procède à des évaluations de cours qui, entre autres avantages, permettent aux étudiants de donner leur avis sur les cours. TUM est également très efficace pour aider les étudiants à trouver des stages entre les semestres et met fortement l'accent sur l'apprentissage. Le campus de Munich est également incroyable.
5. Imperial College London
Localisation : Londres, Angleterre
Pour les étudiants qui souhaitent étudier au Royaume-Uni, vous pouvez jeter un œil à l'excellent Imperial College London, situé au centre de l'Angleterre. En tant que l'une des meilleures universités du Royaume-Uni, ICL propose des programmes d'ingénierie et des programmes d'études de premier ordre, notamment en bio-ingénierie, en génie électrique et en génie mécanique. Les étudiants en génie ont de nombreuses occasions d’être exposés à une variété de carrières potentielles en ingénierie, y compris diverses technologies robotiques.
Les partenariats industriels d’ICL peuvent également offrir des opportunités aux étudiants. Les partenaires notables incluent Jaguar Land Rover, Mitsubishi et Dyson. ICL a un taux d'acceptation de 14 %, ce qui est légèrement plus indulgent que les autres écoles d'ingénieurs en robotique de cette liste. Cependant, les étudiants qui souhaitent étudier la robotique à l'ICL ont toujours besoin d'excellentes notes - une moyenne cumulative de 4,5/5 ou 3,6/4 pour être admis. Les étudiants qui obtiendront une place à l'ICL étudieront dans le centre de Londres, l'une des villes les plus passionnantes et prestigieuses au monde.
6. Université de Californie, Berkeley
Lieu : Berkeley, Californie, États-Unis
UC Berkeley est l'une des universités les plus prestigieuses des États-Unis et l'une des meilleures écoles d'ingénieurs en robotique au monde. Il n'y a pas de meilleur endroit pour les futurs ingénieurs : l'UC Berkeley se trouve à seulement une heure de route du cœur de la Silicon Valley, en Californie du Nord. Entrer à l'UC Berkeley est un défi, mais son taux d'acceptation de 17 % est supérieur à celui de la plupart des écoles de cette liste. Les étudiants à la recherche d'autres écoles d'ingénierie en robotique en Californie devraient également envisager de postuler à l'Université de Stanford, qui propose également un solide programme de génie mécanique.
Le département d'ingénierie de l'UC Berkeley propose des opportunités de recherche passionnantes, notamment des projets en robotique, en nanotechnologie, en ingénierie océanique et dans plusieurs autres domaines. Son ingénierie robotique se concentre particulièrement sur l’ingénierie humaine, y compris les projets avancés de prothèses robotiques et d’exosquelettes.
7. École polytechnique fédérale de Zurich (ETH Zurich)
Localisation : Zurich, Suisse
Il est difficile d'ignorer l'École polytechnique fédérale de Zurich, car Einstein lui-même est un ancien élève de cette université. Située dans la belle Suisse, la SFIT est l'une des meilleures écoles d'ingénieurs en robotique d'Europe. Son taux d'acceptation atteint 27 %, ce qui en fait l'une des écoles les plus faciles à intégrer dans la liste.
L'école propose un baccalauréat rigoureux en génie mécanique, ainsi qu'une maîtrise en robotique, systèmes et contrôle que les étudiants peuvent poursuivre après l'obtention de leur diplôme. Cette université convient particulièrement aux étudiants intéressés à appliquer la robotique au génie biomédical ou à la biotechnologie.
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Bytedance Cutting lance le super abonnement SVIP : 499 yuans pour un abonnement annuel continu, offrant une variété de fonctions d'IA
Jun 28, 2024 am 03:51 AM
Ce site a rapporté le 27 juin que Jianying est un logiciel de montage vidéo développé par FaceMeng Technology, une filiale de ByteDance. Il s'appuie sur la plateforme Douyin et produit essentiellement du contenu vidéo court pour les utilisateurs de la plateforme. Il est compatible avec iOS, Android et. Windows, MacOS et autres systèmes d'exploitation. Jianying a officiellement annoncé la mise à niveau de son système d'adhésion et a lancé un nouveau SVIP, qui comprend une variété de technologies noires d'IA, telles que la traduction intelligente, la mise en évidence intelligente, l'emballage intelligent, la synthèse humaine numérique, etc. En termes de prix, les frais mensuels pour le clipping SVIP sont de 79 yuans, les frais annuels sont de 599 yuans (attention sur ce site : équivalent à 49,9 yuans par mois), l'abonnement mensuel continu est de 59 yuans par mois et l'abonnement annuel continu est de 59 yuans par mois. est de 499 yuans par an (équivalent à 41,6 yuans par mois) . En outre, le responsable de Cut a également déclaré que afin d'améliorer l'expérience utilisateur, ceux qui se sont abonnés au VIP d'origine
Assistant de codage d'IA augmenté par le contexte utilisant Rag et Sem-Rag
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
Améliorez la productivité, l’efficacité et la précision des développeurs en intégrant une génération et une mémoire sémantique améliorées par la récupération dans les assistants de codage IA. Traduit de EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, auteur JanakiramMSV. Bien que les assistants de programmation d'IA de base soient naturellement utiles, ils ne parviennent souvent pas à fournir les suggestions de code les plus pertinentes et les plus correctes, car ils s'appuient sur une compréhension générale du langage logiciel et des modèles d'écriture de logiciels les plus courants. Le code généré par ces assistants de codage est adapté à la résolution des problèmes qu’ils sont chargés de résoudre, mais n’est souvent pas conforme aux normes, conventions et styles de codage des équipes individuelles. Cela aboutit souvent à des suggestions qui doivent être modifiées ou affinées pour que le code soit accepté dans l'application.
Sept questions d'entretien technique Cool GenAI et LLM
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
Pour en savoir plus sur l'AIGC, veuillez visiter : 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou est différent de la banque de questions traditionnelle que l'on peut voir partout sur Internet. nécessite de sortir des sentiers battus. Les grands modèles linguistiques (LLM) sont de plus en plus importants dans les domaines de la science des données, de l'intelligence artificielle générative (GenAI) et de l'intelligence artificielle. Ces algorithmes complexes améliorent les compétences humaines et stimulent l’efficacité et l’innovation dans de nombreux secteurs, devenant ainsi la clé permettant aux entreprises de rester compétitives. LLM a un large éventail d'applications. Il peut être utilisé dans des domaines tels que le traitement du langage naturel, la génération de texte, la reconnaissance vocale et les systèmes de recommandation. En apprenant de grandes quantités de données, LLM est capable de générer du texte
Le réglage fin peut-il vraiment permettre au LLM d'apprendre de nouvelles choses : l'introduction de nouvelles connaissances peut amener le modèle à produire davantage d'hallucinations
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
Les grands modèles linguistiques (LLM) sont formés sur d'énormes bases de données textuelles, où ils acquièrent de grandes quantités de connaissances du monde réel. Ces connaissances sont intégrées à leurs paramètres et peuvent ensuite être utilisées en cas de besoin. La connaissance de ces modèles est « réifiée » en fin de formation. À la fin de la pré-formation, le modèle arrête effectivement d’apprendre. Alignez ou affinez le modèle pour apprendre à exploiter ces connaissances et répondre plus naturellement aux questions des utilisateurs. Mais parfois, la connaissance du modèle ne suffit pas, et bien que le modèle puisse accéder à du contenu externe via RAG, il est considéré comme bénéfique de l'adapter à de nouveaux domaines grâce à un réglage fin. Ce réglage fin est effectué à l'aide de la contribution d'annotateurs humains ou d'autres créations LLM, où le modèle rencontre des connaissances supplémentaires du monde réel et les intègre.
Afin de fournir un nouveau système de référence et d'évaluation de questions-réponses scientifiques et complexes pour les grands modèles, l'UNSW, Argonne, l'Université de Chicago et d'autres institutions ont lancé conjointement le cadre SciQAG.
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
L'ensemble de données ScienceAI Question Answering (QA) joue un rôle essentiel dans la promotion de la recherche sur le traitement du langage naturel (NLP). Des ensembles de données d'assurance qualité de haute qualité peuvent non seulement être utilisés pour affiner les modèles, mais également évaluer efficacement les capacités des grands modèles linguistiques (LLM), en particulier la capacité à comprendre et à raisonner sur les connaissances scientifiques. Bien qu’il existe actuellement de nombreux ensembles de données scientifiques d’assurance qualité couvrant la médecine, la chimie, la biologie et d’autres domaines, ces ensembles de données présentent encore certaines lacunes. Premièrement, le formulaire de données est relativement simple, et la plupart sont des questions à choix multiples. Elles sont faciles à évaluer, mais limitent la plage de sélection des réponses du modèle et ne peuvent pas tester pleinement la capacité du modèle à répondre aux questions scientifiques. En revanche, les questions et réponses ouvertes
Cinq écoles d'apprentissage automatique que vous ne connaissez pas
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
L'apprentissage automatique est une branche importante de l'intelligence artificielle qui donne aux ordinateurs la possibilité d'apprendre à partir de données et d'améliorer leurs capacités sans être explicitement programmés. L'apprentissage automatique a un large éventail d'applications dans divers domaines, de la reconnaissance d'images et du traitement du langage naturel aux systèmes de recommandation et à la détection des fraudes, et il change notre façon de vivre. Il existe de nombreuses méthodes et théories différentes dans le domaine de l'apprentissage automatique, parmi lesquelles les cinq méthodes les plus influentes sont appelées les « Cinq écoles d'apprentissage automatique ». Les cinq grandes écoles sont l’école symbolique, l’école connexionniste, l’école évolutionniste, l’école bayésienne et l’école analogique. 1. Le symbolisme, également connu sous le nom de symbolisme, met l'accent sur l'utilisation de symboles pour le raisonnement logique et l'expression des connaissances. Cette école de pensée estime que l'apprentissage est un processus de déduction inversée, à travers les connaissances existantes.
Les performances de SOTA, la méthode d'IA de prédiction d'affinité protéine-ligand multimodale de Xiamen, combinent pour la première fois des informations sur la surface moléculaire
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
Editeur | KX Dans le domaine de la recherche et du développement de médicaments, il est crucial de prédire avec précision et efficacité l'affinité de liaison des protéines et des ligands pour le criblage et l'optimisation des médicaments. Cependant, les études actuelles ne prennent pas en compte le rôle important des informations sur la surface moléculaire dans les interactions protéine-ligand. Sur cette base, des chercheurs de l'Université de Xiamen ont proposé un nouveau cadre d'extraction de caractéristiques multimodales (MFE), qui combine pour la première fois des informations sur la surface des protéines, la structure et la séquence 3D, et utilise un mécanisme d'attention croisée pour comparer différentes modalités. alignement. Les résultats expérimentaux démontrent que cette méthode atteint des performances de pointe dans la prédiction des affinités de liaison protéine-ligand. De plus, les études d’ablation démontrent l’efficacité et la nécessité des informations sur la surface des protéines et de l’alignement des caractéristiques multimodales dans ce cadre. Les recherches connexes commencent par "S
Préparant des marchés tels que l'IA, GlobalFoundries acquiert la technologie du nitrure de gallium de Tagore Technology et les équipes associées
Jul 15, 2024 pm 12:21 PM
Selon les informations de ce site Web du 5 juillet, GlobalFoundries a publié un communiqué de presse le 1er juillet de cette année, annonçant l'acquisition de la technologie de nitrure de gallium (GaN) et du portefeuille de propriété intellectuelle de Tagore Technology, dans l'espoir d'élargir sa part de marché dans l'automobile et Internet. des objets et des domaines d'application des centres de données d'intelligence artificielle pour explorer une efficacité plus élevée et de meilleures performances. Alors que des technologies telles que l’intelligence artificielle générative (GenerativeAI) continuent de se développer dans le monde numérique, le nitrure de gallium (GaN) est devenu une solution clé pour une gestion durable et efficace de l’énergie, notamment dans les centres de données. Ce site Web citait l'annonce officielle selon laquelle, lors de cette acquisition, l'équipe d'ingénierie de Tagore Technology rejoindrait GF pour développer davantage la technologie du nitrure de gallium. g
