最高の人工知能専攻を持つ大学はどこですか?その答えが明らかに、本記事で徹底分析
Q&A プラットフォームでネットユーザーが質問しているのを見ました。「中国のどの大学でより優れた人工知能専攻があるのですか?」
これら 9 大学の人工知能専攻は A と評価されました
科学技術の発展と進歩に伴い、人工知能は私たちの仕事や生活から切り離せないものになりました。インテリジェントロボットは言うまでもなく、健康的なスポーツブレスレット、物を購入する際のQRコードのスキャン、顔認識、音声認識、音声アシスタント、指紋認識などはすべて人工知能のカテゴリーに属します。人工知能の発展の見通しは非常に良好です。重工業が日没の産業であるとすれば、人工知能は日の出の産業であり、ハイテク産業です
社会生産性の継続的な発展に伴い、ビッグデータ、クラウド コンピューティング、モノのインターネットなどの関連テクノロジーが日常生活でますます広く使用されるようになり、インテリジェントな開発は避けられない傾向になっています。大学の専攻の検索人気ランキングでは、人工知能、ビッグデータ技術、ロボット工学がそれぞれ上位 3 位にランクインしました。
予備分析によると、中国には人工知能を専攻できる大学が約 248 校あります。総合力上位9大学は清華大学、上海交通大学、南京大学、中国西安電子科学技術大学、中国電子科学技術大学、中国科学技術大学、ハルビン工業大学、華中科学技術大学、東南大学。これらの大学の人工知能専攻は A グレードと評価されています
一部のネチズンは、人工知能の専攻はコンピュータのカテゴリーに属すると考えていますが、他のネットユーザーは、工学系大学の人工知能の専攻は電子情報のカテゴリーに属すると考えています。実際、人工知能は非常に複雑な主題であり、コンピューター サイエンス、統計、アルゴリズム、神経生物学など、多くの主題分野をカバーしています。したがって、人工知能は特定の専攻に属しませんが、コンピューターサイエンス、数学と統計、生物科学などの分野はすべて人工知能の不可欠な要素です
人工知能専攻を学ぶにはどのようなコースが必要ですか?
異なる大学が提供するコースはまったく同じではありませんが、基礎数学コース、基礎コンピュータコース、人工知能専門理論および技術学習コースなど、少なくともいくつかの基本的な科目の枠組みはあります。具体的には、人工知能の概要、高級言語プログラミング、Python プログラミング、離散数学、データ構造、デジタル信号処理、デジタル画像処理、人工知能システムの総合設計、データマイニング、ブロックチェーン、認知心理学などが含まれます。
##清華大学の有名な人工知能クラスは、清華大学学際情報技術研究所に所属しています。2019 年、世界的に有名なコンピューター科学者である学者の姚其之氏が、インテリジェントと呼ばれる清華学院人工知能クラスを設立しました。クラス。 Zhi クラスに匹敵するのは Yao クラスで、どちらのクラスも清華大学のトップクラスのコンピュータ クラスであり、この 2 つのクラスの学生は我が国のコンピュータ サイエンスの分野でトップクラスの学生を集めています。これら 2 つのクラスは最先端の顔認識技術を開発し、それを Sky Eye システムで使用しました。 「ヤオクラスとジークラスの卒業生が米国に来る意思がある限り、全員を受け入れます。」アメリカの某大学の教授がこう言っていました。
中国の人工知能分野の重要機関である上海交通大学は、2019年に人工知能を専攻する学生の募集を開始した。この専攻の研究方向は、機械学習、自然言語処理、コンピュータ ビジョン、データ マイニングなどの分野をカバーしています。上海交通大学の人工知能分野では、SenseTime Technology の Xu Li 氏、Yitu Technology の Lin Chenxi 氏、4Paradigm の Dai Wenyuan 氏、Yuntian Lifei の Chen Ning 氏など、多くの革新的で起業家精神にあふれた人材を育成してきました。 2023年、山東省は11の学部人工知能専攻を設立し、その中で人工知能専攻は山東省の受験者の間で2番目に人気のある専攻となっている。州の最低入学スコアは687点で、特別入学枠(520点)より167点高く、州の最低入学ランクは223である。電子情報専攻(ダブル学士号プログラムを含むIEEEパイロットクラス)と比較して、人工知能専攻はわずか1ポイント低いです
南京大学人工知能学部は2018年に設立され、設立以来順調に業績を上げており、天文学部に次ぐ南京大学のもう一つの切り札専攻とも言え、清華大学の「スマートクラス」にも匹敵する。 。山東省は2023年に12の学部入学専攻を設置しており、その中で人工知能専攻の入学スコアは第1位であり、省内最低スコアは681点で、特別入学ラインを161点上回っている。山東省の候補者は 440 人で、最も人気のある専攻に応募します。
西安電子科学技術大学の人工知能専攻はコンピューター部門に属し、2023年に山東省に合計7つの学部入学専攻を設立する予定です。部門は2位で、州の最低点は632点で特別採用ラインを112点上回り、州の最低順位は8741点となった。西安電子科学技術大学には人工知能学部もあり、データによると、2023年の大学院入学者数は人工知能専攻が23.5%、人工知能チューリングクラスが66.7%となっている。
中国電子科学技術大学の人工知能専攻もコンピュータのカテゴリーに属しており、同校は2023年に山東省に合計21の学部入学専攻を設置する予定である。コンピュータ部門は 5 位で州内最下位、スコアは 658 点で特別抽選ラインを 138 点上回り、州内最低順位は 2597 点でした。中国電子科学技術大学の人工知能専攻で学ぶコースには、主に人工知能の概要、データ構造とアルゴリズム、プログラミングの基礎、最適化アルゴリズム、データベースの原理と応用、機械学習の理論とアルゴリズム、コンピュータビジョン、等卒業生の就職先はハイテク企業、科学研究機関、政府部門などで、人工知能の理論と技術研究、システム研究開発、エンジニアリング管理と教育などに従事しています。
中国科学技術大学の人工知能専攻も高い成果を上げており、国内唯一の脳型知能技術と応用、音声言語情報処理のための国立工学研究所が2つある。研究の方向性は、脳のような知能、音声技術、感情ロボットなどの分野をカバーしています。中国科学技術大学の人工知能専攻は電子情報分野に属し、2023年の山東省におけるこの専攻の入学最低点は676点で、特別入学ラインを157点上回っている。州は685です。
ハルビン工業大学には専用の人工知能研究機関と特別な人工知能クラス (エンジニアリング方向) があり、雇用方向にはアプリケーション開発、アルゴリズムとモデル設計、インテリジェント システム実装、スマート シティ、スマート ファイナンス、スマート IoT、知的教育およびその他の分野。学習コースには、人工知能、機械学習、自然言語処理、音声情報処理、データマイニングなどの原理が含まれます。
ハルビン工業大学の入学専攻には人工知能の専門専攻はありませんが、威海キャンパスには先端材料とインテリジェント製造の分野でトップクラスの授業があり、同省の最低点は643点で、123点です。特別入場ラインを上回っています。州内で最低です。時刻は 5673 です。
華中科技大学の人工知能専攻はオートメーション専攻のカテゴリーに属し、2023年には山東省に28の専攻が設置される予定であり、その中でも山東省での人工知能専攻への志願人気は高い。州の最低スコアは 665 ポイントで、特別入学基準を 145 ポイント上回っているため、州の最低入学ランクは 1629 です。華化大学の人工知能およびオートメーション学部は 2019 年に設立され、2020 年には人工知能の新しい学部の追加が承認されました。第25回中国ロボット・人工知能競技会全国決勝大会で全国1位2名、全国2位2名を受賞。
サウスイースト大学は、2019 年に設立された人工知能学部を設立しました。人工知能専攻はコンピューター専攻のカテゴリーに属します。人工知能学部は、エリート、実践的、横断的、複合的なリーダーシップの人材を育成することを目的として、ファーウェイ、レノボ、マイクロソフト、百度などの国内外の有名企業との包括的な協力を開始しました。同大学は2023年に山東省に11の学部入学専攻を開設する予定で、コンピュータ専攻の入学得点は3位、省内最低点は659点で、特別推薦ラインを139点上回っている。州は 2504# です。
##上記の分析の結果、人工知能専攻は新興専攻として、登場するやいなや受験生から大きな注目を集めており、入学スコアもかなり高いことが分かりました。大学入学者数が増加し続けるにつれて、一部の基本的な人工知能のポジションの不足が徐々に埋まり始めています。したがって、熾烈な就職競争の状況では、ベンチに座り、特定の分野に長期間集中して育成することによってのみ、高度な人工知能の人材に成長し、就職市場で人気を得ることができます。以上が最高の人工知能専攻を持つ大学はどこですか?その答えが明らかに、本記事で徹底分析の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator
AIヘンタイを無料で生成します。

人気の記事

ホットツール

メモ帳++7.3.1
使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版
中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1
強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6
ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版
神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

ホットトピック









このサイトは6月27日、JianyingはByteDanceの子会社であるFaceMeng Technologyによって開発されたビデオ編集ソフトウェアであり、Douyinプラットフォームに依存しており、基本的にプラットフォームのユーザー向けに短いビデオコンテンツを作成すると報告しました。 Windows、MacOS、その他のオペレーティング システム。 Jianyingは会員システムのアップグレードを正式に発表し、インテリジェント翻訳、インテリジェントハイライト、インテリジェントパッケージング、デジタルヒューマン合成などのさまざまなAIブラックテクノロジーを含む新しいSVIPを開始しました。価格的には、クリッピングSVIPの月額料金は79元、年会費は599元(当サイト注:月額49.9元に相当)、継続月額サブスクリプションは月額59元、継続年間サブスクリプションは、年間499元(月額41.6元に相当)です。さらに、カット担当者は、ユーザーエクスペリエンスを向上させるために、オリジナルのVIPに登録している人は、

検索強化生成およびセマンティック メモリを AI コーディング アシスタントに組み込むことで、開発者の生産性、効率、精度を向上させます。 JanakiramMSV 著者の EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG から翻訳。基本的な AI プログラミング アシスタントは当然役に立ちますが、ソフトウェア言語とソフトウェア作成の最も一般的なパターンに関する一般的な理解に依存しているため、最も適切で正しいコードの提案を提供できないことがよくあります。これらのコーディング アシスタントによって生成されたコードは、彼らが解決する責任を負っている問題の解決には適していますが、多くの場合、個々のチームのコーディング標準、規約、スタイルには準拠していません。これにより、コードがアプリケーションに受け入れられるように修正または調整する必要がある提案が得られることがよくあります。

大規模言語モデル (LLM) は巨大なテキスト データベースでトレーニングされ、そこで大量の現実世界の知識を取得します。この知識はパラメータに組み込まれており、必要なときに使用できます。これらのモデルの知識は、トレーニングの終了時に「具体化」されます。事前トレーニングの終了時に、モデルは実際に学習を停止します。モデルを調整または微調整して、この知識を活用し、ユーザーの質問により自然に応答する方法を学びます。ただし、モデルの知識だけでは不十分な場合があり、モデルは RAG を通じて外部コンテンツにアクセスできますが、微調整を通じてモデルを新しいドメインに適応させることが有益であると考えられます。この微調整は、ヒューマン アノテーターまたは他の LLM 作成物からの入力を使用して実行され、モデルは追加の実世界の知識に遭遇し、それを統合します。

AIGC について詳しくは、51CTOAI.x コミュニティ https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou を参照してください。これらの質問は、インターネット上のどこでも見られる従来の質問バンクとは異なります。既成概念にとらわれずに考える必要があります。大規模言語モデル (LLM) は、データ サイエンス、生成人工知能 (GenAI)、および人工知能の分野でますます重要になっています。これらの複雑なアルゴリズムは人間のスキルを向上させ、多くの業界で効率とイノベーションを推進し、企業が競争力を維持するための鍵となります。 LLM は、自然言語処理、テキスト生成、音声認識、推奨システムなどの分野で幅広い用途に使用できます。 LLM は大量のデータから学習することでテキストを生成できます。

編集者 |ScienceAI 質問応答 (QA) データセットは、自然言語処理 (NLP) 研究を促進する上で重要な役割を果たします。高品質の QA データ セットは、モデルの微調整に使用できるだけでなく、大規模言語モデル (LLM) の機能、特に科学的知識を理解し推論する能力を効果的に評価することもできます。現在、医学、化学、生物学、その他の分野をカバーする多くの科学 QA データ セットがありますが、これらのデータ セットにはまだいくつかの欠点があります。まず、データ形式は比較的単純で、そのほとんどが多肢選択式の質問であり、評価は簡単ですが、モデルの回答選択範囲が制限され、科学的な質問に回答するモデルの能力を完全にテストすることはできません。対照的に、自由回答型の Q&A

機械学習は人工知能の重要な分野であり、明示的にプログラムしなくてもコンピューターにデータから学習して能力を向上させる機能を提供します。機械学習は、画像認識や自然言語処理から、レコメンデーションシステムや不正行為検出に至るまで、さまざまな分野で幅広く応用されており、私たちの生活様式を変えつつあります。機械学習の分野にはさまざまな手法や理論があり、その中で最も影響力のある 5 つの手法は「機械学習の 5 つの流派」と呼ばれています。 5 つの主要な学派は、象徴学派、コネクショニスト学派、進化学派、ベイジアン学派、およびアナロジー学派です。 1. 象徴主義は、象徴主義とも呼ばれ、論理的推論と知識の表現のためのシンボルの使用を強調します。この学派は、学習は既存の既存の要素を介した逆演繹のプロセスであると信じています。

編集者 | KX 医薬品の研究開発の分野では、タンパク質とリガンドの結合親和性を正確かつ効果的に予測することが、医薬品のスクリーニングと最適化にとって重要です。しかし、現在の研究では、タンパク質とリガンドの相互作用における分子表面情報の重要な役割が考慮されていません。これに基づいて、アモイ大学の研究者らは、初めてタンパク質の表面、3D 構造、配列に関する情報を組み合わせ、クロスアテンション メカニズムを使用して異なるモダリティの特徴を比較する、新しいマルチモーダル特徴抽出 (MFE) フレームワークを提案しました。アライメント。実験結果は、この方法がタンパク質-リガンド結合親和性の予測において最先端の性能を達成することを実証しています。さらに、アブレーション研究は、この枠組み内でのタンパク質表面情報と多峰性特徴の位置合わせの有効性と必要性を実証しています。 「S」で始まる関連研究

7月5日のこのウェブサイトのニュースによると、グローバルファウンドリーズは今年7月1日にプレスリリースを発行し、自動車とインターネットでの市場シェア拡大を目指してタゴール・テクノロジーのパワー窒化ガリウム(GaN)技術と知的財産ポートフォリオを買収したことを発表した。モノと人工知能データセンターのアプリケーション分野で、より高い効率とより優れたパフォーマンスを探求します。生成 AI などのテクノロジーがデジタル世界で発展を続ける中、窒化ガリウム (GaN) は、特にデータセンターにおいて、持続可能で効率的な電力管理のための重要なソリューションとなっています。このウェブサイトは、この買収中にタゴール・テクノロジーのエンジニアリングチームがGLOBALFOUNDRIESに加わり、窒化ガリウム技術をさらに開発するという公式発表を引用した。 G
