인공지능의 인기는 여전히 높으며, 3년 연속 대학 입시 '가장 인기 있는 옵션'으로 꼽혔다.
바이두가 최근 발표한 '바이두 핫서치·2022년 대학 입시 빅데이터' 보고서에 따르면 인공지능은 3년 연속 검색 인기 상승률이 가장 높은 전공으로 자리 잡았다. 지능도 TOP10 목록에 진입했습니다.
인공지능이라고 하면 많은 분들이 익숙하실 텐데요. 그렇다면 인공지능 전공에는 정확히 무엇이 포함되나요? 취업방향은 어떻게 되나요?
인공지능 전공은 컴퓨터 과학을 기반으로 하고 컴퓨터, 심리학, 철학 및 기타 학문이 통합된 학제간 신흥 학문입니다. 인간 지능의 확장과 확장을 시뮬레이션하기 위한 이론, 방법, 기술 및 기술을 연구하고 개발합니다. 로봇공학, 언어인식, 이미지 인식, 자연어 처리, 전문가 시스템 등 지능의 본질을 이해하고 인간 지능과 유사한 방식으로 반응할 수 있는 새로운 지능 기계를 만들기 위해 노력하는 응용 시스템의 신기술 과학이 기다립니다. 채용 방향에는 과학 연구, 공학 개발, 컴퓨터 방향, 소프트웨어 공학, 응용 수학, 전기 자동화 통신, 기계 제조 등이 포함됩니다.
인공지능 전공이 3년 연속 대학 입시 '가장 인기 있는' 선택지의 매력은 무엇인가요?
강력한 정책 지원이 보장됩니다
2017년 국무원은 인공지능 개발을 국가 전략 수준으로 끌어올리는 '차세대 인공지능 개발 계획'을 발표하고 2030년까지 중국의 인공지능 이론, 기술 수준을 제고할 것을 제안했습니다. 응용 분야는 세계 최고의 수준에 도달하여 세계 최고의 인공 지능 혁신 센터가 될 것입니다. 새로운 과학기술 혁명과 산업 변혁의 중요한 원동력으로 인공지능 지원 대책이 집중적으로 도입되고 있다. 오늘날 국가 정책 방향부터 가정생활까지 인공지능의 전형을 곳곳에서 볼 수 있다.
AI 기술은 계속 업그레이드되고 진화합니다
최근에는 로봇 대화부터 로봇 시 쓰기, 2022년 디지털 휴먼 대학 입시 구성, 텍스트 작성에 있어서 인공지능 기술의 획기적인 발전까지 인공지능 기술의 발전이 급속히 진행되고 있습니다. 지속적으로 업그레이드되고 진화되었습니다. 실제로 AI 글쓰기는 창작 산업에서 매우 광범위한 전망을 가지고 있습니다. 예를 들어 저널리즘, 광고, 디자인, 회화, 게임 등의 분야에서. AI 생성은 현재 상대적으로 초보적이지만, 업계가 계속해서 심화되고 반복될 수 있다면 AI 생성의 대규모 활용이 멀지 않을 수 있습니다.
전문 인재와 좋은 고용 전망에는 큰 격차가 있습니다.
산업 발전의 관점에서 볼 때 다양한 산업 분야에서 인공 지능이 빠르게 구현됨에 따라 인공 지능 전문가에 대한 수요가 높아졌습니다. "2020년 인공지능 및 제조 통합 개발 백서"의 데이터에 따르면 중국의 인공지능 인재 격차는 30만 명에 달하며, 고도로 학제적이고 복합적인 인재 기준에 따르면 인재 부족 현상은 오랫동안 존재할 것입니다. 따라서 현 단계에서 인공지능 전공에 입학하는 지원자들은 이러한 미래 추세를 파악하는 데 도움이 될 것입니다.
"시험은 7점, 성적은 3점"이라는 말이 있듯이, 대학 입시 결과는 바뀔 수 없지만, 좋은 전공을 선택하는 것도 인생을 바꿀 수 있으니, 이력서를 작성할 때 주의해야 합니다. 대학 입학 시험 지원서. 그렇다면 대학입시 지원서 작성 시 전공 선택은 어떻게 해야 할까요? 주의할 점은 무엇입니까?
1) 지원서를 작성할 때는 먼저 자신의 성적에 따라 학교를 선택할지, 전공을 선택할지 결정하고, 지원서 작성 성공률을 올바르게 높이는 방법을 알아야 합니다.
2) 학교를 선택할 때 해당 학교에 가서 연도별 성적, 전공별 취업상황을 확인하고, 지역, 경제 등 일련의 요소를 종합적으로 고려하여 결정하셨다면, 변경하지 않는 것이 가장 좋습니다.
3) 자신을 확실히 알고, 어떤 전공이 자신에게 맞는지 알고, 자신이 좋다고 생각하는 전공만 선택하지 마세요. 부모님과 상의하는 것 외에도, 지원서를 과학적으로 작성하기 위해 진로 계획 전문가에게 조언을 구할 수도 있습니다.
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검색 강화 생성 및 의미론적 메모리를 AI 코딩 도우미에 통합하여 개발자 생산성, 효율성 및 정확성을 향상시킵니다. EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG에서 번역됨, 저자 JanakiramMSV. 기본 AI 프로그래밍 도우미는 자연스럽게 도움이 되지만, 소프트웨어 언어에 대한 일반적인 이해와 소프트웨어 작성의 가장 일반적인 패턴에 의존하기 때문에 가장 관련성이 높고 정확한 코드 제안을 제공하지 못하는 경우가 많습니다. 이러한 코딩 도우미가 생성한 코드는 자신이 해결해야 할 문제를 해결하는 데 적합하지만 개별 팀의 코딩 표준, 규칙 및 스타일을 따르지 않는 경우가 많습니다. 이로 인해 코드가 애플리케이션에 승인되기 위해 수정되거나 개선되어야 하는 제안이 나타나는 경우가 많습니다.

LLM(대형 언어 모델)은 대규모 텍스트 데이터베이스에서 훈련되어 대량의 실제 지식을 습득합니다. 이 지식은 매개변수에 내장되어 필요할 때 사용할 수 있습니다. 이러한 모델에 대한 지식은 훈련이 끝나면 "구체화"됩니다. 사전 훈련이 끝나면 모델은 실제로 학습을 중단합니다. 모델을 정렬하거나 미세 조정하여 이 지식을 활용하고 사용자 질문에 보다 자연스럽게 응답하는 방법을 알아보세요. 그러나 때로는 모델 지식만으로는 충분하지 않을 때도 있으며, 모델이 RAG를 통해 외부 콘텐츠에 접근할 수 있더라도 미세 조정을 통해 모델을 새로운 도메인에 적응시키는 것이 유익한 것으로 간주됩니다. 이러한 미세 조정은 인간 주석 작성자 또는 기타 LLM 생성자의 입력을 사용하여 수행됩니다. 여기서 모델은 추가적인 실제 지식을 접하고 이를 통합합니다.

AIGC에 대해 자세히 알아보려면 다음을 방문하세요. 51CTOAI.x 커뮤니티 https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou는 인터넷 어디에서나 볼 수 있는 전통적인 문제 은행과 다릅니다. 고정관념에서 벗어나 생각해야 합니다. LLM(대형 언어 모델)은 데이터 과학, 생성 인공 지능(GenAI) 및 인공 지능 분야에서 점점 더 중요해지고 있습니다. 이러한 복잡한 알고리즘은 인간의 기술을 향상시키고 많은 산업 분야에서 효율성과 혁신을 촉진하여 기업이 경쟁력을 유지하는 데 핵심이 됩니다. LLM은 자연어 처리, 텍스트 생성, 음성 인식 및 추천 시스템과 같은 분야에서 광범위하게 사용될 수 있습니다. LLM은 대량의 데이터로부터 학습하여 텍스트를 생성할 수 있습니다.

편집자 |ScienceAI 질문 응답(QA) 데이터 세트는 자연어 처리(NLP) 연구를 촉진하는 데 중요한 역할을 합니다. 고품질 QA 데이터 세트는 모델을 미세 조정하는 데 사용될 수 있을 뿐만 아니라 LLM(대형 언어 모델)의 기능, 특히 과학적 지식을 이해하고 추론하는 능력을 효과적으로 평가하는 데에도 사용할 수 있습니다. 현재 의학, 화학, 생물학 및 기타 분야를 포괄하는 과학적인 QA 데이터 세트가 많이 있지만 이러한 데이터 세트에는 여전히 몇 가지 단점이 있습니다. 첫째, 데이터 형식이 비교적 단순하고 대부분이 객관식 질문이므로 평가하기 쉽지만 모델의 답변 선택 범위가 제한되고 모델의 과학적 질문 답변 능력을 완전히 테스트할 수 없습니다. 이에 비해 개방형 Q&A는

머신 러닝은 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 컴퓨터가 데이터로부터 학습하고 능력을 향상시킬 수 있는 능력을 제공하는 인공 지능의 중요한 분야입니다. 머신러닝은 이미지 인식, 자연어 처리, 추천 시스템, 사기 탐지 등 다양한 분야에서 폭넓게 활용되며 우리의 삶의 방식을 변화시키고 있습니다. 기계 학습 분야에는 다양한 방법과 이론이 있으며, 그 중 가장 영향력 있는 5가지 방법을 "기계 학습의 5개 학교"라고 합니다. 5개 주요 학파는 상징학파, 연결주의 학파, 진화학파, 베이지안 학파, 유추학파이다. 1. 상징주의라고도 알려진 상징주의는 논리적 추론과 지식 표현을 위해 상징을 사용하는 것을 강조합니다. 이 사고 학교는 학습이 기존을 통한 역연역 과정이라고 믿습니다.

Editor | KX 약물 연구 및 개발 분야에서 단백질과 리간드의 결합 친화도를 정확하고 효과적으로 예측하는 것은 약물 스크리닝 및 최적화에 매우 중요합니다. 그러나 현재 연구에서는 단백질-리간드 상호작용에서 분자 표면 정보의 중요한 역할을 고려하지 않습니다. 이를 기반으로 Xiamen University의 연구자들은 처음으로 단백질 표면, 3D 구조 및 서열에 대한 정보를 결합하고 교차 주의 메커니즘을 사용하여 다양한 양식 특징을 비교하는 새로운 다중 모드 특징 추출(MFE) 프레임워크를 제안했습니다. 조정. 실험 결과는 이 방법이 단백질-리간드 결합 친화도를 예측하는 데 있어 최첨단 성능을 달성한다는 것을 보여줍니다. 또한 절제 연구는 이 프레임워크 내에서 단백질 표면 정보와 다중 모드 기능 정렬의 효율성과 필요성을 보여줍니다. 관련 연구는 "S"로 시작된다

7월 5일 이 웹사이트의 소식에 따르면 글로벌파운드리는 올해 7월 1일 보도자료를 통해 타고르 테크놀로지(Tagore Technology)의 전력질화갈륨(GaN) 기술 및 지적재산권 포트폴리오 인수를 발표하고 자동차와 인터넷 시장 점유율 확대를 희망하고 있다고 밝혔다. 더 높은 효율성과 더 나은 성능을 탐구하기 위한 사물 및 인공 지능 데이터 센터 응용 분야입니다. 생성 AI와 같은 기술이 디지털 세계에서 계속 발전함에 따라 질화갈륨(GaN)은 특히 데이터 센터에서 지속 가능하고 효율적인 전력 관리를 위한 핵심 솔루션이 되었습니다. 이 웹사이트는 이번 인수 기간 동안 Tagore Technology의 엔지니어링 팀이 GLOBALFOUNDRIES에 합류하여 질화갈륨 기술을 더욱 개발할 것이라는 공식 발표를 인용했습니다. G
