


Populariti kecerdasan buatan kekal tinggi, dan ia telah disenaraikan sebagai 'pilihan paling hangat' untuk peperiksaan kemasukan kolej selama tiga tahun berturut-turut.
Menurut laporan "Baidu Hot Search·2022 College Entrance Examination Big Data" yang dikeluarkan baru-baru ini oleh Baidu, kecerdasan buatan telah menjadi yang utama dengan peningkatan tertinggi dalam populariti carian selama tiga tahun berturut-turut teknologi Big data dan kejuruteraan robotik kepada kecerdasan buatan juga telah masuk ke dalam Senarai TOP10.
Apabila bercakap tentang kecerdasan buatan, ramai orang mungkin biasa dengannya. Jadi apakah sebenarnya yang termasuk dalam jurusan kecerdasan buatan? Apakah arahan pekerjaan?
Ijazah Kecerdasan Buatan ialah disiplin antara disiplin dan baru muncul berdasarkan sains komputer dan disepadukan oleh komputer, psikologi, falsafah dan disiplin lain. Ia menyelidik dan membangunkan teori untuk mensimulasikan pengembangan dan pengembangan kecerdasan manusia sains kaedah, teknik dan sistem aplikasi yang berusaha untuk memahami sifat kecerdasan dan menghasilkan mesin pintar baharu yang boleh bertindak balas dengan cara yang serupa dengan kecerdasan manusia, termasuk robotik, pengecaman pertuturan, pengecaman imej, pemprosesan bahasa semula jadi dan sistem pakar, dsb. Arahan pekerjaan termasuk penyelidikan saintifik, pembangunan kejuruteraan, hala tuju komputer, kejuruteraan perisian, matematik gunaan, komunikasi automasi elektrik, pembuatan jentera, dsb.
Majuan kecerdasan buatan telah menjadi pilihan peperiksaan kemasukan kolej yang "paling popular" selama tiga tahun berturut-turut.
Sokongan dasar yang kukuh dijamin
Pada tahun 2017, Majlis Negeri mengeluarkan "Pelan Pembangunan Kepintaran Buatan Generasi Baharu", yang meningkatkan pembangunan kecerdasan buatan ke peringkat strategik negara dan mencadangkan teori menjadikan kecerdasan buatan China menjelang 2030, teknologi dan aplikasi, tahap keseluruhan telah mencapai tahap terkemuka dunia, dan ia telah menjadi pusat inovasi kecerdasan buatan utama dunia. Sebagai daya penggerak yang penting untuk pusingan baharu revolusi saintifik dan teknologi serta transformasi industri, langkah sokongan kecerdasan buatan telah diperkenalkan secara intensif Hari ini, lambang kecerdasan buatan boleh dilihat di mana-mana, dari arah dasar negara hingga kehidupan keluarga.
Teknologi AI terus meningkat dan berkembang
Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, perkembangan teknologi kecerdasan buatan telah pesat, daripada dialog robot kepada robot menulis puisi, kepada komposisi peperiksaan kemasukan kolej manusia digital 2022 , teknologi kecerdasan buatan mempunyai impak yang besar pada teks Kejayaan kreatif dan peningkatan berterusan serta evolusi adalah menakjubkan. Malah, penulisan AI mempunyai prospek yang sangat luas dalam industri kreatif. Sebagai contoh, dalam bidang kewartawanan, pengiklanan, reka bentuk, lukisan, permainan, dll. Walaupun penciptaan AI masih agak asas pada masa ini, jika industri boleh terus mendalami dan berulang, penggunaan besar-besaran penciptaan AI mungkin tidak jauh.
Terdapat jurang yang besar dalam bakat profesional dan prospek pekerjaan yang baik
Dari perspektif pembangunan perindustrian, dengan pelaksanaan pesat kecerdasan buatan dalam pelbagai industri, terdapat permintaan kukuh yang sepadan untuk profesional kecerdasan buatan. Menurut data daripada "Kertas Putih mengenai Pembangunan Bersepadu Kecerdasan Buatan dan Pembuatan 2020", jurang bakat kecerdasan buatan China mencecah 300,000, dan di bawah piawaian bakat yang sangat antara disiplin dan kompaun, kekurangan bakat akan wujud untuk masa yang lama. Oleh itu, pada peringkat ini, calon yang mendaftar dalam jurusan kecerdasan buatan akan membantu merebut trend masa depan ini.
Bak kata pepatah, "tujuh mata dalam peperiksaan, tiga mata dalam peperiksaan", walaupun keputusan peperiksaan kemasukan kolej tidak boleh diubah, memilih jurusan yang baik juga boleh mengubah hidup anda, jadi anda harus berhati-hati. semasa mengisi borang permohonan peperiksaan kemasukan kolej. Jadi, bagaimana untuk memilih jurusan semasa mengisi borang permohonan peperiksaan kemasukan kolej? Apa yang perlu diberi perhatian?
1) Semasa mengisi borang permohonan, kita harus terlebih dahulu memutuskan sama ada untuk memilih sekolah atau jurusan berdasarkan gred kita sendiri, dan mengetahui cara untuk meningkatkan kadar kejayaan kita dengan betul dalam mengisi borang permohonan.
2) Apabila memilih sekolah, anda boleh pergi ke sekolah untuk menyemak garis markah selama bertahun-tahun dan situasi pekerjaan setiap jurusan Selepas mempertimbangkan secara menyeluruh beberapa faktor seperti wilayah dan ekonomi, jika anda dah buat keputusan, sebaiknya kalau bagus jangan ubah.
3) Kenali diri anda dengan jelas dan ketahui jurusan mana yang sesuai untuk anda. Jangan pilih jurusan mana yang anda rasa bagus. Selain berbincang dengan ibu bapa anda, anda juga boleh meminta nasihat daripada profesional perancangan kerjaya untuk mengisi permohonan anda secara saintifik.
Atas ialah kandungan terperinci Populariti kecerdasan buatan kekal tinggi, dan ia telah disenaraikan sebagai 'pilihan paling hangat' untuk peperiksaan kemasukan kolej selama tiga tahun berturut-turut.. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Laman web ini melaporkan pada 27 Jun bahawa Jianying ialah perisian penyuntingan video yang dibangunkan oleh FaceMeng Technology, anak syarikat ByteDance Ia bergantung pada platform Douyin dan pada asasnya menghasilkan kandungan video pendek untuk pengguna platform tersebut Windows , MacOS dan sistem pengendalian lain. Jianying secara rasmi mengumumkan peningkatan sistem keahliannya dan melancarkan SVIP baharu, yang merangkumi pelbagai teknologi hitam AI, seperti terjemahan pintar, penonjolan pintar, pembungkusan pintar, sintesis manusia digital, dsb. Dari segi harga, yuran bulanan untuk keratan SVIP ialah 79 yuan, yuran tahunan ialah 599 yuan (nota di laman web ini: bersamaan dengan 49.9 yuan sebulan), langganan bulanan berterusan ialah 59 yuan sebulan, dan langganan tahunan berterusan ialah 499 yuan setahun (bersamaan dengan 41.6 yuan sebulan) . Di samping itu, pegawai yang dipotong juga menyatakan bahawa untuk meningkatkan pengalaman pengguna, mereka yang telah melanggan VIP asal

Tingkatkan produktiviti, kecekapan dan ketepatan pembangun dengan menggabungkan penjanaan dipertingkatkan semula dan memori semantik ke dalam pembantu pengekodan AI. Diterjemah daripada EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, pengarang JanakiramMSV. Walaupun pembantu pengaturcaraan AI asas secara semulajadi membantu, mereka sering gagal memberikan cadangan kod yang paling relevan dan betul kerana mereka bergantung pada pemahaman umum bahasa perisian dan corak penulisan perisian yang paling biasa. Kod yang dijana oleh pembantu pengekodan ini sesuai untuk menyelesaikan masalah yang mereka bertanggungjawab untuk menyelesaikannya, tetapi selalunya tidak mematuhi piawaian pengekodan, konvensyen dan gaya pasukan individu. Ini selalunya menghasilkan cadangan yang perlu diubah suai atau diperhalusi agar kod itu diterima ke dalam aplikasi

Model Bahasa Besar (LLM) dilatih pada pangkalan data teks yang besar, di mana mereka memperoleh sejumlah besar pengetahuan dunia sebenar. Pengetahuan ini dibenamkan ke dalam parameter mereka dan kemudiannya boleh digunakan apabila diperlukan. Pengetahuan tentang model ini "diperbaharui" pada akhir latihan. Pada akhir pra-latihan, model sebenarnya berhenti belajar. Selaraskan atau perhalusi model untuk mempelajari cara memanfaatkan pengetahuan ini dan bertindak balas dengan lebih semula jadi kepada soalan pengguna. Tetapi kadangkala pengetahuan model tidak mencukupi, dan walaupun model boleh mengakses kandungan luaran melalui RAG, ia dianggap berfaedah untuk menyesuaikan model kepada domain baharu melalui penalaan halus. Penalaan halus ini dilakukan menggunakan input daripada anotasi manusia atau ciptaan LLM lain, di mana model menemui pengetahuan dunia sebenar tambahan dan menyepadukannya

Untuk mengetahui lebih lanjut tentang AIGC, sila layari: 51CTOAI.x Komuniti https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou berbeza daripada bank soalan tradisional yang boleh dilihat di mana-mana sahaja di Internet memerlukan pemikiran di luar kotak. Model Bahasa Besar (LLM) semakin penting dalam bidang sains data, kecerdasan buatan generatif (GenAI) dan kecerdasan buatan. Algoritma kompleks ini meningkatkan kemahiran manusia dan memacu kecekapan dan inovasi dalam banyak industri, menjadi kunci kepada syarikat untuk kekal berdaya saing. LLM mempunyai pelbagai aplikasi Ia boleh digunakan dalam bidang seperti pemprosesan bahasa semula jadi, penjanaan teks, pengecaman pertuturan dan sistem pengesyoran. Dengan belajar daripada sejumlah besar data, LLM dapat menjana teks

Editor |ScienceAI Question Answering (QA) set data memainkan peranan penting dalam mempromosikan penyelidikan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP). Set data QA berkualiti tinggi bukan sahaja boleh digunakan untuk memperhalusi model, tetapi juga menilai dengan berkesan keupayaan model bahasa besar (LLM), terutamanya keupayaan untuk memahami dan menaakul tentang pengetahuan saintifik. Walaupun pada masa ini terdapat banyak set data QA saintifik yang meliputi bidang perubatan, kimia, biologi dan bidang lain, set data ini masih mempunyai beberapa kekurangan. Pertama, borang data adalah agak mudah, kebanyakannya adalah soalan aneka pilihan. Ia mudah dinilai, tetapi mengehadkan julat pemilihan jawapan model dan tidak dapat menguji sepenuhnya keupayaan model untuk menjawab soalan saintifik. Sebaliknya, Soal Jawab terbuka

Pembelajaran mesin ialah cabang penting kecerdasan buatan yang memberikan komputer keupayaan untuk belajar daripada data dan meningkatkan keupayaan mereka tanpa diprogramkan secara eksplisit. Pembelajaran mesin mempunyai pelbagai aplikasi dalam pelbagai bidang, daripada pengecaman imej dan pemprosesan bahasa semula jadi kepada sistem pengesyoran dan pengesanan penipuan, dan ia mengubah cara hidup kita. Terdapat banyak kaedah dan teori yang berbeza dalam bidang pembelajaran mesin, antaranya lima kaedah yang paling berpengaruh dipanggil "Lima Sekolah Pembelajaran Mesin". Lima sekolah utama ialah sekolah simbolik, sekolah sambungan, sekolah evolusi, sekolah Bayesian dan sekolah analogi. 1. Simbolisme, juga dikenali sebagai simbolisme, menekankan penggunaan simbol untuk penaakulan logik dan ekspresi pengetahuan. Aliran pemikiran ini percaya bahawa pembelajaran adalah proses penolakan terbalik, melalui sedia ada

Editor |. KX Dalam bidang penyelidikan dan pembangunan ubat, meramalkan pertalian pengikatan protein dan ligan dengan tepat dan berkesan adalah penting untuk pemeriksaan dan pengoptimuman ubat. Walau bagaimanapun, kajian semasa tidak mengambil kira peranan penting maklumat permukaan molekul dalam interaksi protein-ligan. Berdasarkan ini, penyelidik dari Universiti Xiamen mencadangkan rangka kerja pengekstrakan ciri berbilang mod (MFE) novel, yang buat pertama kalinya menggabungkan maklumat mengenai permukaan protein, struktur dan jujukan 3D, dan menggunakan mekanisme perhatian silang untuk membandingkan ciri modaliti yang berbeza penjajaran. Keputusan eksperimen menunjukkan bahawa kaedah ini mencapai prestasi terkini dalam meramalkan pertalian mengikat protein-ligan. Tambahan pula, kajian ablasi menunjukkan keberkesanan dan keperluan maklumat permukaan protein dan penjajaran ciri multimodal dalam rangka kerja ini. Penyelidikan berkaitan bermula dengan "S

Menurut berita dari laman web ini pada 5 Julai, GlobalFoundries mengeluarkan kenyataan akhbar pada 1 Julai tahun ini, mengumumkan pemerolehan teknologi power gallium nitride (GaN) Tagore Technology dan portfolio harta intelek, dengan harapan dapat mengembangkan bahagian pasarannya dalam kereta dan Internet of Things dan kawasan aplikasi pusat data kecerdasan buatan untuk meneroka kecekapan yang lebih tinggi dan prestasi yang lebih baik. Memandangkan teknologi seperti AI generatif terus berkembang dalam dunia digital, galium nitrida (GaN) telah menjadi penyelesaian utama untuk pengurusan kuasa yang mampan dan cekap, terutamanya dalam pusat data. Laman web ini memetik pengumuman rasmi bahawa semasa pengambilalihan ini, pasukan kejuruteraan Tagore Technology akan menyertai GLOBALFOUNDRIES untuk membangunkan lagi teknologi gallium nitride. G
