


Universiti manakah yang mempunyai jurusan kecerdasan buatan terbaik? Jawapannya didedahkan, artikel ini menganalisisnya secara menyeluruh
Saya melihat seorang netizen bertanyakan soalan di platform Soal Jawab: Universiti Cina manakah yang mempunyai jurusan kecerdasan buatan yang lebih baik?
Jurusan kecerdasan buatan dari 9 universiti ini diberi penarafan A+
Dengan perkembangan dan kemajuan sains dan teknologi, kecerdasan buatan telah menjadi tidak dapat dipisahkan daripada pekerjaan dan kehidupan kita. Gelang sukan yang sihat, mengimbas kod QR semasa membeli sesuatu, pengecaman muka, pengecaman suara, pembantu suara, pengecaman cap jari, dll., semuanya tergolong dalam kategori kecerdasan buatan, apatah lagi robot pintar. Prospek pembangunan kecerdasan buatan adalah sangat baik Jika industri berat adalah industri matahari terbenam, kecerdasan buatan adalah industri matahari terbit dan merupakan industri berteknologi tinggi
.Dengan pembangunan berterusan produktiviti sosial, data besar, pengkomputeran awan, Internet Perkara dan teknologi lain yang berkaitan akan semakin banyak digunakan dalam kehidupan seharian kita, dan pembangunan pintar telah menjadi trend yang tidak dapat dielakkan. Dalam kedudukan populariti carian jurusan di kolej dan universiti, kecerdasan buatan, teknologi data besar dan kejuruteraan robotik masing-masing berada dalam tiga teratas
Menurut analisis awal, terdapat kira-kira 248 universiti di China yang menawarkan jurusan kecerdasan buatan. Sembilan universiti terbaik dari segi kekuatan komprehensif ialah Universiti Tsinghua, Universiti Jiao Tong Shanghai, Universiti Nanjing, Universiti Sains dan Teknologi Elektronik Xi'an China, Universiti Sains dan Teknologi Elektronik China, Universiti Sains dan Teknologi China, Institut Teknologi Harbin, Universiti Sains dan Teknologi Huazhong dan Universiti Tenggara. Jurusan kecerdasan buatan universiti ini semuanya dinilai A+
Apakah jenis kewujudan jurusan kecerdasan buatan yang wujud di kalangan 9 universiti ini?
Sesetengah netizen berpendapat jurusan kecerdasan buatan tergolong dalam kategori komputer, manakala yang lain berpendapat jurusan kecerdasan buatan di universiti kejuruteraan tergolong dalam kategori maklumat elektronik. Sebenarnya, kecerdasan buatan adalah subjek yang sangat kompleks, meliputi banyak bidang subjek, seperti sains komputer, statistik, algoritma, neurobiologi, dll. Oleh itu, kecerdasan buatan tidak tergolong dalam jurusan tertentu, tetapi bidang seperti sains komputer, matematik dan statistik serta sains biologi adalah semua komponen yang sangat diperlukan dalam kecerdasan buatan
Apakah kursus yang diperlukan untuk mempelajari jurusan kecerdasan buatan?
Kursus yang ditawarkan oleh universiti yang berbeza tidak betul-betul sama, tetapi terdapat sekurang-kurangnya beberapa rangka kerja subjek asas, seperti kursus asas matematik, kursus asas komputer, teori profesional kecerdasan buatan dan kursus pembelajaran teknikal, dsb. Khususnya, ia termasuk pengenalan kepada kecerdasan buatan, pengaturcaraan bahasa peringkat tinggi, pengaturcaraan Python, matematik diskret, struktur data, pemprosesan isyarat digital, pemprosesan imej digital, reka bentuk komprehensif sistem kecerdasan buatan, perlombongan data, rantaian blok, psikologi kognitif, dll.
Kelas kecerdasan buatan terkenal Universiti Tsinghua bergabung dengan Institut Teknologi Antara Bidang dan Teknologi Maklumat Universiti Tsinghua Pada tahun 2019, ahli akademik Yao Qizhi, seorang saintis komputer terkenal di dunia, mengasaskan Kelas Kecerdasan Buatan Akademi Tsinghua, yang dirujuk sebagai Intelligent. Kelas. Setanding dengan Kelas Zhi ialah Kelas Yao Kedua-dua kelas adalah kelas komputer terbaik di Universiti Tsinghua. Pelajar dalam kedua-dua kelas ini mengumpulkan pelajar terbaik dalam bidang sains komputer di negara saya. Kedua-dua kelas ini membangunkan teknologi pengecaman muka yang paling canggih dan menggunakannya dalam sistem Sky Eye. "Selagi graduan dari Kelas Yao dan Kelas Zhi bersedia untuk datang ke Amerika Syarikat, kami akan menerima mereka semua." Inilah yang dikatakan oleh seorang profesor dari universiti tertentu di Amerika Syarikat.
Universiti Shanghai Jiao Tong, sebuah universiti penting dalam bidang kecerdasan buatan di China, mula mengambil pelajar dalam jurusan kecerdasan buatan pada 2019. Arah penyelidikan bidang utama ini meliputi bidang seperti pembelajaran mesin, pemprosesan bahasa semula jadi, penglihatan komputer dan perlombongan data. Bidang kecerdasan buatan Universiti Jiao Tong Shanghai telah memupuk ramai bakat inovatif dan keusahawanan, termasuk Xu Li dari SenseTime Technology, Lin Chenxi dari Yitu Technology, Dai Wenyuan dari 4Paradigm, Chen Ning dari Yuntian Lifei dan lain-lain. Pada tahun 2023, Wilayah Shandong telah menubuhkan 11 jurusan kecerdasan buatan sarjana muda, antaranya jurusan kecerdasan buatan adalah jurusan kedua paling popular dalam kalangan calon di Wilayah Shandong. Skor kemasukan terendah di wilayah itu ialah 687 mata, iaitu 167 mata lebih tinggi daripada had kemasukan khas (520 mata Kedudukan kemasukan terendah di wilayah itu ialah 223). Berbanding dengan jurusan maklumat elektronik (kelas perintis IEEE, termasuk program ijazah sarjana muda berganda), jurusan kecerdasan buatan hanya 1 mata lebih rendah
Pusat Kepintaran Buatan Universiti Nanjing telah ditubuhkan pada tahun 2018. Sejak penubuhannya, ia boleh dipanggil satu lagi jurusan kad truf Universiti Nanjing selepas Jabatan Astronomi, malah setanding dengan "Kelas Pintar" Tsinghua. Pada tahun 2023, Wilayah Shandong telah menetapkan 12 jurusan kemasukan sarjana Di antaranya, markah kemasukan jurusan kecerdasan buatan menduduki tempat pertama Skor terendah di wilayah itu ialah 681 mata, iaitu 161 mata di luar garisan kemasukan khas di wilayah adalah 440, yang merupakan calon Wilayah Shandong memohon untuk jurusan yang paling popular.
Jurusan kecerdasan buatan Universiti Sains dan Teknologi Elektronik Xi'an tergolong dalam kategori komputer Sekolah ini akan menubuhkan sejumlah 7 jurusan kemasukan sarjana muda di Wilayah Shandong pada tahun 2023. Antaranya, markah kemasukan jurusan komputer ialah. menduduki tempat kedua, dan skor terendah di wilayah itu ialah 632 mata, 112 mata melepasi garisan pengambilan khas, dan kedudukan terendah di wilayah itu ialah 8741. Universiti Sains dan Teknologi Elektronik Xi'an juga mempunyai Sekolah Kecerdasan Buatan Menurut data, kemasukan pascasiswazah pada tahun 2023 adalah 23.5% untuk jurusan Kecerdasan Buatan dan 66.7% untuk kelas Kecerdasan Buatan Turing.
Jurusan kecerdasan buatan Universiti Sains dan Teknologi Elektronik China juga tergolong dalam kategori komputer Sekolah ini akan menubuhkan sejumlah 21 jurusan kemasukan sarjana muda di Wilayah Shandong pada tahun 2023. Antaranya, markah kemasukan untuk kategori komputer. berada di kedudukan ke-5, dan skor terendah di wilayah itu ialah 658 mata, 138 mata melepasi barisan pengambilan khas, dan kedudukan terendah di wilayah itu ialah 2597. Kursus yang dipelajari dalam Major Kecerdasan Buatan Universiti Sains dan Teknologi Elektronik China terutamanya termasuk Pengenalan kepada Kepintaran Buatan, Struktur dan Algoritma Data, Asas Pengaturcaraan, Algoritma Pengoptimuman, Prinsip dan Aplikasi Pangkalan Data, Teori dan Algoritma Pembelajaran Mesin, Visi Komputer, dll. Arahan pekerjaan graduan termasuk perusahaan teknologi tinggi, institut penyelidikan saintifik, jabatan kerajaan, dll. Mereka terlibat dalam teori kecerdasan buatan dan penyelidikan teknologi, penyelidikan dan pembangunan sistem, pengurusan kejuruteraan dan pendidikan, dsb.
Majlis Kecerdasan Buatan Universiti Sains dan Teknologi China juga mempunyai pencapaian yang tinggi: ia mempunyai dua makmal kejuruteraan nasional untuk teknologi dan aplikasi kecerdasan seperti otak, dan pemprosesan maklumat pertuturan dan bahasa, yang merupakan satu-satunya makmal di negara ini. Arah penyelidikannya meliputi kecerdasan seperti otak, teknologi pertuturan, robot Emosi dan bidang lain. Jurusan kecerdasan buatan Universiti Sains dan Teknologi China tergolong dalam kategori maklumat elektronik Markah kemasukan minimum untuk jurusan ini di Wilayah Shandong pada tahun 2023 ialah 676 mata, iaitu 157 mata melebihi garisan kemasukan khas di wilayah itu ialah 685.
Institut Teknologi Harbin mempunyai institut penyelidikan kecerdasan buatan khusus dan kelas kecerdasan buatan khas (arah kejuruteraan termasuk pembangunan aplikasi, algoritma dan reka bentuk model, pelaksanaan sistem pintar, bandar pintar, kewangan pintar, Internet Perkara pintar dan pintar). pendidikan dan bidang lain. Kursus pembelajaran termasuk prinsip kecerdasan buatan, pembelajaran mesin, pemprosesan bahasa semula jadi, pemprosesan maklumat pertuturan, perlombongan data, dsb.
Tiada jurusan kecerdasan buatan khusus di kalangan jurusan kemasukan Institut Teknologi Harbin kampus Weihai mempunyai kelas terunggul dalam bahan termaju dan pembuatan pintar Skor terendah di wilayah itu ialah 643 mata, iaitu 123 mata melebihi kemasukan khas Kedudukan terendah di wilayah ini ialah 5673.
Jurusan kecerdasan buatan Universiti Sains dan Teknologi Huazhong tergolong dalam kategori jurusan automasi Pada tahun 2023, 28 jurusan akan ditubuhkan di Wilayah Shandong Antaranya, populariti permohonan untuk jurusan kecerdasan buatan di Wilayah Shandong berada di kedudukan ke-8 . Markah terendah di wilayah itu ialah 665 mata, melebihi markah khas Markah kemasukan ialah 145, dan pangkat kemasukan terendah di wilayah itu ialah 1629. Sekolah Kecerdasan Buatan dan Automasi di Universiti Huake telah ditubuhkan pada 2019, dan pada 2020 ia telah diluluskan untuk menambah jurusan sarjana baharu dalam kecerdasan buatan. Memenangi 2 hadiah pertama kebangsaan dan 2 hadiah kedua kebangsaan dalam Pertandingan Robot dan Kepintaran Buatan Peringkat Kebangsaan China ke-25.
Universiti Tenggara telah menubuhkan Sekolah Kepintaran Buatan, yang ditubuhkan pada 2019. Jurusan kecerdasan buatan tergolong dalam kategori utama komputer. Sekolah Kecerdasan Buatan telah melancarkan kerjasama menyeluruh dengan syarikat tempatan dan asing yang terkenal seperti Huawei, Lenovo, Microsoft, Baidu, dll., bertujuan untuk memupuk bakat kepimpinan elit, praktikal, silang dan kompaun. Kolej ini akan membuka 11 jurusan kemasukan sarjana di Wilayah Shandong pada tahun 2023. Skor kemasukan untuk kategori utama komputer menduduki tempat ketiga Markah terendah di wilayah itu ialah 659 mata, yang melebihi garis cadangan khas sebanyak 139 mata wilayah itu ialah 2504
Selepas analisis di atas, kita dapati bahawa jurusan kecerdasan buatan, sebagai jurusan yang baru muncul, telah menarik perhatian besar daripada calon sebaik sahaja ia muncul, dan markah kemasukan adalah agak tinggi. Memandangkan bilangan pendaftaran kolej terus meningkat, jurang dalam beberapa jawatan asas kecerdasan buatan mula diisi secara beransur-ansur. Oleh itu, dalam situasi persaingan yang sengit untuk mendapatkan pekerjaan, hanya dengan duduk di bangku simpanan dan menumpukan perhatian dan memupuk dalam bidang tertentu untuk jangka masa yang lama kita boleh berkembang menjadi bakat kecerdasan buatan peringkat tinggi dan menjadi popular di pasaran kerja!
Atas ialah kandungan terperinci Universiti manakah yang mempunyai jurusan kecerdasan buatan terbaik? Jawapannya didedahkan, artikel ini menganalisisnya secara menyeluruh. 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 1 Ogos, SK Hynix mengeluarkan catatan blog hari ini (1 Ogos), mengumumkan bahawa ia akan menghadiri Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 yang akan diadakan di Santa Clara, California, Amerika Syarikat dari 6 hingga 8 Ogos, mempamerkan banyak produk penjanaan teknologi baru. Pengenalan kepada Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage), dahulunya Sidang Kemuncak Memori Flash (FlashMemorySummit) terutamanya untuk pembekal NAND, dalam konteks peningkatan perhatian kepada teknologi kecerdasan buatan, tahun ini dinamakan semula sebagai Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage) kepada jemput vendor DRAM dan storan serta ramai lagi pemain. Produk baharu SK hynix dilancarkan tahun lepas
