今天蜕变学习网小编整理了ai大学专业介绍视频 到了大学想学AI,那么本科应学什么专业,到了研究生又...，希望在这方面能够更好的帮助到考生及家长。
到了大学想学AI,那么本科应学什么专业,到了研究生又...
安徽大学人工智能专业考研分享?
应一些23考研的同学们的要求，着手写了这个分享帖。不敢妄称是经验之谈，但下文内容也都是我本人的真实经历和真实感受。大家就不必问“为什么不保研”、“为什么不出国”之类的问题了，我个人经历算是蛮神奇的，也有一些自己的考量，这篇分享帖的重点会在考研初试，个人经历就不多说了。另外，请大家不要问我一些关于我个人的问题，认识我的朋友们也请不要透露我个人的信息，在此谢过大家啦！有疑问的话也欢迎在评论区合理讨论。下面就正式开始，我姑妄言之，诸位姑妄听之即可。
二. 个人介绍
图1：本人考研初试成绩
个人背景：某种上985，理科双辅修，综合排名第一
科研及荣誉：一作sci，两年一等奖学金，建模国赛一等奖，国家创新项目二等奖等，不多赘述了
三. 总体备考
1. 情况介绍
清深ai今年的线是355，英语单科65，进复试的平均分之前看别人统计好像是380左右。虽然相对一些卷上天的专业而言，分数并不是很高，但也绝非捡漏就能进戚搭的。各位有捡漏心态的话，现在就可以关掉这个帖子，另寻他校了。考生据我所知还是985偏多，学校背景不是很好的话不能说一定考不上，但难度非常大，各位也可自行斟酌。我个人认为复试还是很看科研项目和经历的，如果只会学习，没有拿得出手的项目的话，即使能考400也照样会刷。当然，各位也不用害怕，毕竟每年还是有那么多人考上的，正确评估自己做出正确的选择之后，就基本没有太大问题了。
2. 学科与时间安排
总的来说，我个人学科时间的分配为：数学>政治>专业课>>英语。我是从5月开始复习的，总体时间大概如下：
5月：主要复习数学基础、学习电路（7月专业课改为了模式识别，电路白学了...）；
6月：忙学校的一些事情，随缘学习；
7月：9:00起床，上午复习数学，11:30-2:00午休，起床之后先背半小时英语单词、做1篇英语阅读，之后继续复习数学到晚饭，之后9:00-11:00看模式识别书；
8、9月：大体与7月相同，唯一不同就是下午数学的时间改为政治；
10月：除了政治，此时已经复习完毕，数学的时间会逐渐分给政治；
11、12月：大部分时间分给政治，数学每天做一套模拟题保持手感，晚上9:00-11:00依然是看专业课。
上述为周一至周五的作息，周六我是随缘学习，周日休息不学习，一般会打打篮球、玩玩游戏之类。劳逸结合真的很重要，我个人感觉学一学放松一下更有利于长线发展。
四. 数学复习
1. 总体感知
考研数学我认为其特点为：考察内容广，但深度不深，并不难。我本科是学过数分、高代、概率论的，但没复习之前做真题还是会感觉遗忘的地方太多。因此，我前期是看了武忠祥老师的高数基础课，补一补忘记的内容，后面的线代和概率论没有看网课，其内容较少也更简单一些，看书做题即可。
2. 2022试卷分析
各位可移步我的这个回答：如何评价 2022 考研数学试题，数学一、数学二和数学三难度如何？
3. 基础阶段（5月、7月）
这段时间我是看了武忠祥老师的高数基础课，然后配套的习弯毁题是这本：
我这本是提高篇，用来过基础很合适。还有一个基础篇不推荐*，内容没有这本全而且题目过于简单。这本复习全书后期也可以当字典用，哪里忘了查哪里，个人体验不错。期间，我还做完了这本：
这本里面全是选择填空题，现在选填占比变高了，这本就更值得一做了。个人感觉高数质量最高，有一些不错的题目，线代和概率论部分的题目质量一般，但夯实基础还是不错的。做完这些，高数、线代、概率论的基础就算是过完了。
4. 提高阶段（8月、9月）
基础打好之后，是时候做一些稍难的题目，锻炼一下自己的解题能力了。我用的依然是和上面一个系列的，无他，只是想凑齐一个系列而已（233）：
这三本讲义里有一些题，也有配套的练习册，全部做完即可。我做完之后大概在9月初，此时解题能力也有了，我就在这个时候每天做一套，把07-20的真题都做完了。我这里用的真题是：
不过真题用哪本其实并不重要，真题难度比较低，答案解析的重要性并不高。除了20、18、16感觉有难度，我其他年份基本都可以达到140以上。另外，我在这几个月还穿插着做了这本：
这本我没有完全做完，挑了一些感兴趣的题目，大概做了一半多。总体感觉这本的难度要比上面都要更高，有一些很巧妙的题目，锻炼思维是极好的。
5. 保高闹拿持手感阶段（10月、11月）
此时就是大量的做模拟题，保持做题手感，同时查缺补漏。因为做的模拟卷比较多，我这里按照难度来排个顺序。首先是第一梯队（难度从左至右递减）：
李艳芳老师这本绝对是难度的巅峰，我勉勉强强用3h才能达到130多，时间充裕可以挑战一下，时间不够就可以直接放弃了。合工大超越给我的感觉是，整体难度比较高，有很多巧妙的题目，也是可以当作锻炼思维用。
第二梯队（难度无顺序）：
这些模拟卷比真题要难，但难度不如上面两位，很值得一做，查漏补缺的好选择。这些我基本2-2.5h可以达到135-150不等。
第三梯队（难度无顺序）：
难度比真题要高，但不如上面梯队。这两本应该更适合大部分人来做。
第四梯队（完全不推荐）：
这两本完全不推荐，题目质量稀烂，出题人根本没用心。
模拟卷就到此为止，各位可以按照自己的需求，根据难度来选择合适自己的。做的比较多没法每一本都展开来说，请各位谅解！另外要说的是每年这些模拟卷的题目难度可能有偏差，还是要以自己的年份为主。
除了模拟卷，我听别的小伙伴说这本的质量很高，我也在这段时间做完了：
我的感觉是，题目质量确实不错，更重要的是排版很舒服，推荐各位在强化阶段做。
6. 最后整理阶段（12月）
这段时间我做了这本：
这本书是分专题的，用来最后查缺补漏是极好的，但不推荐听课，有点浪费时间。另外，12月我把之前的错题都重新做了一遍，确实有些题做的时候还是会忘记，所以重复做错题真的是很有效的手段。前提是错题，把自己会的题反复做好几遍，只能感动自己而已，并没有什么意义。
五. 政治复习
1. 总体感知
政治绝对是内容量爆炸的一门学科了，我知道网上很多人说政治11、12月开始就行，但我个人推荐各位8月就开始准备。内容是真的多，我后期绝大部分时间都投入在政治上了。
2. 2022试卷分析
今年的选择题是真的诡异，有点反押题的感觉，大题还好。政治是我唯一写到最后时刻的科目，手都写麻了。
3. 8-10月复习建议
我强烈建议大家去听徐涛老师的强化课，我个人是全部看完了，生动有趣又有很多干货，拯救了我无数个困得不行的下午。听课时用的资料是这本：
跟着徐涛老师在书上画知识点即可。另外，每看完一节课都要做对应章节的选择题：
这本值得多刷错题，题目很全。
4. 11-12月复习建议
首先建议各位*一个政治小册子，然后反复的看其中的内容。不用背，看三遍即可。我个人觉得最好的是这本：
做题方面，先要重做上述1000题中的错题，我自己是做了三遍。然后就是各种刷模拟卷，但请注意：刷模拟卷只刷选择题即可，包含以下几本：
不分先后，全部做完就行。毕竟政治选择题，做得越多，对知识点的掌握就越好。各位可能会注意到没有肖四，下面立刻就会说明。
到了大题部分，我个人背了肖老、徐涛、腿姐三份大题答案，上了三重保险，考场上基本文思泉涌，资料如下：
之前提到的小册子又出现了，因为其实这本分为两个部分，第一个部分是考纲要求的内容，也就是我前面建议读三遍的内容，而第二个部分就是大题的背诵。肖四的话，不光要做选择，大题的背诵也很重要，但最好不要直接背答案，可以去微信公众号或者b站，会有人整理好素材，背素材即可。从我个人来看的话，大题背诵优先度为：腿姐>肖老>徐涛。
另外，我还听了一节腿姐的技巧课，但个人实在是不喜欢腿姐的风格。她所谓的技巧也没有那么神，其实就是单纯默写+联系材料，注意一下就好。
六. 专业课学习
1. 总体感知
模式识别说难也难，说简单也简单（废话）。虽然只有一本书，但也不可掉以轻心，对内容的理解比做题更加重要。
2. 学习过程
其实相对来说，模式识别反而不需要付出太多的时间，我个人是雷打不动每天两小时（周一至周五），80%的时间都用在看书上，另20%用来做题。我看的是模式识别第三版，考纲也要求的是第三版，但我还是建议大家看第四版：
这本内容会更全一些，并且很有可能之后考纲也会改为第四版。我有个自认为比较好的检验看书成果的方式：只看书的目录，能够完整复述每个小节的内容，并对每一页大概有什么内容心中有数，就是基本上吸收了。有很多23考研的小伙伴们问我需不需要看别的书来扩大知识面，我个人的看法是：不需要。我就是只看了第三版那一本，当然，如果各位觉得参考书中内容难以理解，需要额外看书帮助理解，或是时间很充裕，那我推荐以下两本：
西瓜书我是初试之后才开始看，感觉确实有助于理解，尤其是神经网络那里。统计学习方法我之前有看过一些，公式推导很多，也有助于从数学上进行理解。
至于模式识别的题目其实是个很玄学的问题，我个人觉得书吃透的话，不做题也完全可以。不管是推导还是计算，根据书中理论也完全可以做出来。当然，没有题肯定还是心中没底，这里建议大家可以去csdn搜索模式识别或者机器学习，找一些题来做，其目的并不是刷题，而是加深对知识的理解。
最后，我也从身边的小伙伴们了解到，其实有很多人看这本书是非常吃力的，很多东西像在看天书一样。我个人感觉可以先看几个星期，边看边查资料，如果还是不懂，那说明数学基础确实不够，建议放弃换其他学校，不要白白浪费时间。
七. 英语复习
1. 总体感知
我个人准备过托福和GRE，因此感觉考研英语就两个字：简单，基本不需要花费时间。但阅读方面，托福考察的是对文章逻辑的理解，而考研却很扣细节，因此如果有同样准备过托福和GRE的小伙伴应该会很不适应，这里推荐唐迟的阅读课，了解考研英语怎么考之后，基本就很轻松了。
2. 2022试卷分析
我的顺序是作文-阅读-新题型-翻译-完形，因为之前从来没有掐时间做过英语，所以考试的时候作文比我预想中多写了10分钟，就有点慌了...前面疯狂赶时间，最后发现答完还剩55min...总的来说考研英语一直都比较简单，但还是有一些模棱两可的题目的。不过个人感觉这些没法通过平时训练来拿分，也没必要把时间分配到英语上，考试的时候看运气就好。
3. 学习过程
英语的关键在于单词。虽然之前背过更高级的词汇，但以防万一，我还是每天拿出半小时背单词，用的是这本：
这本虽然单词没有那么全，但也够用了。如果需要更全一些的话，我记得有一个红色封面的单词书可能会更合适。背单词没有什么捷径，个人很不理解看视频背单词。我建议把任何一本单词书背四遍以上，并且要注重熟词僻义。举个例子，save大家都认识，但并不是所有人都知道它还有“除了”的意思。
题目的话只做真题就可以，每天一篇阅读，到考试前足够做好几遍了。不过不需要做那么多遍，一篇阅读最多刷两遍即可，剩下的时间把完形、翻译每天做一点，都做了就ok，我用的书如下：
作文的话我看了刘晓艳老师的课程，虽然最后并没有用刘老师总结的内容，但还是积累了一些比较好的词语。作文最好还是不要用模版，自己想一些例子会比较好，大概11月左右自己看一看作文真题，总结一下即可。然而北京英语作文压分真的太离谱了，不做过多评价。
八. 总结
终于写完了，没想到写了这么久，花费了巨大的精力，希望能对各位有所帮助！总的来说，取得442的成绩算是意料之外而情理之中（老欧亨利了）。一开始估分是450左右，但北京压分我算是见识到了，知足常乐吧。我给各位的建议就是：选择大于努力。不要轻易选择考某个学校某个专业，要结合自身背景来综合考虑，否则真的追悔莫及。最后，祝看到这里的各位都能顺利上岸！
人工智能专业主要的课程是什么呀?
一、机器学习
机器学习(MachineLearning)是一门涉及统计学、系统辨识、逼近理论、神经网络、优化理论、计算机科学做做、脑科学等诸多领域的交叉学科，研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能，是人工智能技术的核心。基于数据的机器学习是现代智能技术中的重要方法之一，研究从观测数据(样本)出发寻找规律，利用这些规律对未来数据或无法观测的数据进行预测。根据学习模式、学习方法以及算法的不同，机器学习存在不同的分类方法。
根据学习模式将机器学习分类为监督学习、无监督学习和强化学习等。
根据学习方法可以将机器学习分为传统机器学习和深度学习。
二、知识图谱
知识图谱本质上是结构化的语义知识库，是一种由节点和边组成的图数据结构，以符号形式描述物理世界中的概念及其相互关系，其基本组成单位是“实体—关系—实体”三元组，以及实体及其相关“属性—值”对。不同实体之间通过关系相互联结，构成网状的知识结构。在知识图谱中，每个节点表示现实世界的“实体”，每条边为实体与实体之间的“关系”。通俗地讲，知识图谱就是把所有不同种类的信息连接在一起而得到的一个关系网络，提供了从“关系”的角度去分析问题的能力。
知识图谱可用于反欺诈、不一致性验证、组团欺诈等公共安全保障领域，需要用到异常分析、静态分析、动态分析等数据挖掘方法。特别地，知识图谱在搜索引擎、可视化展示和精准营销方面有很大的优势，已成为业界的热门工具。但是，知识图谱的发展还有很大的挑战，如数据的噪声问题，即数据本身有错误或者数据存在冗余。随着知识图谱应用的不断深入，还有一系列关键技术需要突破。
三、自然语言处理
自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向，研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法，涉及的领域较多，主要包括机器翻译、机器阅读理解和问答系统等。
机器翻译
机器翻译技术是指利用计算机技术实现从一种自然语言到另外一种自然语言的翻译过程。基于统计的机器翻译方法突破了之前基于规则和实例翻译方法的局限性，翻译性能取得巨大提升。基于深度神经网络的机器翻译在日常口语等一些场景的成功应用已经显现出了巨大的潜力。随着上下文的语境表征和知识逻辑推理能力的发展，自然语言知识图谱不断扩充，机器翻译将会在多轮对话翻译及篇章翻译等领域取得更大进展。
语义理解
语义理解技术是指利用计算机技术实现对文本篇章的理解，并且回答与篇章相关问题的过程。语义理解更注重于对肆胡卜上下文的理解以及对答案精准程度的把控。随着MCTest数据集的发布，语义理解受到更多关注，取得了快速发展，相关数据集和对应的神经网络模型层出不穷。语义理解技术将在智能客服、产品自动问答等相关领域发挥重要作用，裂穗进一步提高问答与对话系统的精度。
问答系统
问答系统分为开放领域的对话系统和特定领域的问答系统。问答系统技术是指让计算机像人类一样用自然语言与人交流的技术。人们可以向问答系统提交用自然语言表达的问题，系统会返回关联性较高的答案。尽管问答系统目前已经有了不少应用产品出现，但大多是在实际信息服务系统和智能*助手等领域中的应用，在问答系统鲁棒性方面仍然存在着问题和挑战。
自然语言处理面临四大挑战：
一是在词法、句法、语义、语用和语音等不同层面存在不确定性;
二是新的词汇、术语、语义和语法导致未知语言现象的不可预测性;
三是数据资源的不充分使其难以覆盖复杂的语言现象;
四是语义知识的模糊性和错综复杂的关联性难以用简单的数学模型描述，语义计算需要参数庞大的非线性计算
四、人机交互
人机交互主要研究人和计算机之间的信息交换，主要包括人到计算机和计算机到人的两部分信息交换，是人工智能领域的重要的外围技术。人机交互是与认知心理学、人机工程学、多媒体技术、虚拟现实技术等密切相关的综合学科。传统的人与计算机之间的信息交换主要依靠交互设备进行，主要包括键盘、鼠标、操纵杆、数据服装、眼动跟踪器、位置跟踪器、数据手套、压力笔等输入设备，以及打印机、绘图仪、显示器、头盔式显示器、音箱等输出设备。人机交互技术除了传统的基本交互和图形交互外，还包括语音交互、情感交互、体感交互及脑机交互等技术。
五、计算机视觉
计算机视觉是使用计算机模仿人类视觉系统的科学，让计算机拥有类似人类提取、处理、理解和分析图像以及图像序列的能力。自动驾驶、机器人、智能医疗等领域均需要通过计算机视觉技术从视觉信号中提取并处理信息。近来随着深度学习的发展，预处理、特征提取与算法处理渐渐融合，形成端到端的人工智能算法技术。根据解决的问题，计算机视觉可分为计算成像学、图像理解、三维视觉、动态视觉和视频编解码五大类。
目前，计算机视觉技术发展迅速，已具备初步的产业规模。未来计算机视觉技术的发展主要面临以下挑战：
一是如何在不同的应用领域和其他技术更好的结合，计算机视觉在解决某些问题时可以广泛利用大数据，已经逐渐成熟并且可以超过人类，而在某些问题上却无法达到很高的精度;
二是如何降低计算机视觉算法的开发时间和人力成本，目前计算机视觉算法需要大量的数据与人工标注，需要较长的研发周期以达到应用领域所要求的精度与耗时;
三是如何加快新型算法的设计开发，随着新的成像硬件与人工智能芯片的出现，针对不同芯片与数据采集设备的计算机视觉算法的设计与开发也是挑战之一。
六、生物特征识别
生物特征识别技术是指通过个体生理特征或行为特征对个体身份进行识别认证的技术。从应用流程看，生物特征识别通常分为注册和识别两个阶段。注册阶段通过传感器对人体的生物表征信息进行采集，如利用图像传感器对指纹和人脸等光学信息、麦克风对说话声等声学信息进行采集，利用数据预处理以及特征提取技术对采集的数据进行处理，得到相应的特征进行存储。
识别过程采用与注册过程一致的信息采集方式对待识别人进行信息采集、数据预处理和特征提取，然后将提取的特征与存储的特征进行比对分析，完成识别。从应用任务看，生物特征识别一般分为辨认与确认两种任务，辨认是指从存储库中确定待识别人身份的过程，是一对多的问题;确认是指将待识别人信息与存储库中特定单人信息进行比对，确定身份的过程，是一对一的问题。
生物特征识别技术涉及的内容十分广泛，包括指纹、掌纹、人脸、虹膜、指静脉、声纹、步态等多种生物特征，其识别过程涉及到图像处理、计算机视觉、语音识别、机器学习等多项技术。目前生物特征识别作为重要的智能化身份认证技术，在金融、公共安全、教育、交通等领域得到广泛的应用。
七、VR/AR
虚拟现实(VR)/增强现实(AR)是以计算机为核心的新型视听技术。结合相关科学技术，在一定范围内生成与真实环境在视觉、听觉、触感等方面高度近似的数字化环境。用户借助必要的装备与数字化环境中的对象进行交互，相互影响，获得近似真实环境的感受和体验，通过显示设备、跟踪定位设备、触力觉交互设备、数据获取设备、专用芯片等实现。
虚拟现实/增强现实从技术特征角度，按照不同处理阶段，可以分为获取与建模技术、分析与利用技术、交换与分发技术、展示与交互技术以及技术标准与评价体系五个方面。获取与建模技术研究如何把物理世界或者人类的创意进行数字化和模型化，难点是三维物理世界的数字化和模型化技术;分析与利用技术重点研究对数字内容进行分析、理解、搜索和知识化方法，其难点是在于内容的语义表示和分析;交换与分发技术主要强调各种网络环境下大规模的数字化内容流通、转换、集成和面向不同终端用户的个性化服务等，其核心是开放的内容交换和版权管理技术;展示与交换技术重点研究符合人类习惯数字内容的各种显示技术及交互方法，以期提高人对复杂信息的认知能力，其难点在于建立自然和谐的人机交互环境;标准与评价体系重点研究虚拟现实/增强现实基础资源、内容编目、信源编码等的规范标准以及相应的评估技术。
目前虚拟现实/增强现实面临的挑战主要体现在智能获取、普适设备、自由交互和感知融合四个方面。在硬件平台与装置、核心芯片与器件、软件平台与工具、相关标准与规范等方面存在一系列科学技术问题。总体来说虚拟现实/增强现实呈现虚拟现实系统智能化、虚实环境对象无缝融合、自然交互全方位与舒适化的发展趋势
AI平面设计有什么教学视频,想学设计
相关视频在网上或者相关论坛上都可以找到的，可以选择适合自己进行学习。
想要学好平面设计其实不难最主要是有没有决心，不妨先用60秒时间来测试下
→
→点击测试我或哗适不适合学设计
想要做好平面设计，需要具备设计理念和平面创意能力，以及在色彩上有自己的独到见解，充衫清行分发挥自己的思维能力，并具备独立完成各种设计项目的能力。平面设计学校会从多方面提高你的设计水平，不仅限于基础的设计技能。
学习平面设计，选择一家专业的培训机构是非常重要的。好的课程配上优质讲师，双剑合璧，学正斗习效果更上一层楼。天琥在全国有800多名实战讲师，采用线下面授教学+线上点评作品结合的方式，推行实战化教学，让学员技能跟就业需求无缝接轨。
以上，就是蜕变学习网小编给大家带来的ai大学专业介绍视频 到了大学想学AI,那么本科应学什么专业,到了研究生又...全部内容，希望对大家有所帮助！
免责声明：文章内容来自网络，如有侵权请及时联系删除。
本文标题：ai大学专业介绍视频 到了大学想学AI,那么本科应学什么专业,到了研究生又...
wap地址： https://m.tbqqq.com/zixun/352067.html
