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高考+考研,如何选择人工智能相关专业?

参照学科介绍,其中和通信工程方面的理论知识存在交集,可能会偏向硬件。 本科并非是人工智能专业,但也是计算机、软件工程、电子信息等相关者专业的这些同学,后续想致力人工智能方向的研究,仍然可以申请科研院所进一步深造。唯一要想好的,是未来专攻方向:算法or硬件。 据官网介绍,研究院立足数据、算法、芯片这三大要素,在人工智能基础理论与技术方面,研发新一代机器学习理论与开源软件,引领智能时代事实上的“操作系统”,形成网络环境下超人感知认知能力。 答:目前北航确实已经开始人工智能研究生招生。人工智能方面存在一整套完整的课程体系。实际上传统的软件工程专业里,更多偏向的是软件工程传统理论知识以及实践。 此外,我也见过很多其他院系敏锐的同学,很早就开始研究人工智能,这些同学找工作也是偏向这个方向的。比如说像学电子、机械、系统工程的等等。 人工智能行业需求岗位的数量是在增长的,特别是大厂。

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计算机、软件工程、信息工程专业,哪个适合女生?

其特点是:可软可硬,但偏重理论。计算机科学毕业后,可以做软件开发,也可以做硬件开发,同时从三开始更多研究视角的计算机课程,例如计算机体系结构、计算机图形学、数据挖掘、人工智能理论。 特色课程有:面向对象分析与设计、软件体系结构、IT项目管理、JavaEE平台技术、.Net平台技术、软件测试等。这些看起来就是贴近应用。 所以,软件工程相比计算机科学,贴近工程和应用。 硬件工程师这两年有赶超软件工程师的趋势,同样的,也不要临时抱佛脚,结合该岗位的具体要求,提前能够结合自己的专业做一些补充会更有竞争力。 【3】机器学习、算法这类最前沿的岗位 这类工作岗位的薪酬高、需求大,关键“利好”目前还没啥对口专业,也就是相关专业都是可以争取的,但毕竟薪酬高要求也高,如果致力这方面的岗位需要在校期间就倾向这方面的研究 这并不是因为这些专业不适合女生,而是受到传统性别刻板印象的影响,女生容易偏向选择行政、运营、市场等工作强度一般, 薪资中等的均衡型岗位

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    人工智能专业高考志愿填报指南

    毕业后,四年一线大数据和人工智能从业经验让我对于AI行业形成了一些个人的思考和理解。可以说,笔者对于人工智能专业的所需知识和就业前景都比较了解。 ? 北邮毕业季 专业名目繁多,哪些AI? 那么我就以我的个人经历,来分析一下哪些专业AI一些。 优先选择计算机类专业 首先,我们要对人工智能技术(Artificial Intelligence)有一个初步的认识。 可见计算机在人工智能技术中所占比重之大。计算机和软件类专业的毕业生未来主要从事软件类的开发工作,即在计算机硬件基础上开发AI软件应用,比如医疗影像识别、机器翻译、自动驾驶等系统。 因此,在实力足够的情况下,要优先选择计算机及相关专业,主要考虑以下三点: 本科教育一般偏向通识大类教育,重在打好基础。 APP,电子工程专业与之相比偏向硬件,比如手机中的芯片,用户看不到摸不着。

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    分区容错性和可用性的区别

    分区容错性: 因为网络等硬件引起的问题,一台服务器崩溃了,保证能在其他服务器上也能顺利完成业务。 可用性: 因为软件代码层面的问题,一台服务器上的服务崩溃了,保证能在其他服务器上完成该业务。 区别: 分区容错性偏向硬件引起的问题 可用性偏向软件代码层面的问题 发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/164324.html原文链接:https

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    进击的英伟达:逆势收购Cumulus网络

    Mellanox公司主要业务是各种高性能网络芯片、网络互连技术,偏向硬件一些,而Cumulus Networks则是偏向软件及管理方面,Cumulus Networks 为网络交换机提供自己的 Linux 云数据中心正在向加速、分解和软件定义的架构发展,以满足人工智能和高性能计算的指数级增长。为了建立这些现代化的数据中心,高性能计算和网络硬件软件必须携手并进。 而数据中心相关的业务则是该季度英伟达的“重头戏”,英伟达的GPU技术和产品服务多家互联网公司研发的AI机器人(13.180, 0.52, 4.11%)、超级计算机以及深度学习软件等。 英伟达的技术使该公司处于越来越依赖人工智能和深度学习的行业的中心,如汽车行业和医疗保健行业;Nvidia的高速GPU能力在抗击COVID-19的行动中发挥了作用,它已经为试图对COVID-19基因组进行排序的研究人员提供了抛物线式基因组测序软件 戴利表示相比其他急诊呼吸装置,这款呼吸机安全,它可以精确地调节流量,压力和容量,且使用的零件更少、功率更小、成本更低。

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    劝人学计算机?

    这些基础课程就占据了你大一大二的时间,在大二下学期或者大三的时候,不同专业的课程才会有差异,就拿软件工程和计算机科学与技术专业来对比吧: 软件工程 特色课有软件架构设计、软件项目管理、软件体系结构等,偏向应用 (上层),是培养 软件 设计与实现的思想、方法和技术能力的专业,相对专精。 计算机科学与技术 特色课有计算机组成原理、汇编语言、微机原理等,偏向理论(底层),是 软 / 硬件都会涉及 的计算机学科宽口径专业,相对更全面。 未来发展 未来发展是大家比较关心的问题,网上说什么的都有,比如 “学计算机科学与技术专业更适合读研”、“学软件更适合就业”、“学大数据或人工智能牛逼” 等等。 所以推荐一个适合新手零基础入门的 免费在线实战学编程网站 :FreeCodeCamp,偏向 Web 前端。

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    雅虎发布可修改人工智能源代码 CaffeOnSpark

    在最近几个月里,Google 开放了深度学习网络 TensorFlow 的源代码,Microsoft 开放了类似的网络 CNTK,Facebook 分享了人工智能硬件设计,中国搜索引擎巨头百度也公开了深度学习训练软件 这些开源技术项目都各自有所侧重,偏向不同。例如 Yahoo 的目的是要在现存的系统上运行深度学习,避免把数据从一个地方传输到另一个地方。 Flickr 网站上有成千上万张图片,足够拿来训练人工智能了。但是开发团队不想把这些图片从 Flickr 服务器传送到另一层运行深度学习软件的服务器里。 于是他们发明了在已有的构架上运行深度学习软件的方法。 从名字上看,CaffeOnSpark 结合了两种现有的科技:深度学习框架 Caffe 和大规模数据处理系统 Spark。 Yahoo 的开发不仅会让人工智能开发者用简单熟悉的工具、省去传送数据的麻烦过程,还能让深度学习方便地同时处理数个服务器的内容。

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    VUI (语音交互)

    去百度 DuerOS (度秘)面人工智能(有些噱头成分)产品岗。 HR 说要面试到年后,断断续续要面试一个月,加上三个月实习要到5月份才能实习完。 又要负责黑客马拉松举办,不如等到暑假实习。 一.DuerOS 相关 ---- DuerOS 是一个对话式人工智能操作系统,为相关语音交互设备提供一个解决方案,类似最佳实践。 一开始还是以为 TO C ,后来意识到是 TO B 的。 核心接入组件以软件为主。 开发套件 开发套件包括芯片模组和麦克风阵列。 以硬件为主。 参考设计 参考设计是以工业设计为主,包括ID工业设计,MD 结构设计以及音腔设计。 偏向硬件设计。 3.承接业务 个人把后面的承接业务分为三类,首先是IOT,其次是软件服务类,最后是对话类。 软件服务类 将现有服务提供一个新的语音接口。 例如“购买一包薯片”,“打车到三里屯”等 其实就是将语音对接到商城以及打车服务的接口进行后续操作,将操作对接到语音交互上面。

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    独家专访Jeff Dean:TensorFlow不追求一家独大

    我觉得DeepMind的工作可能倾向开发更加纯净、理想化环境中(比如游戏)的算法;我们则倾向关注复杂一点的问题,在这些问题上我们会掌握一些数据,我们也需要考虑能够落地的产品问题。 Jeff Dean:增强学习显然也非常重要,同时,用于机器学习的硬件也需要变得非常高效;我觉得简化软件库的接入也很重要,还有,接入不同种类数据的通道也是非常重要的。 并非每一个产品都必须为我们带来收入,我们希望用户能够使用全套的谷歌产品。 Q:您是很多程序员的偶像。作为一个程序员,您从什么时候开始将精力转移到机器学习上去? 2001年时,我和Greg Corrado、吴恩达一起成立了Google Brain,那个时候我们用的还是CPU,小程式、大规模、网络化的监督式学习方法,但那时候和我本科毕业时相比,计算能力已经有了非常大的进步 关于第二个问题,人工智能本身就包括不同层次的工作,你可以在机器学习方面做学术探索,获得学位、创造新的算法;另一种层次偏向实用性,你可以将一些已经成熟的机器学习算法应用到其他行业,比如医疗。

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    Meta 开发 AI 语音助手,用于创建虚拟世界和实时翻译

    在讨论会上的另一部分是语音识别技术,Meta 表示正在研究人工智能,让人们能够与语音助手进行自然的对话。 该公司还表示,它已在旗下的视频通话设备 Portal 中使用该模型,并期待将其集成到具有 AR 和 VR 的硬件设备中。 实时翻译器 Meta 正在开发一款通用语音翻译器,旨在创建适用于「世界上所有语言」的翻译软件。该公司此前已为其人工智能系统设定了翻译所有书面语言的目标。 尽管 Meta 长期以来一直渴望进入全球市场,但该公司自己的产品仍然偏向为其提供大部分收入的国家/地区。 在此次讨论会上,收获的信息还是满满的,对此,你怎么看呢?

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    高通AI启示录,从一篇数学物理基础论文说起

    主要的是,高通AI研究院展开如此基础的研究,令不少人感到震惊。 一般而言,企业内部的研究院,虽然也会偏向学术式推进,但会偏重企业的侧重所在。 比如高通这样的公司,或通信或芯片,或者移动基础架构。 时代也正在发生这样的变化: 仅有AI硬件的升级远远不够,还需要有软件开发商的支持,才能发挥出高通第四代人工智能引擎的运算潜能。 在软件框架层面,骁龙855底层硬件支持TensorFlow、PyTorch、ONNX等主流机器学习平台,以及Google NN API等运行软件框架,让开发者充分利用AI特性,围绕高通人工智能引擎AI 而且AI也让高通的生态空前庞大,商汤、旷视和虹软等AI独角兽也都纷纷参与到高通AI朋友圈中,基于芯片和软件支持平台,最后推出丰富的AI应用和场景化落地。 基础研发启示录 所以归根结底,无论是手机方向上的努力,还是宏大的AI生态蓝图。 这篇高通AI基础论文背后的启示,早已再清晰不过。 如果不在基础研发下苦功,任何领先和生态,都只会是窒息一场。

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    从“芯”领略人工智能 | 数据科学50人·吴强

    ▍互联网的鄙视链:硬件VS软件 与其被称为“数据科学家”,吴强喜欢把自己定位为一个“数据工程师”。在数据科学领域,他喜欢解决实际问题,接受技术挑战,对形而上的概念不感冒。 ;常区别 CPU Central Processing Unit,中央处理器单元,通常用于复杂的通用计算)。 不论 CUDA,还是 Open CL,整个芯片行业都已经觉察到了硬件将会为大数据带来巨大价值。 谈到自己回国时的想法,吴强说,“余凯当时说我们不做手机、也不做服务器,那些都是大公司做的,我们要做嵌入式人工智能,在软件硬件上同时发力。 最后,在谈到人工智能的未来时,吴强说自己还是非常乐观的。这也许跟他的“前老板”扎克伯格的乐观派有一定关系。

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    关于职业发展的思考

    过去 转眼间毕业四年有余,大学所学专业是冶金,毕业后看冶金行业机械化程度较高,但是自动化、智能化程度与想象的还是有差距。 于是去了北京一家和钢铁生产相关的自动化设备生产厂家工作,这便开始了我艰苦的转行生涯,公司是做硬件的,但是我却安排做软件开发和cad绘制等打杂的工作。 那么软件编程里,未来什么会最火?什么最有钱途?由现在的发展看来,必定是人工智能技术及其相关的领域。 以上均是个人揣测。 正题来了,作为一个.net程序员,以下是对职业发展的思考。 主要偏向技术。 弊 : 通常一个软件架构一开始使用就会用很多年,实际经验相当重要,要处理高并发,大数据量、安全等问题。经验要求高,工作机会少。加之asp.net发展前景并不是很乐观。 4、人工智能(python) 利 : 现在和未来相当火,且需求不断增加。最初学习软件编程也是想创造出智能的东西。具备较高的兴趣。 弊 : 难度较大,对于数学基础要求较高。同样要放弃c#,.net。

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    NextArch Foundation 基金会官宣成立:构建下一代架构开源生态

    在过去的五年里,我们见证了云、人工智能、物联网、AR/VR、量子计算、无服务器计算等各个技术领域的重大进步。这些进步推助了大量开源软件的诞生和发展。 但其中一个核心挑战是能将这些技术和软件资产连接到一个单一的下一代架构下,该架构支持不同的计算环境并实现企业数字化转型。 Foundation 下一代架构基金会希望通过开放中立的治理模式,构建适合企业发展的下一代架构的开源生态,但这也对基金会本身的发展提出一系列挑战:首先,下一代架构技术非常广,面向下一代技术,无论是开发者还是企业大多数情况下并无头绪 下一代架构基金会准确来说偏向垂直领域。 它聚焦多技术领域、多行业下的“下一代架构”挑战,并将通过开放中立的治理模式来提供丰富的行业方案、集成方案,这对于赋能企业商业化来说意义重大。

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