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  • 世界杯如火如荼,高考报志愿、确定考研目标也在火热展开中人工智能行业如此热门,那么目前都哪有“科班”专业可供选择呢?结合相关资料,整理出与AI紧密相关的国内高校与科研院所名单,希望能帮到小伙伴们成为朝阳...

    世界杯如火如荼,高考报志愿、确定考研目标也在火热展开中

    人工智能行业如此热门,那么目前都哪有“科班”专业可供选择呢?

    结合相关资料,整理出与AI紧密相关的国内高校与科研院所名单,希望能帮到小伙伴们


    成为朝阳产业


    人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。随着应用场景越来越广泛,被认为将是未来最有发展潜力的朝阳产业。


    哪里可以系统学深度学习


    目前,人工智能行业入行除了自学方式,还可以选择专业老师指导下进行。也就是高校、科研院所这一类,统称“科班”的地方。

    不过目前专门开设人工智能学院的学校不多,因此小PP也会将计算机专业较好的学校列在名单中。


    深度学习相关专业哪家强


    -----本科院校-----


    如果想要从本科开始打算直接迈入人工智能行业,可以结合自己的情况,考虑如下学校。小PP在此整合部分信息,详情可移步到学校官网上浏览。


    南京大学:

    南京大学人工智能学院于2018 年 3 月成立,由周志华教授主持工作,初定本科生招生规模为 60-100 人。2018年南京大学招生计划中,已经列出计算机科学与技术(人工智能方向)。南京大学招生是按照大类进行,在大三后再进行细化方向选择,从目前的培养计划上看,专业知识和计算机科学贴近。

    详细介绍网址:http://bkzs.nju.edu.cn/4543/list.htm


    中山大学:

    中山大学智能工程学院于2017年5月成立,其中的智能科学与技术专业研究如何用计算机去模拟、延伸和扩展人的智能,从而建立机器智能。专业课程中涉及到机器学习基础知识,也包含计算机视觉和自然语言处理的知识。

    详细介绍网址:http://ise.sysu.edu.cn/about/about02/index.htm


    西安电子科技大学:

    西安电子科技大学人工智能学院于2017年成立,目前智能科学与技术和人工智能直接相关。但小PP联系招生办老师问询介绍网页,发现此专业目前归属于电子工程学院。参照学科介绍,其中和通信工程方面的理论知识存在交集,可能会更偏向硬件。

    详细介绍网址:

    https://zsb.xidian.edu.cn/html/xyjs/dzgcxy/2013/0603/14.html




    众所周知,人工智能也需要坚实的计算机基础和数学基础。所以在本科直接读传统计算机学院,也未尝不可。本科期间选择计算机专业,如下学校的计算机专业学科评估较为优秀,可以结合自身情况选择报考。


    北京大学、清华大学、北京航天航空大学、北京邮电大学

    浙江大学、同济大学、中国科学技术大学、华中科技大学

    西安交通大学、西北工业大学、国防科技大学、武汉大学


    -----科研院所-----

    如果你已经是大三学生,在确认考研方向了。那么如下内容是为你们准备的。


    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,后续想致力于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。


    如计算机视觉、自然语言处理、语音识别和合成、人体识别等算法相关方向。如下研究院所可以作为参考:


    清华大学

    清华大学的计算机科学与技术系,二级学科包括计算机系统结构、计算机软件与理论、计算机应用技术三个方向,其中博士专业中的计算机应用技术包含智能控制及机器人、人机交互与普适计算、计算机视觉与媒体信息处理方向,和人工智能直接相关。

    详细介绍网址:

    http://www.cs.tsinghua.edu.cn/publish/cs/4843/2017/20170418084724356625786/20170418084724356625786_.html


    中国科学院软件研究所

    硕士招生目录中,计算机软件与理论包含数据挖掘与人工智能专业、计算机应用技术包含虚拟现实、自然语言处理专业,计算机技术包含图像分析专业,软件工程包含文本信息处理专业。专业方向上比较全面地涵盖了深度学习的各个应用方向。

    详细介绍网址:

    http://www.is.cas.cn/yjsjy/zsxx/201508/t20150820_4413352.html


    中国科学院计算技术研究所

    下设计算机应用技术专业中,招生单位包含人工智能技术学院。

    详细介绍网址:http://www.ict.cas.cn/yjsjy/jxypy/


    如果选择偏硬件开发(机器人/芯片制造等),如下学院可做参考:


    上海交通大学

    2018年初成立人工智能研究院。据官网介绍,研究院立足于数据、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。

    详细介绍网址:http://www.seiee.sjtu.edu.cn/seiee/info/13462.htm


    哈尔滨工业大学

    哈尔滨工业大学计算机科学技术学院,其中下设多个研究所,如计算机科学技术研究所、智能接口与人机交互研究中心、多智能机器人研究中心均包含同人工智能相关的研究方向。

    详细介绍网址:http://cs.hit.edu.cn/


    中科院自动化所

    模式识别与智能系统方向包含计算机视觉、语音识别与合成、自然语言处理与应用方向,计算机应用技术包含文字识别方法与系统、生物特征识别与系统等专业方向,涵盖较广的深度学习方向。

    详细介绍网址:http://www.ia.cas.cn/yjsjy/dsjj/


    中国科学院大学人工智能技术学院

    研究方向侧重计算机应用,除了计算机视觉、语义研究,也包含物联网等多个方向。

    详细介绍网址:http://ai.ucas.ac.cn/index.php/zh-cn/



    人工智能科班出身,就业情况?


    针对人工智能专业报考以及就业方面的问题,小编也专访了北京航天航空大学的白浩杰老师。


    1.问:北航已经开始招聘人工智能的研究生,学科和传统软件工程有什么区别?

    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。而目前人工智能专业主要是在AI各个应用领域都有对应的课程,包含深入讲解以及工程实践知识,并同步提供一些实验环境。


    2. 问:您建议高考的同学,在本科选择人工智能专业,还是研究生再进入人工智能领域呢?

    答:至于本科生在选专业的问题上,目前个人保守角度来看,还不完全建议大家直接选择人工智能专业。

    一方面很多学校没有人工智能学院,没有这个专业,所以不好选择。另一方面就是人工智能学科建设也是刚刚起步,可能还需要有一个迭代过程。

    高考生可以选择计算机相关的专业,学习好本专业的同时,再学习AI知识,并行不悖。只要愿意钻研,选哪个专业并不是最重要的,重要的是实实在在的知识储备。据我所知北航有人工智能研究院,但还没有开设本科课程。


    3.问:目前同学毕业从事人工智能相关工作的多么?您觉得未来这个就业趋势会如何变化?

    答:现在很多学计算机的同学找工作是找专业对口的。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于这个方向的。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。所以未来岗位需求应该是逐步增多的。



    结论


    之前的文章分析过深度学习工程师的就业前景,目前在计算机视觉、语音识别方向的人才都较为缺乏,而市场需求很大,由此看来,高校和科研院所系统培养的人才,正是迎合了市场上的人才需求。

    不过这里也要提醒大家,人工智能行业虽然备受追捧,但是目前各院校开设的专业鱼龙混杂,未必都能提供最有力的学科教育,因此建议谨慎选择。

    最后,无论如何,希望大家都能进入人工智能这个朝阳行业!

    *为了方便大家使用PaddlePaddle,遇到问题可在中文社区提问,值班同学将在24小时内响应!更有精品案例、课程提供,让大家学习使用框架,轻松无忧!直达链接:

    https://ai.baidu.com/forum/topic/list/168



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  • (欢迎加入吉大计算机软件人工智能考研总群:669554247) 对于大多数人而言,暑假前只要看数学和英语就可以了(你是属于大多数人还是小部分人,请自行判断,可以问问前辈什么的,并且,大四上学期课多不多、有没有...

    首先做个自我介绍,我是2019届考研学生,本科为江苏某双非一本,考研成绩为:政治66,英语一 76,数学二 138,专业课 139。
    (欢迎加入吉大计算机软件人工智能考研总群:669554247)
    对于大多数人而言,暑假前只要看数学和英语就可以了(你是属于大多数人还是小部分人,请自行判断,可以问问前辈什么的,并且,大四上学期课多不多、有没有课程设计、实习什么的最要提前弄清楚,做好时间规划,如果弄不清楚,那就尽早开始准备,以免时间不够),所以我会尽快把数学和英语更新好,而政治、专业课,包括复试部分等我复试结束后再更新,你们有问题可以在帖子里问或者直接私信我都可以,我会尽量回答。
    好,话不多说,没买票的抓紧买票,买过票的系好安全带,开车啦~!

    前言:
    我准备的内容是这样的:对于每门学科,我会尽量还原我的复习过程和心态,后面会接上我的反馈,最后给出我对这门课的理解和建议.

    两点写在前面:
    一、
    首先想和你们说的是,不要纠结于“具体”的学习方法,就比如数学要不要做错题集、英语要不要把遇到的优秀句子摘抄下来背诵模仿、政治要不要自己整理重点知识点……或者更低级的的问题:上午看数学还是晚上看数学,早上要不要早点起床背书,临睡前要不要背点单词…….这些都不重要!你们开心就好!爱怎样就怎样!
    就拿数学要不要错题集来举个例子,怎么说都有道理,喜欢回顾的人整理错题集后经常拿出来温习,肯定会有效果;相反,有的人整理后就扔一边去,那自然就没用,而如果把整理错题集的时候用在别的地方,动手做几道新的题目,多思考思考知识,也会有很多收获。除此以外,这还与每个人的数学水平有关,有的学生数学基础,第一遍看书有很多错题或者不理解的地方,但是看第二、第三遍(或者看了视频课等等等)后会发现许多问题特别简单,只是刚开始没get到那个点而已,所以前中期也就必要整理错题集(后期查漏补缺的时候可以稍微整理一下),而有的学生理解的慢,那么整理一下错题集来反反复复的看也很好。

    还有五花八门的背单词方法,我是觉得都差不多,没必要挑来挑去。原因有二:
    1、如果一种背单词方法真的效率很高,那么它一定有自己的体系。使用这种方法必须要掌握这种体系,而掌握这种体系本身就要花很多时间,把这些时间用去多翻几遍单词书,虽效率差点,但有时间弥补,可能效果也差不多。
    其实,如果真的有一种背单词方法能够碾压其它方法,估计早就在全国范围内、从小学就开始普及了吧。
    2、管你什么联想法、词根法,管你什么套路,可能平时用用还可以,考场上全都歇菜。请记住:考场上的你可能连十以内的加减乘除都算错,所以需要动脑子的套路方法还是谨慎选择为好。
    当然,肯定有一些背单词方法专注死记硬背、效率极低,也有一些效率较高,我这里考虑的是“大部分”,希望大家灵活理解。
    再陈词滥调一句,单词背的好不好还是取决于你有没有用心背、有没有花时间….

    所以,具体选择什么样学习方法完全看你们自己,不要在寻找学习方法上浪费很多时间。但是注意!!!我这里说的是具体的学习方法,对于一些“宏观”(姑且就这么说吧)的学习方法,比如数学要多动手做题、英语真题要反复做、政治考前要突击背大题等无数前辈用自己失败或成功的考研经历为你们总结好的东西,是没得商量的,必须认认真真踏踏实实地完成,只要想考研成功都得做。
    絮絮叨叨一大段(吉大计算机软件人工智能考研总群669554247),不知道大家有没有理解我的意思,总而言之就是大方面的学习方法,只有一条路可走,马虎不得,细枝末节的小方法则是条条大路通罗马,你们开心就好!本身考研就已经很辛苦了,如果能够用一些让自己开心的学习方法,那也挺好的。大家都是受过高等教育的人,怎么做对自己有益应该都很清楚。
    因此,你们重点关注的考研的宏观过程,了解每个阶段应该做什么事。虽然我下面会把我的具体学习方法写下来,但是具体用不用你们自己掂量,考研也算是人生的一件大事了,对自己负责点。

    二、
    还有一个很多人会关心的问题,那就是要不要报辅导班。我的意见是:不报班,推荐买视频看。

    (专利保护是个好东西,我很支持。但以下内容将不可避免涉及到盗版视频问题…希望理解)

    大部分的辅导班课程都是大家一起在教室看视频(面授的有,但很少或是价格高),并且大多都是连续看一整天,会讲很多内容,听几个小时后就会很累(身体累,心更累,尤其是高数),这样后面的效率就会很差,很难消化吸收,而且难免会打个盹走个神什么的,这样一个知识点就过去了…总之我周围许多报辅导班的同学都很后悔。(辅导班的首要目的是赚钱,你们课听的怎样关他们什么事,反正每年肯定有学生考得好,把他们拿出来宣传一下,来年继续招生赚钱…)所以,我推荐自己买份视频看,时间、地点可以自行决定,保证效率,并且可以随心所欲快进、后退(我当时买了个平板电脑,方便带到教室看)。
    然后,相比于正版视频。盗版视频价格极为便宜(三门课才一百来块),并且各个老师各个机构的都有,可以挑着看(但不要把时间都花在挑老师上…)有很多人倒卖考研视频,质量也参差不齐,这就要靠你们自己去辨别啦。

    还有一点,如果你3、4月份或者更早就开始复习的话,视频的更新速度可能会跟不上你的复习速度,基础班、强化班可以看前一年的视频

    大概从6月下旬开始,我白天去教室就不带手机,一直持续到考研结束(特殊情况除外),我建议你们在复习中后期也尽量不要带手机(自制力强的忽视),担任各种职务的同学可能觉得离不开手机,但我室友是班长,还有其它乱七八槽的职位,也没带手机,晚上或者中午回去处理学校、学院的通知,也过得好好的……你们自己考虑一下。。。其实考研中会有很多事情都需要你们自己取舍,不可避免的会有课设、实习、聚餐、生病等等情况打乱你们的计划,这些都需要你们自行调整。

    数学(欢迎加入吉大计算机软件人工智能考研总群:669554247)
    我的高数复习过程(下面的时间不一定准确,但大差不差):
    2.20占座位
    这里插一句,我们学校有专门给考研学生复习的考研教室,但座位紧张,需要去抢(没错,就是抢…每次都会上演精彩的撕逼大戏…)但是有个考研座位还是很方便的,离宿舍和上课教室近,书也能放在那边,最重要的是有学习的氛围(大家都在学习,自己就不好意思玩了),所以如果你们学校有考研教室,最好提前占一个
    2.23正式开始复习:
    2.23~3月中旬:
    看教材上册,刷书上例题和习题(每一题都刷)
    (上册书上绝大部分知识都是考试内容,如果复习时间充裕,这一步不要省,收获很大,不需要把知识点理解的很透彻,能应付书上例题就可以了,然后课后习题一定要动手算到最终结果,可以很好地锻炼计算能力,考研数学考的就是计算能力,后面会说。尤其是不定积分、定积分、微分方程那里的题目很多很多,而且也很有难度,很可能一个小时就做几道题,会很痛苦,但如果能坚持下来后期会轻松很多)
    三月中~四月底:
    看汤家凤基础班视频(做笔记),且每看一章视频就看一章全书、做全书例题和同步习题(不会做就参考答案,看完答案后自己再算一遍,算到最终结果)(基础班视频建议看汤家凤)
    4.30 开始看线代
    首先大概看了一篇书,大概做一遍书上例题,习题没做(真的是大概,很抽象,看不太懂)
    然后汤家凤基础班视频,配合全书一章一章看、做例题
    大概到6月份看完,这样数学二的考研内容第一遍就看完了
    接着,看全书(第二遍)和笔记、做全书上例题(捂住答案,独立做,算到最终结果),结合660题(看一章全书做一章题目,高数+线代)
    大概到6月底结束,高数部分还好,但是线代部分题目做的不好(吉大计算机软件人工智能考研总群669554247),所以做完后又把线代部分看了一遍,然后又把660题上所有错题(高数+线代)又做了一遍(暑假前这一段时间事情比较多,记不太清,印象中是这样没错)

    暑假(我7月8号期末考试结束)

    暑假我的宿舍和考研教室正常开放,宿舍和教室都有空调(教室还两个空调),这里要给学校点个赞~
    暑假期间有一些事情,耽误了几天,除此以外大部分时间应该都在教室。
    这期间,数学的全部工作是看张宇16强化视频(记笔记、经常温习笔记)、刷张宇1000题(上午看视频、刷题,然后晚上看心情再花一点时间刷题。1000题很“恶心”,差不多每章都有一百多道题,尤其是积分和中值定理部分很痛苦…我应该不会忘记大三暑假晚上一边听歌一边刷高数题的日子…很充实…)
    大约8月17号结束数学强化阶段
    8.18号回家
    带了单词书回去,没看
    8.24回校

    8月底~9月初:结合基础班和强化班的笔记看了一遍全书,看的很快,大部分知识点理解的比较透彻,大部分题目看到就有思路且计算正确,但仍有一部分题目算错或不会做,我就把它们标注了一下,所在的页码折叠起来,方便以后再看(其实这其中有几道题目,我的感觉是考研真题是不可能考到的,记得有一题是积分放缩,很复杂,还有一题用到海伦公式等等等,这几道题目就算真考也会有个铺垫,不然难度太大了,虽然主流观点是2018年的考研数学会很难,但还是不会考思维含量很大的题目(个人观点),这个在后面“我对考研数学的理解”板块还会说。)
    看完全书后,又把660题和1000题中的错题大概翻了翻,重点做了线代部分错题(尤其是矩阵的相似、合同、等价、正交那一块,容易乱)
    Ps:这几个概念之间有个关系,我在辅导书上没见到过(吉大计算机软件人工智能考研总群669554247),不知道是不重要还是怎么回事:若A、B为同阶方阵,A相似于B→A合同于B→A等价于B(前面是后面充分不必要条件)

    9.11开始做真题
    真题大全解里面1987年2001年是100分,20022016年满分是150分(好像是这样),因为试卷很充裕,我是这样做的:第一天做2002年试卷,第二天批改2002年试卷,剩下时间做1987年试卷,有时间就批改一下,没时间就第四天做2003年试卷前(后)批改一下,依次循环,碰到上午有一节课什么的特殊情况就自行调整。
    真题比全书和试题集上题目简单很多很多,我一般都是8点30~9点之间开始做,特别简单的40分钟左右做完,普通的70分钟左右做完,做完之后会再检查一两遍(也有人是保证正确率做的慢一点,做完不检查,看个人习惯),这样,一般两个小时左右就能搞定一份正题。以我这个速度,再按上面那种方法做真题,试卷绰绰有余,多余试卷可以背背单词或者翻一翻数学笔记(实际上大部分空余时间都被我发呆浪费掉了)
    楼主感觉做真题的情况很好,100分试卷基本90左右,150分试卷基本140左右,所有9月23号(就是这一天,记得很清楚)蠢蠢欲动地做了16年试卷(最难一年),做的很累,草稿纸就用了十几张,结果还行吧,131分(二重积分计算错误、定积分的应用第二题计算错误、大题还有两个小地方有问题,按各扣两分计算),所以数学一直到考研前都很有信心。
    到10月上基本结束(留了2011~2015 5年试卷),然后又翻了翻全书笔记?(记不得了),然后开始做张宇八套卷,做8套卷就没做真题爽了,题目难度和习题集上难度差不多(大概2个半小时完成一份)
    然后看了张宇2017冲刺班视频,内容很少,几天就看完了。
    然后开始做第二遍真题,一天两份,做完不检查(其实我感觉没这个必要,把错题看看就行了,我是因为时间太多了。。。。。)

    然后又翻了翻全书和笔记(记不得第几遍了,总之就是在两件事的过渡期就拿出来翻翻)…
    做完后时间还很多,又买了汤家凤八套卷做,难度比张宇8套卷大一点(大概2个半小时完成一份)

    到了十二月上,又找了合工大试卷来做(完全就是因为太闲了,数二不考三重积分和概率统计,导致我最后时间剩下很多时间用不完……我也很无语啊~~)
    然后做张宇四套卷,难度很大
    然后又把剩下的3份真题做了,然后就考试了~~

    英语(欢迎加入吉大计算机软件人工智能考研总群:669554247)
    阅读:
    复习过程:
    寒假开始单词(寒假就是闹着玩,象征性地背了10个list左右),
    刚开始可以借助扇贝、百词斩等软件背找找感觉(只要认真背,效果挺好的。。我当时坚持了一百天,然后停掉了…)

    2.23正式复习后 基本一天一个list单词和一篇阅读理解(从97年开始),单词是每天的主要任务,我每天到教室的第一件事就是看单词,吃完中饭看第二遍,然后晚上有时间的话就再看一遍,每天在单词上大概花2个小时,第二天习惯把前一天的再看一遍。单词贯穿整个复习过程,只要去自习教室都会背,到中后期时间缩短,有时间就多看看,没时间就大概翻一翻。阅读答案写在草稿纸上,方便以后做第二、三遍,做完后对答案、看翻译(大概看看)
    这里说一下,我英语做阅读时准备了一个本子,把不会的单词、词组抄在上面(图在下面),然后每天背完单词后拿出来翻翻,这肯定是有效果的,(吉大计算机软件人工智能考研总群669554247)但至于效果大小,我也说不好…
    英语就按着这个节奏持续到六月底,这时我做到了2008年真题(大概是一周做四、五篇阅读,做完一年后也会总结总结
    这个时候,我感觉我的英语复习很差,从2006年阅读开始,基本上每篇文章我都看不懂,题目也错很多,这个时候反思了一下,又上网翻了翻前人经验,发现有两种有效提升英语水平方法:一是整篇背诵真题文章;二是整篇翻译整体文章。因为我不喜欢背书,而且每天在教室也没地方背书,所以我选择了第二种方法。

    于是我就回到1997年真题重新开始做,做完之后会把整阅读文章翻译到本子上,翻译好后再对照进行批改,把难句抄在本子上,刚好前面抄单词的本子只用正面,所以同一篇文章新增加的句子直接抄在方面(如图)。前几年,我完成一篇阅读(做阅读+翻译+批改)大概两个半小时,等到后面文章变难后每篇文章要花3~4小时。
    我刚开始怕时间不够,而且前几年的文章比较简单,所以每天翻译两篇。结果最后英语时间也多的用不完……所以你们做之前还是要规划好时间,时间充裕完全可以每天一篇。
    我觉得这个方法很好,对英语能力的提升很快,但这个过程工作量很大,而且很痛苦,有些句子知道是什么意思,但就是翻译不出来…很受虐,但其实这跟高数一样,坚持过去就轻松了。其实我这还是偷懒的,我看到教室里的一位女生,她是分三行,第一行抄写英语文章,第二行自己翻译,第三行批改自己的翻译,并且字写得也很漂亮,超认真,和我的鬼画糊完全不能比…可怕…
    这样做到了2008年,感觉不错,又把2009、(吉大计算机软件人工智能考研总群669554247)2010、2011、2012年做了(有其中有一年阅读理解特别难,如果你们发现错很多,无所谓,大家都这样)这个时候是九月份,于是停了下来,留了四年真题。
    (英语单词阅读都没看视频,刚开始看了一些某何姓老师的视频,不喜欢,然后就没看)
    接下来不知道做什么,于是开始准备完型、七选五和翻译这部分。首先看了这几部分的视频导学课,了解一下是怎么考的,然后就扔了视频,开始做真题,当时基础班黄皮书不在手边,所以直接从2005年开始做的,我是这样做的:第一天控制时间把完型、七选五、翻译一起做了,然后核对完型、七选五答案、看翻译;然后第天按照做阅读的方法把翻译的全文翻译出来,然后批改,有的时候心情好或者有的时候心情差也会把七选五的原文翻译出来。这样大概花了20天做到2012年,这个时候是10月初。

    这里说一下,一些老师说完型应该放弃,但我做着还好,可能是前面基础打得比较好吧,正常花12分钟都能得个7分,好的能有8分,差一点也有6分。。不管怎么样,今年这些老师都被打脸了,今年完型很简单…不做的话很亏…

    这里说一下,一些老师说完型应该放弃,但我做着还好,可能是前面基础打得比较好吧,正常花12分钟都能得个7分,好的能有8分,差一点也有6分。。不管怎么样,今年这些老师都被打脸了,今年完型很简单…不做的话很亏…
    然后把2013和2014年真题拿出来模拟,按照考试时间下午2点~4点完成作文之外的所有内容。然后批改,这个时候做英语也很有感觉了,2013年错了四个阅读,2014错3个,阅读、翻译还是按照之前的做法翻译全文,大概一个星期完成一份(吉大计算机软件人工智能考研总群669554247),到十月中旬完成了这两份试卷。
    随后一段时间开始从1997年开始重做阅读,先是一天做一年,后来改成一天做2篇,由于之前完成翻译后印象很深刻,所以答案大都记得,感觉效果不大,就是把之前还不太懂的题目再仔细想一想,这个时候每天花在英语上的时间比较少,就背背单词、看看阅读,也没什么其他目的,就是为了保持状态。

    作文
    8月中旬,我开始准备作文(可能有点早吧,当时也是看了一个帖子,完全按她的作文方法过程来的),也是买了王江涛的作文高分写作,开始背大作文的“十大必备范文”,在原来的作息基础上,每天早上提前20~30分钟起床背作文,一周大概能背五个早上。
    背诵速度还行吧,基本3天能背出一篇,背完后到教室会默写一遍。就这样反复背、反复默写,到了11月份就完全背熟了。
    期间,大概是10月份的时候,又抽空把王江涛作文的强化班视频课(大作文+小作文)看了。
    大作文背完10篇后开始背小作文,小作文背的是真题范围(他在视频课里面圈出来的),小作文背起来速度很快,还是背完就默写,每过几天就复习一遍。
    然后就开始实战训练,直接写真题作文。。。然而背作文到写作文之间还是有很大差距的,刚开始写的特别特别不顺,我的原则是,写的很不顺、很别扭的真题,就把它的范文背下来。所有后来又备了4篇真题范文,一共背了14篇大作文,小作文就更多了,估计有十八、九篇吧~
    真题做完后,又接着写书上的20打大重点范文,每天一篇大作文+小作文。

    政治(欢迎加入吉大计算机软件人工智能考研总群:669554247)
    具体来说,我是先看的任燕翔的马原,看一章视频看一章书然后做一章1000题的题目
    看马原部分很痛苦,一是内容多,二是内容抽象,枯燥无味,三是题目难

    刚开始就是硬着头皮,听课—看书—做题这样循环,马原简单的可以一天一章(第一章随便看看不用花时间),难的可以3天2章。

    做题可以第一遍把答案写在纸上,但由于第二、三章题目太多,写在纸上对答案很麻烦,所以我就直接写在题目前面,但题目不做任何标记,二刷可以把答案遮住,答案写在题目后面。

    这样到我8月20号回家的时间,马原部分才看了一半。
    开学后,又接着看。
    马原结束后看的毛中特,推荐看蒋中挺的视频(其它也有很多老师,我没看过,不知道讲的怎么样,但是蒋中挺讲的确实不错)
    毛中特结束后看史纲,看的蒋中挺视频
    最后看思修,思修视频只需要看看总论,了解一下这门课,后面就不用看了。
    这样到九月底第一遍过完,第一遍1000刷完。
    然后就开始第二遍,看书然后做1000题,一天一章,十月底结束第二遍

    这个时候已经稍微有点感觉了
    十一月份的时候肖八和形势与政策出了,

    形势与政策也是看的蒋中挺的

    然后开始做肖8

    做完之后开始做真题
    这里说一下,因为政治的时效性,所以考研课程里,政治真题是最没有用的。
    真题做的好不好没什么参考价值,原因如下:
    1、 老师编资料和讲课时,会重点讲真题考过的知识点,尤其是近几年刚考的,这样就检测不出水平。也就是说,用18的书、看18的视频,然后做17年的真题会发现选择题很简单,书上都有,但其实一些知识点我们17的书上没有或者很不起眼,所以你们做的好并不代表水平高
    2、 还有就是题目的时效性,一些题目在当年是重点,而现在不是重点,老师不再强调,所以你们错得多也不代表你们的水平差。

    所以政治整体不用太当真,玩玩就好。其实我觉得应该第一遍复习后就做真题,了解一下真题的出题风格,这样第二遍复习可以有侧重点
    真题做完后,押题卷还没出,我又看了第三遍书,第三遍刷1000题,这一遍看的很快,一天2章。

    然后12月份就是做蒋5、肖4、米3这些模拟卷(只做选择题)

    主观题我是11月份上旬开始准备的,早了,做了很多无用功,可以11月底或者12月初开始准备

    刚开始看了 任燕翔的主观题解题技巧视频

    然后每天早上再早起30分钟背他那个主观题宝典上背诵的内容(以我的亲身经历来看,只需背马原,其它的不用背,因为背了也没用)

    然后就是12月份背蒋5和肖4上的主观题目,我是以肖四为主,所有的题目都背了出来,以蒋五为辅,挑着背。

    期间还是要翻翻书,看看各种知识点小册子什么的,保持状态到考试结束。。。

    专业课(欢迎加入吉大计算机软件人工智能考研总群:669554247)

    最重要的!首先翻下吉大的历年真题,大概心里有个谱,吉大每年考什么。然后进行:
    对于数据结构,第一遍过下参考书(王道天勤都可以),熟悉一下知识,代码可以简单过一下,写不出来不要紧,第二遍,把常青藤讲义过一遍(再重申,讲义很重要,想短时间拿高分必不可缺,历年公认核心资料),第三遍,常青藤讲义和真题结合,刷完真题。然后这个时候,如果数据结构算法还写不出来,就拿出整块的时间,做算法的专项突破。
    计算机网络和操作系统,和数据结构一样,三遍走,唯一不一样的一点,网络和操作系统的常青藤讲义要全部背会!!!!非常重要!!!!(欢迎加入吉大计算机软件人工智能考研总群:669554247)
    高级语言,直接看真题和常青藤讲义(两本),把这两种整明白就好了,期末题也要过一下。
    很重要的几点:
    第一点:如果基础知识都看了一遍还是不会做题,不用慌,我给你的真题,不用刻意必须不用查资料就能写出来,相反,就算看一道题查一道题都没问题,只要第二遍刷真题的时候能够做出来就好了。吉大就考那么多知识点,每个人的第一遍真题不是用来测试的,而是用来学习的,也就是查资料做题的过程!!
    第二点,数据结构到底要看哪些算法,这个很简单,去查真题呀,学长开始准备算法之前的第一件事儿就是翻了所有的真题(计学,计专,软学,软专),把每年算法题考的什么都记在一个笔记里,所以马上就发现,吉大原来反反复复就考那么一部分的算法,这样,自己在看算法的时候就很有目的性,所以,“我到底算法该看什么算法”,这样的问题就解决了,。
    最后,很重要的一点,比如,你考计学,你的数据结构,要做软学软专计学计专,其他科目也一样,吉大经常重复出题,出原题,四个卷种之间会相互借鉴,所以,一定要做完所有四个卷种的题 。过王道和天勤的时候,参考书后面的课后题还是要做的,因为第一遍打基础,这些题帮着牢固基础知识。

    Ps1:根据近两年的真题,学长们研究过,出了一些本科生期末题里的题,一般只有一道题,但是这道题,按照历年的真题学基本是不可能学到的,学长们认为这是在保护吉大本校的生源(只是猜测哈),所以,期末题我们还是鼓励大家看一下的,当然,重点,还是在真题和常青藤讲义上面,这是占绝对比重的,先啃大头,把这俩吃透,然后再看期末题,不要为了芝麻丢了西瓜。

    ps2:如果所有工作做完,查漏补缺的话,吉大的ppt是很好的内容,ppt上一定不会都考,但是,基本考试范围不会出PPT,缺点是,ppt不能突出重点,直接用效率很低,建议后期查漏和补充用。
    大家有看不懂的,可以近裙交流。
    (欢迎加入吉大计算机软件人工智能考研总群:669554247)

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  • 西安电子科技大学研究生课程 人工智能课件
  • 大学简介: 南京大学有仙林、鼓楼、浦口、苏州四个校区;设有31个直属院系,88个本科专业;有“双一流”建设学科15个;有博士后流动站38个,博士学位授权一级学科39个,专业博士学位授权点2个,硕士学位授权一级学科5...

    在这里插入图片描述

    大学简介:

    南京大学有仙林、鼓楼、浦口、苏州四个校区;设有31个直属院系,88个本科专业;有“双一流”建设学科15个;有博士后流动站38个,博士学位授权一级学科39个,专业博士学位授权点2个,硕士学位授权一级学科5个,专业硕士学位授权点28个
    创办时间
    1902年(壬寅年)
    所属地区
    江苏省·南京市·栖霞区
    属性
    全国重点大学 |双一流(世界一流大学建设高校A类) |985工程 |211工程 |C9联盟
    主管部门
    中华人民共和国教育部
    类别
    公立大学
    学校官网
    https://www.nju.edu.cn

    人工智能学院简介

    在人工智能发展进入新阶段的时代背景下,南京大学于2018年3月5日下文正式成立人工智能学院,致力于建设一流的人工智能基础研究基地和人才培养基地,打造人工智能学科高峰,以自身实践探索人工智能内涵式发展新道路,形成“基础研究”、“人才培养”、“产业创新”协同发展态势,建成国际一流的学术重镇和人才高地。这一举措旨在顺应国家的科技发展战略,切合产业的发展需要,充分发挥南京大学在人工智能方向上学科发展和人才培养优势,形成高端人才积聚效应,探索智能产业产学研合作的新模式,为促进我国在新一轮国际竞争中处于优势地位作出重要贡献。
    人工智能是计算机学科长期发展孕育出来的。南京大学计算机学科在老一辈学术带头人奠定的基础上取得了长足的发展。吕建院士领导的南京大学计算机软件新技术国家重点实验室2007、2012、2017 连续三次获评优秀,名列全国计算机领域第一;形成了一支以周志华教授为首的在人工智能领域具有国际影响力的优势团队 …… 。南京大学文理工医学科形成交叉优势,为人工智能学院的成立奠定了坚实基础。
    学院官网
    https://ai.nju.edu.cn/
    招生信息
    在这里插入图片描述

    20年考研情况

    校线(总分 政治 英语 数学 专业课)

    学硕
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    专硕
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    复试线

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    招生计划及复试人数

    学术学位硕士
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    专业学位硕士
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    软件学院复试名单

    在这里插入图片描述在这里插入图片描述

    成绩计算细则

    拟录取办法
    1.复试成绩=笔试成绩+面试成绩
    2.总成绩=初试成绩+复试成绩(满分250分)
    3.排名方法(按专业排名):
    我院根据招生目录、招生计划、复试情况、总成绩排名、考生的思想政治素质与品德等确定拟录取名单。

    学制、学费、奖学金情况

    学制学费

    学制 所有专业 3年
    学费 学硕 8000,

    奖学金情况

    南京大学向纳入全国研究生招生计划的所有全日制硕士生(有固定工资收入的除外)提 供助学金(0.6 万元/年)以及学业奖学金(0.6-1.2 万元/年);优秀硕士生可申请国家奖 学金(2 万元/人)、学校及社会捐赠各种冠名奖学金。非全日制研究生不享受助学金、学 业奖学金和国家奖学金。此外,学校设有校内研究生“三助一辅”岗位和多种创新项目资助。 全日制研究生还可申请国家信用助学贷款(国家开发银行生源地信用助学贷款、中国银行校 园地信用助学贷款)。

    专业信息

    初试科目

    在这里插入图片描述

    复试科目

    在这里插入图片描述

    调剂信息

    不接受调剂

    录取信息

    https://ai.nju.edu.cn/4f/eb/c17810a479211/page.htm
    需要专业课资料的同学可以点赞评论私聊,免费分享。或者有其他问题需要咨询的话可以留言,看到就会回复,群内专业课高分学长免费答疑。

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  • 本资源源于天津大学开设的人工智能课程的大作业,实现了一个人工智能的俄罗斯方块,文档具有很强的参考价值。
  • 人工智能(Artificial Intelligence),缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 针对这一新兴热门专业,小编从网上收集了相关的十大高热度问题。...

            人工智能(Artificial Intelligence),缩写为AI。它是研究开发用于模拟延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

             针对这一新兴热门专业,小编从网上收集了相关的十大高热度问题。


    一、“人工智能”已经跟你我息息相关?

    旷视(Face++)创始人印奇:

    其实人工智能一直在改变我们的生活,只是我们可能没有意识到。比如搜索引擎就是典型人工智能,还有火车站、机场的安检,客服电话的接听,美图秀秀等修图软件中也有广泛应用。未来,会有越来越多的人工智能产品替代简单重复的劳动,不仅更便宜,而且做得更好。比如门卫、保安等职业,装一个识别身份的摄像头就可以了。还有去医院做检查、拍片子,机器也会比人做得好,而且24小时不休息。

    二、人与机器的关系将是怎样的?

    《人类简史》、《未来简史》作者尤瓦尔.赫拉利:

    第一步,AI 是我们身边的先知,你有什么问题问它下,但决策权在你手里。

    第二步,AI是我们的代理人,它告诉你一个大的方向和原则,它去执行,执行中的一些小的决策,它自己说了算。

    第三步,AI成了我们的君主,你索性什么都听它的。

    三、未来人类面临的生存议题是什么?

    大数据公司百分点集团董事长兼CEO苏萌:

    人类在经过了几千年的发展后,随着近些年数字化进程的加快,终于迎来了人类进化的拐点。最近几十年科学技术的飞跃发展使我们的生活方式发生了巨大改变,这种改变可以看作是人类的一种智能革命,它标志着未来会不断出现让我们意想不到的变化。

    《人类简史》、《未来简史》作者尤瓦尔·赫拉利:

    在战胜了饥荒、瘟疫和战争之后,人类将面临三大新议题:

    1、战胜死亡。随着生物基因技术的发展,长生不老已经成为可能。不远的未来,人类的平均寿命就能达到150岁。

    2、永久幸福。通过生物工程技术手段,人类无需经历痛苦,不会再有心理疾病,想要幸福快乐,只需要一个按钮就可以解决。

    3、升级为神一样的人。掌握了前两项能力的人,就将进化为一个全新的物种,获得不死和永久的快乐,具有掌控世界的能力。

    四、哪些工作容易被人工智能取代?

    微软亚洲研究院院长洪小文:

    第一类是视觉感知方面的工作,包括语音识别、计算机视觉,比如安检过程中的危险物品识别,机器一定会做得比人类更好,并且由于这类工作相对比较枯燥、易疲劳,AI就是一个更好的选择。

    第二类,一些重复性的工作,我们称之为专家系统,它可以通过数据的收集与分析来优化。比如工厂里面的预防性维修,工厂的产线与机器都很复杂,当一台机器出现损坏,首先需要找出原因,然后再做维修,在这个过程中可能就会产生延时宕工;又比如电梯,当电梯损坏时再做维修,造成的人力、物力与时间成本都很难预计。现在利用物联网与AI,可以随时上传数据,利用数据里涵盖的声音、速度等各类参数进行建模,当监测到相关数据达到一个的特征值的时候,则可以预测到机器的使用情况,对其进行预防式维修。当AI、物联网与大数据结合来做这项工作,对于产业将产生巨大的价值。

    五、未来哪些工作不容易被人工智能取代?

    微软亚洲研究院院长洪小文:

    AI可以做很多工作,但人类在很多方面仍然是无法取代的。因为人贵在有创造力,而AI目前在创造力上的进展尚无迹可寻。人类的每一天都在发挥创造力,并体现在各个方面,创造力不是一而再、再而三的重复性工作,是无法通过搜集数据来分析它的。比如人文工作,比如商业投资中的洞察力、判断力,都是AI做不到的。AI可以通过分析数据来帮助人类做决定,但人类本身不可预测的创造力将很难被AI取代。

    人类的创造力不是靠大数据,而是多半看小数据,甚至没有数据。以爱因斯坦为例,他在100多年前提出了引力波的概念,而直到100多年后,科技得到了日新月异的颠覆式进步,我们才终于开始探测到引力波的数据;爱因斯坦能在没有数据的情况下提出引力波,这就是人类的创造力。创造力是什么?我们很难下结论,下一个创造力在哪里,也仍然是未知,所以我认为现在的技术距离人工智能拥有创造力还有很长的路要走。

    六、大数据和人工智能的关系是什么?

    大数据公司百分点集团董事长兼CEO苏萌:

    大数据和人工智能是相辅相成、相互融合的关系。从广义上来说,可以认为大数据是人工智能的基础,大数据更强调数据的采集和处理,而人工智能更强调深度学习,像人脑一样能够去学习新知识,这是二者的主要差别。同时,二者很难分开,早在60年前已经有了人工智能,之所以在最近几年得到快速发展主要得益于大数据基础计算能力的提高和数据量的蓬勃发展,如今的智能革命最核心的两个要素就是人工智能和大数据。

    七、大数据和人工智能会对未来的商业产生怎样的影响?

    大数据公司百分点集团董事长兼CEO苏萌:

    大数据和人工智能的结合将重新定义未来的商业,未来的智能商业模式将会改变每个人的生活环境,很多重复性的、技能性的工作将逐渐被大数据加人工智能所取代,比如驾驶、收银员、翻译等不太具有创造性、技术性的工作。未来的智慧农业、智慧医疗,在应用大数据加人工智能后,也都会基于海量的数据迅速地学习并沉淀知识,大数据加人工智能二者结合将会催生出来很多新业态来颠覆旧业态。因此,我认为未来很多新的商业模式、新的企业将在大数据与人工智能结合之后产生出来。

    并且,在数据经济时代下,消费群体已经呈现出群体的认同感、个性化的需求、创造性的追求等特点,未来那些追求规模、吞噬多个领域、试图形成垄断的商业巨头们绝对不是主流,未来的商业将是由一群小而美的商业组织群落而构成,并且会呈现出独立、融合和智能的特征形态。

    八、人工智能和大数据能否帮人类预测未来?

    大数据公司百分点集团董事长兼CEO苏萌:

    我一直坚定的认为未来一切都是可预测的。人类一直以来想做的事就是希望预测未来,但是苦于没有足够的信息。因此,未来一切都可预测的前提是已经有了足够高质量的数据以及足够优秀的算法来支撑。

    其实,现在在机器和算法层面已经有了长足的进展。举个简单的例子,就是个性化推荐引擎。无论是亚马逊还是百分点这样的数据公司,都可以基于用户的历史行为,为用户推送更加符合他们需求的商品,这是智能推荐引擎背后有强大的信息流和强大的计算能力以及更丰富的信息。有时候,大数据比你自己更了解你自己。

    九、未来世界,数据和算法的价值在哪里?

    《人类简史》、《未来简史》作者尤瓦尔·赫拉利:

    未来,对数据的信仰可以是一种新的宗教。未来从宗教角度来说,世界上最有趣的地方并不是耶路撒冷,而是硅谷。

    随着人工智能技术的不断进步,强大的电脑算法和数据分析将在我们的生活领域中有更多的用武之地并占据支配地位。

    “数据教”有可能会征服全世界,因为它们承诺的不是在下一世拯救人类,而是在这一世彻底改变我们的生活。数据教认为,所有生物也都是算法,不管是长颈鹿、番茄或人类,都只是不同的数据处理方式。宇宙由数据流组成,任何现象或实体的价值就在于对数据处理的贡献。换句话说,对这个新宗教来说,最高的价值就是“信息流”。

    万物互联,数据的流动、上传、沟通、共享将会越来越便捷,在此基础上进行的数据处理将会如同上帝,无所不在、操控一切,“连接到这个系统”成了所有意义的来源。

    十、现在中国的人工智能,无论是研究还是应用都在迅猛发展,我们应该怎样看待这一轮的科技创新?

    长江商学院院长项兵:

    第一,价值取向和心态的调整。随着经济水平的不断提高,中国未来应该有更多的企业家、创业者,尤其是年轻一代,能够超越“创富”这样简单而单一的目的,而更多地为兴趣、爱好、担当、社会问题的解决去而去创业、创新,甚至专注于一些看似没有商业价值的事情。实现这种大的转变,我们的双创才会有更好的未来。

    第二,科技创新与社会进步之间的关系。今天,数字化时代下的巨型企业在打造中产阶级方面,与工业化时代相比可能是无法相提并论的。在信息化时代,财富越来越快地聚集到一批少数人手上,中产阶级在社会中的比例越来越小。即使在美国,中产阶级的收入在过去30年间也是每况愈下。机器人时代的到来又意味着什么?不仅大量的蓝领会失去工作机会,不少白领也可能被抢了饭碗。在社会矛盾如此尖锐的今天,科技进步在带来巨大红利的同时,也可能带来巨大的挑战。因此,在讨论科技创新的同时,我们必须考虑它的社会影响,思考如何以科技创新促进社会的和谐发展与进步。

    第三,全球视野、全球担当。在全球化的今天,对世界第二大经济体中的企业家来说,全球视野越来越重要。创业、创新者应该能放眼全球,整合全球优质资源,使全球资源为我所用。只有这样,中国才有可能成为继美国之后,第二个能产出一批引领式的“大风流”创新的国家。


     

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