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  • 2017年7月,国务院发布了《新一代发展...随着AI发展上升至国家战略,人工智能也成为高考志愿选择中最炙手可热的“火爆”专业。允能创新智库从国际影响力、科研实力、人才输出、创新活力四大维度对中国72所新设人工智...

    2017年7月,国务院发布了《新一代发展规划》,明确提出了“设立

    ”和“在原有基础上拓宽人工智能专业教育内容”等要求。2018年4月,教育部印发了《高等学校人工智能创新行动计划》,将完善人工智能领域人才培养体系作为三大任务之一。

    随着AI发展上升至国家战略,人工智能也成为高考志愿选择中最炙手可热的“火爆”专业。允能创新智库从国际影响力、科研实力、人才输出、创新活力四大维度对中国72所新设人工智能专业的高校进行综合排名,深层解读中国高校人工智能专业的真实水平与发展潜力。

    以下是亿欧智库为您带来的精选分享:


    人工智能(AI)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。该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理等。随着大数据时代的到来,人工智能已成为引领未来的新兴技术。美国是世界上第一个将人工智能上升到战略层面的国家,英、德、法、韩、日等国也相继发布了人工智能相关战略。我国更是从中央到地方密集出台系列政策,力图在新一轮科技竞争中掌握主导权。

    全球首富——比尔·盖茨,建议大学生专业选择时曾说过这样一句话:如果现在进入大学,我的首选专业将是人工智能。因为未来一定是人工智能的时代,年轻人可以获得与时代和社会共同发展的广阔前景。

    一、人工智能专业的人才需求与就业前景

    1. 人工智能专业:前景大好而人才紧缺

    根据行业专家预计:到2020年,中国人工智能产业规模将超过1500亿元,带动相关产业规模超过1万亿元,一些IT巨头公司,如百度、谷歌、讯飞、阿里巴巴、腾讯等在人工智能技术的开发投入越来越多。但与此同时,我国人工智能人才缺口已超过500万人,供需比例为1:10。

    2. 人才缺口大,薪资水平高

    说到底,人工智能的竞争核心就是人才之争,目前BAT、华为等巨头以及商汤等新兴AI独角兽对人工智能人才的需求非常巨大,全球咨询公司WTW的研究表明,人工智能和大数据是两个收入最高的专业领域,人工智能领域的毕业生相比于同等学位但在其他行业工作的毕业生而言,平均工资要高出35%至50%。GMIC北京2018大会发布的《AI人才竞争力报告》显示,人工智能领域平均年薪约33万,稳超互联网行业平均水平。

    2018年11月第一财经日报曾挂出一则80万招聘人工智能研发员的信息,据行业内部人员反映该岗位在2017年的薪资水平还在50万左右,仅仅一年竟涨30万,说明这个专业的人才非常紧俏,市场供应缺口很大,才会导致企业重金挖人。根据虎嗅网统计,从 2016年到 2017 年,人工智能岗位与求职者数量比值实际上是下降的,从 2.6 个求职者到 1.3 个求职者对应一个职位。人工智能的应用广度和深度都在不断的增加,产业规模越来越大,人才需求急剧增加。有人形容这个专业目前正处于风口上,出现惊人的薪资待遇也不足为奇。

    二、中国高校人工智能专业四大维度的综合测评

    1. 综合实力

    允能创新智库从中国新一代人工智能发展战略研究院采集了72所开设人工智能、数据科学以及智能科学与技术等相关专业的人工智能大学在相关领域的国际论文数、国内论文数、专利数(2008-2018年)以及中国745家人工智能企业核心人力资本毕业院校这四项指标的相关数据,通过专家赋权计算出上述四个维度的权重分别为0.2930、0.1872、0.1080、0.4118。据此对这72所大学进行了综合排名,进而形成了一份中国大学人工智能专业综合实力的榜单(表1)。

    从地域分布来看,北京、上海仍然是高校密集集中的地区,与高校的综合实力分布接近。同时,北京上海也是人工智能企业高度聚集的区域,毕业地就业对学生带来较大便利。

    2. 国际学术影响力

    以Scopus数据库为基础,允能创新智库对72所大学在人工智能领域发表的国际论文数进行了统计。分析结果表明,排名靠前的分别是清华大学、上海交通大学、浙江大学、哈尔滨工业大学以及北京航空航天大学等。排名第一的清华大学在人工智能领域的研究水平一直处于世界领先地位,并于2018年6月成立了人工智能研究院。在2018年的计算机科学排名CSRankings网站上,清华大学在全球人工智能领域学术机构的排名中仅次于卡耐基梅隆大学,位居第二位。上海交通大学顺应国家在新时代的重大战略需求,计划在2020年前后建成上海科创中心人工智能功能型平台;2025年前后,聚集一批国际一流人才,获批建设国家级人工智能研究基地。值得关注的是,总体排名处于中游的北京理工大学和南京大学,其国际影响却名列前茅。

     

    注:为了消除各指标量纲影响,本文借鉴联合国开发计划署人类发展指数(Human Development Index,HDI)的最小值-最大值方法,对各指标进行标准化处理。

    3. 国内学术实力

    根据中国知网对72所高校公开发表的国内论文数进行统计,排名靠前的高校分别是哈尔滨工业大学、浙江大学、吉林大学、上海交通大学以及天津大学。事实上,早在20世纪50年代,哈尔滨工业大学就开始了人工智能的研究,几乎与世界人工智能研究同时起步。2000年以来,哈工大在人工智能领域取得了一批重要的科研成果,在AI领域取得的成绩足以令人瞩目,并与国内外著名行业代表IBM、微软、百度、阿里、腾讯、科大讯飞等建立了十分密切的合作关系,共同展开科研攻关、人才联合培养。 而浙江大学则是我国最早研究人工智能的高校之一,在1978年就开始了人工智能领域的科学研究和人才的培养。浙江大学的计算机科学与技术、软件工程是国家一流建设学科,在教育部第四轮学科评估中均被评为A+学科,为该校人工智能的创新发展提供了最为有力的依靠。

    4. 创新成果专利数

    以高校专利数指标衡量高校AI专业的创新活力,排名靠前的是清华大学、浙江大学、西安电子科技大学、北京航空航天大学以及电子科技大学。目前在人工智能领域表现最好的高校并不只是清华大学、浙江大学等东部重点大学,位于西北的211高校—西安电子科技大学在人工智能领域获得的专利数量排名全国高校第一,远超许多顶尖985高校。近五年西安电子科技大学在人工智能领域更是获得三项国家自然科学奖。早在2003年,西安电子科技大学就和北京大学首次提出开设智能科学与技术专业,拥有全国唯一一个智能科学与技术国家级特色专业。电子科技大学在人工智能的各个层面也都有较强的研究积累,特别是有30多位人工智能领域的国家级杰出人才,为学校人工智能领域的发展奠定了良好的基础。在2018年9月份,电子科技大学成立了人工智能的研究中心,在此之前,还建成了机器学习中心等,这些都为人工智能的发展提供了从硬件到软件的强大支撑。

    5. 人才输出

    截至2019年2月28日,国内共检测到745家人工智能企业。从人才输出的贡献看,清华、北大依然稳坐头把交椅。北京大学作为中国最好的大学之一,在2003年就率先设置了“智能科学与技术”本科专业,建立了比较完善的人工智能人才培养体系。并在今年的4月27日宣布成立人工智能研究院。研究院将以国家新一代人工智能发展规划和教育部《高等学校人工智能创新行动计划》为指导,致力于率先建成世界一流智能学科。复旦大学的图像与智能实验室以及类脑智能科学与技术研究院都为复旦大学在人工智能领域的发展提供了强大的支持。在2018年5月31日,复旦大学更是与Google签署两年期合作协议,宣布成立复旦大学-谷歌科技创新实验室,建立战略合作关系,主攻人工智能。

    三、小结

    未来已来。人工智能作为改变时代、引领发展的战略性关键技术,已经吹响了第四次科技革命的号角。面对人工智能,我们不能改变科技进程,唯有改变自己,以及下一代的知识结构。少年强则国强弥补我国人工智能领域的人才短板,培养出有助于我国人工智能产业发展的顶尖研发人才,必须从本科抓起,注重基础性学习。

    关于中国高校对于人工智能相关学科的建设进程,允能创新智库后期将会继续跟进并进一步提升高校评价体系的质量及深度,完善一份真实且具参考价值的中国人工智能大学榜单。

    展开全文
  • 人工智能专业“高等数学AI”课程教学探讨——以安徽工程大学为例.pdf
  • AI人工智能专业词汇集

    万次阅读 多人点赞 2017-08-01 16:14:24
    作为最早关注人工智能技术的媒体,机器之心在编译国外技术博客、论文、专家观点等内容上已经积累了超过两年多的经验。期间,从无到有,机器之心的编译团队一直在积累专业词汇。虽然有很多的文章因为专业性我们没能...
    作为最早关注人工智能技术的媒体,机器之心在编译国外技术博客、论文、专家观点等内容上已经积累了超过两年多的经验。期间,从无到有,机器之心的编译团队一直在积累专业词汇。虽然有很多的文章因为专业性我们没能尽善尽美的编译为中文呈现给大家,但我们一直在进步、一直在积累、一直在提高自己的专业性。

    两年来,机器之心编译团队整理过翻译词汇对照表「红宝书」,编辑个人也整理过类似的词典。而我们也从机器之心读者留言中发现,有些人工智能专业词汇没有统一的翻译标准,这可能是因地区、跨专业等等原因造成的。举个例子,DeepMind 的一篇论文中有个词汇为 differentiable boundary tree,当时机器之心的翻译为可微分界树,但后来有读者表示这样的译法如果不保留英文很难明白表达的意思且建议翻译为可微分边界树。

    因此,我们想把机器之心内部积累的人工智能专业词汇中英对照表开放给大家,希望为大家写论文、中文博客、阅读文章提供帮助。同时,这也是一份开放的表单,希望越来越多的人能够提供增添、修改建议,为人工智能的传播助力。

    项目地址:https://github.com/jiqizhixin/Artificial-Intelligence-Terminology

    组织形式

    机器学习

    读者在此项目中,可通过以上表盘查看自己想要了解的专业词汇。在单个首字母中,表格的组织形式为:英文/缩写、汉语、来源&扩展。

    来源&扩展是对该词汇的注解,内容为机器之心往期的相关文章。例如下图所示的「算法」,我们关联到的三篇文章是《回归、分类与聚类:三大方向剖解机器学习算法的优缺点》和《机器学习算法附速查表》和《深度学习算法全景图:从理论证明其正确性》。因此,我们希望不仅能提供相对应的术语,同时还希望能为读者提供每一个术语的来源和概念上的扩展。但由于这一部分工作量较大,我们还将与读者共同推进这一部分扩展的进程。

    准确性

    本项目中所有英文专业词汇对照的中文都来自机器之心编译的文章和系列机器学习教科书(如周志华的《机器学习》和李航的《统计学习方法》等),我们力求在提供准确翻译的同时保留最常用的形式。同时,为了保证词汇翻译的准确性,我们将此项目向读者开源,并希望能与读者共同迭代术语的准确度。除此之外,我们还将为每一个词汇提供来源与扩展进一步提升词汇的置信度。

    机器之心术语编译标准

    因为该项目很多术语都是机器之心平常编译文章所积累的,所以我们首先需要向读者说明机器之心术语编译的标准。

    常见术语的编译标准

    机器之心常见术语的编译首先会确保术语的正确性,其次再考虑术语的传播广度。例如常见术语。logistic regression,首先机器之心会保证该术语的准确度。我们常见 logistic regression 会翻译为逻辑回归,但中文「逻辑」与 logistic 的含义还是有些差别,因此我们并不太倾向于采用这种译法。在准确度的基础上,我们会考虑术语的传播广度。例如有学者建议可以将 logistic regression 译为对数几率回归,但鉴于该译法的传播度不广,看到中文并不会马上检索到对应英文和概念,所以我们最终在常见术语编译标准下将 logistic regression 译为 logistical 回归。机器之心在对常见术语编译时并不会保留英文,也不会做进一步说明。

    非常见术语的编译标准

    机器之心在编译技术文章或论文时,常常会遇到非常见的术语。因为像论文那样的文章是在特定领域下为解决特定问题而规范化书写的,所以就会存在较多的非常见的术语。而机器之心在编译非常见术语时,唯一的标准就是准确性,通常我们也会保留英文。因为非常见术语通常是数学、神经科学和物理学等领域上的专业术语,机器之心会尽可能地借鉴其他领域内的译法和意义而确定如何编译。例如 fixed-point theorem,在参考数学的情况下,我们会更倾向于译为不动点定理,fixed-point 译为不动点而不是定点。

    歧义术语的编译标准

    还有很多术语其实是有歧义的,而对于这一类词,机器之心的编译标准会根据语义进行确定,因此也会有一些误差。例如 bias 在描述神经网络层级单元时可以译为偏置项。而在描述训练误差和与叉验证误差间的关系或学习曲线时,bias 可以译为偏差。这样的例子还有很多,比如 Stationary 在马尔可夫模型中可译为稳态分布(Stationary distribution),在最优化问题中可译为驻点(Stationary point),而在涉及博弈论或对抗性训练时,其又可能表达为静态。
    以上是机器之心大概编译术语的标准,虽然我们在常用术语的编译上错误率相对较少,但在非常见术语和歧义术语上仍然会出现一些错误。尤其是在非常见术语的编译上,没有特定的背景知识很容易在编译上出现误差。因此我们希望能与读者共同加强术语的编译质量。

    词汇更新

    本词汇库目前拥有的专业词汇共计 500 个,主要为机器学习基础概念和术语,同时也是该项目的基本词汇。机器之心将继续完善术语的收录和扩展阅读的构建。词汇更新主要分为两个阶段,第一阶段机器之心将继续完善基础词汇的构建,即通过权威教科书或其它有公信力的资料抽取常见术语。第二阶段机器之心将持续性地把编译论文或其他资料所出现的非常见术语更新到词汇表中。
    读者的反馈意见和更新建议将贯穿整个阶段,并且我们将在项目致谢页中展示对该项目起积极作用的读者。因为我们希望术语的更新更具准确度和置信度,所以我们希望读者能附上该术语的来源地址与扩展地址。因此,我们能更客观地更新词汇,并附上可信的来源与扩展。

    Letter A

    Accumulated error backpropagation 累积误差逆传播
    Activation Function 激活函数
    Adaptive Resonance Theory/ART 自适应谐振理论
    Addictive model 加性学习
    Adversarial Networks 对抗网络
    Affine Layer 仿射层
    Affinity matrix 亲和矩阵
    Agent 代理 / 智能体
    Algorithm 算法
    Alpha-beta pruning α-β剪枝
    Anomaly detection 异常检测
    Approximation 近似
    Area Under ROC Curve/AUC Roc 曲线下面积
    Artificial General Intelligence/AGI 通用人工智能
    Artificial Intelligence/AI 人工智能
    Association analysis 关联分析
    Attention mechanism 注意力机制
    Attribute conditional independence assumption 属性条件独立性假设
    Attribute space 属性空间
    Attribute value 属性值
    Autoencoder 自编码器
    Automatic speech recognition 自动语音识别
    Automatic summarization 自动摘要
    Average gradient 平均梯度
    Average-Pooling 平均池化

    Letter B

    Backpropagation Through Time 通过时间的反向传播
    Backpropagation/BP 反向传播
    Base learner 基学习器
    Base learning algorithm 基学习算法
    Batch Normalization/BN 批量归一化
    Bayes decision rule 贝叶斯判定准则
    Bayes Model Averaging/BMA 贝叶斯模型平均
    Bayes optimal classifier 贝叶斯最优分类器
    Bayesian decision theory 贝叶斯决策论
    Bayesian network 贝叶斯网络
    Between-class scatter matrix 类间散度矩阵
    Bias 偏置 / 偏差
    Bias-variance decomposition 偏差-方差分解
    Bias-Variance Dilemma 偏差 – 方差困境
    Bi-directional Long-Short Term Memory/Bi-LSTM 双向长短期记忆
    Binary classification 二分类
    Binomial test 二项检验
    Bi-partition 二分法
    Boltzmann machine 玻尔兹曼机
    Bootstrap sampling 自助采样法/可重复采样/有放回采样
    Bootstrapping 自助法
    Break-Event Point/BEP 平衡点

    Letter C

    Calibration 校准
    Cascade-Correlation 级联相关
    Categorical attribute 离散属性
    Class-conditional probability 类条件概率
    Classification and regression tree/CART 分类与回归树
    Classifier 分类器
    Class-imbalance 类别不平衡
    Closed -form 闭式
    Cluster 簇/类/集群
    Cluster analysis 聚类分析
    Clustering 聚类
    Clustering ensemble 聚类集成
    Co-adapting 共适应
    Coding matrix 编码矩阵
    COLT 国际学习理论会议
    Committee-based learning 基于委员会的学习
    Competitive learning 竞争型学习
    Component learner 组件学习器
    Comprehensibility 可解释性
    Computation Cost 计算成本
    Computational Linguistics 计算语言学
    Computer vision 计算机视觉
    Concept drift 概念漂移
    Concept Learning System /CLS 概念学习系统
    Conditional entropy 条件熵
    Conditional mutual information 条件互信息
    Conditional Probability Table/CPT 条件概率表
    Conditional random field/CRF 条件随机场
    Conditional risk 条件风险
    Confidence 置信度
    Confusion matrix 混淆矩阵
    Connection weight 连接权
    Connectionism 连结主义
    Consistency 一致性/相合性
    Contingency table 列联表
    Continuous attribute 连续属性
    Convergence 收敛
    Conversational agent 会话智能体
    Convex quadratic programming 凸二次规划
    Convexity 凸性
    Convolutional neural network/CNN 卷积神经网络
    Co-occurrence 同现
    Correlation coefficient 相关系数
    Cosine similarity 余弦相似度
    Cost curve 成本曲线
    Cost Function 成本函数
    Cost matrix 成本矩阵
    Cost-sensitive 成本敏感
    Cross entropy 交叉熵
    Cross validation 交叉验证
    Crowdsourcing 众包
    Curse of dimensionality 维数灾难
    Cut point 截断点
    Cutting plane algorithm 割平面法

    Letter D

    Data mining 数据挖掘
    Data set 数据集
    Decision Boundary 决策边界
    Decision stump 决策树桩
    Decision tree 决策树/判定树
    Deduction 演绎
    Deep Belief Network 深度信念网络
    Deep Convolutional Generative Adversarial Network/DCGAN 深度卷积生成对抗网络
    Deep learning 深度学习
    Deep neural network/DNN 深度神经网络
    Deep Q-Learning 深度 Q 学习
    Deep Q-Network 深度 Q 网络
    Density estimation 密度估计
    Density-based clustering 密度聚类
    Differentiable neural computer 可微分神经计算机
    Dimensionality reduction algorithm 降维算法
    Directed edge 有向边
    Disagreement measure 不合度量
    Discriminative model 判别模型
    Discriminator 判别器
    Distance measure 距离度量
    Distance metric learning 距离度量学习
    Distribution 分布
    Divergence 散度
    Diversity measure 多样性度量/差异性度量
    Domain adaption 领域自适应
    Downsampling 下采样
    D-separation (Directed separation) 有向分离
    Dual problem 对偶问题
    Dummy node 哑结点
    Dynamic Fusion 动态融合
    Dynamic programming 动态规划

    Letter E

    Eigenvalue decomposition 特征值分解
    Embedding 嵌入
    Emotional analysis 情绪分析
    Empirical conditional entropy 经验条件熵
    Empirical entropy 经验熵
    Empirical error 经验误差
    Empirical risk 经验风险
    End-to-End 端到端
    Energy-based model 基于能量的模型
    Ensemble learning 集成学习
    Ensemble pruning 集成修剪
    Error Correcting Output Codes/ECOC 纠错输出码
    Error rate 错误率
    Error-ambiguity decomposition 误差-分歧分解
    Euclidean distance 欧氏距离
    Evolutionary computation 演化计算
    Expectation-Maximization 期望最大化
    Expected loss 期望损失
    Exploding Gradient Problem 梯度爆炸问题
    Exponential loss function 指数损失函数
    Extreme Learning Machine/ELM 超限学习机

    Letter F

    Factorization 因子分解
    False negative 假负类
    False positive 假正类
    False Positive Rate/FPR 假正例率
    Feature engineering 特征工程
    Feature selection 特征选择
    Feature vector 特征向量
    Featured Learning 特征学习
    Feedforward Neural Networks/FNN 前馈神经网络
    Fine-tuning 微调
    Flipping output 翻转法
    Fluctuation 震荡
    Forward stagewise algorithm 前向分步算法
    Frequentist 频率主义学派
    Full-rank matrix 满秩矩阵
    Functional neuron 功能神经元

    Letter G

    Gain ratio 增益率
    Game theory 博弈论
    Gaussian kernel function 高斯核函数
    Gaussian Mixture Model 高斯混合模型
    General Problem Solving 通用问题求解
    Generalization 泛化
    Generalization error 泛化误差
    Generalization error bound 泛化误差上界
    Generalized Lagrange function 广义拉格朗日函数
    Generalized linear model 广义线性模型
    Generalized Rayleigh quotient 广义瑞利商
    Generative Adversarial Networks/GAN 生成对抗网络
    Generative Model 生成模型
    Generator 生成器
    Genetic Algorithm/GA 遗传算法
    Gibbs sampling 吉布斯采样
    Gini index 基尼指数
    Global minimum 全局最小
    Global Optimization 全局优化
    Gradient boosting 梯度提升
    Gradient Descent 梯度下降
    Graph theory 图论
    Ground-truth 真相/真实

    Letter H

    Hard margin 硬间隔
    Hard voting 硬投票
    Harmonic mean 调和平均
    Hesse matrix 海塞矩阵
    Hidden dynamic model 隐动态模型
    Hidden layer 隐藏层
    Hidden Markov Model/HMM 隐马尔可夫模型
    Hierarchical clustering 层次聚类
    Hilbert space 希尔伯特空间
    Hinge loss function 合页损失函数
    Hold-out 留出法
    Homogeneous 同质
    Hybrid computing 混合计算
    Hyperparameter 超参数
    Hypothesis 假设
    Hypothesis test 假设验证

    Letter I

    ICML 国际机器学习会议
    Improved iterative scaling/IIS 改进的迭代尺度法
    Incremental learning 增量学习
    Independent and identically distributed/i.i.d. 独立同分布
    Independent Component Analysis/ICA 独立成分分析
    Indicator function 指示函数
    Individual learner 个体学习器
    Induction 归纳
    Inductive bias 归纳偏好
    Inductive learning 归纳学习
    Inductive Logic Programming/ILP 归纳逻辑程序设计
    Information entropy 信息熵
    Information gain 信息增益
    Input layer 输入层
    Insensitive loss 不敏感损失
    Inter-cluster similarity 簇间相似度
    International Conference for Machine Learning/ICML 国际机器学习大会
    Intra-cluster similarity 簇内相似度
    Intrinsic value 固有值
    Isometric Mapping/Isomap 等度量映射
    Isotonic regression 等分回归
    Iterative Dichotomiser 迭代二分器

    Letter K

    Kernel method 核方法
    Kernel trick 核技巧
    Kernelized Linear Discriminant Analysis/KLDA 核线性判别分析
    K-fold cross validation k 折交叉验证/k 倍交叉验证
    K-Means Clustering K – 均值聚类
    K-Nearest Neighbours Algorithm/KNN K近邻算法
    Knowledge base 知识库
    Knowledge Representation 知识表征

    Letter L

    Label space 标记空间
    Lagrange duality 拉格朗日对偶性
    Lagrange multiplier 拉格朗日乘子
    Laplace smoothing 拉普拉斯平滑
    Laplacian correction 拉普拉斯修正
    Latent Dirichlet Allocation 隐狄利克雷分布
    Latent semantic analysis 潜在语义分析
    Latent variable 隐变量
    Lazy learning 懒惰学习
    Learner 学习器
    Learning by analogy 类比学习
    Learning rate 学习率
    Learning Vector Quantization/LVQ 学习向量量化
    Least squares regression tree 最小二乘回归树
    Leave-One-Out/LOO 留一法
    linear chain conditional random field 线性链条件随机场
    Linear Discriminant Analysis/LDA 线性判别分析
    Linear model 线性模型
    Linear Regression 线性回归
    Link function 联系函数
    Local Markov property 局部马尔可夫性
    Local minimum 局部最小
    Log likelihood 对数似然
    Log odds/logit 对数几率
    Logistic Regression Logistic 回归
    Log-likelihood 对数似然
    Log-linear regression 对数线性回归
    Long-Short Term Memory/LSTM 长短期记忆
    Loss function 损失函数

    Letter M

    Machine translation/MT 机器翻译
    Macron-P 宏查准率
    Macron-R 宏查全率
    Majority voting 绝对多数投票法
    Manifold assumption 流形假设
    Manifold learning 流形学习
    Margin theory 间隔理论
    Marginal distribution 边际分布
    Marginal independence 边际独立性
    Marginalization 边际化
    Markov Chain Monte Carlo/MCMC 马尔可夫链蒙特卡罗方法
    Markov Random Field 马尔可夫随机场
    Maximal clique 最大团
    Maximum Likelihood Estimation/MLE 极大似然估计/极大似然法
    Maximum margin 最大间隔
    Maximum weighted spanning tree 最大带权生成树
    Max-Pooling 最大池化
    Mean squared error 均方误差
    Meta-learner 元学习器
    Metric learning 度量学习
    Micro-P 微查准率
    Micro-R 微查全率
    Minimal Description Length/MDL 最小描述长度
    Minimax game 极小极大博弈
    Misclassification cost 误分类成本
    Mixture of experts 混合专家
    Momentum 动量
    Moral graph 道德图/端正图
    Multi-class classification 多分类
    Multi-document summarization 多文档摘要
    Multi-layer feedforward neural networks 多层前馈神经网络
    Multilayer Perceptron/MLP 多层感知器
    Multimodal learning 多模态学习
    Multiple Dimensional Scaling 多维缩放
    Multiple linear regression 多元线性回归
    Multi-response Linear Regression /MLR 多响应线性回归
    Mutual information 互信息

    Letter N

    Naive bayes 朴素贝叶斯
    Naive Bayes Classifier 朴素贝叶斯分类器
    Named entity recognition 命名实体识别
    Nash equilibrium 纳什均衡
    Natural language generation/NLG 自然语言生成
    Natural language processing 自然语言处理
    Negative class 负类
    Negative correlation 负相关法
    Negative Log Likelihood 负对数似然
    Neighbourhood Component Analysis/NCA 近邻成分分析
    Neural Machine Translation 神经机器翻译
    Neural Turing Machine 神经图灵机
    Newton method 牛顿法
    NIPS 国际神经信息处理系统会议
    No Free Lunch Theorem/NFL 没有免费的午餐定理
    Noise-contrastive estimation 噪音对比估计
    Nominal attribute 列名属性
    Non-convex optimization 非凸优化
    Nonlinear model 非线性模型
    Non-metric distance 非度量距离
    Non-negative matrix factorization 非负矩阵分解
    Non-ordinal attribute 无序属性
    Non-Saturating Game 非饱和博弈
    Norm 范数
    Normalization 归一化
    Nuclear norm 核范数
    Numerical attribute 数值属性

    Letter O

    Objective function 目标函数
    Oblique decision tree 斜决策树
    Occam’s razor 奥卡姆剃刀
    Odds 几率
    Off-Policy 离策略
    One shot learning 一次性学习
    One-Dependent Estimator/ODE 独依赖估计
    On-Policy 在策略
    Ordinal attribute 有序属性
    Out-of-bag estimate 包外估计
    Output layer 输出层
    Output smearing 输出调制法
    Overfitting 过拟合/过配
    Oversampling 过采样

    Letter P

    Paired t-test 成对 t 检验
    Pairwise 成对型
    Pairwise Markov property 成对马尔可夫性
    Parameter 参数
    Parameter estimation 参数估计
    Parameter tuning 调参
    Parse tree 解析树
    Particle Swarm Optimization/PSO 粒子群优化算法
    Part-of-speech tagging 词性标注
    Perceptron 感知机
    Performance measure 性能度量
    Plug and Play Generative Network 即插即用生成网络
    Plurality voting 相对多数投票法
    Polarity detection 极性检测
    Polynomial kernel function 多项式核函数
    Pooling 池化
    Positive class 正类
    Positive definite matrix 正定矩阵
    Post-hoc test 后续检验
    Post-pruning 后剪枝
    potential function 势函数
    Precision 查准率/准确率
    Prepruning 预剪枝
    Principal component analysis/PCA 主成分分析
    Principle of multiple explanations 多释原则
    Prior 先验
    Probability Graphical Model 概率图模型
    Proximal Gradient Descent/PGD 近端梯度下降
    Pruning 剪枝
    Pseudo-label 伪标记

    Letter Q

    Quantized Neural Network 量子化神经网络
    Quantum computer 量子计算机
    Quantum Computing 量子计算
    Quasi Newton method 拟牛顿法

    Letter R

    Radial Basis Function/RBF 径向基函数
    Random Forest Algorithm 随机森林算法
    Random walk 随机漫步
    Recall 查全率/召回率
    Receiver Operating Characteristic/ROC 受试者工作特征
    Rectified Linear Unit/ReLU 线性修正单元
    Recurrent Neural Network 循环神经网络
    Recursive neural network 递归神经网络
    Reference model 参考模型
    Regression 回归
    Regularization 正则化
    Reinforcement learning/RL 强化学习
    Representation learning 表征学习
    Representer theorem 表示定理
    reproducing kernel Hilbert space/RKHS 再生核希尔伯特空间
    Re-sampling 重采样法
    Rescaling 再缩放
    Residual Mapping 残差映射
    Residual Network 残差网络
    Restricted Boltzmann Machine/RBM 受限玻尔兹曼机
    Restricted Isometry Property/RIP 限定等距性
    Re-weighting 重赋权法
    Robustness 稳健性/鲁棒性
    Root node 根结点
    Rule Engine 规则引擎
    Rule learning 规则学习

    Letter S

    Saddle point 鞍点
    Sample space 样本空间
    Sampling 采样
    Score function 评分函数
    Self-Driving 自动驾驶
    Self-Organizing Map/SOM 自组织映射
    Semi-naive Bayes classifiers 半朴素贝叶斯分类器
    Semi-Supervised Learning 半监督学习
    semi-Supervised Support Vector Machine 半监督支持向量机
    Sentiment analysis 情感分析
    Separating hyperplane 分离超平面
    Sigmoid function Sigmoid 函数
    Similarity measure 相似度度量
    Simulated annealing 模拟退火
    Simultaneous localization and mapping 同步定位与地图构建
    Singular Value Decomposition 奇异值分解
    Slack variables 松弛变量
    Smoothing 平滑
    Soft margin 软间隔
    Soft margin maximization 软间隔最大化
    Soft voting 软投票
    Sparse representation 稀疏表征
    Sparsity 稀疏性
    Specialization 特化
    Spectral Clustering 谱聚类
    Speech Recognition 语音识别
    Splitting variable 切分变量
    Squashing function 挤压函数
    Stability-plasticity dilemma 可塑性-稳定性困境
    Statistical learning 统计学习
    Status feature function 状态特征函
    Stochastic gradient descent 随机梯度下降
    Stratified sampling 分层采样
    Structural risk 结构风险
    Structural risk minimization/SRM 结构风险最小化
    Subspace 子空间
    Supervised learning 监督学习/有导师学习
    support vector expansion 支持向量展式
    Support Vector Machine/SVM 支持向量机
    Surrogat loss 替代损失
    Surrogate function 替代函数
    Symbolic learning 符号学习
    Symbolism 符号主义
    Synset 同义词集

    Letter T

    T-Distribution Stochastic Neighbour Embedding/t-SNE T – 分布随机近邻嵌入
    Tensor 张量
    Tensor Processing Units/TPU 张量处理单元
    The least square method 最小二乘法
    Threshold 阈值
    Threshold logic unit 阈值逻辑单元
    Threshold-moving 阈值移动
    Time Step 时间步骤
    Tokenization 标记化
    Training error 训练误差
    Training instance 训练示例/训练例
    Transductive learning 直推学习
    Transfer learning 迁移学习
    Treebank 树库
    Tria-by-error 试错法
    True negative 真负类
    True positive 真正类
    True Positive Rate/TPR 真正例率
    Turing Machine 图灵机
    Twice-learning 二次学习

    Letter U

    Underfitting 欠拟合/欠配
    Undersampling 欠采样
    Understandability 可理解性
    Unequal cost 非均等代价
    Unit-step function 单位阶跃函数
    Univariate decision tree 单变量决策树
    Unsupervised learning 无监督学习/无导师学习
    Unsupervised layer-wise training 无监督逐层训练
    Upsampling 上采样

    Letter V

    Vanishing Gradient Problem 梯度消失问题
    Variational inference 变分推断
    VC Theory VC维理论
    Version space 版本空间
    Viterbi algorithm 维特比算法
    Von Neumann architecture 冯 · 诺伊曼架构

    Letter W

    Wasserstein GAN/WGAN Wasserstein生成对抗网络
    Weak learner 弱学习器
    Weight 权重
    Weight sharing 权共享
    Weighted voting 加权投票法
    Within-class scatter matrix 类内散度矩阵
    Word embedding 词嵌入
    Word sense disambiguation 词义消歧

    Letter Z

    Zero-data learning 零数据学习
    Zero-shot learning 零次学习
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  • 根据教育部印发的《高等学校人工智能创新行动计划》,制定了从2020年到2025年再到2030年的高校AI教育三步走:2030年成为世界创新核心! 根据统计结果显示,最近大热的人工智能专业被列入新增审批本科专业名单,全国...

    https://www.toutiao.com/a6700727165660430852/

     

    根据教育部印发的《高等学校人工智能创新行动计划》,制定了从2020年到2025年再到2030年的高校AI教育三步走:2030年成为世界创新核心

    根据统计结果显示,最近大热的人工智能专业被列入新增审批本科专业名单,全国共有35所高校获首批建设资格。根据教育部本次印发的通知,人工智能专业代码080717T(T代表特设专业),学位授予门类工学,学制四年。新增人工智能专业的35所高校如下:

    AI火了!盘点2019全国哪些大学开设了人工智能专业

     

    下表是新增智能科学与技术专业的96所高校,专业代码080907T,授予工学学位,学制四年:

    AI火了!盘点2019全国哪些大学开设了人工智能专业

     

    接下来是新增机器人工程专业的101所高校,专业代码080803T,授予工学学位,学制四年:

    AI火了!盘点2019全国哪些大学开设了人工智能专业

     

    所以,看了上述介绍,你会选择新兴的人工智能相关专业吗?

    展开全文
  • 转载于新智元编辑:亮亮【新智元导读】继浙江大学等35所高校本科新增人工智能专业后,教育部近日再次发布公告,高校职业教育(专业)新增人工智能等9个专业。高校AI人才培养加速,将填...

      转载于 新智元  

    编辑:亮亮

    【新智元导读】继浙江大学等35所高校本科新增人工智能专业后,教育部近日再次发布公告,高校职业教育(专业)新增人工智能等9个专业。高校AI人才培养加速,将填补我国500万AI人才缺口。那人工智能专业学什么?怎么教?

    技术进步、社会需求与经济发展等多因素推动下,人工智能如火如荼,产业发展急需人才储备。

    近日,教育部官网公布《普通高等学校高等职业教育(专科)专业设置管理办法》,在相关学校和行业提交增补专业建议的基础上,教育部组织研究确定了2019年度增补专业共9个,现予公布,自2020年起执行。新华社也对此进行了报道。

    高职AI专业学制三年,面向人工智能产业及相关企事业单位

    《办法》中增补专业包括,高铁综合维修技术、人工智能技术服务、研学旅行管理与服务、冰雪设施运维与管理、氢能技术应用、集成电路技术应用、陵园服务与管理、葡萄酒营销与服务、跨境电子商务等9个。

    根据《办法》,新增九个专业的学制均为三年,其中高铁综合维修技术、氢能技术应用、集成电路技术应用及人工智能技术应用专业具体方向为:

    高铁综合维修技术:面向高铁基础设施运维领域,从事高速铁路线路、路基、桥涵、隧道、信号、接触网、电力等设备设施的检查、故障诊断及应急处置、一般性养护维修等工作,从事普速铁路工电供综合维修生产一体化工作。

    氢能技术应用:主要面向氢气制备企业、氢燃料电池生产企业、氢能汽车生产企业、加氢站、氢能应用领域的企业,从事系统运行、检测维护、检验分析、电池装配与维护、安全监管等工作。

    集成电路技术应用:主要面向半导体制造、集成电路设计等企事业单位,在微电子工艺技术员、集成电路逻辑和版图设计助理工程师、系统应用工程师等岗位,从事微电子工艺制造和封装测试、集成电路逻辑设计、版图设计、FPGA开发与应用、芯片应用方案开发等工作。

    人工智能技术服务:主要面向人工智能产业及其应用相关的企事业单位,在人工智能技术应用开发、系统运维、产品营销、技术支持等岗位群,从事人工智能应用产品开发与测试、数据处理、系统运维、产品营销、技术支持等工作。

    AI人才缺口超500万人,我国高职、本科人才培养早有前期探索

    据高盛发布的《全球人工智能产业分布》报告统计,2017年全球人工智能人才储备,中国只有5%左右,人才缺口超过500万人。职业教育也是人才培养和输送一大活泉。紧扣国家经济社会发展需求,对市场反应灵敏度高,是职业教育的一大优势。据了解,部分高职院校已经开始了前期探索。

    例如,人工智能技术服务专业可行性论证报告指出,高职人工智能技术应用专业的建设,可以依托原有的“大数据技术与应用”“云计算技术与应用”及“物联网技术与应用”等相关专业,进行二次延展建设。

    2018年1月,教育部公布的专业备案和审批结果显示,共有270所高职院校获批开设大数据技术与应用专业,开设物联网技术与应用专业的高职院校共有388所,开设云计算技术与应用专业的高职院校共有55所。据了解,南京信息职业技术学院等一批高职院校依托相关专业,从2017年就开始探索组建人工智能学院。

    此外,高等本科院校也早已开展人工智能专业教学。今年3月,教育部就公布了《2018年度普通高等学校本科专业备案和审批结果的通知》,热度很高的人工智能被列入新增审批本科专业名单,全国共有浙江大学、同济大学等35所高校获首批建设资格。

    通知显示,人工智能专业代码为080717T(T代表特设专业),学位授予门类为工学。

    主管部门、学校名称

    专业名称

    专业代码

    学位授予门类

    修业年限

    备注

    北京科技大学

    人工智能

    080717T

    工学

    四年

    新专业

    北京交通大学

    人工智能

    080717T

    工学

    四年

    新专业

    天津大学

    人工智能

    080717T

    工学

    四年

    新专业

    东北大学

    人工智能

    080717T

    工学

    四年

    新专业

    大连理工大学

    人工智能

    080717T

    工学

    四年

    新专业

    吉林大学

    人工智能

    080717T

    工学

    四年

    新专业

    上海交通大学

    人工智能

    080717T

    工学

    四年

    新专业

    同济大学

    人工智能

    080717T

    工学

    四年

    新专业

    南京大学

    人工智能

    080717T

    工学

    四年

    新专业

    东南大学

    人工智能

    080717T

    工学

    四年

    新专业

    南京农业大学

    人工智能

    080717T

    工学

    四年

    新专业

    浙江大学

    人工智能

    080717T

    工学

    四年

    新专业

    厦门大学

    人工智能

    080717T

    工学

    四年

    新专业

    山东大学

    人工智能

    080717T

    工学

    四年

    新专业

    武汉理工大学

    人工智能

    080717T

    工学

    四年

    新专业

    四川大学

    人工智能

    080717T

    工学

    四年

    新专业

    重庆大学

    人工智能

    080717T

    工学

    四年

    新专业

    电子科技大学

    人工智能

    080717T

    工学

    四年

    新专业

    西南交通大学

    人工智能

    080717T

    工学

    四年

    新专业

    西安交通大学

    人工智能

    080717T

    工学

    四年

    新专业

    西安电子科技大学

    人工智能

    080717T

    工学

    四年

    新专业

    兰州大学

    人工智能

    080717T

    工学

    四年

    新专业

    北京航空航天大学

    人工智能

    080717T

    工学

    四年

    新专业

    北京理工大学

    人工智能

    080717T

    工学

    四年

    新专业

    哈尔滨工业大学

    人工智能

    080717T

    工学

    四年

    新专业

    西北工业大学

    人工智能

    080717T

    工学

    四年

    新专业

    中北大学

    人工智能

    080717T

    工学

    四年

    新专业

    长春师范大学

    人工智能

    080717T

    工学

    四年

    新专业

    南京信息工程大学

    人工智能

    080717T

    工学

    四年

    新专业

    江苏科技大学

    人工智能

    080717T

    工学

    四年

    新专业

    安徽工程大学

    人工智能

    080717T

    工学

    四年

    新专业

    江西理工大学

    人工智能

    080717T

    工学

    四年

    新专业

    中原工学院

    人工智能

    080717T

    工学

    四年

    新专业

    湖南工程学院

    人工智能

    080717T

    工学

    四年

    新专业

    华南师范大学

    人工智能

    080717T

    工学

    四年

    新专业

    为什么要开设人工智能专业?

    在高校开设专业前,学习人工智能大多通过培训班、网络课程等方式。Google Brain项目发起人、前百度首席科学家吴恩达就曾开设《机器学习》课程,这成为人工智能领域经典课程。随后,还在网易云课堂发布Deep Learning(深度学习)微专业课程。

    吴恩达认为,人工智能课程能够驱动更多的人进入AI领域,从而构建一个AI驱动的社会。“我希望在 AI 驱动的社会里,人们将拥有更好的医疗保健、更好的学前教育,更便捷安全的出行,要实现这一切,只靠一家公司是不行的,世界各地各行各业的人都需要行动起来。”

    对于目前高校设立人工智能专业,浙江大学人工智能研究所所长吴飞教授也曾表示,“人工智能专业的设立将大大促进教育资源的整合,建立起一套全新的教学体系,构建起人工智能这门学问的基石。这有助于更系统、完整地培养人工智能专业人才。”

    人工智能专业学什么?怎么教?

    人工智能专业学什么,先看看从目前的AI人才的学术背景。据加拿大Element AI的首席执行官JF Gagne发布的2019版《全球AI人才报告》,大约 1/3 的 AI 人才都接受过计算机科学方面的教育,不过学术背景的分布在各国略有不同,中国主要以计算机科学为主。

    各国 AI 人才的学术背景

    学术背景与高校培养目标不可分割。全球开办人工智能专业最早也是最成熟的高校是美国哥伦比亚大学,在哥大, 人工智能几乎在所有领域进行推进研究, 特别是在计算机视觉, 自然语言处理, 安全和隐私, 软件调试, 机器人和机器学习领域。创办了一系列实验室和其相关的研究小组:彼得K.艾伦哥伦比亚机器人实验室、托尼.杰巴拉机器学习实验室、谢里.K纳亚尔计算机视觉实验室等。

    哥大对对人工智能专业的培养总目标做了一番描述:

    一是综合学习与计算机有直接关系的领域, 如编程语言, 操作系统和计算机体系结构、人工智能、自然语言处理、计算复杂性和算法分析等。通过这种综合方法, 学生可以获得该领域所需的, 能使他们在计算机科学发生应用和理论发展时参与进来。

    二是学生可以选择组合轨道, 将计算机科学与艺术、人文、数学、自然科学或社会科学中的某一领域结合起来。

    三是培养机器学习技术和应用知识的学生。机器学习是一个快速发展的领域, 在生物信息学、智能系统、金融、信息检索等领域具有多种应用领域。

    我国浙江大学、南京大学等高校也设置人工智能专业培养方案,以浙江大学为例。浙江大学吴飞教授曾对新华社介绍浙大课程设置主要内容,人工智能是典型的交叉学科,核心课程将深入学习以概率统计为基础的数学课程,以编程和系统为基础的计算机课程,以及以知识表达、问题求解和机器学习为基础的人工智能课程等三类内容。

    “比如概率、统计、优化方法、矩阵分解等内容以前都一起‘打包’在高等数学一门课中,现在这些人工智能涉及的数学核心内容都将独立开课。”

    此外,2019年4月,教育部也联合创新工场人工智能工程院、北京大学,启动了“中国高校人工智能人才国际培养计划”。按教育部规划,此大型计划将在5年内培训顶尖高校至少500位AI教师、5000位AI学生,并帮助500位AI教师返校开设AI课程、培养更多AI人才。这或将成为全球最大规模AI人才批量培训计划。

    专家热议:大学教育总盯着人工智能这种热门专业到底对不对?

    目前,人工智能专业在就业方面具备一定优势,薪资待遇处于上层。猎聘2018年发布的《AI人才竞争力报告》中提到,AI人才平均年薪在50-60万之间。高薪为人工智能专业增加了吸引力,但也有专家担忧紧盯人工智能专业,会影响AI相关其他非主流领域的人才培养。

    针对学校教育,杜克大学陈怡然教授分享了一个值得思考的案例:

    “前几天和几个在企业的计算机科学家们坐在一起聊天,大家纷纷抱怨现在的学生都不愿意学习除了和人工智能甚至深度学习之外的方向,以至于很多岗位都找不到合适的有相应专业背景的学生。大家最后把矛头指向我:你们作为大学,应该好好引导和教育学生,不要总盯着人工智能这种热门专业,应该意识到其实计算机科学与工程领域还有很多基础的方向,才构成了整个生态与产业

    我说大家说的很对啊,我完全同意。我只有一个小小的请求希望你们帮忙:你们能不能跟你们老板说一下,把你们所说的其他岗位的待遇调成和人工智能一样?否则我们作为老师真的很难做。大家马上换了个话题...”

    对于人工智能成为高薪热门专业,你怎么看?

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