美国人工智能硕士(美国人工智能硕士读几年)

Mark wiens

发布时间:2022-09-24

美国人工智能硕士(美国人工智能硕士读几年)

 

人工智能,即AI(Artificial Intelligence),是一门包含计算机、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等综合学科。该概念第一次在达茅斯顿学术会议上提出:人工智能是从计算机应用系统角度出发,研究如何制造出人造的智能机器或智能系统,来模拟人类智能活动的能力,以及延生人类智能科学。

课程设置:

以卡耐基梅隆大学为例:

详细的专业课课表也已经发布在了CMU官网上,四年中需要学习包括数学和统计核心课程、计算机科学核心课程、人工智能核心课程、道德、 AI细分方向、人类学和艺术、一般科学和工程学等大类的至少30门课程。固定课程如下:

大一

命令式计算原理;功能式编程原理;

微积分;矩阵与线性变换;积分与逼近;

计算机科学的数学基础/ 数学的概念,二选一;

解释与声明;

计算学;计算机科学中的重要理论思想;

大二

人工智能:表征与解决问题简介;

计算机系统简介;并行与串行数据结构与算法;

计算机科学的概率论/ 概率与计算,二选一;

机器学习简介;

道德选修课一门;

大三

计算机视觉简介/自然语言处理简介,二选一;

现代回归理论;

专业研究方向介绍:

总的来说可以分为以下几个分支:第一,模式识别;第二,机器学习;第三,数据挖掘;

第四,智能算法。

模式识别:

是指对表征事物或者现象的各种形式(数值、文字、逻辑关系等)信息进行处理分析,以及对事物或现象进行描述分析分类解释的过程,例如汽车车牌号的辨识涉及到图像处理分析等技术。

机器学习:

互联网小常识:SNMP有三个版本版本1是最基本最简单也是当前最主要的。版本2不完善。版本3刚推出还没有完全推广。SNMP采用一种分布式的结构。一个管理站可以管理控制多个代理;反之,一个代理也可以被多个管理站所管理、控制、为此,SNMP采用了“团体”这个概念来实现一些简单的安全控制。

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是指不断完善自身的性能,或者达到操作者的特定要求。

数据挖掘:

知识库的知识发现,通过算法搜索挖掘出有用的信息,应用于市场分析、科学探索、疾病预测等。

智能算法:

解决某类问题的一些特定模式算法;例如,我们最熟悉的最短路径问题,以及工程预算问题等。

申请条件:

以宾夕法尼亚大学为例:

1)背景要求:

本科机械工程、计算机工程等专业毕业,GPA3.0以上,需要提供GRE

2)语言成绩:

雅思7.5或提供相对应的托福成绩。

未来就业薪资:

就业方向:

关于AI在美国的就业方向主要有,科研机构(机器人研究所等),软硬件开发人员,高校讲师等。当然了,鉴于一些高科技公司开辟出了新的研究领域,比如谷歌的无人驾驶汽车

在国内的话就业前景也是比较好的,国内产业升级,IT行业的转型工业和机器人和智能机器人以及可穿戴设备的研发等。

1) 搜索方向:百度、谷歌、微软、yahoo等(包括智能搜索、语音搜索、图片搜索、视频搜索等都是未来的方向)

2) 医学图像处理:医疗设备、医疗器械很多都会涉及到图像处理和成像,大型的公司有西门子、GE、飞利浦等。

3) 计算机视觉和模式识别方向:前面说过的指纹识别、人脸识别、虹膜识别等;还有一个大的方向是车牌识别;目前鉴于视频监控是一个热点问题,做跟踪和识别也不错。

互联网小常识:支持500个以上结点的大型应用可以选择企业级交换机;支持300个以下的选择部门级交换机;支持100个以下的选择工作组级交换机。

4) 还有一些图像处理方面的人才需求的公司如威盛、松下、索尼、三星等。

就业薪资:

在国内人工智能相关专业应届生岗位年薪达30~50万,几年之后甚至可达到80万以上。但本科生的专业能力很难达到企业要求,出国学习人工智能专业成为必然趋势。

院校推荐及录取要求:

1. 卡内基梅隆大学

被誉为人工智能大本营的CMU ,不仅在依据论文数目评估的电脑科学顶级学校排名(CS Rankings)和综合评估的US News 高等教育机构排名中名列人工智能方向第一。在自动驾驶、人脸识别、自然语言处理方面做出了许多开创性的研究,更切切实实地以大批知名教授培养了众多优秀的硕博士生在整个电脑领域发光发热。自2018年开始,卡内基梅隆大学将开设以人工智能为主修的课程,这也是美国第一所成立人工智能主修的学校,学生在毕业后将取得人工智能学士学位。

入学要求:

1)背景要求:

高中毕业,GPA达到3.0以上

2)语言成绩:

雅思7.5或托福100以上,单项不低于25

2. 宾夕法尼亚大学

机器人技术硕士课程是由宾夕法尼亚大学通用机器人,自动化和感知(GRASP)实验室共同管理的独特课程。该计划涵盖多学科范围,为当今机器人和智能系统专家需要了解的领域提供了理想的基础,研究内容包括:人工智能,计算机视觉,控制系统,动力学,机器学习,机器人系统的设计,编程和原型设计。

入学要求:

1)背景要求:

本科为计算机科学,电气工程或机械工程等专业毕业,需要提供GPA成绩

2)语言成绩:

雅思7.5或托福100,没有单项成绩要求

3. 匹兹堡大学

匹兹堡大学人工智能研究领域一共开设了两门硕士课程,分别为计算机科学理学硕士和智能系统理学硕士。计算机科学理学硕士开设人工智能研究方向,为2年制课程;智能系统理学硕士为人工智能专业课程,为2年制课程。智能系统理学硕士课程相对计算机科学理学硕士课程来说,学习的知识更加多学科化,专业性更强。

入学要求:

1)背景要求:

本科计算机或机械相关专业毕业,GPA3.0以上。

2)语言成绩:

雅思7.0单项不低于6.5或托福90,单项不低于22

4. 乔治敦大学

乔治敦大学开设了计算机科学理学硕士和计算机科学哲学硕士课程让学生学习算法,人工智能,生物信息学,计算机和网络安全,数据库系统,数据挖掘,分布式算法,分布式系统,信息保障,信息检索,机器学习,自然语言处理,网络,非标准等领域的知识,其中哲学硕士课程要求学生具有工作经验或研究经历,学制均为2年。

入学要求:

1)背景要求:

申请理科硕士课程的学生必须拥有计算机科学,计算机工程,信息系统,电气工程或来自认可学术机构的密切相关领域的学士学位。考生必须参加有关编程,数据结构,硬件,架构,算法和数学的本科课程,如离散数学,微积分,线性代数,概率和统计学。他们的本科学习必须达到至少3.0的平均成绩,需要提供GRE成绩。

2)语言成绩:

雅思7.0或托福100

5. 伍斯特理工学院

伍斯特理工学院开设机器人工程本科和硕士课程,该专业学生所做的远不止研究机器人-他们还建造机器人,与他们互动,探索他们的设计和功能,并将他们推向极限。该校是美国第一所开设机器人本科课程的学校,也是最早开设机器人研究生学位课程的大学之一。本科课程4年,研究生课程2年,该校开设本硕连读课程,学制为5年。

入学要求:

本科:

1)背景要求:

高中毕业,GPA达到3.0以上。

2)语言成绩:

雅思7.0或托福100.

硕士:

1)背景要求:

本科为计算机、理工类专业毕业,GPA达到3.0以上,需要提供GRE,有工作经验可以免除GRE成绩。

2)语言成绩:

雅思7.0或托福90

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