人工智能讀研院校排名 國內(nèi)哪些大學(xué)的智能科學(xué)與技術(shù)值得報考?

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求推薦 人工智能 機器學(xué)習(xí) 專業(yè)考研院校推薦 - 百度...

1、關(guān)于人工智能專業(yè)：
人工智能的定義可以分為兩部分，即“人工”和“智能”?！叭斯ぁ北容^好理解，爭議性也不大。有時我們會要考慮什么是人力所能及*的，或者人自身的智能程度有沒有高到可以創(chuàng)造人工智能的地步，等等。但總的來說，“人工系統(tǒng)”就是通常意義下的人工系統(tǒng)。
人工智能的主要物質(zhì)基礎(chǔ)以及能夠?qū)崿F(xiàn)人工智能技術(shù)平臺的機器---計算機。
人工智能目前在機器人、經(jīng)濟政治決策、控制系統(tǒng)、仿真系統(tǒng)中得到廣泛應(yīng)用。

2、國內(nèi)該專業(yè)的情況：
讀研主要看導(dǎo)師怎樣。如果真要說個排名的話，我認為清華最牛，中科院系統(tǒng)（包括自動化所、計算所和中科大）其次，然后是上交、浙大和南大。如果去了這幾所學(xué)校，任意導(dǎo)師都可以吧，只要運氣別太差。但是要提到的是如北郵、北工大、南航、南理工這樣的學(xué)校也都有相當不錯的導(dǎo)師，但是就要碰運氣了，碩導(dǎo)是學(xué)院統(tǒng)一安排導(dǎo)師的，學(xué)生不能選擇。

請問學(xué)習(xí)人工智能,自然語言處理的哥哥姐姐們,哪個方...

你好，目前人工智能，自然語言處理是比較前沿的，很多領(lǐng)域都在使用這些方法，如果你想更好發(fā)表論文的話，據(jù)我了解信息提取、圖像識別和知識圖譜這些都比較好發(fā)文章，如果你選擇的導(dǎo)師有和一些其他領(lǐng)域合作那就是最好的，因為最容易發(fā)的就是你將這種方法應(yīng)用到一些其他領(lǐng)域，然后在其他領(lǐng)域的期刊發(fā)文章，就我周圍的話有應(yīng)用在地理學(xué)和生態(tài)學(xué)中，希望我的回答對你有所幫助。

關(guān)于計算機讀研人工智能方面!

首先是方向的確定：

研究生報到注冊后，應(yīng)及時主動與導(dǎo)師聯(lián)系，導(dǎo)師根據(jù)學(xué)生的意愿和科研工作的需要，確定研究生的研究方向、落實指導(dǎo)小組成員，并制定培養(yǎng)方案。研究生將根據(jù)研究方向歸入對應(yīng)的課題小組，參加課題小組的日常學(xué)術(shù)活動。

二是論文的要求：

對學(xué)術(shù)（或?qū)W位）論文的基本要求有如下9條。請各位研究生在開展學(xué)術(shù)研究工作中務(wù)必認真參照執(zhí)行。
（1）論文的主要內(nèi)容，是敘述一套方法在一個特定場合中的應(yīng)用（當然也可以針對特定領(lǐng)域的問題提出解決的方法、技術(shù)及實現(xiàn)算法）。
（2）這套方法必須要有所創(chuàng)新或突破，并因而對學(xué)術(shù)界有所貢獻。因此，它或者是解決既有問題的新方法，或者是既有方法的新應(yīng)用，或者是以一個新的方法開啟一整片新的應(yīng)用領(lǐng)域。
（3）在論文中，必須要有能力提出足夠的證據(jù)來讓讀者信服：針對這個應(yīng)用場合，你所提出來的方法確實有比文獻中一切既有方法更優(yōu)越之處，或則確是對所要解決的問題是行之有效的。
（4）此外，你必須要能清楚指出這個方法在應(yīng)用上的限制，并且提出充分證據(jù)來說服讀者：任何應(yīng)用場合，只要能夠滿足你所提出來的假設(shè)（前提）條件，你的方法就一定適用，而且你所描述的優(yōu)點就一定會存在。
（5）還必須要在論文中清楚指出這個方法的限制和可能的缺點（相對于其它文獻上的既有方法，或者在其它應(yīng)用場合里）。
（6）行文風(fēng)格上，它是一篇論證嚴謹，邏輯關(guān)系清晰，而且結(jié)構(gòu)有條理的專業(yè)論述。也就是說，在方法的敘述過程，必須要清清楚楚地交代這個方法的應(yīng)用程序以及所有仿真或?qū)嶒灲Y(jié)果的過程，使得這個專業(yè)領(lǐng)域內(nèi)的任何讀者，都有辦法根據(jù)你的描述，在他的實驗室下復(fù)制出你的研究成果，以便確定你的結(jié)論確實是可以“在任何時間、任何地點、任何人”都具有可重復(fù)性（可重復(fù)性是「科學(xué)」的根本要求）。
（7）而且，你對這個方法的每一個步驟都必須要提供充分的理由說明「為什么非如此不可」，必要時要有清晰的論證分析。
（8）最后，你的論文必須要在適當位置清楚注明所有和你所研究之題目相關(guān)的文獻。而且，你必須要記得：只要是和你所研究的問題相關(guān)的學(xué)術(shù)文獻（尤其是學(xué)術(shù)期刊論文），你都有必要全部找出來（如果漏掉就是你的過失），仔細讀過。
（9）第（2）款所謂“對學(xué)術(shù)界的貢獻”，指的是：把你的所有研究成果扣除掉學(xué)術(shù)界已經(jīng)發(fā)表過的所有成果（不管你實際上有沒有參考過，沒有參考過也算是你的重大過失），剩下的就是你的貢獻。假如這個貢獻太少，也構(gòu)成你論文無法及格的充分理由。
上面所敘述的條款要件中，除第（2）款之外，通通都是必須要做到的，因此沒有好壞之分。一篇論文的好壞（評定標準），主要是看第（2）款所謂“對學(xué)術(shù)界的貢獻”的多寡與重要性而定。
一個判斷論文的好壞有一個粗淺辦法：假如你的研究成果可以在國外著名學(xué)術(shù)期刊（journals，而非magazines）上發(fā)表，通常就比一篇只能在國外學(xué)術(shù)會議（conferences）上發(fā)表的論文貢獻多；一篇國外學(xué)術(shù)會議的論文又通常比無法發(fā)表的論文貢獻多；在國際頂尖學(xué)術(shù)期刊上發(fā)表的論文通常比一篇二流的學(xué)術(shù)期刊論文貢獻多。SCI有一種叫做ImpactFactor的指數(shù)，統(tǒng)計一個期刊每篇論文被引述的次數(shù)。通常這個次數(shù)（或指數(shù)）愈高，對學(xué)術(shù)界的影響力就愈大。以人工智能相關(guān)領(lǐng)域的期刊而言，ImpactFactor在1.0以上的期刊，都算是頂尖的期刊。這些期刊論文的作者，通常是國外頂尖學(xué)府的著名教授指導(dǎo)全球一流的博士生做出來的研究成果。

三、完成學(xué)位論文所需要的能力
從前面的敘述可以歸納出來，完成學(xué)位論文所需要的能力包括以下數(shù)項，依它們的培養(yǎng)先后次序逐項討論。
（1）文獻檢索的能力：在給定（或自己擬定）的題目范圍內(nèi)，你必須有能力利用文獻檢索系統(tǒng)（尤其是國家圖書館博士學(xué)位論文檢索系統(tǒng)、Compendex和SCI這三套論文數(shù)據(jù)索引系統(tǒng)），查出所有相關(guān)的論文，而無任何遺漏。你到底要用什么樣的關(guān)鍵詞和查所程序去保證你已經(jīng)找出所有相關(guān)的文獻？這是第一個大的挑戰(zhàn)。每一組關(guān)鍵詞（包含聯(lián)集與交集）代表一個論文所構(gòu)成的*，假如你用的關(guān)鍵詞不恰當，你可能找到的*太小，沒有涵蓋所有的相關(guān)文獻；假如你用的關(guān)鍵詞太一般化，通常你找到的*會太大，除了所有相關(guān)文獻之外還加上好幾十倍的毫不相關(guān)的文獻。
（2）資料篩選的能力：即使你使用了恰當?shù)乃褜げ呗裕ǔＵ业降奈墨I*都還是明顯地比你所需要的*大，而且通常文獻比數(shù)大概在一兩百篇或數(shù)百篇之間，而其中會和你的研究課題直接且密切相關(guān)的論文，通常只有廿、卅篇左右。你如何可以只讀論文的題目、摘要、簡介和結(jié)論，而還沒有完全看懂內(nèi)文，就準確地判斷出這篇論文中是否有值得你進一步參考的內(nèi)容，以便快速地把需要仔細讀完的論文從數(shù)百篇降低到廿、卅篇？這考驗著你從事資料篩選的能力。
（3）期刊論文的閱讀能力：期刊論文和大學(xué)課本截然不同。大學(xué)課本是循序漸進地從最基本的知識背景逐步交代出整套有系統(tǒng)的知識，中間沒有任何的跳躍，只要你逐頁讀下去，就可以整本都讀懂，不需要在去別的地方找參考數(shù)據(jù)。但是期刊論文是沒頭沒尾的十幾頁文獻，只交代最核心的創(chuàng)意，并援引許多其它論文的研究成果（但只注明文獻出處，而完全沒有交代其內(nèi)容）。因此，要讀懂一篇論文，一定要同時讀懂數(shù)篇或十數(shù)篇被援引的其它論文。偏偏，這十幾篇被援引的論文又各自援引十數(shù)篇其它論文。因此，相對于大學(xué)教科書而言，期刊論文是一個極端沒有系統(tǒng)的知識，必須要靠讀者自己從幾十篇論文中擷取出相關(guān)的片段，自己組織成一個有系統(tǒng)的知識，然后才有辦法開始閱讀與吸收。要培養(yǎng)出這種自己組織知識的能力，需要在學(xué)校靠著大量而持續(xù)的時間去摸索、體會，而不可能只利用業(yè)余的零星時間去培養(yǎng)。
（4）期刊論文的分析能力：為了確定你的學(xué)位論文研究成果確實比所有相關(guān)的學(xué)術(shù)期刊論文都更適合處理你所擬定的應(yīng)用領(lǐng)域，首先你必須要有能力逐篇分析出所有相關(guān)期刊論文的優(yōu)點與缺點，以及自己的研究成果的優(yōu)點與缺點，然后再拿他們來做比較，總結(jié)出你的論文的優(yōu)點和缺點（限制）。但是，好的期刊論文往往是國外著名學(xué)府的名師和一流的博士生共同的研究成果，假如你要在鎖定的應(yīng)用領(lǐng)域上超越他們，突出自己的優(yōu)點，這基本上是一個極端困難的挑戰(zhàn)。即使只是要找出他們的缺點，都已經(jīng)是一個相當困難的工作了。研究生則必須要有進行精確批判的能力。但是，這個批判并非個人好惡或情緒化的批判，而是真的找得到充分理由去支持的批判。這個批判的能力，讓你有能力自己找到自己的優(yōu)、缺點，因此也有機會自己精益求精。其實，至少要能夠完成這個能力，才勉強可以說你是有獨立判斷能力。
（5）創(chuàng)新的能力：許多本科畢業(yè)的工程師也能創(chuàng)新，但是研究生的創(chuàng)新是和全世界同一個學(xué)術(shù)團體內(nèi)所有的名師和博士生挑戰(zhàn)。因此，兩者是站在不同的比較基礎(chǔ)上在進行的：前者往往是一個企業(yè)內(nèi)部的閉門造車，后者是一個全球的開放性競爭。其次，工程師的創(chuàng)新往往是無法加以明確證明其適用條件，但是學(xué)術(shù)的創(chuàng)新卻必須要能夠在創(chuàng)新的同時厘清這個創(chuàng)新的有效條件?？傊?，如果說本科生的主要能力是吸收既有知識，那么研究生的主要能力應(yīng)該是創(chuàng)造知識。

四、期刊論文的分析技巧與程序
一般來講，好的期刊論文有較多的創(chuàng)意。雖然讀起來比較吃力，但收獲較多而深入，因此比較值得花心思去分析。讀論文之前，參考SCIImpactFactor及學(xué)長、導(dǎo)師的意見是必要的。一篇期刊論文，主要分成四個部分。
（1）Abstract：說明這篇論文的主要貢獻、方法特色與主要內(nèi)容。最慢第二年上學(xué)期必須要學(xué)會只看Abstract和Introduction便可以判斷出這篇論文的重點和你的研究有沒有直接關(guān)聯(lián)，從而決定要不要把它給讀完。假如你有能力每三十篇論文只根據(jù)摘要和簡介便能篩選出其中最密切相關(guān)的五篇論文，你就比別人的效率高五倍以上。以后不管是做事或做學(xué)術(shù)研究，都比別人有能力從更廣泛的文獻中挑出最值得參考的資料。
（2）Introduction：Introduction的功能是介紹問題的背景和起源，交代前人在這個題目上已經(jīng)有過的主要貢獻，說清楚前人留下來的未解問題，以及在這個背景下這篇論文想解決的問題和它的重要性。對初學(xué)的學(xué)生而言，從這里可以了解以前研究的概況。通常如果對你的題目不熟時，先把跟你題目可能相關(guān)的論文收集個30～40篇，每篇都只讀Abstract和Introduction，而不要讀MainBody（正文），只在必要時稍微參考一下后面的Illustrativeexamples和Conclusions，直到你能回答下面這三個問題：（2A）在該領(lǐng)域內(nèi)最常被引述的方法有哪些？（2B）這些方法可以分成哪些主要派別？（2C）每個派別的主要特色（含優(yōu)點和缺點）是什么？問題是，你怎么去找到這最初的30～40篇論文？有一種期刊論文叫做reviewpaper，專門在一個題目下面整理出所有相關(guān)的論文，并且做簡單的回顧。你可以在搜尋Compendex時在keywords中加一個review而篩選出這類論文。然后從相關(guān)的數(shù)篇reviewpaper開始，從中根據(jù)title與Abstract找出你認為跟你研究題目較相關(guān)的30～40篇論文。通常只要你反復(fù)讀過該領(lǐng)域內(nèi)30～40篇論文的Abstract和Introduction，你就應(yīng)該可以從Introduction的評論中回答（2A）和（2B）這兩個問題。尤其要記得，當你閱讀的目的是要回答（2A）和（2B）這兩個問題時，你一定要先挑那些Introduction寫得比較有觀念的論文念（很多論文的Introduction寫得像流水帳，沒有觀念，這種論文剛開始時不要去讀它）。假如你讀過假如30～40篇論文的Abstract和Introduction之后，還是回答不了（2C），先做下述的工作。
你先根據(jù)（2A）的答案，把該領(lǐng)域內(nèi)最常被引述的論文找齊，再把他們根據(jù)（2B）的答案分成派別，每個派別按日期先后次序排好。然后，你每次只重新讀一派的Abstract和Introduction（必要時簡略參考正文，但目的只是讀懂Introduction內(nèi)與這派有關(guān)的陳述，而不需要真的看懂所有正文），照日期先后讀，讀的時候只企圖回答一個問題：這一派的創(chuàng)意與主要訴求是什么？這樣，你逐派逐派地把每一派的Abstract和Introduction給讀完，總結(jié)出這一派主要的訴求、方法特色和優(yōu)點（每一篇論文都會說出自己的優(yōu)點，仔細讀就不會漏掉）。
其次，你再把這些論文拿出來，但是只讀Introduction，認真回答下述問題：「每篇論文對其它派別有什么批評？」然后你把讀到的重點逐一記錄到各派別的「缺點」欄內(nèi)。通過以上程序，你就應(yīng)該可以掌握到（2A）、（2B）、和（2C）三個問題的答案。這時你對該領(lǐng)域內(nèi)主要方法、文獻之間的關(guān)系算是相當熟悉了，但是你還是只仔細讀完Abstract和Introduction而已，正文則只是籠統(tǒng)讀過。這時候，你已經(jīng)掌握到該領(lǐng)域主要的論文，你可以用這些論文測試看看你用來搜尋該領(lǐng)域論文的keywords到底恰當不恰當，并且用修正過的keywords再搜尋一次論文，把該領(lǐng)域的主要文獻補齊，也把原來30～40篇論文中后來發(fā)現(xiàn)關(guān)系較遠的論文給篩選掉，只保留大概20篇左右確定跟你關(guān)系較近的文獻。如果有把握，可以甚至刪除一兩個你不想用的派別（要有充分的理由），只保留兩、三個派別（也要有充分的理由）繼續(xù)做完以下工作。然后你應(yīng)該利用（2C）的答案，再進一步回答一個問題（2D）：“這個領(lǐng)域內(nèi)大家認為重要的關(guān)鍵問題有哪些？有哪些特性是大家重視的優(yōu)點？有哪些特性是大家在意的缺點？這些優(yōu)點與缺點通常在哪些應(yīng)用場合時會比較被重視？在哪些應(yīng)用場合時比較不會被重視？”然后，你就可以整理出這個領(lǐng)域（研究題目）主要的應(yīng)用場合，以及這些應(yīng)用場合上該注意的事項。
最后，在你真正開始念論文的mainbody之前，你應(yīng)該要先根據(jù)（2A）和（2C）的答案，把各派別內(nèi)的論文整理在同一個檔案夾里，并照時間先后次序排好。然后依照這些派別與你的研究方向的關(guān)系遠近，一個派別一個派別地逐一把各派的mainbodies念完（一次念完一派）。
（3）Mainbody（含simulationand/orexperimentalexamples）：在你第一次有系統(tǒng)地念某派別的論文mainbodies時，你只需要念懂：（3A）這篇論文的主要假設(shè)是什么（在什么條件下它是有效的），并且評估一下這些假設(shè)在現(xiàn)實條件下有多容易（或多難）成立。愈難成立的假設(shè)，愈不好用，參考價值也愈低。（3B）在這些假設(shè)下，這篇論文主要有什么好處。（3C）這些好處主要表現(xiàn)在哪些公式的哪些項目的簡化上。至于整篇論文詳細的推導(dǎo)過程，你不需要懂。除了三、五個關(guān)鍵的公式（最后在應(yīng)用上要使用的公式，你可以從這里評估出這個方法使用上的方便程度或計算效率，以及在非理想情境下這些公式使用起來的可靠度或穩(wěn)定性）之外，其它公式都不懂也沒關(guān)系，公式之間的恒等式推導(dǎo)過程可以完全略過去。假如你要看公式，重點是看公式推導(dǎo)過程中引入的假設(shè)條件，而不是恒等式的轉(zhuǎn)換。
但是，在你開始根據(jù)前述問題念論文之前，你應(yīng)該先把這派別所有的論文都拿出來，逐篇粗略地瀏覽過去（不要勉強自己每篇或每行都弄到懂，而是輕松地讀，能懂就懂，不懂就不懂），從中挑出容易念懂的papers，以及經(jīng)常被引述的論文。然后把這些論文照時間先后次序依序念下去。記得：你念的時候只要回答（3A）、（3B）、（3C）三個問題就好，不要念太細。這樣念完以后，你應(yīng)該把這一派的主要發(fā)展過程，主要假設(shè)、主要理論依據(jù)、以及主要的成果做一個完整的整理。其次，你還要在根據(jù)（2D）的答案以及這一派的主要假設(shè)，進一步回答下一個問題：（3D）這一派主要的缺點有哪些。最后，根據(jù)（3A）、（3B）、（3C）、（3D）的答案綜合整理出：這一派最適合什么時候使用，最不適合什么場合使用。
記?。夯卮鹜赀@些問題時，你還是不應(yīng)該知道恒等式是怎么導(dǎo)出來的！當你是生手的時候，你要評估一個方法的優(yōu)缺點時，往往必須要參考它的Examples。但是，要記得：老練的論文寫作高手會故意只present成功的案例而遮掩失敗的案例。所以，simulationexamplesand/orexperiments很棒不一定表示這方法真的很好。你必須要回到這個方法的基本假設(shè)上去，以及他在應(yīng)用時所使用的主要公式（resultantequations）去，憑自己的思考能力，并且參考（2C）和（2D）的答案，自己問問看：當某某假設(shè)在某些實用場合上無法成立時，這個方法會不會出什么狀況？猜一猜，預(yù)測一下這個方法應(yīng)該會在哪些條件下（應(yīng)用場合）表現(xiàn)優(yōu)異，又會在哪些條件下（應(yīng)用場合）出不良狀況？根據(jù)這個猜測再檢驗一次simulationexamplesand/orexperiments，看它的長處與短處是不是確實在這些examples中充分被檢驗，且充分表現(xiàn)出來。
那么，你什么時候才需要弄懂一篇論文所有的恒等式推導(dǎo)過程，或者把整篇論文細細讀完？NEVER！你只需要把確定會用到的部分給完全搞懂就好，不確定會不會用到的部分，只需要了解它主要的點子就夠了。
研究生和大學(xué)生最主要的差別：大學(xué)生讀什么都必須要從頭到尾都懂，研究生只需要懂他用得著的部分就好了！大學(xué)生因為面對的知識是有固定的范圍，所以他那樣念。研究生面對的知識是沒有范圍的，因此他只需要懂他所需要的細膩度就夠了。研究生必須學(xué)會選擇性的閱讀，而且必須鍛煉出他選擇時的準確度以及選擇的速度，不要浪費時間去學(xué)用不著的細節(jié)知識！多吸收“點子”比較重要，而不是細部的知識。

五、論文閱讀的補充說明
研究生開始學(xué)讀期刊論文時，最容易犯的毛病就是戒除不掉大學(xué)生的習(xí)慣：（1）老是想逐行讀懂，有一行讀不懂就受不了。（2）不敢發(fā)揮自己的想象，讀論文像在讀教科書，論文沒寫的就不會，癱瘓在那里；被導(dǎo)師逼著去自己猜測或想象時，老怕弄錯作者的意思，神經(jīng)繃緊，腦筋根本動不了。用大學(xué)生的心態(tài)讀書，結(jié)果一定時間永遠不夠用。因此，每次讀論文都一定要帶著問題去讀，每次讀的時候都只是試圖回答你要回答的問題。因此，一定是選擇性地閱讀，一定要逐漸由粗而細地一層一層去了解。上面所規(guī)劃的讀論文的次序，就是由粗而細，每讀完一輪，你對這問題的知識就增加一層。根據(jù)這一層知識就可以問出下一層更細致的問題，再根據(jù)這些更細致的問題去重讀，就可以理解到更多的內(nèi)容。因此，一定是一整批一起讀懂到某個層次，而不是逐篇逐篇地整篇一次讀懂。
這樣讀還有一個好處：第一輪讀完后，可以根據(jù)第一輪所獲得的知識判斷出哪些論文與你的議題不相關(guān)，不相關(guān)的就不需要再讀下去了。這樣才可以從廣泛的論文里逐層準確地篩選出你真正非懂不可的部分。不要讀不會用到的東西，白費的力氣必須被極小化！其實，絕大部分論文都只需要了解它的主要觀念（這往往比較容易），而不需要了解它的詳細推導(dǎo)過程（這反而比較費時）。
其次，一整批一起讀還有一個好處：同一派的觀念，有的作者說得較易懂，有的說得不清楚。整批略讀過一次之后，就可以規(guī)劃出一個你以為比較容易懂的閱讀次序，而不要硬碰硬地在那里撞墻壁。你可以從甲論文幫你弄懂乙論文的一個段落，沒人說讀懂甲論文只能靠甲論文的信息。所以，整批閱讀很像在玩跳棋，你要去規(guī)劃出你自己閱讀時的「最省力路徑」。

六、如何獲取應(yīng)用領(lǐng)域背景知識
應(yīng)用領(lǐng)域知識是指非專業(yè)知識的知識。人工智能大多數(shù)研究課題是屬于針對應(yīng)用領(lǐng)域開展的研究工作，因此首先你必須了解你所要解決問題所在領(lǐng)域的背景知識。一般，由于這些背景知識僅僅是非專業(yè)性的，因此，重要的選擇該領(lǐng)域權(quán)威的教科書或?qū)Ｖ鴣碜x，一般不必閱讀學(xué)術(shù)論文。閱讀這些教科書或?qū)Ｖ鴷r，你需要針對你自己的目標來閱讀，回答下面這三個問題：（5A）在該領(lǐng)域內(nèi)最核心的知識有哪些？（5B）那些知識與你的研究背景相關(guān)？（5C）能夠用來說明你的研究工作（含優(yōu)點和缺點）的實例知識是什么？問題是，你怎么去把握這些領(lǐng)域知識選擇？必要時，請詢問這些領(lǐng)域的專家。

七、論文報告的要求與技巧
報告一篇論文，要求做到以下部分（依報告次序排列）：（1）投影片第一頁必須列出論文的題目、作者、論文出處與年份。（2）以下每一頁投影片只能講一個觀念，不可以在一張投影片里講兩個觀念。（3）說明這篇論文所研究的問題的重點，以及這個問題可能和哪些應(yīng)用相關(guān)。（4）清楚交代這篇論文的主要假設(shè)，主要公式，與主要應(yīng)用方式（以及應(yīng)用上可能的解題流程）。（5）說明這篇論文的范例（simulationexamplesand/orexperiments），預(yù)測這個方法在不同場合時可能會有的準確度或好用的程度（6）你個人的分析、評價與批評，包括：（6A）這篇論文最主要的創(chuàng)意是什么？（6B）這些創(chuàng)意在應(yīng)用上有什么好處？（6C）這些創(chuàng)意和應(yīng)用上的好處是在哪些條件下才能成立？（6D）這篇論文最主要的缺點或局限是什么？（6E）這些缺點或局限在應(yīng)用上有什么壞處？（6F）這些缺點和應(yīng)用上的壞處是因為哪些因素而引入的？（6G）你建議學(xué)長學(xué)弟什么時候參考這篇論文的哪些部分（點子）？
一般來講，剛開始報告論文（第一年上學(xué)期）時只要做到能把前四項要素說清楚就好了，但是第一年結(jié)束后（暑假開始）必須要設(shè)法做到六項要素都能觸及。第二年下學(xué)期開始的時候，必須要做到六項都能說清楚。
注意：讀論文和報告論文時，最重要的是它的創(chuàng)意和觀念架構(gòu)，而不是數(shù)學(xué)上恒等式推導(dǎo)過程的細節(jié)（頂多只要抓出關(guān)鍵的equation去弄懂以及說明清楚即可）。你報告觀念與分析創(chuàng)意，別人容易聽懂又覺得有趣；你講恒等式，大家不耐煩又浪費時間。

八、對研究生畢業(yè)的指標要求
研究生要求申請畢業(yè)答辯，必須發(fā)表一定數(shù)量的論文（注意，導(dǎo)師必須為第一作者或通信作者方為有效,論文作者單位除了給出學(xué)生本人所屬院系外，還應(yīng)該列入“福建省仿腦智能系統(tǒng)重點實驗室（廈門大學(xué)）”，對應(yīng)的英文是：“Fujian Keylab. of The Brain-like Intelligent Systems（Xiamen University）”），并完成了導(dǎo)師規(guī)定的科研工作。具體規(guī)定如下：
（1）碩士研究生要求起碼發(fā)表1篇以上論文，論文必須是國內(nèi)核心刊物的或被EI收錄的學(xué)術(shù)會議的。
（2）博士研究生要求起碼發(fā)表2篇以上論文，論文必須是國內(nèi)外學(xué)術(shù)期刊且被SCI或EI收錄的。
（3）所有的研究生，均必須完成導(dǎo)師指定的科研任務(wù)，并按照導(dǎo)師要求提交所有發(fā)表的學(xué)術(shù)論文副本、開發(fā)的源程序代碼與系統(tǒng)說明報告、學(xué)位論文，以及其他應(yīng)該提交的科研成果。

九、其他要求
研究生要主動接受導(dǎo)師及指導(dǎo)小組的指導(dǎo)，積極參加課題小組的各項學(xué)術(shù)活動，遵守人工智能研究所的規(guī)章制度，精誠團結(jié)、互相幫助、刻苦鉆研、勤奮學(xué)習(xí)，高質(zhì)量地開展科學(xué)研究與技術(shù)開發(fā)工作。

這個上面的內(nèi)容有些借鑒他人的，你也可以在網(wǎng)上再找找，或許有更好的學(xué)習(xí)計劃也不一定。

工作的話一般要熟悉人工智能基礎(chǔ)知識，了解游戲中常用的 ai 算法，并能根據(jù)需求建立模型等等。其他的就要根據(jù)工作的需要了，比如你是找游戲設(shè)計方面的工作要求會設(shè)計 ai 行為模型，了解游戲中常用的 ai 算法。
需要的公司一般是信息技術(shù)、科技、家電之類的公司，現(xiàn)在有真材實料的人還怕找不到工作？什么招聘網(wǎng)人才網(wǎng)不就是為大家準備的嗎？你可以去招聘網(wǎng)看看也有助于對自己未來的一點打算和定位。人工智能的未來潛力還是很大的，祝你成功學(xué)習(xí)進步！

自動化專業(yè)是什么,國內(nèi)哪些學(xué)校比較強?

一個在專業(yè)分流后，讀了兩年半即將畢業(yè)的大四生的內(nèi)心感想：

自動化專業(yè)又稱為 “萬金油” 專業(yè)，會學(xué)習(xí)非常多的知識門類。

簡單來說，自動化是在此 控制理論基礎(chǔ) 上，學(xué)習(xí)相關(guān)技術(shù)，并在實際場景中進行應(yīng)用，本科階段更多的是電類、控制理論等相關(guān)課程的學(xué)習(xí)，但高年級也會涉及模式識別、嵌入式系統(tǒng)開發(fā)等專業(yè)性強一點的課程！在學(xué)院里，自動化專業(yè)基本算是“軟硬兼收”的一種學(xué)科吧~

國內(nèi)開設(shè)自動化專業(yè)的高校相對較多，基本上只要有工學(xué)門類的就會有自動化專業(yè)。在眾多高校中最為專業(yè)實力最為強勢的基本上是 清華大學(xué)、上海交通大學(xué)和哈爾濱工業(yè)大學(xué) 這三所老牌工科強校了。

其中， 清華大學(xué)自動化系 成立于1970年，是將一批有關(guān)的專業(yè)聯(lián)合建立起國內(nèi)第一個自動化系。自動化的一級學(xué)科為“控制科學(xué)與工程”，其一級學(xué)科下的“控制理論與控制工程”和“模式識別與智能系統(tǒng)”兩個二級學(xué)科均排名第一。其余方向也居全國前列。

這里還想提及的是 東北大學(xué) ，雖然在學(xué)校綜合實力上不抵前三所學(xué)校，但就其自動化實力而言不容小覷。東北大學(xué)創(chuàng)辦首批工業(yè)電氣化自動化專業(yè)，自動化博士點成為國內(nèi)第一批設(shè)立的四個自動化學(xué)科博士點之一，檢測技術(shù)與自動化裝置博士點成為國內(nèi)第一批兩個檢測技術(shù)與自動化裝置博士點之一。

國內(nèi)哪些大學(xué)的智能科學(xué)與技術(shù)值得報考?

如果各位有實力的話，國內(nèi)最頂尖的 TOP2 絕對是最值得考的啦，當然除了清北還有很多優(yōu)秀的學(xué)校，比如答主的母校 北郵 啦~

首先智能科學(xué)與技術(shù)是一門 工科類專業(yè) ，肯定要找工科比較強的學(xué)校，這里答主介紹幾個工科性價比比較高的學(xué)校： 浙大、上交、北航、北郵、西交、西安電子科技大學(xué)以及成都的電子科技大學(xué) ，這幾所里面TOP2肯定處于第一梯隊啦，浙大和上交處于第二梯隊，剩下幾所里面北航、北郵和西交要優(yōu)于另外兩所。

因為答主是北郵的，所以先介紹下熟悉的母校，北郵近幾年開設(shè)了 人工智能 相關(guān)的課程，而且變成了大類招生，也就是在讀完大學(xué)一年級以后才會細分專業(yè)，到時候大家可以根據(jù)興趣選擇想學(xué)的專業(yè)，據(jù)我所知北郵的 郭軍組實驗室 非?；鸨?，做 模式識別 方向很厲害，據(jù)說組里最后也都是阿里和微軟大佬（找工作愁到禿頭的小垃圾膜拜大佬），現(xiàn)在大部分同學(xué)也都會讀研，所以盡早關(guān)注一下研究生實驗室的情況會讓你少走很多彎路。

其次是北航， 北航現(xiàn)在在搞醫(yī)工結(jié)合 ，就是用人工智能的技術(shù)推動醫(yī)學(xué)影響技術(shù)的發(fā)展，學(xué)校非常重視這項工程，也投入了很多，所以對這方面有興趣的同學(xué)可以考慮北航，北航的 綜合實力 還是非常強的。

希望以上回答對你有所幫助~如果還有其他想了解的學(xué)校可以繼續(xù)追問~

以上就是好上學(xué)整理的人工智能讀研院校排名 國內(nèi)哪些大學(xué)的智能科學(xué)與技術(shù)值得報考?相關(guān)內(nèi)容，想要了解更多信息，敬請查閱好上學(xué)。

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