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        美國留學(xué)AI人工智能專業(yè)解讀

        來源:威久留學(xué)     責(zé)任編輯:留學(xué)專家    瀏覽:2540次

        【導(dǎo)讀】:模式識(shí)別:是指對表征事物或者現(xiàn)象的各種形式(數(shù)值的文字的邏輯關(guān)系的等)信息進(jìn)行處理分析,以及對事物或現(xiàn)象進(jìn)行描述分析分類解釋的過程,例如汽車車牌號(hào)的辨識(shí) 涉及到圖像處理分析等技術(shù)。

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        人工智能---AI(Artificial Intelligence),它是一門包含計(jì)算機(jī)、控制論、信息論、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、語言學(xué)等綜合學(xué)科。該概念第一次在達(dá)茅斯頓學(xué)術(shù)會(huì)議上提出:人工智能是從計(jì)算機(jī)應(yīng)用系統(tǒng)角度出發(fā),研究如何制造出人造的智能機(jī)器或智能系統(tǒng),來模擬人類智能活動(dòng)的能力,以及延生人類智能科學(xué)(ps:注意包括2個(gè)部分:模擬人類以及延伸人類智能)。

        一些人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域:

        1) 機(jī)器人領(lǐng)域:人工智能機(jī)器人,如PET聊天機(jī)器人,它能理解人的語言,用人類語言進(jìn)行對話,并能夠用特定傳感器采集分析出現(xiàn)的情況調(diào)整自己的動(dòng)作來達(dá)到特定的目的。

        2) 語言識(shí)別領(lǐng)域:該領(lǐng)域其實(shí)與機(jī)器人領(lǐng)域有交叉,設(shè)計(jì)的應(yīng)用是把語言和[i]聲音轉(zhuǎn)換成可進(jìn)行處理的信息:如語音開鎖(特定語音識(shí)別);語音郵件以及未來的計(jì)算機(jī)輸入等方面。

        3) 圖像識(shí)別領(lǐng)域:利用計(jì)算機(jī)進(jìn)行圖像處理、分析和理解,以識(shí)別各種不同模式的目標(biāo)和對象的技術(shù);例如人臉識(shí)別 汽車牌號(hào)識(shí)別等。立即咨詢>>>

        4) 專家系統(tǒng):具有專門知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)的計(jì)算機(jī)智能程序系統(tǒng),后臺(tái)采用的數(shù)據(jù)庫相當(dāng)于人腦,具有豐富的知識(shí)儲(chǔ)備 采用數(shù)據(jù)庫中的知識(shí)數(shù)據(jù)和知識(shí)推理技術(shù)來模擬專家解決復(fù)雜問題。

        一個(gè)十分直觀的綜合應(yīng)用的實(shí)例:google的無人駕駛汽車,該項(xiàng)目是由斯坦福人工智能實(shí)驗(yàn)室主任塞巴領(lǐng)導(dǎo)谷歌一個(gè)團(tuán)隊(duì)承擔(dān)的。

        人工智能專業(yè)的分支情況

        接下來,我們來看看這個(gè)AI這個(gè)綜合型學(xué)科的一個(gè)專業(yè)分支,總的來說可以分為以下幾個(gè)分支:第一, 模式識(shí)別;第二, 機(jī)器學(xué)習(xí);第三, 數(shù)據(jù)挖掘;第四, 智能算法 。

        模式識(shí)別:是指對表征事物或者現(xiàn)象的各種形式(數(shù)值的文字的邏輯關(guān)系的等)信息進(jìn)行處理分析,以及對事物或現(xiàn)象進(jìn)行描述分析分類解釋的過程,例如汽車車牌號(hào)的辨識(shí) 涉及到圖像處理分析等技術(shù)。

        機(jī)器學(xué)習(xí):研究計(jì)算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為,以獲取新的知識(shí)或技能,重新組織已有的知識(shí)結(jié)構(gòu)是指不斷完善自身的性能,或者達(dá)到操作者的特定要求。

        數(shù)據(jù)挖掘:知識(shí)庫的知識(shí)發(fā)現(xiàn),通過算法搜索挖掘出有用的信息,應(yīng)用于市場分析、科學(xué)探索、疾病預(yù)測等。

        智能算法:解決某類問題的一些特定模式算法;例如,我們最熟悉的最短路徑問題,以及工程預(yù)算問題等。

        在國外高校都有其偏重,了解各個(gè)分支能夠很好地指導(dǎo)選擇自己感興趣的方向,在申請學(xué)校的時(shí)候也可以做到有的放矢。

        人工智能專業(yè)最好的美國大學(xué)排名參考:

        1.麻省理工 Massachusetts Institute of Technology

        2.卡內(nèi)基梅隆大學(xué) Carnegie Mellon University

        3.斯坦福大學(xué) Stanford University

        4.加州大學(xué)伯克利分校 University of California--Berkeley

        5.德克薩斯大學(xué)奧斯汀分校 University of Texas--Austin

        6.華盛頓大學(xué) UW University of Washington

        7.佐治亞理工學(xué)院 Georgia Institute of Technology

        8.伊利諾伊大學(xué)厄本那—香檳分校 University of Illinois--Urbana-Champaign

        8.馬薩諸塞大學(xué)安默斯特校區(qū) University of Massachusetts--Amherst

        10.賓夕法尼亞大學(xué) University of Pennsylvania

        11.密歇根大學(xué)安娜堡分校 University of Michigan--Ann Arbor

        12.康奈爾大學(xué) Cornell University

        13.馬里蘭大學(xué)帕克分校 University of Maryland--College Park

        14.加州大學(xué)洛杉磯分校 University of California--Los Angeles

        15.南加州大學(xué) University of Southern California

        16.哥大 Columbia University

        17.布朗大學(xué) Brown University

        17.加州理工 California Institute of Technology

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