云南大学硕士人工智能与机器学习专业目录

211 双一流

建校时间：1922年
招生简章：共1份简章
院校类型：综合类
所在地区：云南

提交成功

考研考博

招生专业

人工智能与机器学习艺术设计美术音乐美术学艺术学理论工程管理图书情报旅游管理会计公共管理工商管理档案学情报学图书馆学土地资源管理城市管理公共政策社会保障教育经济与管理行政管理技术经济及管理旅游管理企业管理会计学管理科学与工程药理学微生物与生化药学药物分析学药物化学农艺与种业作物学生物与医药土木水利资源与环境材料与化工电子信息网络空间安全网络与信息系统安全数据科学与工程领域软件工程软件工程技术软件工程理论与方法城乡规划学生物医学工程防灾减灾工程及防护工程结构工程岩土工程计算机应用技术计算机软件与理论计算机系统结构模式识别与智能系统检测技术与自动化装置控制理论与控制工程物联网工程信号与信息处理通信与信息系统新能源科学与工程材料加工工程材料学材料物理与化学大数据统计应用统计社会经济统计统计学生态学动物学植物学医学遗传学生物物理学生物化学与分子生物学细胞生物学发育生物学遗传学微生物学第四纪地质学构造地质学古生物学与地层学地球化学矿物学、岩石学、矿床学空间物理学固体地球物理学大气物理学与大气环境气象学环境地质学地图学与地理信息系统人文地理学自然地理学天体物理高分子化学与物理物理化学有机化学分析化学无机化学光学凝聚态物理粒子物理与原子核物理理论物理运筹学与控制论应用数学概率论与数理统计计算数学基础数学文物与博物馆世界史中国边疆学中国史新闻与传播法语笔译英语笔译传播学新闻学亚非语言文学印度语言文学日语语言文学法语语言文学英语语言文学比较文学与世界文学中国少数民族语言文学中国现当代文学中国古代文学中国古典文献学汉语言文字学语言学及应用语言学文艺学文化传播汉语国际教育社会体育指导运动训练体育教学职业技术教育现代教育技术教育管理教育技术学职业技术教育学成人教育学高等教育学比较教育学教育学原理社会工作法律（法学）法律（非法学）中国近现代史基本问题研究思想政治教育国外马克思主义研究马克思主义中国化研究马克思主义发展史马克思主义基本原理民族社会学世界民族与民族问题民族生态学中国少数民族艺术中国少数民族史中国少数民族经济马克思主义民族理论与政策民族学民俗学人类学人口学社会学区域国别研究外交学国际关系民族政治与公共行政国际政治中外政治制度政治学理论知识产权法学国际法学经济法学诉讼法学民商法学刑法学宪法学与行政法学法律史法学理论审计资产评估国际商务应用统计金融劳动经济学国际贸易学产业经济学金融学财政学区域经济学国民经济学发展经济学能源经济学人口、资源与环境经济学世界经济西方经济学政治经济学宗教学伦理学外国哲学中国哲学马克思主义哲学

招生简章

云南大学工商管理硕士(MBA)招生简章

院系所
考试方式
学习方式
专业
研究方向
拟招人数

(019)软件学院
统考
全日制
(0835Z6)人工智能与机器学习
(04)软件工程的智能化方法与应用
专业：（不含推免）

(019)软件学院
统考
全日制
(0835Z6)人工智能与机器学习
(03)元模型理论及其应用
专业：（不含推免）

(019)软件学院
统考
全日制
(0835Z6)人工智能与机器学习
(02)机器学习算法与应用
专业：（不含推免）

(019)软件学院
统考
全日制
(0835Z6)人工智能与机器学习
(01)人工智能的理论模型
专业：（不含推免）

热门问答热门资讯

一篇文章讲清楚人工智能，机器学习和深度学习的区别

先看一下三者的关系：对于人工智能，3363393633我们可以从广义和狭义两个层面来理解。广义层面来讲，AI应该具备人类智力的所有特征，包括上述的能力。狭义层面的人工智能则只具备部分人类智力某些方……展开

先看一下三者的关系：对于人工智能，3363393633我们可以从广义和狭义两个层面来理解。广义层面来讲，AI应该具备人类智力的所有特征，包括上述的能力。狭义层面的人工智能则只具备部分人类智力某些方面的能力，并且能在这些领域内做的非常出众，但可能缺乏其他领域的能力。比如说，一个人工智能机器可能拥有强大的图像识别功能，但除此之外并无他用，这就是狭义层面AI的例子。从核心上来说，机器学习是实现人工智能的一种途径。实际上，机器学习是一种“训练”算法的方式，目的是使机器能够向算法传送大量的数据，并允许算法进行自我调整和改进，而不是利用具有特定指令的编码软件例程来完成指定的任务。举个例子，机器学习已经被用于计算机视觉（机器具备识别图像或视频中的对象的能力）方面，并已经有了显著的进步。你可以收集数十万甚至数百万张图片，然后让人标记它们。例如，让人标记出其中含有猫的图片。对于算法，它也能够尝试建立一个模型，可以像人一样准确地标记出含有猫的图片。一旦精度水平足够高，机器就相当于“掌握”了猫的样子。深度学习是机器学习的众多方法之一。其他方法包括决策树学习、归纳逻辑编程、聚类、强化学习和贝叶斯网络等。深度学习的灵感来自大脑的结构和功能，即许多神经元的互连。人工神经网络（ANN）是模拟大脑生物结构的算法。在ANN中，存在具有离散层和与其他“神经元”连接的“神经元”。每个图层挑选出一个要学习的特征，如图像识别中的曲线/边缘。正是这种分层赋予了“深度学习”这样的名字，深度就是通过使用多层创建的，而不是单层。人工智能和物联网密不可分我认为人工智能和物联网之间的关系类似于人类的大脑和身体之间的关系。我们的身体收集感官输入，如视觉、声音和触摸。我们的大脑接收、处理这些数据并寻求它们的意义，比如：把光变成可识别的对象、把声音变成可以理解的语言。然后大脑会做出决定、向身体发送信号，命令身体执行一些运动，例如捡起物品或对他人说话。构成物联网的所有传感器都像我们的身体，它们提供了来自世界各处的原始数据。人工智能就像我们的大脑，需要能够了解这些数据并决定要执行的操作。同时，物联网的连接设备又像是我们的身体，能够进行物理动作或与他人进行交流，以释放彼此的潜力。收起
机器学习和人工智能说的是一回事吗

去百度文库，查看完整内容>内容来自用户:天成信息书山有路勤为径；学海无涯苦作舟人工智能与机器学习有什么3433646365区别？【中国技术前沿】如今，人工智能和机器学习经常变得混杂在一起，人们很容……展开

去百度文库，查看完整内容>内容来自用户:天成信息书山有路勤为径；学海无涯苦作舟人工智能与机器学习有什么3433646365区别？【中国技术前沿】如今，人工智能和机器学习经常变得混杂在一起，人们很容易将这两者误认为是同义词。这并不准确：虽然肯定是密切相关的，但实际上不能互换。人工智能与机器学习有什幺区别？　　“人工智能与机器学习密切相关，所以这些术语的使用是松散且可互换的，这一点并不奇怪。”Very公司工程副总裁Bill Brock说。　　如果组织还没有使用人工智能或机器学习，那幺很快就会需要评估其对组织的潜力。　　RedHat公司首席技术官办公室人工智能高级总监DanielRiek表示，”作为工作负载的人工智能将成为IT战略的主要驱动力。人工智能代表着IT行业的转型发展：所有垂直行业的客户越来越关注智能应用，以便通过人工智能为业务提供帮助。这适用于在软件中实施的任何工作流程，这不仅适用于企业的传统业务，还适用于研究、生产流程以及产品本身。通过人工智能实现的自动化程度的提高将迅速成为企业竞争力建设的关键因素，并将使人工智能成为一种战略性技术。” 　　自然语言处理和其他支持人工智能的功能将帮助组织重新考虑客户服务聊天和分析大量非结构化数据。这将实现的预测分析，提高效率，收起
人工智能，机器学习和深度学习的区别和联系

AI包含ML，ML包含DL，DL目前属于Supervised learning领域……展开

AI包含ML，ML包含DL，DL目前属于Supervised learning领域收起
深度学习和人工智能是什么关系？

其实深度学习、人工智能和机器学习一般都捆绑出现，通常大家也是痛不清楚这三者的关系，既然3532题主已经问了其中两个了，我这边就顺便把 3 个都说一说吧。随着技术越来越发达，人工智能、机器学习、……展开

其实深度学习、人工智能和机器学习一般都捆绑出现，通常大家也是痛不清楚这三者的关系，既然3532题主已经问了其中两个了，我这边就顺便把 3 个都说一说吧。随着技术越来越发达，人工智能、机器学习、深度学习等名词越来越频繁地出现在我们视野中。但事实是，绝大多数人可能还不清楚人工智能、机器学习、深度学习是什么，三者之间有什么区别。今天我们就来看一下这个问题。人工智能人工智能(Artificial Intelligence)，英文缩写为 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。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。机器学习机器学习是人工智能的核心，是使计算机拥有智能的根本途径。人通过学习变得越来越聪明，机器也能通过学习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使之不断改善自身的性能。这其中涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。机器学习能在学习的过程中通过经验和以往的数据，改善具体算法的性能。深度学习深度学习(Deep Learning)是机器学习领域中一个新的研究方向，是用于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，并模仿人脑的机制来解释数据的一种机器学习技术。它的基本特点是试图模仿大脑的神经元之间传递，处理信息的模式。最显著的应用是计算机视觉(CV)和自然语言处理(NLP)领域。相比于机器学习更强大，学习速度更快，带来的结果也更加准确可靠。深度学习从统计学的角度来说，就是在预测数据的分布，从数据中学得一个模型然后再通过这个模型去预测新的数据。深度学习需要大量的模型和数据去训练，目前在语音和图像识别方面取得的效果很不错。三者的关系与区别机器学习是人工智能的实现方法，深度学习是机器学习的其中一种，深度学习比机器学习需要的数据和运算量更大，所以效果相对更好。人工智能包含了机器学习，机器学习包含了深度学习。收起
人工智能，机器学习和深度学习之间的区别

是一个包含的关系。机器学习是人工智能的一种，深度学习是机器学习的一种……展开

是一个包含的关系。机器学习是人工智能的一种，深度学习是机器学习的一种收起
大学想读人工智能专业，需不需要数学学得很好？

长期e68a8462616964757a686964616f31333436316365以来，机器学习等人工智能相关方向的人才培养，都是以研究生教育为主，随着人工智能领域对于人才的需求越来越多，传统的研究生教育在人才培养规模上……展开

长期e68a8462616964757a686964616f31333436316365以来，机器学习等人工智能相关方向的人才培养，都是以研究生教育为主，随着人工智能领域对于人才的需求越来越多，传统的研究生教育在人才培养规模上，已经远远达不到市场要求了，所以当前不少重点高校率先在本科阶段设立了人工智能专业，因此如果要明确学习人工智能方向，那么本科期间选择人工智能专业就是比较理想的选择。人工智能是比较典型的交叉学科，不仅知识量比较大，学习难度也相对比较高，所以选择人工智能专业要具有较强的学习能力，同时数学和物理基础也要相对扎实一些，尤其是数学基础，这对于后续的学习过程还是非常重要的。虽然本科期间选择人工智能专业比较理想，但是由于目前开设人工智能专业的高校并不算多，而且不少高校都是刚刚设立人工智能专业，所以可以选择的空间会相对小一些。实际上，除了人工智能专业之外，当前还可以考虑计算机科学与技术专业、软件工程专业、物联网工程专业和大数据专业，其中可以重点考虑一下计算机科学与技术专业和大数据专业。计算机科学与技术专业的知识面比较广，而且目前很多该专业的学生在读研时，都会选择人工智能的相关方向。另外，计算机科学与技术专业在本科期间也会设立一些人工智能的相关主攻方向，这也会为后续的学习奠定基础。如果未来有考研的计划，而且依然要主攻人工智能相关方向，那么可以重点考虑一下计算机科学与技术专业，该专业的选择空间也比较大。最后，大数据专业虽然设立的时间也比较短，但是大数据技术体系相对比较成熟，而且大数据的行业案例也越来越丰富了，所以选择大数据专业也会有一个比较好的学习体验，由于大数据专业与人工智能专业的关系非常紧密，所以本科选择大数据专业，未来也可以向人工智能方向发展。如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！收起
人工智能，机器学习和深度学习的区别与联系

一、人工智能人工智能(Artificial Intelligence)，英文缩写为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。人工智能是计算机科学的一个分支，它……展开

一、人工智能人工智能(Artificial Intelligence)，英文缩写为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。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括语音识别、图像识别、机器人、自然语言处理、智能搜索和专家系统等。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也有可能超过人的智能。二、数据挖掘数据挖掘(Data Mining)，顾名思义就是从海量数据中“挖掘”隐藏信息，按照教科书的说法，这里的数据是“大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据”，信息指的是“隐含的、规律性的、人们事先未知的、但又是潜在有用的并且最终可理解的信息和知识”。在商业环境中，企业希望让存放在数据库中的数据能“说话”，支持决策。所以，数据挖掘更偏向应用。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统(依靠过去的经验法则)和模式识别等诸多方法来实现上述目标。三、机器学习机器学习(Machine Learning)是指用某些算法指导计算机利用已知数据得出适当的模型，并利用此模型对新的情境给出判断的过程。收起
计算机专业学生考研应该选什么专业

　1、计算机应用技术　　研究方向：计算机网络、实时3363373062计算机应用、CIMS、计算机图形学、并行计算、网络信息安全、数据库、情感计算、数据挖掘、分布式计算、知识工程、计算机视觉、自动推理……展开

　1、计算机应用技术　　研究方向：计算机网络、实时3363373062计算机应用、CIMS、计算机图形学、并行计算、网络信息安全、数据库、情感计算、数据挖掘、分布式计算、知识工程、计算机视觉、自动推理、机器学习、草图理解、网络性能分析与协议设计、网络管理与安全、计算机图形学、信息可视化、基于GPU的高性能计算、复杂系统(应急、物流、海洋)领域工程、基于SOA的空间信息共享与业务协同、语义搜索引擎、自然语言处理、机器翻译、搜索引擎、空中交通信息系统与控制、民航信息与决策支持系统、智能交通系统理论与技术等。　　专业特点：计算机应用技术是针对社会与各种企事业单位的信息化需求，通过对计算机软硬件与网络技术的选择、应用和集成，对信息系统进行需求分析、规划和设计，提供与实施技术与解决方案，创建优化的信息系统，并对其运行实行有效的技术维护和管理的学科。　　培养这方面人才所涉及的知识面包括：数学与信息技术基础、程序设计基础、系统平台技术、计算机网络、信息管理与安全、人机交互、集成程序开发、系统架构与集成、Web与数字媒体技术、工程实施、职业操守等。培养目标是为企事业单位和政府机构提供首席信息官及承担信息化建设核心任务的人才，并提供为IT企业提供系统分析人才。　　科研状况：本专业是天津市第一个计算机类博士点，主要从事计算机技术在其它领域应用中核心技术问题研究及相关信息系统开发。近年来在计算机集成制造（CIMS）、计算机辅助教学、虚拟现实技术应用、计算机工业控制、电子商务等方向承担国家863项目及重大项目、国家自然科学基金十余项。承担省部级及横向科研课题近百项。为国家和天津市的信息化建设做出了重要贡献。　　近几年报考简况：本专业从80年代初开始招生，至今已为国家培养出硕士学位研究生300多名。近年来，报考人数和录取名额逐年同步增加。　　硕士期间主要课程及论文要求：主要课程：高等计算机网络、计算理论、排队论及在计算机中的应用、应用组合数学、软件体系结构、面向对象方法学、分布式计算机系统、并行计算、高级计算机图形学、高级人工智能、模式识别与理解、机器学习、密码学与信息安全、统一建模语言。　　论文要求：论文选题涉及计算机在各领域应用的理论研究、尖端技术开发、以及在国民经济各个领域的应用研究。论文应能全面反映本学科发展动态、具有科学性、先进性和一定的创新性。对于理论研究课题，要求达到较高的理论水平和创新；对于系统设计、系统开发及系统应用课题，要求指导理论正确，实现技术先进，设计新颖，所设计的系统应能付诸实现、具有实际应用价值并能够带来明显的社会经济效益。就业方向：本专业培养的研究生具有坚实的计算机科学与技术的理论基础，全面掌握计算机应用领域的理论和工程方法，能很好地胜任高等院校、科研院所、大型企事业单位、高新技术产业等的教学、科研、系统设计、产品开发、应用系统集成等工作。　　2、计算机软件与理论　　研究方向：计算理论、算法理论；软件工程、中间件、智能软件、计算环境；并行计算、网格计算、普及计算；密码学、信息安全、数据理论；图形图象算法、可视化方法；人工智能应用基础；理论计算机科学其他方向。　　专业特点：计算机软件与理论专业涉及计算机科学与技术的基本理论和方法，强调计算、算法、软件、设计等概念，主要的领域包括计算理论、算法与复杂性、程序设计语言、软件设计与理论、数据库系统、人工智能、操作系统与编译理论、信息安全理论与方法、图形学与可视化计算、以网络为中心的计算等。　　科研状况：计算机软件与理论专业是我院重点发展，进步较快的专业。近年来承担国家863、自然科学基金、，以及省部级项目多项。在网络信息安全、中间件技术、并行计算、网格计算、计算机图形学等方面取得了多项前沿性成果。近几年报考简况：本专业从96年代初开始招生，至今已为国家培养出硕士学位研究生50多名。近年来，报考人数和录取名额逐年同步增加。　　硕士期间主要课程及论文要求：主要课程：计算理论、应用组合数学、软件体系结构、面向对象方法学、分布式计算机系统、并行计算、高级计算机图形学、高级人工智能、模式识别与理解、机器学习、密码学与信息安全、统一建模语言。论文要求：论文选题涉及计算机软件的理论研究、尖端技术开发、以及在国民经济各个领域的应用研究。论文应能全面反映本学科发展动态、具有科学性、先进性和一定的创新性。对于理论研究课题，要求达到较高的理论水平和创新；对于系统设计、系统开发及系统应用课题，要求指导理论正确，实现技术先进，设计新颖，所设计的系统应能付诸实现、具有实际应用价值并能够带来明显的社会经济效益。　　就业方向：本专业培养的研究生具有坚实的计算机科学与技术的理论基础，全面掌握计算机软件的理论方法，以及软件工程、信息系统、并行计算、普及计算等等的软件系统开发技术，能很好地胜任高等院校、科研院所、大型企事业单位、高新技术产业等的教学、科研、系统设计、产品开发、应用系统集成等工作。 3、计算机系统结构　　研究方向：分布式计算机系统、计算机网络系统与全球个人计算系统、真实感图形生成与虚拟现实技术　　专业特点：计算机系统结构（原名计算机组织与系统结构）专业全面研究各种类型的计算机系统（从单机到网络）的构成、硬件与软件的联系与功能匹配、计算机系统性能评价与改进等。该专业的研究课题涉及高性能处理机系统结构、多机系统、并行计算与分布式计算系统、计算机系统性能评价、VLSL设计、容错计算技术、计算机接口技术、计算机网络系统与通信系统、移动计算、全球个人计算系统等。　　科研状况：本专业近年来承担多项国家科委、国家教委、国家计委及天津市自然科学基金项目，并有多项科研获奖。其中G.T9112计算机解密系统获北京市公安局科技进步二等奖，表面高度复杂实体的CAM获国家科委科技进步二等奖。目前承担国家自然科学基金项目“面向ASIC的真实感图形算法和系统结构的研究”、国家高科技863项目“用于建筑环境仿真设计的分布式多用户虚拟现实系统”、天津自然科学基金项目“分布式多用户VR开发系统平台的研究”和一大批为企事业单位开发的横向科研项目。　　近几年报考简况：本专业从80年代初开始招生，至今已为国家培养出硕士学位研究生50多名。近年来，报考人数和录取名额逐年同步增加。　　硕士期间主要课程及论文要求：主要课程：应用数学、外语、高等计算机网络、排队论及在计算机中的应用、计算理论、现代计算机体系结构、计算机综合实验、计算机控制及应用、计算机网络研究热点问题、计算机系统仿真、量子计算、密码学与信息安全、面向对象方法学、嵌入式系统设计、统一建模语言、图　　象/模式识别与理解、机器学习、软件体系结构。　　论文要求：论文选题涉及计算机系统结构的理论研究、尖端技术开发、以及在国民经济各个领域的应用研究。论文应能全面反映本学科发展动态、具有科学性、先进性和一定的创新性。对于理论研究课题，要求达到较高的理论水平和创新；对于系统设计、系统开发及系统应用课题，要求指导理论正确，实现技术先进，设计新颖，所设计的系统应能付诸实现、具有实际应用价值并能够带来明显的社会经济效益。　　就业方向：本专业培养的研究生具有坚实的计算机科学与技术的理论基础，全面掌握计算机系统结构、计算机工程、网络工程、嵌入式系统等的应用开发技术、能很好地胜任高等院校、科研院所、大型企事业单位、高新技术产业等的教学、科研、系统设计、产品开发、应用系统集成等工作。　　计算机系统结构 02 网络与信息安全　　04 计算机通信，信息安全，多媒体信号处理 05 图形图像处理技术　　07 计算机图形图像处理技术、嵌入式系统 09 计算机网络与图形图像处理 10 计算机网络与信息处理　　11 输入输出技术与设备、图像处理与图像理解 12 信息安全理论与技术,嵌入式系统 13 网络安全　　14 信息安全与编码　　15 网络安全和网络计算 16 图形图像和外设　　17 计算机输入输出技术与设备、图形图像处理与理解考试科目:　　①101政治理论②201英语③301数学（一）④431计算机基础(计算机基础包含离散数学45分；数据结构45分；计算机组成原理60分) 计算机软件与理论 02 面向对象技术　　04 软件安全与编译器体系结构 06 分布计算与互联网技术　　08 并行与分布计算，生物信息学算法 09 软件工程、信息系统 10 软件理论与应用　　11 高可信软件技术、互联网计算与互联网软件、可编程芯片支持软件和嵌入式系统　　12 软件测试与自演化技术 14 程序理解、软件再工程　　15 计算智能的理论、方法与应用　　16 高可信软件技术、互联网计算与互联网软件、可编程芯片支持软件和嵌入式系统收起
计算机科学与技术专业考研！谁能告诉我各报考方向之间有什么区别？

1、计算机应用技术研究方向：计算机网络、实时计算机应用、CIMS、计算机图形学、并行计算、网络信息安全、数据库、情感计算、数据挖掘、分布式计算、知识工程、计算机视觉、自动推理、机器学习、草……展开

1、计算机应用技术研究方向：计算机网络、实时计算机应用、CIMS、计算机图形学、并行计算、网络信息安全、数据库、情感计算、数据挖掘、分布式计算、知识工程、计算机视觉、自动推理、机器学习、草图理解、网络性能分析与协议设计、网络管理与安全、计算机图形学、信息可视化、基于GPU的高性能计算、复杂系统(应急、物流、海洋)领域工程、基于SOA的空间信息共享与业务协同、语义搜索引擎、自然语言处理、机器翻译、搜索引擎、空中交通信息系统与控制、民航信息与决策支持系统、智能交通系统理论与技术等。专业特点：计算机应用技术是针对社会与各种企事业单位的信息化需求，通过对计算机软硬件与网络技术的选择、应用和集成，对信息系统进行需求分析、规划和设计，提供与实施技术与解决方案，创建优化的信息系统，并对其运行实行有效的技术维护和管理的学科。培养这方面人才所涉及的知识面包括：数学与信息技术基础、程序设计基础、系统平台技术、计算机网络、信息管理与安全、人机交互、集成程序开发、系统架构与集成、Web与数字媒体技术、工程实施、职业操守等。培养目标是为企事业单位和政府机构提供首席信息官及承担信息化建设核心任务的人才，并提供为IT企业提供系统分析人才。科研状况：本专业是天津市第一个计算机类博士点，主要从事计算机技术在其它领域应用中核心技术问题研究及相关信息系统开发。近年来在计算机集成制造（CIMS）、计算机辅助教学、虚拟现实技术应用、计算机工业控制、电子商务等方向承担国家863项目及重大项目、国家自然科学基金十余项。承担省部级及横向科研课题近百项。为国家和天津市的信息化建设做出了重要贡献。近几年报考简况：本专业从80年代初开始招生，至今已为国家培养出硕士学位研究生300多名。近年来，报考人数和录取名额逐年同步增加。硕士期间主要课程及论文要求：主要课程：高等计算机网络、计算理论、排队论及在计算机中的应用、应用组合数学、软件体系结构、面向对象方法学、分布式计算机系统、并行计算、高级计算机图形学、高级人工智能、模式识别与理解、机器学习、密码学与信息安全、统一建模语言。论文要求：论文选题涉及计算机在各领域应用的理论研究、尖端技术开发、以及在国民经济各个领域的应用研究。论文应能全面反映本学科发展动态、具有科学性、先进性和一定的创新性。对于理论研究课题，要求达到较高的理论水平和创新；对于系统设计、系统开发及系统应用课题，要求指导理论正确，实现技术先进，设计新颖，所设计的系统应能付诸实现、具有实际应用价值并能够带来明显的社会经济效益。就业方向：本专业培养的研究生具有坚实的计算机科学与技术的理论基础，全面掌握计算机应用领域的理论和工程方法，能很好地胜任高等院校、科研院所、大型企事业单位、高新技术产业等的教学、科研、系统设计、产品开发、应用系统集成等工作。 2、计算机软件与理论研究方向：计算理论、算法理论；软件工程、中间件、智能软件、计算环境；并行计算、网格计算、普及计算；密码学、信息安全、数据理论；图形图象算法、可视化方法；人工智能应用基础；理论计算机科学其他方向专业特点：计算机软件与理论专业涉及计算机科学与技术的基本理论和方法，强调计算、算法、软件、设计等概念，主要的领域包括计算理论、算法与复杂性、程序设计语言、软件设计与理论、数据库系统、人工智能、操作系统与编译理论、信息安全理论与方法、图形学与可视化计算、以网络为中心的计算等。科研状况：计算机软件与理论专业是我院重点发展，进步较快的专业。近年来承担国家863、自然科学基金、，以及省部级项目多项。在网络信息安全、中间件技术、并行计算、网格计算、计算机图形学等方面取得了多项前沿性成果。近几年报考简况：本专业从96年代初开始招生，至今已为国家培养出硕士学位研究生50多名。近年来，报考人数和录取名额逐年同步增加。硕士期间主要课程及论文要求：主要课程：计算理论、应用组合数学、软件体系结构、面向对象方法学、分布式计算机系统、并行计算、高级计算机图形学、高级人工智能、模式识别与理解、机器学习、密码学与信息安全、统一建模语言。论文要求：论文选题涉及计算机软件的理论研究、尖端技术开发、以及在国民经济各个领域的应用研究。论文应能全面反映本学科发展动态、具有科学性、先进性和一定的创新性。对于理论研究课题，要求达到较高的理论水平和创新；对于系统设计、系统开发及系统应用课题，要求指导理论正确，实现技术先进，设计新颖，所设计的系统应能付诸实现、具有实际应用价值并能够带来明显的社会经济效益。就业方向：本专业培养的研究生具有坚实的计算机科学与技术的理论基础，全面掌握计算机软件的理论方法，以及软件工程、信息系统、并行计算、普及计算等等的软件系统开发技术，能很好地胜任高等院校、科研院所、大型企事业单位、高新技术产业等的教学、科研、系统设计、产品开发、应用系统集成等工作。3、计算机系统结构研究方向：分布式计算机系统、计算机网络系统与全球个人计算系统、真实感图形生成与虚拟现实技术专业特点：计算机系统结构（原名计算机组织与系统结构）专业全面研究各种类型的计算机系统（从单机到网络）的构成、硬件与软件的联系与功能匹配、计算机系统性能评价与改进等。该专业的研究课题涉及高性能处理机系统结构、多机系统、并行计算与分布式计算系统、计算机系统性能评价、VLSL设计、容错计算技术、计算机接口技术、计算机网络系统与通信系统、移动计算、全球个人计算系统等。科研状况：本专业近年来承担多项国家科委、国家教委、国家计委及天津市自然科学基金项目，并有多项科研获奖。其中G.T9112计算机解密系统获北京市公安局科技进步二等奖，表面高度复杂实体的CAM获国家科委科技进步二等奖。目前承担国家自然科学基金项目“面向ASIC的真实感图形算法和系统结构的研究”、国家高科技863项目“用于建筑环境仿真设计的分布式多用户虚拟现实系统”、天津自然科学基金项目“分布式多用户VR开发系统平台的研究”和一大批为企事业单位开发的横向科研项目。近几年报考简况：本专业从80年代初开始招生，至今已为国家培养出硕士学位研究生50多名。近年来，报考人数和录取名额逐年同步增加。硕士期间主要课程及论文要求：主要课程：应用数学、外语、高等计算机网络、排队论及在计算机中的应用、计算理论、现代计算机体系结构、计算机综合实验、计算机控制及应用、计算机网络研究热点问题、计算机系统仿真、量子计算、密码学与信息安全、面向对象方法学、嵌入式系统设计、统一建模语言、图象/模式识别与理解、机器学习、软件体系结构。论文要求：论文选题涉及计算机系统结构的理论研究、尖端技术开发、以及在国民经济各个领域的应用研究。论文应能全面反映本学科发展动态、具有科学性、先进性和一定的创新性。对于理论研究课题，要求达到较高的理论水平和创新；对于系统设计、系统开发及系统应用课题，要求指导理论正确，实现技术先进，设计新颖，所设计的系统应能付诸实现、具有实际应用价值并能够带来明显的社会经济效益。就业方向：本专业培养的研究生具有坚实的计算机科学与技术的理论基础，全面掌握计算机系统结构、计算机工程、网络工程、嵌入式系统等的应用开发技术、能很好地胜任高等院校、科研院所、大型企事业单位、高新技术产业等的教学、科研、系统设计、产品开发、应用系统集成等工作。计算机系统结构：计算机网络、多核软件设计、系统硬件设计、嵌入式系统、智能信息处理及其应用、智能优化算法、神经网络系统结构、系统软件及网络安全、智能网络存储技术、网络计算与集成计算机软件与理论：计算机软件工程、数据库系统操作系统与嵌入式软件、网络理论与并行分布式算法、最优化方法、数据库计算机应用技术：图形学与CAD、计算机软件工程、软件工程数理统计及经济信息管理、自适应算法的设计与分析、网络软件开发环境、计算机图形图象处理及算法、物流管理技术、操作系统与嵌入式软件统计学习，机器学习与模式识别，信息检索、多媒体软件技术智能软件与机器人参考资料：http://www.tjuky.com/thread-1712-1-1.html系统结构是硬件方向，包括体系结构、嵌入式等；软件理论包括软件体系结构、形式专语言、分布式、属数据库、信息安全等；应用技术包括多媒体技术、人工智能等。至于软件工程则是开发软件工程方法。每个学校还会有一些细微差别。收起
如何理解人工智能，机器学习和深度学习三者的关系

是一个包含的关系。机器学习是人工智能的一种，深度学习是机器学习的一种……展开

是一个包含的关系。机器学习是人工智能的一种，深度学习是机器学习的一种收起

如何区分人工智能、机器学习和深度学习？

本文内容来自于硅谷投资人Lake Dai，LDV Partners合伙人。严肃编辑整理。人工智能(Artificial Intelligence)是一个最广泛的概念，人工智能的目的就是让计算机这台机器能够象人一样思考，而机器学习(……展开

本文内容来自于硅谷投资人Lake Dai，LDV Partners合伙人。严肃编辑整理。人工智能(Artificial Intelligence)是一个最广泛的概念，人工智能的目的就是让计算机这台机器能够象人一样思考，而机器学习(Machine Learning)是人工智能的分支，专门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，使之不断改善自身的性能。深度学习(Deep Learning)是一种机器学习的方法，它试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层（神经网络）对数据进行高层抽象的算法。神经网络是一组大致模仿人类大脑构造设计的算法，用于识别模式。神经网络通过机器感知系统解释传感器数据，能够对原始输入进行标记或聚类等操作。神经网络所能识别的模式是数值形式，因此图像、声音、文本、时间序列等一切现实世界的数据必须转换为数值。在深度学习网络中，每一个节点层在前一层输出的基础上学习识别一组特定的特征。随着神经网络深度增加，节点所能识别的特征也就越来越复杂，因为每一层会整合并重组前一层的特征。（http://fortune.com/ai-artificial-intelligence-deep-machine-learning/）上图显示了一个神经网络用于判定一个图片是不是一条狗的过程，输入是图片，通过深层神经网络对狗的低层特征进行抽象，最后输出是图片是狗的概率。深度学习的过程同样是分为训练和推理（既“评估”）两个过程，通过训练过程来获得数据模型，然后用于评估新的数据。数据模型分为两种，一种是所谓判别模型(Discriminative Model)，也就是说模型可以直接用来判别事物的。这里所说的判别事物，最典型的就是做分类。既然直接可以用来分类，也就是说我们可以在已知属性的条件下，对该记录进行判断。所以，判别模型是对条件概率进行的建模，也就是p(Y|X)。这里X就是属性集合，实际上就是一个向量；而Y则可能是一个值（此时对应分类问题），可能是一个向量（此时对应序列标注问题）。判别模型常用于处理分类问题（比如鉴定垃圾邮件）、图像识别等等。再说一说生成模型(Generative Model)。生成模型可以描述数据的生成过程。换句话说，已知了这个模型，我们就可以产生该模型描述的数据。而数据由两部分组成，也就是(X,Y)，前者是特征，后者则是类别(Y是标量)或者序列类别(Y是向量)。要描述整个数据，也就是要对p(X,Y)进行建模，所以是对联合概率进行建模。生成模型本身不是做分类或者序列标注的，但是可以用来解决这些问题，也可以用于生成式问题，比如聊天机器人、比如AI谱曲等问题。而机器学习可以分成下面几种类别：监督学习从给定的训练数据集中学习出一个函数，当新的数据到来时，可以根据这个函数预测结果。监督学习的训练集要求是包括输入和输出，也可以说是特征和目标。训练数据中的目标是由人标注的。常见的监督学习算法包括回归分析和统计分类。无监督学习与监督学习相比，训练集没有人为标注的结果。常见的无监督学习算法有聚类。半监督学习介于监督学习与无监督学习之间。它主要考虑如何利用少量的标注样本和大量的未标注样本进行训练和分类的问题。。增强学习通过观察来学习做成如何的动作。每个动作都会对环境有所影响，学习对象根据观察到的周围环境的反馈来做出判断。在传统的机器学习领域，监督学习最大的问题是训练数据标注成本比较高，而无监督学习应用范围有限。利用少量的训练样本和大量无标注数据的半监督学习一直是机器学习的研究重点。当前非常流行的深度学习GAN模型和半监督学习的思路有相通之处，GAN是“生成对抗网络”（Generative Adversarial Networks）的简称，包括了一个生成模型G和一个判别模型D，GAN的目标函数是关于D与G的一个零和游戏，也是一个最小-最大化问题。GAN实际上就是生成模型和判别模型之间的一个模仿游戏。生成模型的目的，就是要尽量去模仿、建模和学习真实数据的分布规律；而判别模型则是要判别自己所得到的一个输入数据，究竟是来自于真实的数据分布还是来自于一个生成模型。通过这两个内部模型之间不断的竞争，从而提高两个模型的生成能力和判别能力。（图片来自Nvidia Deep Learning Training Workshop）目前主流的深度学习框架:Caffe 由Berkeley提出TensorFlow 由Google提出 (Apache 2.0)Torch (BSD License), facebook是主要使用者MXNet 一个相对中立的机器学习框架(Apache 2.0), 被Amazon AWS使用CNTK2 由Microsoft提出 (MIT License)人工智能在各个行业的公司分布（图片来源 http://www.shivonzilis.com/）目前人工智能在各个领域的初创公司数量（2016年的数据）：Deep learning/机器学习（通用）(123家公司)Deep learning/机器学习 (应用) (260家公司)NLP (通用) (154家公司)NLP (语音识别) (78家公司)计算机视觉/图像识别 (通用) (106家公司)计算机视觉/图像识别 (应用) (83 家公司)手势控制 (33 家公司)虚拟个人助理 (92 家公司)智能机器人 (65 家公司)推荐系统 (60 家公司)Context aware computing (28 家公司)语音即时翻译 (15 家公司)视频识别 (14 家公司)下图是目前人工智能在各个行业的热度上图是2011到2016年最积极的人工智能企业投资者下图是福布斯关注的50家人工智能公司。（图片来自http://fortune.com/2017/02/23/artificial-intelligence-companies/）融资最多的人工智能初创公司(2011-2016)Sentient Technologies：使用先进的人工智能技术，大规模分布式计算和科学的方法来验证新发现的策略，Sentient Technologies为各种领域中的复杂问题提供了新的解决方案。Ayasdi：机器学习平台，数据可视化，分析，金融技术，医疗保健代理系统：Vicarious: 这是一家神秘的人工智能公司,Vicarious的目标定位于“建立下一代的人工智能算法”。并且声称要构建“像人类一样思考的软件”，实现“人脑级别的视觉、语言和自动控制系统”，致力于研究通用人工智能，目前他们的研究重点是实现人工视觉识别系统。Context Relevant：Context Relevant通过使用机器学习驱动的自动化数据科学平台，来解决一些世界上最棘手的大数据，预测和行为挑战 - 比任何其他解决方案更快更有效。Cortia：Cortica的技术模拟人类皮层，以便以最高的精度理解和识别图像。Workfusion：WorkFusion是全球运营的完整自动化解决方案，将您需要的复杂业务流程数字化所需的核心功能整合到一个平台中：业务流程管理（BPM），机器人过程自动化（RPA），劳动力编排和机器学习提供的认知自动化。RapidMiner：开源预测分析平台，使企业能够在业务流程中包括预测分析Digital Reasoning Systems：确保合规性，保持安全性，并快速准确地分析信息。H2O.ai：H2O是世界领先的开源深度学习平台。 H2O被超过80,000个数据科学家和超过9,000个组织使用。Viv Labs：Viv在开发语音智能助理，已被三星收购。参考文献：http://fortune.com/ai-artificial-intelligence-deep-machine-learning/https://en.wikipedia.org/wiki/Artificial_neural_networkhttp://fortune.com/2017/02/23/artificial-intelligence-companies/https://www.amazon.com/b?ie=UTF8&node=16008589011#http://techemergence.com/artificial-intelligence-instry-an-overview-by-segment/Nvidia Deep Learning Training WorkshopCrunchbaseCB Insights关注硅谷密探紧盯全球创新趋势（长按上方二维码即可关注，神马，这居然是二维码！）收起
大数据专业考研是否能选择人工智能相关方向

首先，答案是肯定的，大数据专业的本科生在读研的时候完全可以选择人工智能的相关方向，包括自然语言处理、计算机视觉、机器学习、自动推理等，还可以选择与人工智能相结合的方向，比如智能装备等。……展开

首先，答案是肯定的，大数据专业的本科生在读研的时候完全可以选择人工智能的相关方向，包括自然语言处理、计算机视觉、机器学习、自动推理等，还可以选择与人工智能相结合的方向，比如智能装备等。大数据专业是一个典型的交叉学科，涉及到数学、统计学和计算机三大部分内容，所以大数据专业在读研的时候可以有更多的选择，既可以选择传统计算机相关的研究方向，也可以选择大数据、人工智能相关方向。大数据专业读研选择人工智能方向，存在以下几点优势：第一：大数据本身与人工智能关系密切。人工智能的研究需要三方面的支撑，包括数据、算力和算法，在大数据的支撑下，目前人工智能在很多领域已经有所突破（机器学习等），所以数据对于人工智能的研发具有重要的意义。第二：人工智能是大数据的重要出口。从应用层面来看，大数据并不是最终的目的，最终的目的是如何应用数据，而人工智能就是大数据重要的应用出口。所以，不少大数据方向的研究走到一定程度都离不开人工智能技术的参与。第三：基础知识结构比较统一。大数据与人工智能在基础知识结构上比较统一，所以从大数据往人工智能方向发展并不会感觉有明显的跨度。在大数据分析中经常采用的方式就是统计学方式和机器学习方式，所以很多大数据专业的本科生对于算法设计、算法实现、算法训练等研究步骤已经比较熟悉了，而这些步骤也正是人工智能研究的常见步骤。最后，大数据从某种意义上可以看成是人工智能的基础，所以本科阶段选择大数据，到研究生阶段选择人工智能是不错的选择，也会有较大的上升空间。我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言！收起
从事大数据或人工智能方向是否需要读研

大数据是我的主要研究方向之一，同时也在带大数据方向的研究生，我来探讨一下这个问题。首先，从事大数据或者AI方向的技术岗位，读研是有必要的。目前大数据相关技术正处在落地应用的初期，虽然从技……展开

大数据是我的主要研究方向之一，同时也在带大数据方向的研究生，我来探讨一下这个问题。首先，从事大数据或者AI方向的技术岗位，读研是有必要的。目前大数据相关技术正处在落地应用的初期，虽然从技术体系的角度来看，大数据技术已经趋于成熟，但是从落地应用的角度来看，依然有大量的技术问题需要攻克，所以当前从事大数据领域的技术岗位需要具备较强的研发能力。读研一方面能够进一步丰富自身的知识结构，另一方面也会培养一个系统的科研方法，从而提升解决问题的能力。与大数据领域相比，人工智能领域依然处在行业发展的初期，不论是机器学习、自然语言处理还是计算机视觉等方向，都有大量的课题需要完成技术攻关，所以从事人工智能领域的技术研发对于研发人员的研究能力和基础知识都有较高的要求。虽然目前部分高校陆续开始在本科阶段开设了人工智能专业，但是目前培养人工智能专业人才依然以研究生教育为主。由于大数据、人工智能人才的培养周期相对比较长，需要的教育资源通常也比较多（导师资源、实验资源、课题资源等），而研究生教育往往能够汇集高校（科研院所）最为优质的教育资源，所以读研对于相关人才的培养具有较强的实际意义。最后，大数据与人工智能关系密切，一方面大数据是人工智能的基础，另一方面数据价值化的过程（数据分析等）也需要采用机器学习等人工智能技术，所以大数据和人工智能通常并不分家。另外，随着产业互联网的发展，未来大数据、物联网、云计算、边缘计算、人工智能等技术将进一步结合，目前可以重点关注一下AIoT方面的技术发展趋势。我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。如果有互联网方面的问题，或者考研方面的问题，都可以咨询我，谢谢！收起
人工智能的机器学习VS人类的学习

机器学习的过程实质上与人类的学习是一致的，都是通过对例子的分类、归纳尝试推导具有广泛适用性规律的过程。但人类和机器各自的特点决定了二者学习过程的差异。在传统的程序中，程序员事先编好了用……展开

机器学习的过程实质上与人类的学习是一致的，都是通过对例子的分类、归纳尝试推导具有广泛适用性规律的过程。但人类和机器各自的特点决定了二者学习过程的差异。在传统的程序中，程序员事先编好了用于运行和处理的规则，而用户在完成输入之后，计算机就按照规则输出结果。但是随着技术的发展，需要处理的内容也日益复杂、繁重和多样，单纯依靠人类程序员分解规则，进行编程已经显得捉襟见肘（这里可以跟我之前的文章《人工智能如何提高企业效率》中的第二阶段企业挂钩）。这时人工智能就横空出世了。幻想中的情况是我们人类对计算机说“你是个成熟的程序了，该学会自己编写自己了”，然而并不行。程序员需要用各种方法让计算机学会学习，这其中有着符号学派基于逆向演绎的决策树、联结学派基于反向传播的多层神经网络、进化学派基于适度性模拟自然选择的遗传算法等等，它们都是让机器从例子中总结规律并应用规律，再基于不同的标准进行自主改进规律的过程。而机器学习的一些名词也可以用人类学习的过程进行简单易懂的解释，比如说一个人类小孩上课没能掌握好老师教的内容，做作业也都是错的，那他就是没有总结出应该有的规律（或者说规律太过于简单，无法合理解答上课和作业的题目），可以用机器学习中的欠拟合来形容；而另一个小孩上课掌握的不错，但是做的作业却错误很多，那他是总结了只适合上课那些题目的规律（或者说规律过于复杂，把一些异常的特例囊括其中，适用范围不够广泛），这就是过拟合的情况了。人类一般在图像识别等方面还是很少出现那样的问题。人类可以在看到几年没见的人的时候一瞬间从大脑的记忆库中调出图像，完成适当的调整（如发型，胖瘦，装扮等），然后激动地表达好久不见，在此过程中消耗可谓微乎其微，而机器却完全做不到这一点。这样来说的话，人工智能的算法无论从能耗还是效率等方面来看暂时还是远远不如人类的灵性，但人类也比不上人工智能的勤奋。人工智能依靠自身的特点，在很多方面都得到了广泛的应用，并且在一些方面开始挑战人类。最初震惊世人的就要数2016年AlphaGo战胜围棋世界冠军的故事了。但仔细想来我们就可以发现，这一个领域恰恰是人工智能这个“勤奋但没灵性的天才”的最好舞台。与真正的生活相比，围棋受规则和棋盘限制，没有太多外在因素的干扰而且在每次行动过后的下次行动都能够有相应的预测。而人工智能AlphaGo通过无休眠上千万次数的训练，就像是一位有着几百年功力又不会有任何心理波动的对手。相比之下，在2017年人工智能能够从无限注德州扑克这样包含诈唬，因素更多，更接近现实谈判过程的游戏胜利则更让人感到震惊。这标志着人工智能得以处理不确定情况下的问题并作出决策，揭示了人工智能更多潜在的应用领域。而那又是一段新的故事了。喜欢的朋友欢迎随手点下赞和关注以及评论交流，更多科技、财经、人生感悟相关的原创文章尽在我的百家号星空彼岸33王冠雄。收起
人工智能和机器学习的QA测试居然如此不同！

全文共1834字，预计学习时长4分钟图片来源：unsplash.com/@hauntedeyes智能手机、智能音箱、智能汽车、智能咖啡机……物品被赋予智能的例子不胜枚举，似乎周围的一切都获得了生命和智慧。由于人类长……展开

全文共1834字，预计学习时长4分钟图片来源：unsplash.com/@hauntedeyes智能手机、智能音箱、智能汽车、智能咖啡机……物品被赋予智能的例子不胜枚举，似乎周围的一切都获得了生命和智慧。由于人类长期以来对机器人统治世界充满恐惧，这类的科幻小说也备受欢迎。但尽管如此，智能设备绝不是反乌托邦式的——它们的存在实际上是为了让我们的生活更方便，让我们有更多时间专注重要事务，而不用操心单调忙碌的工作。科技公司深知发展自动化是未来的必经之路，一如当年福特率先推出汽车流水线。人工智能(AI)和机器学习(ML)这样先进的技术正在为史上最振奋人心的创新赋能——想一想无人驾驶汽车、虚拟现实和增强现实、自动化投资、医学成像等等创新吧。这些先进技术的优势日益凸显，众多公司争先恐后地采用这些技术，并将其应用到自己的产品中。图片来源：unsplash.com/@bekirdonmeez随着先进技术越来越广泛应用于汽车、医疗、金融等高敏感、高风险领域，开发运营团队的QA测试（即QUALITY ASSURANCE TEST，质量监督测试）至关重要。如果公众安全、客户的生计或病人的数据有可能面临风险，那么即使最智能的算法也必须经过人类工程师反复检查。在深入探讨智能设备的测试方法之前，我们需要先区分一下人工智能和机器学习。虽然这两个术语经常互换使用，但它们之间还是存在一些主要区别。简单来说，人工智能系统以人类认为聪明或高效的方式执行任务，而机器学习系统则是利用已有数据进行自动的连续的自我训练。测试人工智能系统挑战和潜在并发症· 大量收集的数据会带来存储和分析方面的挑战——清除这些数据可能耗费很多时间。· 数据收集可能发生在意外事件或情况下，这使收集数据并将其用于训练变得困难重重。· 训练和测试数据集中可能会出现个人偏见。· 在人工智能系统中，系统缺陷会迅速恶化并变得更加复杂。测试的主要方面数据校验人工智能系统取得成功的关键是精确无误的数据。在将数据提供给人工智能系统之前，应该对数据进行过滤、清理和验证。QA团队应该警惕个人偏见以及多样性问题出现，这可能使系统对数据的解释变得复杂——想一想汽车导航系统或智能手机助手试图理解一种不常见的口音时的场景吧。算法原理算法是人工智能的核心，算法可以处理数据并生成观念。一些常见的算法涉及到易学性(即Netflix或Amazon学习用户偏好并提供新推荐的能力)、语音识别(智能扬声器)和现实世界的传感器检测(无人驾驶汽车)等技术。（这些技术应通过模型验证、易学性成功率、算法有效性和核心理解力等方面的全面测试。）算法如果在某一方面出现问题，都必将产生更为严重的后果。性能和安全性测试图片来源：unsplash.com/@atlas_ke与任何其他软件平台一样，人工智能系统也需要性能和安全性的强化测试以及法规遵从性测试。未经过恰当测试，利基安全漏洞(利用语音录音欺骗语音识别软件或控制聊天机器人)出现概率将会更高。系统集成测试建立人工智能系统目的在于接入其他系统，在更大的场景中解决问题。为使所有集成环节运行正常，有必要对人工智能系统及其各个连接点进行完整评估。随着越来越多系统吸收了人工智能系统的特性，对这些系统进行仔细测试至关重要。测试机器学习系统机器学习系统的目标是在不进行显式编程的情况下独立获取知识。实现该目标要求系统有持续的数据流输入——此方法动态性更强，传统测试正是基于此(固定输入=固定输出)。因此，QA专家需要从不同角度思考如何为机器学习系统实施测试策略。训练数据和测试数据训练数据是用于训练系统模型的一组数据。此数据集包括输入的数据以及预期输出的数据。数据集准备阶段通常是以半自动的方式收集数据来完成。测试数据是训练数据的子集，逻辑上来看，建立测试数据是为了测试所有可能的组合并确定模型的训练情况。根据测试数据集的结果，对模型进行微调。模型验证为验证系统模型，应创建测试套件。主算法分析所有提供的数据，寻找特定模式，使用测试结果开发最优参数，以此建立模型。在此基础上，随着迭代次数和数据丰富性的增加，主算法将得到细化。沟通测试结果QA工程师习惯从质量层面表达测试结果，例如泄漏缺陷或缺陷的严重程度。但是基于机器算法的模型验证产生的是近似结果，而非精确结果。工程师和相关人员需要在一个特定范围内为每个结果确定可接受的安全等级。留言点赞关注我们一起分享AI学习与发展的干货欢迎关注全平台AI垂类自媒体 “读芯术”收起
人工智能、机器学习与深度学习的区别与联系

如今，当涉及到新的数据处理技术时，出现了许多不同的术语。一个人说他们正在使用机器学习，而另一个人称之为人工智能，还有一些人可能声称正在进行深度学习。这一切都意味着什么?虽然这些术语中有许……展开

如今，当涉及到新的数据处理技术时，出现了许多不同的术语。一个人说他们正在使用机器学习，而另一个人称之为人工智能，还有一些人可能声称正在进行深度学习。这一切都意味着什么?虽然这些术语中有许多是相关的，并且在某些方面可能会重叠，但是有一些关键的差异可能是重要的，这可能会帮助人们去理解正确的理解它们之间的定义。人工智能意味着让计算机以某种方式模仿人类行为。机器学习是人工智能的一个子集，它包括使计算机能够从数据中找出问题并交付人工智能应用程序的技术。与此同时，深度学习是机器学习的一个子集，它使计算机能够解决更复杂的问题。下面将通过一些通俗易懂的例子来简单说明人工智能、机器学习和深度学习的区别。什么是人工智能?人工智能作为一门学科创建于1956年的美国。当时的目标和现在一样，是让计算机执行被视为人类独有的任务：需要智力的任务。最初，研究人员研究的问题包括下棋和解决逻辑问题。如果你观察下跳棋程序的输出，你会发现这些动作背后隐藏着某种形式的“人工智能”，尤其是当电脑打败你的时候。早期的成功使第一批研究人员对AI的可能性表现出几乎无限的热情，与之匹配的只是只是在他们错误判断某些问题有多难的程度上。因此，人工智能指的是计算机的输出。计算机正在做一些智能的事情，所以它展示的是人工智能。AI这个术语并没有说明这些问题是如何解决的。有许多包括规则型和专业型系统的不同技术。其中有一类技术在20世纪80年代开始得到更广泛的应用：那就是机器学习。机器学习是什么?这些早期研究人员发现一些问题更难的原因是，这些问题根本不适合早期用于人工智能的技术。硬编码算法或固定的、基于规则的系统在图像识别或从文本中提取内容等方面表现得并不尽如人意。结果证明，解决方案不仅仅是模仿人类行为(AI)，而是模仿人类的学习方式。想想你是如何学会阅读的。在拿起你的第一本书之前，若没有坐下来学习拼写和语法，你只能读简单的书，随着时间的推移，你会读到更复杂的书。实际上，你从阅读中学到了拼写和语法的规则。换句话说，你处理了很多数据并从中学习。这正是机器学习的理念。给算法(而不是你的大脑)输入大量数据，让它把事情弄清楚。它包含了在大数据分析和数据挖掘中会遇到的许多类型的程序。说到底，驱动大多数预测程序(包括垃圾邮件过滤器、产品推荐和欺诈检测器)的“大脑”实际上是机器学习算法。给算法输入大量关于金融交易的数据，告诉它哪些是欺诈行为，让它找出哪些是欺诈行为，从而预测未来的欺诈行为。或者给它提供关于你的客户群的信息，让它找出最好的细分方法。数据科学家可以使用一系列技术和语言编写机器学习算法，包括Java、Python、Scala等。他们也可以使用预先构建的机器学习框架来加速这个过程。随着这些算法的发展，它们可以解决很多问题。但有些人类觉得简单的东西(比如语音或手写识别)对机器来说仍然很困难。然而，如果机器学习是模仿人类的学习方式，为什么不直接模仿人类的大脑呢？这就是神经网络背后的理念。使用人工神经元(由突触连接的神经元是大脑中的主要元素)的想法已经存在了一段时间。软件模拟的神经网络开始被用于解决某些问题。它们显示出了很大的潜力，能够解决一些其他算法无法解决的复杂问题。但机器学习仍然被困在连许多小学孩子们都可以轻松解决的问题上，比如：这张照片里有多少只是狗，多少是狼？如何分辨生香蕉和熟香蕉？是什么让书中的这个角色哭得这么厉害?事实证明，这个问题与机器学习的概念无关，甚至还有模仿人类大脑的想法。只是简单的神经网络，有100甚至1000个神经元以相对简单的方式连接在一起，只是无法复制人脑的功能。如果你仔细想想，应该不会感到惊讶：人类大脑有大约860亿个神经元非常复杂的相互连接。什么是深度学习?深度学习是机器学习的一种形式，既可以使用监督算法，也可以使用非监督算法，或者两者兼而有之。但是它使用包含更多神经元、层次和互联性的神经网络。我们离模拟人脑的复杂性还有很长一段路要走，但我们正在朝着这个方向前进。当你读到从自动驾驶汽车到玩围棋的超级计算机再到语音识别等计算机技术的进步时，你就会发现这其实是一种隐藏的深度学习。你会体验到某种形式的人工智能。在幕后，人工智能是由某种形式的深度学习驱动的。让我们来看几个问题，看看深度学习与简单的神经网络或其他形式的机器学习有何不同。深度学习的原理虽然深度学习并不一定是新事物，但最近它作为一种加速解决某些类型的计算机难题的方法，越来越受欢迎，尤其是在计算机视觉和自然语言处理(NLP)领域。如果我给你一些马的图像，你会认出它们是马，即使你从来没有见过那个图像。不管马是躺在沙发上，还是在万圣节盛装打扮得就像一只河马。你能认出这是一匹马，是因为你知道定义一匹马的各种要素:它的口鼻形状、腿的数量和位置等等。深度学习可以做到这一点。通过分层学习过程将高级复杂抽象提取为数据来表示，深度学习模型比标准机器学习方法更快地产生结果。在简单的英语中，深度学习模型将自己学习重要的特征，而不是要求数据科学家手动选择相关的特征，这对很多事情都很重要。包括自动驾驶汽车。在汽车决定下一步行动之前，它需要知道周围是什么。它必须能够识别人、自行车、其他车辆、路标等等。并在具有挑战性的视觉环境中这样做。然而标准的机器学习技术则无法做到这一点。深度学习中的“深度”来自于构建在深度学习模型中的许多层，这些模型通常是神经网络。卷积神经网络(CNN)可以由很多很多层模型组成，其中每一层都以卷积方式从上一层获取输入、处理并输出到下一层。以自然语言处理为例，它如今被用于聊天机器人和智能手机语音助手。思考以下这句话，并完成填空:我出生在意大利，尽管我大部分时间生活在葡萄牙和巴西，我仍然说可以说一口流利的________。希望你能发现最有可能的答案是意大利语(尽管你回答法语、希腊语、德语等好像都可以)。但是想想得出这个结论需要什么。首先，你需要知道填空的单词是一种语言。如果你能理解“我能说一口流利的…”你就能确定。要得到答案是意大利语，你必须回顾一下这句话并且不被文中的葡萄牙和巴西所迷惑。“我出生在意大利”意味着我在成长过程中学习意大利语（根据维基百科，有93%的可能性），因此你需要理解“出生”的含义。尽管”和“仍然”的组合清楚地表明我不是在说葡萄牙语，带你回到意大利这个答案。所以意大利语是可能的答案。想象一下你大脑中的神经网络发生了什么。比如“出生在意大利”和“尽管…任然”这样的事实是你大脑的其他部分在你做事情的时候的输入。这一概念通过复杂的反馈回路被引入到深度神经网络中。结论所以希望本文开头的第一个定义能够解释得通。人工智能指的是在某种程度上显示出类似人类智能的设备。AI有很多技术，但其中一个很大的子集是机器学习——让算法从数据中学习。最后，深度学习是机器学习的一个子集，使用多层神经网络来解决最难的问题。收起
什么是机器学习和人工智能以及它们之间的差异

机器学习和人工智能机器学习和人工智能的区别:“好的，谷歌!有什么事吗?你能演奏我最喜欢的曲目或者预订一辆从宫殿路到MG路的出租车吗?”“亚历克莎，几点了?”“早上5点叫醒我。”“你能告诉我明天……展开

机器学习和人工智能机器学习和人工智能的区别:“好的，谷歌!有什么事吗?你能演奏我最喜欢的曲目或者预订一辆从宫殿路到MG路的出租车吗?”“亚历克莎，几点了?”“早上5点叫醒我。”“你能告诉我明天的会议吗?”这是机器学习和人工智能的完美结合。机器学习机器学习是一种自动建立分析模型的数据分析方法。这是一个利用算法从数据中学习并做出预测的领域。它也是人工智能的一种应用，它提供了系统从经验中自动学习和改进的能力，而无需显式编程。机器学习的重点是开发可以访问数据并使用它自己学习的计算机程序。实际上，这意味着我们可以将数据输入到算法中，并用它来预测未来可能发生的事情。它是人工智能的一个分支，基于这样的理念:系统可以从数据中学习，识别模式，并在最少的人为干预下做出决策。人工智能人工智能(AI)是智能智能体的研究和设计，这些智能体具有分析环境和产生最大化成功的行动的能力。人工智能研究使用的工具和见解来自许多领域，包括计算机科学、心理学、哲学、神经科学、认知科学、语言学、运筹学、经济学、控制理论、概率、优化和逻辑。人工智能是基于人类如何思考、学习、决定和工作来解决问题的研究，然后将研究结果作为开发智能软件和系统的基础。不同的机器学习技术机器学习使用两种技术。监督式学习无监督学习监督学习:监督学习是指你有输入变量(x)和输出变量(Y)，你使用一种算法来学习从输入到输出的映射函数Y = f(x)。有监督的机器学习系统为学习算法提供已知的数量，以支持未来的判断。监督学习通常是在分类上下文中进行的，当我们想要将输入映射到输出标签，或者当我们想要将输入映射到连续输出时进行回归。1.分类:分类预测建模是将一个映射函数(f)从输入变量(X)逼近到离散输出变量(y)的任务。分类问题是当输出变量是一个类别时，例如“红色”或“蓝色”或“疾病”和“没有疾病”。分类模型试图从观测值中得出一些结论。2.回归:回归预测建模是将一个映射函数(f)从输入变量(X)逼近到连续输出变量(y)的任务。回归问题是当输出变量为实值或连续值时，如“工资”或“重量”。无监督学习:无监督学习是一种机器学习技术，用于查找数据中的模式。无监督学习是指只有输入数据(X)而没有相应的输出变量。无监督学习的目标是对数据中的底层结构或分布进行建模，以便更多地了解数据。无监督机器学习算法从数据集中推断模式，而不参考已知或标记的结果。聚类是最常见的无监督学习方法。群集允许您根据相似度自动将数据集分割成组。它用于探索性数据分析，以发现数据中的隐藏模式或分组。从事机器学习和人工智能的公司亚马逊:亚马逊在实现机器学习方面走在了前面。亚马逊在使用机器学习洞察力方面处于领先地位。亚马逊正利用一贯可靠的客户服务加强客户的互动。在客户服务中，他们使用机器学习来预测客户问题，识别正确的工作流程来解决问题，在某些情况下还会发现服务的滥用。Facebook: Facebook是一家美国在线社交媒体和社交网络服务公司，总部位于加州门洛帕克。截至2017年6月，Facebook每月活跃用户超过20亿。微软:根据CB Insights的数据，在过去的五年里，微软实际上是第三大收购方。该公司确实涉足互联网市场，特别是在几年前以260亿美元收购领英(LinkedIn)之后。微软开发、制造、许可、支持和销售计算机软件、消费电子产品、个人电脑和服务。谷歌:谷歌不局限于搜索引擎。谷歌有很多用于人工智能和机器学习的东西。谷歌广泛致力于机器学习和人工智能，为工程技术带来革命。机器学习和人工智能全球场景机器学习正迅速成为具有前瞻性思维的组织的现实。国际数据公司(IDC)预计，今年全球人工智能系统的营收将增加近一倍，至125亿美元，并将以类似的速度增长，直到2020年达到460亿美元。机器学习是数字转换的最新方法，使我们的计算过程更高效、更经济、更可靠。机器学习和人工智能被广泛使用自然语言处理(NLP)用于呼叫中心和自动呼叫机的语音识别。虚拟助理:Siri, Alexa，谷歌，Crotona是一些流行的虚拟个人助理。基于应用程序的出租车——在预订出租车时，应用程序会估算车费和到达时间。视频监控系统——它由人工智能提供动力，使得在犯罪发生前就能发现犯罪。社交媒体服务——它提供面部识别功能，你可能认识的人，类似的密码。电子邮件垃圾邮件和恶意软件过滤你的收件箱。在线客户支持先进的聊天机器人。购物体验与产品推荐。机器学习和人工智能的区别请关注公众号:程序你好收起
机器学习与人工智能如今已紧密联系在一起

首先把毕业论文写好，尤其是要把前三章搞定。还有就是打好基础，其实很多研究生的主要功能就是搞定毕业论文，这个可以在入学前进行一定的训练。打好基础后，就可以开始自己阅读相关的书籍。根据自己……展开

首先把毕业论文写好，尤其是要把前三章搞定。还有就是打好基础，其实很多研究生的主要功能就是搞定毕业论文，这个可以在入学前进行一定的训练。打好基础后，就可以开始自己阅读相关的书籍。根据自己的兴趣，从最基础的开始看，比如统计学原理、优化原理、分布、机器学习等等。每看完一章就去查阅相关的资料，网上很多，可以是本校相关专业的学生自己编写的ppt，可以是一些大佬们的论文。一遍不行两遍，两遍不行三遍。然后进行第三遍的时候，可以按照遗忘曲线来进行复习，学习之后马上复习，如果有目录要注意归纳整理。直到彻底把一个知识点搞懂了，然后进行下一个。对于论文来说，一个是选好做基础研究的大牛们的论文，看看他们研究了那些领域，探讨了哪些方面，思考一下自己感兴趣的，选定几篇研究领域相近的论文做一个模拟回顾。其实差不多就这样。需要有耐心。先整理好自己想干的事情，清楚了目标，其它事情就简单了，所以想清楚自己要干什么关于机器学习方向，在知乎上看到一个很好的总结：未来5-10年，机器学习研究会迎来一个爆发式增长，因为ai大潮席卷全球。最近工业界和学术界相继掀起ai+大数据、ai+云计算等热潮，各种人工智能的国家战略推动着大数据+ai的发展。机器学习与人工智能如今已紧密联系在一起，无论是学术界还是工业界都对其前景十分看好。ai与机器学习到底谁更有前途？听李开复为你做解答。机器学习与人工智能谁更有前途？机器学习与人工智能最直接的联系就是它们都属于统计学的分支学科——统计学，尽管统计学的很多知识在机器学习中会显得有些过时。目前整个人工智能领域的学者大多数是数学家和计算机科学家。在大家还不是很了解机器学习的时候，就已经把机器学习应用于自然语言处理、搜索引擎等领域，想想你身边的朋友已经开始被人工智能宠坏了。但我们要清楚的认识到机器学习要想脱颖而出，必须拥有良好的数学基础。具体如下图所示：什么是数学基础？数学基础我的理解，简单来说，就是需要你对微积分、线性代数、数值分析等这些高等数学、高等几何学、线性代数、复变函数等基础理论知识有一定的掌握。更多问题欢迎关注我们新开辟的专栏“人工智能算法工程师的日常”，下方连接可直接跳转到专栏。《人工智能算法工程师的日常》好多人说程序员是大海捞针，那我算一个。现在正在搞一个重新分工的项目，用于提升社区核心用户的应用速度，说的不对，但是现在就是这样。如果数据集不大或者自己的数据集比较差收起
什么是机器学习？它就是人工智能？

从人工智能的发展过程看，机器学习是继专家系统之后人工智能应用的又一重要研究领域，也是人工智能和神经计算的核心研究课题之一。现有的计算机系统和人工智能系统大多数没有什么学习能力，至多也只……展开

从人工智能的发展过程看，机器学习是继专家系统之后人工智能应用的又一重要研究领域，也是人工智能和神经计算的核心研究课题之一。现有的计算机系统和人工智能系统大多数没有什么学习能力，至多也只有非常有限的学习能力，因而不能满足科技和生产提出的新要求。学习是人类具有的一种重要智能行为，但究竟什么是学习，长期以来却众说纷纭。社会学家、逻辑学家和心理学家都各有其不同的看法。按照人工智能大师西蒙（Simon）的观点，学习就是系统在不断重复的工作中对本身能力的增强或者改进，使得系统在下一次执行同样任务或类似任务时，会比现在做得更好或效率更高。机器学习什么是机器学习（machine learning）？至今，还没有统一的“机器学习”定义，而且也很难给出一个公认的和准确的定义。顾名思义，机器学习是研究如何使用机器来模拟人类学习活动的一门学科；机器学习也是一门研究机器获取新知识和新技能，并识别现有知识的学问。综合上述两定义，可给出如下定义：机器学习是研究机器模拟人类的学习活动、获取知识和技能的理论和方法，以改善系统性能的学科。这里所说的“机器”，指的就是计算机；现在是电子计算机，以后还可能是中子计算机、量子计算机、光子计算机或神经计算机等。赫伯特·西蒙赫伯特·西蒙对学习给出比较准确的定义：学习表示系统中的自适应变化，该变化能使系统比上一次更有效地完成同一群体所执行的同样任务。米切尔（Mitchell）给学习下了个比较宽广的定义：对于某类任务T和性能度量P，如果一个计算机程序在T上以P衡量的性能随着经验E而自我完善，那么就称这个计算机程序从经验E中学习。在人类社会中，不管一个人有多深的学，多大的本领，如果他不善于学习，那么就不必过于看重他，因为他的能力总是停留在一个固定的水平上，不会创造出新奇的东西。但一个人若具有很强的学习能力，则不可等闲视之了。虽然他现在的能力不是很强，但是“士别三日，当副目相待”，几天以后他可能具备许多新的本领，根本不是当初的情景了机器具备了学习能力，其情形完全与人类似。1959年美国的塞尔（Samuel）设计了一个下棋程序，这个程序具有学习能力，它可以在不断的对弈中改善自己的棋艺。4年后，这个程序战胜了设计者本人。又过了3年，这个程序战胜了美国一位保持8年之久的常胜不败的冠军。这个程序向人们展示了机器学习的能力，提出了许多令人深思的社会问题与哲学问题。AlphaGo对机器的能力能否超过人，很多持否定意见的人的一个主要论据是：机器是人造的其性能和动作完全是由设计者规定的，因此无论如何其能力也不会超过设计者本人。这种意见对不具备学习能力的机器来说的确是对的，可是对具备学习能力的机器就值得考虑了，因为这种机器的能力在应用中不断地提高，过一段时间之后，设计者本人也可能不知它的能力到了何种水平。收起
人工智能和机器学习之间的差异及其重要性，一定要分清楚

作者 | Rana Rajut译者 | 天道酬勤，责编 | Carol封图 | CSDN 下载自视觉中国人工智能和机器学习技术正在彻底改变世界，使世界更加先进，但有些人对这两个术语的真正含义感到困惑。有时，在其他情况……展开

作者 | Rana Rajut译者 | 天道酬勤，责编 | Carol封图 | CSDN 下载自视觉中国人工智能和机器学习技术正在彻底改变世界，使世界更加先进，但有些人对这两个术语的真正含义感到困惑。有时，在其他情况下它们用作同义词；它们被用作独立或并行的进展。但是，如果你想以有效和有用的方式使用这两者，必须找到两者之间的区别。如果你也是对这两个词的含义、用途和优势感到困惑的人之一，下面我们将分享人工智能和机器学习之间的关键区别。我们来看一下：什么是机器学习?它是人工智能的一个分支，通过研究计算机算法，让计算机程序通过经验自动改进。例如，如果你向任何机器学习模型提供你喜欢的歌曲列表，以及诸如舞蹈，乐器或节奏等音频静态信息，它将自动执行并生成推荐系统，向你推荐你将来喜欢的druckkings mobile的音乐。这种类型的机器学习称为监督学习，其算法能够对目标预测输出和输入特征之间的关系和依赖关系进行建模，我们可以通过这些关系预测新数据的输出值。机器学习的另一种类型是无监督学习，这是用于模式检测和描述建模的一系列机器学习算法。什么是人工智能?除了机器学习之外，人工智能是完全广泛的，而且范围也有所不同。您可以使用“Artificial”一词来理解，它指的是人为的东西，即非自然的事物，而“Intelligence”指的是理解和思考的能力。大多数人认为人工智能是一个系统，这是不正确的。它不是一个系统，而是在系统中实现了人工智能。你可以用其他定义来理解人工智能的含义，例如，它是一项对计算机进行训练，让它们完成人类目前可以做得更好的事情的研究。因此，我们可以说人工智能是一种智能，我们有机会为机器人添加人类所拥有的的所有能力。人工智能的目的是增加成功的机会，不是提高准确性，模拟自然智能来解决复杂问题，它作为一个智能工作的计算机程序。结论现在你知道了人工智能和机器学习的主要区别，我们可以说，机器学习就是通过经验来寻找它学习的模式，而人工智能是利用经验来获取知识和技能，并将这些知识应用于新的环境。之后，为了更好地利用人工智能，许多组织都试图与人工智能分开。原文链接：https://hackernoon.com/differences-between-ai-and-machine-learning-and-why-it-matters-jk4w3vg7本文为 AI 科技大本营翻译，转载请注明出处。全网唯一秃头数据集：20万张人像，网罗各类秃头Uber 前无人驾驶工程师告诉你，国内无人驾驶之路还要走多久？如何用NLP辅助投资分析？三大海外机构落地案例详解AI 终极问题：我们的大脑是一台超级计算机吗？借助大数据进行社交媒体营销，企业们得这么玩！力挺比特币的世界第2交易员：仅次于索罗斯，连续25年无亏损收起

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