一、制冷专业考研分数?
每年都不一样,而且制冷与低温工程是动力工程与工程热物理中的一个小专业,初试分数参见动力工程与工程热物理的分数线,但是这只是最低分数线,实际分数线要高很多,像我是2010年考入的,当时是第一年分工硕和学硕,划的分数线是305(包括工硕和学硕),但是实际要343才能读学术型的,制冷分就还要高些,三百五六吧,关键是你能不能找到制冷的老师,很多考制冷的后来找不到制冷的老师就去学热能了。
当然2012年分数线还高些,因为普遍考得分高了很多,差不多最低要三百七八。
二、体育专业考研分数标准?
350分左右可以上岸。
体育考研的分数普遍也比较偏高,所以一定要超过国家线二三十分才可以进入复试的,预计需要350分左右
三、人工智能专业能考研吗?
人工智能专业能考研。该专业是一个典型的交叉学科,整体的专业性偏弱,而且由于内容很多,所以在本科期间一定要做好学习规划,要有一个自己的主攻方向,这样才能有一个较好的学习效果。对于当前选择人工智能专业的同学来说,一定要重视编程语言的学习和机器学习相关知识的学习,因为编程语言是打开计算机技术大门的钥匙,而机器学习则是打开人工智能大门的钥匙。
四、人工智能专业考研科目分值?
应该是人工智能与信息处理专业,该专业是计算机科学与技术一级学科下设的二级学科。
参考如下。人工智能与信息处理专业2015年考研招生简章招生目录 专业代码:0812Z1 考试科目 ①101政治 ②201英语一 ③301数学(一) ④ 854 计算机基础(含数据结构、计算机组成原理 复试科目: (1)集合论与图论,占30分。(2)计算机体系结构,占30分。(3)编译原理,占30分 (4)数据库系统,占30分 (5)C语言程序设计,占50分 (6)软件工程,占30分 注: 1:生物信息技术专业学生不考计算机体系结构、编译原理,考生物信息学引论(30分)、统计与基因组信息学(30分)。
2:以上各科(除C语言外),以基本概念、基本原理、基本方法和基本技术等为主。3:“C语言程序设计”在计算机上直接编程提交,由计算机自动判定成绩;其他各科在计算机上答题并提交,并根据题目类型由计算机或老师判定成绩。
五、人工智能考研方向和专业?
人工智能专业考研方向:
培养适应社会发展需要的德、智、体、美全面发展,具有道德文化素质和社会责任感,掌握工业机器人技术工作必备的知识、技术。
主要专业有机器人设计和工业机器人等。
六、人工智能专业分数高吗?
人工智能专业录取的分数在各大院校之中的分数是比较高的,是理科的一个热门专业
七、人工智能专业要考研吗?
人工智能专业很有必要考研的。
因为人工智能专业开设的学院比较多,主要是本科层次,读研可以提高学历层次,提高就业竞争力。
当然如果说你技术过硬的话,实际现在很多人工智能的话,都是半路出家学的。就比如说在毕业之后工作不适合,然后就掏钱去学人工智能。然后有这个学校推荐工作很好,就业的。
八、人工智能专业考研难度排名?
人工智能专业考研难度依次递减:
第一档,清华,北大
第二档,上交,浙大,中科大,南大
第三档,华科,北航,北邮,哈工大,西交,武大,复旦等。
九、人工智能考研考什么专业?
人工智能是一个典型的交叉学科,涉及到数学、计算机、控制学等诸多学科,所以在考研可以重点考虑这几个专业。另外,统计学、物理、机械、自动化等专业的学生也可以在读研的时候选择人工智能方向。
十、人工智能哪个专业容易考研?
1、纯理论性的,以强人工智能或者神经网络为研究方向,本科可以选择神经科学,也可以选修心理学、哲学、计算机科学。
2、从算法层面对人工智能的优化,本科自然要学计算机科学了,但博弈论之类重视逻辑的小类别学科也有选修或者自学的必要。
3、工业应用的方面。主要应该学习自动化和机械控制。
一、人工智能专业就业前景:
前景很好,中国正在产业升级,工业机器人和人工智能方面都会是强烈的热点,而且正好是在3~5年以后的时间。
难度,肯定高,要求你有创新的思维能力,高数中的微积分、数列等等必须得非常好,软件编程(基础的应用最广泛的语言:C/C++)必须得很好
微电子(数字电路、低频高频模拟电路、最主要的是嵌入式的编程能力)得学得很好,还要有一定的机械设计能力(空间思维能力很重要)。
这样的话,你就是人才,你就是中国未来5年以后急需的人工智能领域的人才。一门深入地钻研下去,你就是这个领域的专家甚至大师。
二、人工智能专业就业方向 :
人工智能可以说是一门高尖端学科,属于社会科学和自然科学的交叉,涉及了数学、心理学、神经生理学、信息论、计算机科学、哲学和认知科学、不定性论以及控制论。
研究范畴包括自然语言处理、机器学习、神经网络、模式识别、智能搜索等。应用领域包括机器翻译、语言和图像理解、自动程序设计、专家系统等。
2、如果是潜心做学术,搞理论研究,那么专业推荐选择“应用数学”。目前的机器学习机器学习本质上是微分方程、概率论、矩阵分析等等数学领域的一个应用场景。而近年来发展蓬勃的深度学习,正是机器学习的一个非常接近人工智能的分支。
不排除现在的自动化、通信、机械
等专业在一定程度上都会往智能靠拢,无论是什么专业都可以在课外学习相关的知识,尤其是在这个优质学习资源随手可得,终身学习的时代,但在整体课程的安排上,这个专业还是会不同于其他的专业,而且这有个优点是在读研复试的时候会有些加分
缺点在于:如果不读研,那么就业平均情况是弱于其他专业的,毕竟这个专业在社会认可度较低,而且本科知识较浅,基本上对于职业化帮助不大。