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無論是留學(xué)跨專業(yè)讀研還是求國內(nèi)外求職,計算機專業(yè)在近幾年都非常火爆。更傾向人工智能人機交互等領(lǐng)域,常在的為網(wǎng)絡(luò)計算機科學(xué)與技術(shù)系,如果是文理下面的一般只提供理學(xué)碩士或博士學(xué)位。如果專業(yè)設(shè)置在工程下面,一般會提供工學(xué)碩士,理學(xué)碩士及博士學(xué)位,更注重理論研究。
針對 AI/DL 應(yīng)用方面,計算機視覺(人臉識別, 物體識別,車道識別等),自然語言處理(語音識別,手寫識別,風(fēng)格遷移等),智能決策(智能駕駛,無人機軌跡優(yōu)化,飛行器與導(dǎo)彈的制導(dǎo)等),預(yù)測(股市預(yù)測,電價預(yù)測,天氣預(yù)測等),人工智能與生物信息(基因組,有效藥物,蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)等)等分支均為研究熱點。
選擇德國綜合性或是應(yīng)用科技,是在學(xué)習(xí)的過程中會有些不同的側(cè)重點,例如Uni強調(diào)的是理論知識的教學(xué)和鉆研,而FH可能給學(xué)生們提供更多的實踐操作空間。德國的畢業(yè)取決于是否可以盡早通過所有形式的考試,這兩種不同類型的院校會在考核方式上也有所不同。
如果你有準(zhǔn)備進入計算機IT行業(yè)工作,你大體可以選擇兩條路,一條是做技術(shù),有一定的技術(shù)門檻,學(xué)習(xí)周期比較長,并且還需要你上手,運用在實際工作中;另一條路,就是走非技術(shù)路線,比如產(chǎn)品經(jīng)理和運營,雖然沒技術(shù)門檻,但是同樣需要你努力去學(xué)習(xí)。
在加拿大教育體系中有世界上先進的教學(xué)科研設(shè)備開設(shè)了諸多與之相關(guān)的實踐課程,擁有很多大中型的科技企業(yè),為學(xué)生提供了很多實習(xí)工作機會。在整個專業(yè)當(dāng)中,尤其是計算機科學(xué),最為出色,這門專業(yè)課程算是一門獨立的學(xué)科,其內(nèi)容偏向于軟件類。
如果是讀研的話,相對來說是很容易的。計算機國外讀研其實并不難,當(dāng)然這里所指的讀研是指碩士研究生,在國外的研究生來說會認(rèn)為這時間很短,只有一年左右的時間,其主要目的是為了鼓勵學(xué)生能夠直接升到博士,所以說相對來說比較容易。
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