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針對(duì) AI/DL 應(yīng)用方面,計(jì)算機(jī)視覺(人臉識(shí)別, 物體識(shí)別,車道識(shí)別等),自然語言處理(語音識(shí)別,手寫識(shí)別,風(fēng)格遷移等),智能決策(智能駕駛,無人機(jī)軌跡優(yōu)化,飛行器與導(dǎo)彈的制導(dǎo)等),預(yù)測(cè)(股市預(yù)測(cè),電價(jià)預(yù)測(cè),天氣預(yù)測(cè)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(diǎn)。
將基礎(chǔ)數(shù)學(xué)教育與所習(xí)得的解決計(jì)算機(jī)數(shù)學(xué)應(yīng)用問題的理論知識(shí)相結(jié)合。這使畢業(yè)生可以掌握和理解新方法新途徑方法,解決需要現(xiàn)代數(shù)學(xué)的理論方法的特定問題,提出解決方案并驗(yàn)證,而不僅僅是使用現(xiàn)有模式和解決方案。莫*科國(guó)*大*、莫*科國(guó)*物*學(xué)*、新西*利*國(guó)*大*、圣**堡國(guó)*光*學(xué)和精密儀器 - 機(jī)械烏拉爾聯(lián)邦、高等經(jīng)濟(jì)圣*得*國(guó)*大*。
基于現(xiàn)代數(shù)學(xué)的方法和框架,深入了解有關(guān)計(jì)算機(jī)前沿問題的知識(shí),為研究生和博士在計(jì)算機(jī)領(lǐng)域進(jìn)行更深度的理論研究打下基礎(chǔ)利用計(jì)算機(jī)知識(shí)可以完成大量現(xiàn)代的計(jì)算機(jī)理論模型的實(shí)現(xiàn),例如機(jī)器學(xué)習(xí)的實(shí)現(xiàn)、人工智能的實(shí)現(xiàn)、區(qū)塊鏈技術(shù)的實(shí)現(xiàn)。 把很多理論模型轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力工具。除計(jì)算機(jī)之外,學(xué)生還可以學(xué)習(xí)到大量跨學(xué)科知識(shí),可以有更廣闊的就業(yè)前景。
如今的現(xiàn)狀我們能肉眼看到的的飛速發(fā)展和5G的到來,人工智能和人工智能開始流行。 大數(shù)據(jù)時(shí)代,互聯(lián)網(wǎng)仍然需要大量的IT人才。 這是一個(gè)依賴技術(shù)的業(yè)務(wù)。 如果你的技術(shù)比較平庸,很容易被取代。 在IT行業(yè),你肯定不會(huì)好。 但如果你的技術(shù)能力強(qiáng),綜合能力強(qiáng),就會(huì)有很多公司沖著你來。
在加拿大教育體系中有世界上先進(jìn)的教學(xué)科研設(shè)備開設(shè)了諸多與之相關(guān)的實(shí)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(shí)習(xí)工作機(jī)會(huì)。在整個(gè)專業(yè)當(dāng)中,尤其是計(jì)算機(jī)科學(xué),最為出色,這門專業(yè)課程算是一門獨(dú)立的學(xué)科,其內(nèi)容偏向于軟件類。
但是我還是想說一句,在國(guó)外讀完編程之類的計(jì)算機(jī)專業(yè),如果想在國(guó)外找工作,實(shí)在是很窩心,就算你再好,人家美國(guó)人也不會(huì)讓你做很高端的工作,出于機(jī)密和安全考慮。因此你選擇的范圍就很窄。另外,現(xiàn)在美國(guó)不少軟件商都把生意外包到勞動(dòng)力便宜但是人又聰明的印度去了,不少軟件方面的工作都流失掉了,所以這也造成了這方面專業(yè)就業(yè)難。
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