这篇文章给大家聊聊关于人工智能考研院校汇总，以及人工智能研究生院校对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站哦。
本文目录
一、人工智能考研学校有哪些
智能科学与技术考研方向及学校如下：
人工智能专业考研院校推荐：清华大学、北京大学、浙江大学、上海交通大学、南京大学、复旦大学、哈尔滨工业大学、中国科学技术大学等。
清华学堂人工智能班”（以下简称智班）由世界著名计算机科学家姚期智院士于2019年5月18日创办，成立智班是清华大学在人工智能整体学科布局上的重要举措，既是对清华乃至国家在人工智能领域优化科技创新体系和学科体系布局的积极响应，也将进一步拓展清华拔尖创新人才培养的学科格局。图灵奖得主、清华大学交叉信息院院长姚期智院士将担纲智班首席教授。
北京大学是我国最早开展人工智能研究的大学之一，1988年成立人工智能领域最早的国家重点实验室之一——视觉与听觉信息处理国家重点实验室，2002年建立我国第一个智能科学系。从上世纪的指纹识别、人工耳蜗算法、汉字信息处理，到近期的媒体智能、大数据智能、类脑智能、自主智能系统等国家新一代人工智能发展规划重点方向。
浙江大学于1978年招收了第一批人工智能研究方向的硕士研究生，开始了人工智能方向的研究。1982年7月30日，浙江大学人工智能研究室成立，1987年人工智能研究室升格为人工智能研究所。
经过数十年发展，浙江大学在人工智能的科研方面成果显著（如跨媒体智能、大数据智能、文物复原与保护、脑机接口、增强现实等），积累了一批经验丰富的教师队伍，为人工智能专业建设提供了厚实的师资保障。2017年国务院印发《新一代人工智能发展规划》，教育部也出台《高等学校人工智能创新行动计划》。
上海交通大学于2019年获批新增人工智能专业并开始招生。人工智能专业建设单位电子信息与电气工程学院是上海交通大学创建最早的学院之一，也是目前学校规模最大、办学实力最强的学院之一，拥有国内第一大电类学科群，涵盖强弱电、软硬件学科。
自2016年起学院依托IEEE试点班在国内率先开展人工智能方向本科人才培养，人工智能专业由世界人工智能领域知名专家、图灵奖得主、美国康奈尔大学与上海交通大学双聘教授，中科院外籍院士John Hopcroft亲自掌舵，学院七个一级学科及图灵研究中心提供最优质师资保障，聚力打造交大人工智能专业人才培养的优势特色。
人工智能专业面向国家“创新驱动发展战略”与“新一代人工智能发展规划”的重大需求，以培养具有社会责任感、创新精神、实践能力、人文情怀和全球视野的卓越创新人才为目标，探索人工智能基础研究拔尖人才和交叉应用高端人才培养的新模式。
南京大学于2018年3月5日下文正式成立人工智能学院，致力于建设一流的人工智能基础研究基地和人才培养基地，打造人工智能学科高峰，以自身实践探索人工智能内涵式发展新道路。已经形成者慧“基础研究”、“人才培养”、“产业创新”协同发展态势，建成国际一流的学术重镇和人才高地。
吕建院士领导的南京大学计算机软件新技术国家重点实验室2007、2012、2017连续三次获评优秀，名列全国计算机领域第一；形成了一支以周志华教授为首的在人工智能领域具有国际影响力的优势团队。南京大学文理工医学科形成交叉优势，为人工智能学院的成立奠定了坚实基础。
二、人工智能专业考研学校推荐
1、人工智能专业考研学校推荐前十强：北京航空航天大学、浙江大学、国防科技大学、中国科学技术大学、哈尔滨工业大学、华东师范大学、中国科学院大学、北京大学、复旦大学、北京科技大学。
2、人工智能专业就业方向有：机器视觉，指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别等。
3、人工智能专业是中国高校人计划设立的专业,旨在培养中国人工智能产业的应用型人才,推动人工智能一级学科建设。目前很多国内排名靠前的高校都有人工智能专业和学院，所以未来人工智能是一个需求量很大的行业。
三、人工智能考研学校排名一览
人工智能考研排名较好的学校有：南京大学、西安电子科技大学、清华大学、哈尔滨工业大学、北京大学等。
人工智能是中国普通高等学校本科专业。人工智能，是一个以计算机科学为基础，由计算机、心理学、哲学等多学科交叉融合的交叉学科、新兴学科，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。
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。
以培养掌握人工智能理论与工程技术的专门人才为目标，学习机器学习的理论和方法、深度学习框架、工具与实践平台、自然语言处理技术、语音处理与识别技术、视觉智能处理技术、国际人工智能专业领域最前沿的理论方法，培养人工智能专业技能和素养，构建解决科研和实际工程问题的专业思维、专业方法和专业嗅觉。
人工智能是一种新兴的技术，其应用领域非常广泛。以下是一些人工智能的应用领域：
1、自然语言处理：如机器翻译、情感分析、智能问答等。
2、计算机视觉：如图像处理、人脸识别、自动驾驶等。
3、机器学习：如分类、回归、聚类、推荐系统等。
4.人工智能辅助医疗：如图像识别、病理分析、基因分析等。
5、智能管理：如智能物流调度、智能制造、智能仓储等。
6、机器人智能：如机器人导航、人机交互、智能服务等。
7、财务智能：如智能金融、智能投资、智能理财等。
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