人工智能应用调查选题依据-人工智能应用调查选题依据是什么
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大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于人工智能应用调查选题依据的问题,于是小编就整理了4个相关介绍人工智能应用调查选题依据的解答,让我们一起看看吧。
人工智能的选题的目的?
1、人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为(如学习、推理、思考、规划等)的学科,主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机,使计算机能实现更高层次的应用。
2、人工智能的一个很重要的方向是数据挖掘技术,这种技术的原理是用计算机进行数据分析,然后进行人性化的推荐和预测。比如,我们电脑上的广告是根据我们日常浏览网页的兴趣进行推荐的,微博上、网站上最显眼的也是我们最感兴趣的内容,这些都是计算机分析而得出的。
3、人工智能的另外一大重要方向是自然语言处理技术,包括机器翻译、语音识别等等。其中语音识别是最核心、普及程度最高的一种自然语言处理技术
语音识别技术是将人语音当中的词汇内容识别出来,通过技术手段,转换为计算机可读取的内容。通俗点来说,就是要让机器学会“听人话”,让计算机作我们的“耳朵”。
互联网有什么好的选题?
基于“互联网+教育”背景下,混合式教学模式在现代远程教育教学中的应用研究。
基于“互联网+”的PBL结合CBL教学法在***科带教中的应用研究。
基于“互联网+健康”的农村公共卫生体系建设探讨——以徐州市为例。
基于“互联网+”成人高等教育的教务教学管理模式探析。
江苏生物医药产业创新发展的金融支持研究——基于互联网金融视角。
基于互联网平台的公益创新与扩散研究——以“小朋友画廊”为例。
选题研究的方法与主要内容?
课题研究主要有以下几种方法:
1、观察法。研究者按照一定的目的和***,对研究对象进行系统的、连续的观察,并做出准确、具体、详尽的记录,以便全面掌握材料,正确理解研究对象。
2、文献法。通过阅读有关图书、资料和文件,全面掌握所需材料,以利研究工作。查阅的文件资料最好是第一手材料,如果是第二手材料,必须鉴别其真伪后才选用。
3、调查法。通过访问、发问卷、开调查会、测验等方式去收集反映研究现象的材料。必要时可同历史研究法、实验法等配合使用。
4、统计法。通过观察、测验、调查、实验,把得到的大量数据材料进行统计[_a***_],求出数量分析结果,用于支持研究。
计算机读研怎么选题,导师有目标检测、人脸和身份识别三个课题?
这是一个非常好的问题,也是很多准研究生同学所普遍面临的问题,我来说说我的建议。
首先,选题对于读研期间的科研体验有比较直接的影响,不同的课题方向要积累不同的知识结构,要面对不同的科研场景和交流场景,同时对于后续的读博和就业也有比较直接的影响。
通常情况下,读研期间的选题要考虑到三方面因素,其一是自身的科研基础,其二是兴趣方向,其三是创新趋势。
在读研期间我一直强调要基于自身的能力特点来选择方向,而能力特点往往就体现在自身的科研基础上,所以对于本科期间有一定的科研经历的同学来说,到读研期间会有更明确的方向,也更容易找到与自身能力特点相契合的课题方向。
如果本科期间没有过科研经历,同时对于自身的能力特点也没有比较清晰的认知,那么就可以基于自己的兴趣来选择主攻方向,毕竟兴趣是一个很强的驱动力。
要想发现自己的兴趣点,就需要对备选的方向做一个全面的了解,包括不同方向所需要的科研基础、科研场景和行业应用场景等。
创新趋势也是决定自己主攻方向时所必须考虑的重要因素,对于很多同学来说,这也是一个困惑点,因为大部分同学对于创新趋势并没有较强的把握能力,此时就需要与导师和专业人士进行沟通了。
从备选的目标检测、人脸和身份识别这三个细分方向来说,都属于传统计算机视觉技术的创新方向,优点是技术成熟度相对比较高,可以参考的案例也比较丰富,缺点是创新难度比较大,如果是专硕的话,基于行业场景做创新是不错的选择。
计算机视觉属于人工智能领域的传统六大研究方向之一,如果本科期间有一定的机器学习、深度学习基础,那么主攻计算机视觉方向往往会更容易一些,如果没有机器学习基础,在入学前应该重点学习一下机器学习。
我联合多名985大学的导师和互联网大厂的企业导师,共同成立了一个线上实践平台,围绕大数据、人工智能、物联网、前后端开发等方向开展科研实践和项目实践活动,感兴趣的同学可以联系我申请参与,相信会有所收获。
到此,以上就是小编对于人工智能应用调查选题依据的问题就介绍到这了,希望介绍关于人工智能应用调查选题依据的4点解答对大家有用。
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