人工智慧高考數學成績

Ⅰ 機器人參加高考的效果怎麼樣

在6月7日高考第一天里，有一位特殊的「考生」開始了它的高考「首秀」。它就是人工智慧機器人「AI-MATHS」。在斷網斷題庫的環境下，AI-MATHS用時22分鍾完成了北京卷文科數學高考題，成績為105分(總分150分)。之後，AI-MATHS挑戰全國二卷數學卷，用時10分鍾，成績為100分(總分150分)。

與此同時，在北京，另一個人工智慧機器人Aidam與6名往屆高考狀元展開了一場「北京卷文科數學」的人機大戰，最終Aidam的成績僅與高考狀元的平均分相差1分。

6名往屆高考狀元1分險勝智能機器人

而與此同時，在北京，一場高考的人機大戰也打響了。

由中小學智能化教育公司「學霸君」自主研發的智能教育機器人Aidam，首次與6名高考理科狀元在北京同台PK，解答2017年高考文科數學試卷。

最終，Aidam僅用9分47秒就答題結束，成績為134分。6名高考狀元的答題時間是55分鍾，成績平均分為135分。

據「學霸君」創始人張凱磊介紹，為了便於展示，Aidam答題放慢了速度，平時每道題完成時間應該在7~15秒。

據了解，「學霸君」投入數年時間，集200多位技術人員之力進行智能教育機器人的研發。資深教師和工程師在7000萬道題目之上構建了推理引擎和龐雜的知識元，機器在所有的解題路徑中探索出最簡明的一種。

Ⅱ 該如何判斷自己的專業，是否有發展前景

一個專業的好壞，不僅僅是看你自己是否喜歡，我們還要看它是不是在未來很有發展前景。有的專業會每年都出現在教育部本科專業撤銷榜上，而有的專業卻是每年都有好多高校在開設，這樣冰火兩重天的發展境況，相信讓我們每一個考生在填報志願的時候都不能掉以輕心。那麼哪些專業未來很有發展前景呢？我們不妨來看一下。

推薦小語種，我是有充足的理由地，看一下下面的數據：

據陽光高考信息平台數據顯示，俄語、德語、法語、西班牙語、阿拉伯語等多個小語種專業的就業率大於85%。小語種很多，那麼如何判斷哪一個前景不錯呢？以下這三個標准，可以考慮一下：

首先是全球范圍內使用該語言的人數；其次是講該語言的國家數量及經濟情況；最後是中國與這些國家的關系，包括地緣上的和政治經濟方面的。

地球村讓溝通越來越重要，不管是民間的，企業的，還是國家的，都是非常需要，而且每年的高校畢業生薪酬排行榜中，語言類院校總有那麼幾所表現相當閃亮。

Ⅲ 高考機器人首度挑戰高考數學卷是怎麼回事

1、該人工智慧系統涉及技術是國家相關863課題的組成部分

2、挑戰高考數學題，是通過綜合邏輯推理技術而非海量題庫搜索來解題

3、模考階段，該系統曾獲得93分成績

2017年2月，僅靠100套試題、1.2萬道題的訓練量，AI-MATHS取得了高考數學模擬卷93分的成績，超過2016年四川高考文科數學的平均分，通過了中期評測。

為訓練答題速度，團隊加大了題量，目前AI-MATHS已有500套試題的積累。

不過，人工智慧雖然在運算、推理、存貯等方面都具備超強的能力，但突破在於具備了自我深度學習、自我優化能力。林輝介紹，AI-MATHS是通過綜合邏輯推理平台來解題，而非學習儲存題庫。「它可以學習小學到高中的7000多個考點，運算量可達2的800次方。」

近1年多來，研發團隊在復雜邏輯推理、直覺觀察推理、計算機演算法、深度學習上，對這款高考機器人進行深入攻關，但目前仍有一些bug需要不斷改進，比如，AI-MATHS欠缺對常識的理解能力，「讀不懂題目就只能猜」。

而此次公開挑戰高考數學卷，是高考機器人系統首次面向公眾的一次展示。

Ⅳ 高考志願有人工智慧專業嗎

人工智慧可以說是一門高尖端學科，屬於社會科學和自然科學的交叉，涉及了數學、心理學、神經生理學、資訊理論、計算機科學、哲學和認知科學、不定性論以及控制論。研究范疇包括自然語言處理、機器學習、神經網路、模式識別、智能搜索等。應用領域包括機器翻譯、語言和圖像理解、自動程序設計、專家系統等。
對於本科並沒有專門、深入的AI、ML專業，因為畢竟這些方向屬於高層次的知識，需要一定的基礎。但由於現在AI熱還有工業界對於這方面人才的強烈需求，所以已經有些大學專門開設了數據科學專業，更甚者是數據科學學院。所以如果有意向從事AI相關的工作，在本科專業上可以嘗試以下選擇：
1、如果是暫時沒有太大傾向，既有可能做科學研究，也有可能做工程開發，可以選計算機方向，例如「計算機科學」（Computer Science），軟體工程（Software Engineering），目前情況來看，最對口從事AI方向的的確是CS，AI具體的裡面的子領域如Machine Learning，Computer Vision， Natural Language Processing，Data Mining等，在CS的高年級和研究生階段都有對應的課程和研究方向。AI工作既需要非常扎實和廣泛的數學基礎同時也要求很高的實做能力，而CS正好在這兩方面都有著重培養。如果要專門從事這個AI領域，本科選擇CS是一個極佳的選擇，當然智能科學方向只是CS這一個大專業的其中一個子領域，對於沒有從事這方向的CS學生來說，之後轉向此領域也是相對比較容易的，畢竟CS的基礎是從事AI工作的必要條件，在當今各個領域全面智能化的今天，各個領域都需要AI人才和懂如何配合AI工作的其他領域的人才，而這兩者的高端人才都將大量來源於CS專業。
2、如果是潛心做學術，搞理論研究，那麼專業推薦選擇「應用數學」。目前的機器學習機器學習本質上是微分方程、概率論、矩陣分析等等數學領域的一個應用場景。而近年來發展蓬勃的深度學習，正是機器學習的一個非常接近人工智慧的分支。因此，人工智慧方向的研究人員需要有扎實的數學基礎才能做好AI的理論研究。這個專業主要是培養學生的數學基礎，比如微分方程、線性代數、數理統計、資訊理論等，這些都是人工智慧和機器學習的基礎。除了這些基礎的學科知識，還可以了解下傳統機器學習的知識，多加鍛煉編程能力和英語，但完成本科應用數學專業的學生，如果就讀研究生，通常就轉專到計算機方向或者經濟類方向。
3、我國前幾年還出了「智能科學與技術」專業，根據你的高考成績，可以嘗試選擇清華大學，北京大學，上海交通大學，浙江大學，復旦大學，南京大學，東南大學，哈爾濱工業大學，西安交通大學，華中科技大學，北京理工大學，中山大學，大連理工大學，重慶大學，湖南大學，電子科技大學，西安電子科技大學，華南理工大學等數十家高校（排名不分先後）。但是大學教育還不強調很專業很深入的，在本科階段需要學的廣一些，把基礎打好，提高GPA，廣泛涉獵其他領域，找准自己真正的興趣。修過「智能科學與技術」這個專業的人表示，其實學的東西基本上是介於Computer Science和Electrical Engineering專業之間的，雖然也有模式識別，但是都是比較表面，並沒有深鑽研，真正的有關智能的研究卻是在研究生階段，但是本科如果能有比較好的基礎（不僅是在數學和英語，還有編程能力，比較簡單的智能演算法的模擬與應用），這對以後的學習與發展都是很有幫助的。
不排除現在的自動化、通信、機械 等專業在一定程度上都會往智能靠攏，無論是什麼專業都可以在課外學習相關的知識，尤其是在這個優質學習資源隨手可得，終身學習的時代，但在整體課程的安排上，這個專業還是會不同於其他的專業，而且這有個優點是在讀研復試的時候會有些加分，缺點在於：如果不讀研，那麼就業平均情況是弱於其他專業的，畢竟這個專業在社會認可度較低，而且本科知識較淺，基本上對於職業化幫助不大。

Ⅳ 人工智慧這么火，高考志願都有哪些專業可選擇

目前，開設人工智慧學院已成高校中的一股熱潮，僅在今年5月，就有天津大學、南開大學(本科招生)、南京大學、吉林大學四所高校舉行了人工智慧學院的揭牌儀式。

此外，據目前統計來看，北京大學、清華大學(姚班)、浙江大學、中國科學技術大學、廈門大學、南京理工大學、東南大學、電子科技大學、北京航空航天大學、北京郵電大學、北京理工大學、華中科技大學、武漢大學、哈爾濱工業大學、遼寧工程技術大學、中國科學院大學、長春理工大學、上海交通大學、蘇州大學(本科招生)、西安電子科技大學(本科招生)、重慶郵電大學、湖南工業大學、中山大學(本科招生)等高校開設了人工智慧學院或相關專業。

可以選擇什麼專業?

首先要明確一個概念，人工智慧屬於社會科學和自然科學的交叉，不是具體某一個學科，該領域的研究主要包括圖像識別、語言識別、專家系統、自然語言處理和機器人科學等。它涉及了數學、心理學、神經生理學、資訊理論、計算機科學、哲學和認知科學、不定性論以及控制論。

研究范疇則包括自然語言處理、機器學習、神經網路、模式識別、智能搜索等。應用領域包括機器翻譯、語言和圖像理解、自動程序設計、專家系統等。

除了以上的大學和學院外，還有不少大學已經專門開設了數據科學專業、智能科學專業、機器人專業，或者在原來的自動化、通信、機械等專業：

1、首選可以是計算機方向，例如「計算機科學」(Computer Science)，軟體工程(Software Engineering)，目前情況來看，最對口從事AI方向的是「計算機科學」(以下簡稱「CS」)。比如機器學習Machine Learning，計算機視覺Computer Vision，自然語言處理 Natural Language Processing，數據挖掘Data Mining等AI應用領域，在CS的本科高年級和研究生階段都有對應的課程和研究方向。

2、對理論和學術研究有興趣，專業推薦選擇「應用數學」。機器學習本質上是微分方程、概率論、矩陣分析等等數學領域的應用。

因此，人工智慧方向的從業人員需要有扎實的數學基礎。微分方程、線性代數、數理統計、資訊理論等，這些都是人工智慧和機器學習的基礎。

3、「智能科學與技術」專業。「智能科學與技術」專業基本上是介於計算機科學Computer Science和電子工程Electrical Engineering專業之間的。

本科階段的學習內容比較基礎，真正的有關智能的研究是在研究生階段。但是本科如果能有比較好的基礎，比如在數學、英語、編程能力、簡單的智能演算法的模擬與應用等，這對以後的學習與發展都是很有幫助的。

現在的自動化、通信、機械等專業在一定程度上都會往智能靠攏，無論是什麼專業都可以在課外學習相關的知識。

而根據烏鎮智庫、網易科技此前推出的《全球人工智慧發展報告》中顯示，人工智慧領域全球大學排名是：麻省理工學院、卡內基梅隆大學、斯坦福大學、哈佛大學、伊利諾伊大學厄巴納-香檳分校、加州大學伯克利分校、多倫多大學、耶魯大學、愛丁堡大學、康奈爾大學。另外美國巨頭如微軟、谷歌、Facebook和亞馬遜也紛紛建立的人工智慧研究機構。