浙江大学软件学院新增人工智能专业,考408!

浙江大学软件学院新增人工智能专业,考试科目包括408,标志着学院开始加入考408的行列。该专业为电子信息方向,强调交叉学科与校企合作。此前,只有计算机学院和工程师学院考408。

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浙江大学是中国境内排名前几的学校之一,计算机实力也非常强,计算机学科评估A+,软件工程学科评估A+,从学科评估来看,浙江大学并列全国第一。

前段时间,小编整理408学科资料的时候,发现浙江大学软件学院新增加了人工智能专业,考408。

以前只有计算机学院和工程师学院考408,但是现在软件学院也有408了。

究竟变化如何?我们看一下招生目录:

2020考研 招生目录

计算机科学与技术学院

软件学院

工程师学院

图片来源:浙江大学官网

http://grs.zju.edu.cn/ssszs/studentZsml.htm

2019考研 招生目录

图片来源:浙江大学官网

http://grs.zju.edu.cn/yjszs/redir.php?catalog_id=131816&object_id=145597


图片中字太小,小编总结了变化如下:

1. 计算机和软件专硕的名称变为电子信息,计算机技术和软件工程变为了方向名称。

2. 软件学院新增人工智能专硕,考试科目数学一,英语一,政治,408。

看招生目录中的介绍,是一个交叉学科,学院间合作,校企合作的项目。

3. 工程师学院专业拆分招生,分了数个计算机技术和人工智能专硕。

浙江大学之前只有软件学院的计算机相关专业不考408,这次新增专业之后,软件学院也开始考408了。

PS:到现公布学校专业变化,仅仅是为了介绍学校专业,给以后的同学参考,不是推荐同学们直接报名的。在考研报名结束之前,小编也没有推荐同学们报考的意思。否则小编推荐的学校,爆炸可能性要上升了。

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浙江大学人工智能课程课件,内容有: Introduction Problem-solving by search( 4 weeks) Uninformed Search and Informed (Heuristic) Search (1 week) Adversarial Search: Minimax Search, Evaluation Functions, Alpha-Beta Search, Stochastic Search Adversarial Search: Multi-armed bandits, Upper Confidence Bound (UCB),Upper Confidence Bounds on Trees, Monte-Carlo Tree Search(MCTS) Statistical learning and modeling (5 weeks) Probability Theory, Model selection, The curse of Dimensionality, Decision Theory, Information Theory Probability distribution: The Gaussian Distribution, Conditional Gaussian distributions, Marginal Gaussian distributions, Bayes’ theorem for Gaussian variables, Maximum likelihood for the Gaussian, Mixtures of Gaussians, Nonparametric Methods Linear model for regression: Linear basis function models; The Bias-Variance Decomposition Linear model for classification : Basic Concepts; Discriminant Functions (nonprobabilistic methods); Probabilistic Generative Models; Probabilistic Discriminative Models K-means Clustering and GMM & Expectation–Maximization (EM) algorithm, BoostingThe Course Syllabus Deep Learning (4 weeks) Stochastic Gradient Descent, Backpropagation Feedforward Neural Network Convolutional Neural Networks Recurrent Neural Network (LSTM, GRU) Generative adversarial network (GAN) Deep learning in NLP (word2vec), CV (localization) and VQA(cross-media) Reinforcement learning (1 weeks) Reinforcement learning: introduction
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