更新時(shí)間：2024-10-06 16:31:29作者：留學(xué)之路
密歇根大學(xué)的人工智能研究由一個(gè)多學(xué)科研究小組組成，他們對(duì)智能系統(tǒng)進(jìn)行理論、實(shí)驗(yàn)和應(yīng)用研究。
在密歇根大學(xué)，與人工智能相關(guān)的學(xué)位并不是設(shè)立在 Engineering School 下，而是設(shè)立在 College of Literature, Science, and the Arts 下的。
教學(xué)組意識(shí)到 CS 的學(xué)生很多都需要學(xué)習(xí)非常多除了 CS 之外的知識(shí)，因此為 CS 學(xué)生提供了非常多的各式各樣的專業(yè)方向，比如 Bioinformatics 和 Economics and Computation。
當(dāng)前的項(xiàng)目包括理性決策、多代理分布式系統(tǒng)、機(jī)器學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、認(rèn)知建模、博弈論、自然語(yǔ)言處理、機(jī)器感知、醫(yī)療保健計(jì)算和機(jī)器人技術(shù)的研究。
大一主要核心課程：
Introduction to Computer Science(計(jì)算機(jī)科學(xué)導(dǎo)論)
Calculus(微積分)
Introduction to Data Structures and Algorithms(數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法導(dǎo)論)
Linear Algebra(線性代數(shù))
Introduction to Artificial Intelligence(人工智能導(dǎo)論)
大二主要核心課程、
Probability and Statistics for Computer Science(計(jì)算機(jī)科學(xué)中的概率與統(tǒng)計(jì))
Machine Learning(機(jī)器學(xué)習(xí))
Discrete Mathematics(離散數(shù)學(xué))
Introduction to Robotics(機(jī)器人導(dǎo)論)
Computer Vision(計(jì)算機(jī)視覺)
大三主要核心課程：
Natural Language Processing(自然語(yǔ)言處理)
Deep Learning(深度學(xué)習(xí))
Reinforcement Learning(強(qiáng)化學(xué)習(xí))
Knowledge Representation and Reasoning(知識(shí)表示與推理)
Data Mining(數(shù)據(jù)挖掘)
大四主要核心課程：
Advanced Topics in Artificial Intelligence(人工智能高級(jí)課題)
Human-Computer Interaction(人機(jī)交互)
Ethics in Artificial Intelligence(人工智能倫理)
Capstone Project in Artificial Intelligence(人工智能畢業(yè)項(xiàng)目)
密歇根大學(xué)安娜堡分校的人工智能研究非常出色，它擁有一支頂尖的研究團(tuán)隊(duì)，他們?cè)跈C(jī)器學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)視覺、智能機(jī)器人等領(lǐng)域都有突出的表現(xiàn)。它的研究成果在國(guó)際上享有盛譽(yù)，被廣泛應(yīng)用于工業(yè)界和學(xué)術(shù)界。它的研究團(tuán)隊(duì)也與許多知名企業(yè)建立了合作關(guān)系，為企業(yè)提供了有效的解決方案。
此外，它還擁有一個(gè)完善的教學(xué)體系，為學(xué)生提供了全面的人工智能課程，讓學(xué)生更好地掌握人工智能的知識(shí)和技能。
總之，密歇根大學(xué)安娜堡分校的人工智能研究非常出色，其研究成果和教學(xué)體系都得到了廣泛的認(rèn)可。