今天蜕变学习网小编整理了大学数学专业解读视频 电子信息类专业解读:人工智能，希望在这方面能够更好的帮助到考生及家长。
大学高等数学和高中数学的侧重点有啥不同?
我个人觉得大学高等数学和高中数学是有很多不同之处的。首先大学高等数学的侧重点在于推理理论，注重自主去推导出所需要用的结论，而高中数学的侧重点在于教会学生直接使用书本上的结论去解题。
上大学后，我发现老师不会过多教学生去运用公式、理论去解题目，更多地时间是花费在如何推导出这个结论，以及它的由来，在推导的路上会有很多的方法假设，甚至会运用到不同的数学家所提出的假想，这条路是宽广的，而高中数学是为了高考高分而进行的数学知识传授，它更多地偏向用固定的模板和知识点去解题，可以难听一些地说，高中数学就是在机械般地进行照模画葫芦，也许这个葫芦会有不同，但是大致上肯定是差不多的。所以很多时候会知道一张数学试卷第几道大致用什么方法、什么知识点。
再者，大学高等数学侧重地培养学生自主学习，自主探索知识，在整个大学高等数学的课堂上，你会发现老师不会去过多和学生分析题目过程，甚至有些知识点、理论都是让学生自己去讨论的，它不会因为分数而让学生不停地写作业和考试，像我上高数的时候，一个学期就考一次试，也就是期末，过就过，不过就明年再来。所以说高数更多地是培养学生思维拓展，而不是为了简单地应付考试。而高中数学就是侧重分数，在高中的时候，老师甚至会告诉你，你只要套个公式算出来就好，简单一点的题目，就是把数值带进某一条公式即可，高中数学就是为了得高分而发展的理念，特别高三的时候，总是在考试和纠错中度过，每个星期都有类似的试卷做，都有一样的知识点，甚至连老师都会讲到厌烦，因为它就是同一个东西不停地改变题目的讲述，所以它比较死板。
刚上大学的同学很多都不能适应高数的传授方式就是这样咯，一个是“解”，一个是“答”。
电子信息类专业解读:人工智能
一、 人工智能专业 是什么？
人工智能专业是研究使用计算机来模拟人类的思维过程和智能行为，辅助或替代人类完成复杂工作的专业。研究范畴包括计算机视觉、自然语言理解、机器人、图像识别、神经网络、机器学习等，应用领域涉及自动驾驶、智能家居、智慧医疗、智慧农业、智能物流、人脸识别、安防监控、智慧城市、新媒体、 游戏 、教育、交通调度、危险情景操作等。
人工智能专业属于电子信息类专业，基本修业年限为四年，可授工学学士学位。该专业旨在培养具有坚实的数学、神经生理学、计算机等多学科交叉知识，熟悉人工智能的基础理论、基础知识和基本技能，掌握信息科学、认知科学、数字图像处理、模式识别、机器学习、自然语言处理等领域的知识体系与技能，了解人工智能产业及前沿领域的未来发展需求，具备研究、开发用于模拟人类智慧领域的应用系统的能力，毕业后能在智能机器人、智能装备、智能制造等领域从事与人工智能系统研发与集成、运营维护、管理等相关工作的工程技术人才。
二、人工智能专业学什么？
示例一（ 南京工业大学 ）：离散数学、数据结构与算法、统计学基础、信息检索与数据挖掘、面向对象程序设计、信号与系统、Python程序设计、自然语言处理、机器学习与模式识别、神经网络与深度学习、计算机视觉、医学图像分析、认知科学与类脑计算、智慧气象、Python及其应用实践、人工智能实践等。
示例二（ 上海应用技术大学 ）：计算机导论、程序设计基础、离散数学、计算机组成与系统、Python语言、操作系统、计算机网络、数据结构、数据库原理及应用、JAVA及应用开发、人工智能导论、模式识别与机器学习、大数据与数据挖掘、机器视觉及应用、深度学习及应用、脑科学及算法设计、语音识别与自然语言处理、智能感知技术、自动驾驶技术及应用、V2X技术与应用、智能家居系统
示例三（宁波工程学院）： 高等数学 、大学物理、工程伦理、程序设计、数据结构、信号与系统、计算机组成与体系结构、认知科学、知识工程、机器学习、自然语言处理、计算机视觉与模式识别、强化学习与自然计算等。
示例四（辽宁石油化工大学）：程序设计基础、离散数学、数据结构、操作系统、数据库原理、计算机网络、神经网络与深度学习、数字信号处理、Python程序设计、模式识别、算法设计与分析、自然语言处理、计算机视觉、边缘计算等。
示例五（ 沈阳大学 ）：机器学习、知识表示与处理、模式识别与计算机视觉、自然语言处理、神经网络与深度学习、智能信息处理、智能机器人、人工智能开发与应用等。
示例六（ 江南大学 ）：数学分析、高等代数、程序设计、离散数学、计算机组成原理、数据结构、操作系统、计算机网络、概率论与数理统计、数据库系统原理、 软件工程 、人工智能导论、机器学习、模式识别、计算机视觉、计算机图形学、自然语言处理、最优化理论与方法、算法设计与分析、数据可视化、机器人与自主系统等。
示例七（ 西安工业大学 ）：人工智能导论、模式识别、计算结构与算法应用、机器人概论、机器学习、信号与系统、微机原理与系统设计、深度学习、自然语言处理、智能控制、嵌入式智能信息处理、图像处理与机器视觉、python编程基础、人工智能技术及其军事应用、智能化无人作战系统、认知雷达导论、智能目标识别与分类等。
示例八（ 西安邮电大学 ）：人工智能专业导论、机器学习基础、数据挖掘与智能分析、最优化理论与方法、计算智能及应用、算法设计与分析、深度学习及应用、模式识别原理与应用、计算机视觉、人工智能程序设计I(Python)、图像与视频处理、公共安全数据处理技术。
示例九（ 沈阳建筑大学 ）：程序设计基础、离散数学、人工智能导论、数据结构与算法分析、Python编程与数据分析、机器学习与模式识别、计算机视觉、智能优化技术、智能控制理论、大数据与建筑应用、物联网技术等。
示例十（辽宁 科技 学院）：数据结构与算法、人工智能专业认知、Python程序设计、知识表示与推理、数据库原理及应用、计算机网络、模式识别理论与应用、智能机器人、自然语言处理、机器学习、神经网络与深度学习、数字图像处理、知识图谱、计算机图形学与人机交互、机器人工程、信息检索与数据挖掘、人工智能前沿技术讲座和社交网络分析。
示例十一（ 吉林大学 ）：人工智能导论、神经科学导论、人工智能原理、 人工智能伦理、认知心理学、机器学习与模式识别、深度学习、 计算机视觉、自然语言处理、智能机器人等。
示例十二（ 广州大学 ）：C++程序设计、概率论与数理统计、离散数学、人工智能程序设计、数据结构、计算机系统基础，操作系统、数据库原理、人工智能原理、机器学习、模式识别、自然语言处理。
示例十三（桂林电子 科技 大学）：程序设计与问题求解、 线性代数 及应用、概率论及数理统计、电路与电子技术基础、计算机组成原理、信息论、信号与系统、数字图像处理、人工智能学科概论、人工智能数学基础、机器人学概论、人工智能专业导论、大数据技术原理与应用、自然语言处理、计算机视觉、机器学习、模式识别现代控制理论等。
三、人工智能专业干什么？
人工智能专业学生毕业后，能在人工智能、公共安全、信息通信、生物医药、医疗、金融、交通、物流、气象、教育等领域从事智能模型研究、算法分析与设计、数据分析与数据挖掘、智能搜索、自然语音处理、语音识别、语言与图像理解、计算机视觉与模式识别、自动驾驶研发与测试、智能机器人研发、人工智能运维等方面的工作，也可在高校或科研院所从事教学科研工作，也可报考人工智能、模式识别与智能系统、控制科学与工程、生物医学工程、 计算机应用技术 、应用统计学、信号与信息处理等学科的研究生继续深造。
解读美国大学电子工程EE专业
美国的EE内部具有很强的交叉学科性。而国内将EE类学科拆成一个个小的方向而导致的很尴尬的处境，这种尴尬处境不是仅仅体现在学科门类的划分上，更主要的体现在大陆EE类申请者在申请北美院校时候不能很好的把握自己的方向这个问题上。传统的国内教授则认为EE应该是以system为主要核心，主要原因就在于没有那么多科研的经费投到device，material层面去研究，认为这些方面的研究不能直接产生经济效益；而system曾面的研究得到的回报比较迅速。当然这样的观点国内这几年也有所改观，主要原因恐怕是因为VLSI特别火红吧，大家都去搞IC。而美国的EE的faculty认为EE应该是以device为核心，向上向下分别延伸，称为system， material 或者换句话说：EE就应该是以物理层面为主要的，虽然传统国内理解的Communication，Signal Processing 等方面前几年比较热，这只是因为他们的应用市场、产业前景非常好，但这并不是EE的主流。
那回过头来，我们申请中会有什么问题呢？最大的问题就是只注重经典的国内的学科研究范畴，而忽略了国外的学科设置情况。总结一下，如果你一打开国外大学EECS的网站一眼看去似乎研究的方向都在做器件甚至材料方面比较基础的研究，感觉是在搞物理，那就对了，EE本来就应该是以这些方面为主。当然我不是说system层面的没有，只是没有像国内这样多的教授去研究而已。
1、通讯与网络
通讯与网络是目前很热门的学科方向之一，主要包括无线网络与光网络，移动网络，量子与光通讯，信息理论，网络安全，网络协议与体系结构，交互式通讯， INTERNET运行性能建模与分析，分布式高速缓存系统，开放式可编程网络，路由算法，多点传送协议，网络电话学，带宽高效调制与编码系统，网络中的差错控制理论及应用，多维信息与通讯理论，快速传送连接，服务质量评价，网络仿真工具，网络分析，神经网络；信息的特征提取、传送、存储及各种介质下的信息网络化问题，包括大气、空间、光钎、电缆等介质等。本方向与信号处理，计算机，控制与光学等广泛交叉。
2、计算机科学与工程
计算机科学与工程涉及领域较宽广，包括计算机图形学，计算机视觉技术，口语系统，医学机器人，医学视觉，移动机器人学，应用人工智能，有生物灵感的机器人及其模型。医疗决策系统，计算机辅助自动化，计算机体系结构，网络与移动系统，并行与分布式操作系统，编程方法学，可编程系统研究，超级计算技术，复杂性理论，计算与生物学，密码学与信息安全，分布式系统理论，先进网络体系结构，并行我器与运行时间系统；并行输入输出与磁盘结构，并行系统、分布式数据库和交易系统，在线分析处理与数据开采中的性能分析。
3、信号处理
信号处理技术是现代电气电子工程的基础。包括声音与语言信号处理，图象与视频信号处理，生物医学成像与可视化，成像阵列与阵列信号处理，自适应与随时间变化的信号处理，信号处理理论，大规模集成电路（VLSI）体系结构，实时软件，统计信号处理，非线性信号处理与非线性系统标识，滤波器库与小波变换理论，无序信号处理，分形与形态信号处理。
4、系统控制
系统控制包括鲁棒与最优控制，鲁棒多变量控制系统，大规模动态系统，多变量系统的标识，制造系统，最小最大控制与动态游戏，用于控制与信号处理的自适应系统，随机系统，线性与非线性评估的设计，随机与自适应控制等等。
5、电子学与集成电路
本领域包括微电子学与微机械学，纳电子学（Nanoelectronics），超导电路，电路仿真与装置建模，集成电路（IC）设计，大规模集成电路中的信号处理，易于制造的集成电路设计，集成电路设计方法学，A/D与D/A转换器，数字与模拟电路，数字无线系统，RF电路，高电子迁移三极管，雪崩光电管，声控电荷传输装置，封装技术，材料生长及其特征化
化。
6、光子学与光学
在美国大学，光子学与光学属于电气电子系的关键方向之一。本方向包括光电子学装置，超快电子学，非线性光学，微光子学，三维视觉，光通讯，软X 光与远紫外线光学，光印刷学，光数据处理，光通讯，光计算，光数据存储，光系统设计与全息摄影，体全息摄影研究，复合光数字数据处理，图象处理与材料光学特性研究。
7、电力技术
此方面主要包括电气材料学与半导体学，电力电子及装置，电机，电动车辆，电力系统动态及稳定性，电力系统经济性运行，实时控制，电能转换，高电压工程等。
8、电磁学
本方面包括卫星通讯，微波电子学，遥感，射电天文学，雷达天线，电磁波理论及应用，无线电与光系统，光学与量子电子学，短波激光，光信息处理，超导电子学，微波磁学，电磁场与生物媒介的相互作用，微波与毫米波电路，微波数字电路设计，用于地球遥感的卫星成像处理，子毫米波大气成像辐射线测定（Submillimeter－Wave Atmospheric Imaging Radiometry），矢量有限元，材料电气特性测量方法，金属零 件缺陷定位。
9、微结构Microstructure
作为微电子学革命的发源学科，固体电子学技术现在又产生了另一个新的重要的技术领域--微机电系统Micro－Electro－Mechanical Systems MEMS。MEMS是一个极端多学科交叉的领域，对许多工程与科学领域有重大影响，尤其是电气工程，机械工程，生物工程等等。最近的研究表明微加工（Micromaching）为推动化学工程、材料工程、生物学、物理化学的前沿发展提供了强大的工具。MEMS的最基础方面是微制备技术的加工知识，制造微小结构的方法。正是MEMS技术使我们能够制造超声微喷流（Microjet）和微米尺度电机，能在一硅晶片上制造纳米尺度扫描隧道显微镜 nanoscale scanning tunneling microscopes，能制作用于测量精细胞活性的微迷宫。
10、材料与装置
电气电子材料及其装置是美欧大学电气学科中的重要学科方向之一。这一学科包括光电子装置仿真，纳结构电子学，半导体与微电子学，磁性材料、介电材料与光材料及其装置，固态物理及其应用，小型机械结构及其激励器，微机械与纳机械装置 （Micromechanical and Nanomechanical Devices），物理、化学和生物传感器，装置物理学及其特征化，设备建模与仿真，纳制备（Nanofabrication）与新装置，微细加工（Microfabrication），超导电子学。
11、生物工程
生物、生命科学是21世纪的最活跃学科之一，利用电气电子技术进行生物生命研究是美欧大学电气学科的特点之一。本方面包括生物仪器，生物传感器，计算神经网络，生物医学超声学，微机电系统（MEMS），神经系统中信号的传递与编码，高能粒子与生命物质的相互作用，高能粒子束与高能X光在治疗肿瘤中的临床应用，医学成像，生物图象处理，磁共振成像，发射型计算机断层摄影术（PET 和SPET），超声成像，超声成像的三维重建，心脏成像的特征提取， PET/SPET成像中衰减校正，神经微电子界面，血管内的成像，聋瞎病人感官辅助系统，盲人阅读机，自动语言识别等。
美国EE专业TOP30院校EE专业对成绩的基本要求：
GPA： 3.5—4.0。
GRE：是必须的提供的，最低1200。
TOEFL：最低100。
上面所列出的仅仅是一个学校对美国电气工程专业申请者的最低和最基本的要求。学生的各项成绩达到这个标准只是一个基础要求。
在EE专业TOP30这个档次的学校里，对学生的要求非常严格，如UIUC(伊利诺伊大学厄本那-香槟分校)，这个EE专业全美排名Top10的学校，他们在网页上明确写出了对于GRE成绩的要求：Their average GRE percentile ranks were Quantitative (88%), Analytical (62.6%), and Verbal (73.6%)。可见他们虽然并不要求总分，但是他们对每一项成绩都有具体的要求。当然，对与学习工科的学生，Quantitative成绩非常重要，也比较容易打到这个水平，但是，对于Verbal尤其是Analytical Writing 来讲，很多学习理工科的学生都是达不到这个成绩的，也给申请这个学校的学生带来一定的影响。美国大学对中国学生的录取实际上跟其他国家是不同的。中国学 生真正的竞争对手就是自己身边的人。有些就是自己的同学、朋友等。
然而对于中国学生来讲，考试一直是中国学生的强项，很多名校或非名校的美国电气工程专业申请者考试成绩都达到了这个分数线，但是他们却得不到录取。所以在申请EE专业学校的时候更重要的还是看申请者的整体实力。被这些学校录取的学生各项成绩很多都达到了平均TOEFL100、GRE1400、GPA3.8。
最重要的决定因素：
无论申请EE专业TOP1~TOP150中的哪所学校，申请人的研究背景都是最关键的因素，有些科目的考试成绩是没有太大影响的。比如TOEFL成绩低的，如果研究背景很好一样是可以被学校录取的，最多就是收到一个有条件录取，到了学校先读一段时间的语言培训课程。美国教授最看中的还是申请人的研究背景和工作经验，他们更希望找一个过来就可以直接干活的人。所以哪位学生接触和参与过的项目多，教学方式和实验器材更先进，跟美国更接轨，就更容易受到美国院校的青睐。
如果要申请美国电气工程专业TOP30以前的学校，有一个非常出色的成绩则是必须的，但是它们同样不是取决于你是否被录取的关键。拥有很好的研究背景才是打开这些学校大门关键的因素。这些学校录取的中国学生一般都是中国本领域非常强的学校毕业的学生，而且各项成绩非常好，研究经历非常丰富，有多篇论文发表，很多人都是有多年实际工作经验的。因此没有这样好的研究经历背景，得到这些学校的录取是非常难的。
另外，对于家庭条件还算不错而自身研究情况又不大好的学生，大可以选择申请自费美国电气工程专业Master，这样录取的机会就会大大增加了。但是前提是你也必须拥有一个非常漂亮的成绩。不然大概没有人能帮你完成你的名校梦想了。
院校推荐
1、Stanford
Stanford对学生的英语要求还是挺严格的，毕竟学生英语水平的高低会直接影响到学生在学校的学习和与老师、同学间的学术交流。所以学校特别强调申请的学生的英语口语和写作一定要好。学校还为一些英语稍弱的国际学生提供一个为期6个星期的英语培训课程，另外对于母语非英语的学生学校每个学期都会进行一次英语测试来检查学生的英语水平，根据这个考试的结果来决定学生是否有必要参加一些英语培训课程。而获得助教奖学金的硕士生和有助教任务的博士生必须参加英语口语测试，学校也会根据这个测试结果来相应地向这些学生提供英语培训，所以要申请Stanford EE的同学一定要学好英语了，要不去到学校那边花大半时间在英语学习上就不是那么好了。Stanford不仅要求TOEFL成绩，还要TSE (Test of Spoken English)。而TOEFL要求申请master的要达到575以上，而申请phd的要600以上。
两份详尽的学习情况资料是必须要提交的，里面包括你所读的课程内容，你的表现情况，还要把你所在学校的等级以及你在年级里面的排名也写进去。
个人陈述必须说明你申请这个program的理由，你为入读这个program所做的准备，你的相关的专业背景和你的未来的发展目标等等，所以要申请Stanford EE的必须在个人陈述的内容上下功夫，毕竟理工科还是比较看重申请人的一个研究背景的，所以不要花时间在写作的风格上或是表现手法上了。
申请Stanford的学生必须准备好3封推荐信，至少一封是来至你大学时候的导师，我建议最好是论文的导师，因为导师对自己的研究能力和专业水平比较的理解。而其余两封如果你是学生我建议找教专业课和教英语的老师，这样就能很好的证明了你的理工科和英语水平。
Stanford对于申请graduate的学生还要求一个GRE成绩，而2006年Stanford EE录取的学生的平均成绩是：Average GRE verbal: 573；Average GRE quantitative: 781；Average GRE analytical: 737，学校是比较注重学生的数学计算还有分析能力。
2、MIT
MIT的EE课程是叫Electrical Engineering and Computer Science,所以是EECS电子工程与计算机科学。这个系隶属于工程学院，是工程学院最大的一个系。
MIT的EECS对于申请人的TOEFL成绩是有一个严格要求的，TOEFL成绩要在600以上。而不需要申请人提供GRE成绩。
3、UC Berkeley
UCB的EECS对于申请者的学术背景有一定的要求，虽然学校没有要求一定要有EE方面专业背景的学生才可以申请UCB的EEC
S，但是数学、操作系统、数据结构、线性代数等一些理工科的课程还是必须的。所以本科是理工科的学生其实都可以尝试着去申请UCB的EECS。
在个人陈述方面，UCB偏向于学生能够具体的描述出自己对EECS的兴趣以及学习的动力，这表明学校看重的是学生的一个potential,而非一些硬性条件，例如专业背景、研究经验等等。而且学校还要求申请人在个人陈述当中要说明为什么UCB会是你一个好的选择，这就需要申请人对学校和专业有一个比较透彻的了解，所以千篇一律的PS显然对于UCB是行不通的。
UCB还有一篇叫personal history statement的essay。这篇论文主要是阐述你选择这个专业方向的动机，也就是影响你选择这个专业的一些因素，例如教育背景，家庭背景等等，其实申请人要说明的问题就是“何时，何因对EECS这个专业方向产生兴趣”。
在推荐信方面，学校要求的是3封推荐信，推荐信并不是寄得越多越好的，三封好的推荐信要比4封甚至更多的推荐信强，所以学校不建议学生寄3封以上的推荐信。而且建议推荐信里面的内容可以具体到一些事例，例如导师和你一起研究的项目等等。
学校对于TOEFL有最低要求，分别是570 on the written test，230 computer-based TOEFL和iBT 68。除了TOEFL，学校还需要申请人提交GRE成绩。2006年UCB录取的学生的平均GRE成绩是Average GRE verbal: 553；Average GRE quantitative: 771；Average GRE analytical: 729，总体来说UCB对于GRE的要求不是很高。
4、California Institute of Technology
CIT的EE系隶属于工程与应用科学学院（Engineering and Applied Science）。CIT的EE系对于申请人的英语水平是有一个严格的要求的。若要申请CIT的EE系你就必须有一个比较好的英语阅读、写作、理解和口语能力。要不然你将会被学校拒之门外。学校是要求提交GRE和TOEFL成绩的，对于英语非母语国家的申请人，学校还要求学校递交TWE （Test of Written English）和TSE （Test of Spoken English）成绩，这样学校可以更好的检验学生的英语水平。而CIT的EE系并没有要求申请人递交GRE Subject的成绩,但学院的其他系，例如生物工程要求物理，应用与计算数学要求数学等，总的来说，CIT的工程与应用科学学院是要求申请人最好要有一定的物理、化学、计算机科学、数学等的背景。另外学校对于一些英语不好的国际学生会提供为期8个星期的学前培训。初次之外学校要求申请者递交成绩单，三封推荐信等。成绩单上要详细说明你所在学校的一个计分方法，因为不同学校有其不同的计分方法。
5、University of Illinois at Urbana-Champaign
UIUC的电子工程是Electrical and Computer Engineering，确切地说是电子与计算机工程。每年都有很多人申请UIUC的ECE program，所以学校为了能够筛选出优秀的candidates不得不将要求提高。学校对于GPA，TOEFL，GRE等成绩都划出了一个最低的分数线。TOEFL至少为590 (242 for CBT, 96 for iBT)；而2005年秋季入学的学生的平均GPA是3.86(on a scale of 4.0 = A), 2006年GRE平均分数是Average GRE verbal: 538；Average GRE quantitative: 772；Average GRE analytical: 741。这些数据申请人可作参考，每年被UIUC录取的学生的成绩都在这些分数上下，因此想申请UIUC的EE的学生一定要在考试上面下功夫，要不然连大学的门槛也进不了。学校对于申请人的专业背景要求还是挺严格的，一般来说学校的EE研究生院只接收有电子工程背景的本科生或硕士生，并且本科的只可以申请硕士，而硕士就只能申请博士，可以说UIUC在录取上面没有其他学校那么灵活。
三、2010美国大学电子工程专业排名
1美国麻省理工学院Massachusetts Institute of Technology麻萨诸塞州
2美国斯坦福大学Stanford University加利福尼亚州
2加州大学伯克利分校University of California–Berkeley加利
以上，就是蜕变学习网小编给大家带来的大学数学专业解读视频 电子信息类专业解读:人工智能全部内容，希望对大家有所帮助！
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