神经语言程序学(为什么本科教育有神经科学专业的很少)
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2023-12-03
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1. 神经语言程序学,为什么本科教育有神经科学专业的很少?
首先你要弄清楚的是,对大脑的研究有太多种不同的层次和太多重的视角了。你必须问自己的一个问题是,当你在说“我对神经科学比较感兴趣”时,你感兴趣的究竟是什么问题。
你是对大脑的构造感兴趣(神经元结构,神经网络的物理化学原理),对大脑的工作机理感兴趣(神经元如何编码信息,各脑区之间是如何分工与协作的),还是对大脑能实现的功能感兴趣(人如何习得语言,视觉系统如何轻松完成诸如人脸识别,情绪判断这样的复杂任务)?这上面的每一个子问题所涉及到的侧重点都是不同的。
如果是对组成大脑的基本单元--神经元的性质感兴趣,你需要在本科学习的知识是生物物理,化学和数学(你会学到离子通道是如何传输信号的,各种神经递质的作用与功能,生化特性等等);而对这一块儿知识讲的比较好的书是:“From neuron to brain--神经生物学,从神经元到脑”。
如果你是对大脑各部分之间是如何协调互作感兴趣的,那么你需要学习的是大脑的一些解剖学结构,以及大量的数据处理方法和手段。对神经科学感兴趣的你大概听说过fMRI,MEG,EEG等术语。这些是人类目前用于研究大脑的重要技术手段。当你通过各种方式取得了大脑的海量数据后,首先面临的问题就是,我该如何去分析这些数据,如何从中挖掘出有价值的信息?要解决这个问题,你需要的是过硬的数据分析与建模能力,而习得这些,你最需要的是学习数学建模、统计学分析(machine learning是重中之重)。而通常,教给你这些的专业是数学系或者是统计系,或者是计算机科学系,都是乍一看和神经科学没关系的系,但在这些系里学到的技能才是你要掌握研究神经科学所最需要的。同时,如何设计实验来研究你想了解的具体问题,你需要学习的心理学里的实验设计,不过这个只要上几门实验设计课就好了。推荐推荐perception as bayesian inference. visual neuroscience 和 elements of statistical learning.
如果你是对大脑能实现的功能感兴趣,想知道如何自己创造一个系统来实现人能做到的事情,那么你需要去的专业就是人工智能了。有很多对人类轻而易举的事,要让计算机程序实现起来却是困难万分。比如人脸识别,你能轻松认出不同发型,不同表情,不同光照下的同一个人,但试想下,这是怎样做到的?如何从千万个像素中抽取出某个人的表征?这些信息如何被加工处理?同样神奇的还有人类的语言习得。人类婴儿能轻松习得语言中的语法规则,但如何教会一个机器去理解一段语音所包含的意思?它怎样才能知道在什么地方断句,哪些词在一起构成什么意思?如果你想逆向的让机器完成大脑所能完成和处理的任务,那么,你需要的是machine learning,statistical learning的知识,选择数学或者计算机作为专业都是不错的开始。自己去找找computer vision,artificial intelligence方面的书看看,推荐natural image statistics。
严格的来说,我觉得“本科教育有神经科学专业的很少”是个伪命题。以美国的大学为例,随便google一下neuroscience, undergraduate programs, 就能搜到诸如brown university,MIT,UCLA,USC,UCSD,UIUC等名校的neuroscience program,不可谓不多。
但需要注意的是,大多数neuroscience program的侧重点主要集中在大脑的生物学层面的研究上,但你在选择之前有必要弄清楚你感兴趣的是否是这个角度的研究。
我的建议是不要把自己限定死在这一个视角下,多接触一下不同视角的研究方法再确定自己喜欢什么会更理性。从这个角度说,以下两所学校提供的交叉专业或许你会更感兴趣的。
1. MIT brain + coginition science. http://bcs.mit.edu/academics/undergrad.htmloption
2. UCSD. coginitive science. UCSD Cognitive Science
顺便说一句,了解一个专业与你的兴趣有多对口,最好的方法是去看看它的课程设置。
比如,UCSD coginitive science的本科课程里有这些课程,都是很拓展思路并且让你对领域有一个全面了解的。
Introduction to Cognitive Sci
An Introduction to Computing
Minds & Brains
Design & Analysis of Expermnts
Uncensored Intro. to Language
Neurobiology of Cognition
Cognitive Neuroscience
From Sleep to Attention
The Developing Mind
The Neuropsychological Basis of Alternate States of Consciousness
Statistical Inference and Data Analysis
大脑是人类认知范围内最复杂的系统之一,需要来自于各个学科的知识,数学,物理,化学,计算机,心理学,哲学等等。选择一个专业,只是一个开始,你必须随时去主动的了解你想要研究的问题还需要你掌握哪些方面的技能,缺啥就补啥,跨专业的选课和自学都可以。
至于未来的就业前景,如果你对科研有兴趣,自然是去大学或者研究机构找教职;如果经过本科的学习后你发现神经科学的研究不是你的菜,但你在本科期间掌握了扎实的数学建模和计算机编程基础,那么欢迎你带着码农的技能和训练有素的逻辑头脑去industry闯荡。最怕的就是本科期间只学了只能在非常狭窄的一个小科研领域用到的技能(比如给猴子插电极,给细胞染色,或者是膜片钳技术,或者是各种细胞生物学的protocal),但自身的思考能力与数学素养止步不前,而最后又对科研不感兴趣,那就杯具了。。
题主在关注国外的本科,那么应该是现在还在上高中吧。能提前对未来的专业有思考,做survey是非常值得鼓励的,很多时候你以为自己喜欢一个学科,喜欢一些问题的时候,你喜欢的只是你想象中它的样子,只有真正去深入了解后再做出的判断,才是不会让自己后悔的。bless!
2. 专门研究语言中枢的学科?
神经语言学(neurolinguistics ),语言学的分支学科之一。它研究产生、接收、分析和储存语言的神经机制,以及这一机制与语言的关系。
神经语言学是现代语言学的一门新兴交叉学科,集语言学、神经科学、心理学和认知科学为一体,专门研究语言习得、生成和理解的生理机制和心理机制,研究大脑如何产生、接收、存储和提取信息,从而探讨脑与语言的关系,充分体现了当代科学各学科门类交叉综合的发展态势,是当代学术研究的前沿,具有广阔的发展前景。
3. 职场里看透了小人的伎俩?
如果我们能够仔细探究题主所述的情况背后的本质,就不会把这样的情况和领导的心态是否强大联系起来。你认为狮子或老虎,看到几只小老鼠尾随在自己的身后叽叽喳喳,做点小动作,狮子或老虎会在意吗?不会,它连头都不会回。这并非因为狮子或老虎的“心态”强大,而是因为狮子或老虎的追求和理想是把大得多的猎物收入囊中。几只老鼠根本不是它的菜。它们的“境界”要比其他动物想象得高得多。
韩信的“胯下之辱”典故中的那个大汉,是何其威风。韩信从其胯下钻过去,头也不回,走了,韩信甚至连正眼都没有瞧那个大汉一眼。为什么?不是因为韩信心态强大,而是因为韩信和大汉的理想和抱负、追求不在一个量级上。韩信甚至都没有考虑过这件事情会让他丢多大的面子,因为他考虑的荣辱不是钻不钻裆的问题,而是能不能统领大军、做统帅的问题。
在NLP(Neuro Linguistic Programming-神经语言程序学)的理论中,人的境界或者追求,或者说人的思维,分为了六个层次:最高层次为“精神”,依次向下分别是“身份”、“BVR(Belief、Values、Rule-信念、价值观和规则)”、“能力”、“环境”和“行为”。具体见下图。
NLP的这个理论说明一个什么问题呢?境界和追求处在顶端的人,比如有精神追求的人、把世界当做自己驰骋沙场的人,是不会与处在低端的人,比如天天抱怨自己干得比别人多、觉得自己命运不济、觉得世上的人都很坏的人,去计较那些鸡毛蒜皮的小事。处在高端境界和追求的人,每天的日常注意力都集中在某种精神、信念、价值观、身份的追求上,所以他们不会去在意那些无伤大雅的小动作、低级手段的小伎俩,更没有时间和精力去和低端的人纠缠,他们甚至都不会注意到那些小丑、小人们的小伎俩。他们目的和目标明确,所有的语言、沟通、行为、应酬、决定都围绕着上面三层的目的和目标展开。小人的小伎俩,根本不在他的眼界之内,所以他更不会去花时间揭穿那些无足轻重、和他的目的目标毫无相干的小伎俩。
所谓英雄惜英雄。真正的英雄只和自己境界和追求相当的人对话,尽管他们在政治上可能是敌人。这在历史上曾经得到过无数次的验证。
题主谈到的这种现象,也正验证了中国的那句俗语——将军赶路,不追小兔。
从另一个层面来讲,真正有格局和精神追求的领导,眼里没有小人、大人、高尚人,只要那些对自己的高端追求有影响的、有利的人。你觉得如来佛会看得上孙悟空的那些小伎俩(小技巧)吗?会说破孙悟空、揭穿孙悟空的那些鬼点子吗?不会。悟空一个跟头十万八千里,仍然在如来佛的股掌之中。如来佛只是眯着眼观察着那些小技巧,但不会把那些小技巧当回事。
领导眼里无小人,只有“唯我可用”之人。届时,小人只不过是他的一颗棋子而已。现在不是流行一个词语,叫“降维打击”吗?处在下三层的人,永远不要和处在上三层的人过不去。否则,他们降维一下,你就“死了”。
遗憾的是,理想和追求处在下三层的人,永远不知道上三层的厉害。上三层的人布的局,不是下三层的人能看懂、看明白的,但下三层的人却以为自己看透了。
4. 人工智能制造专业学什么?
主干课程:机床电气控制与PLC、工业机器人技术、数控加工工艺与编程、机械制图、液压与气压传动、AUTOCAD绘图、电力拖动控制线路实训、机床电气控制线路实训、电工基本技能实训、工业机器人编程与实操、数控车、铣编程与加工。
智能制造专业,是指智能制造学科的专业,智能制造类专业,本科专业有智能制造工程专业。
培养目标:培养具有智能加工知识、机械设计与制造、智能制造设备的安装、调试、维护实践能力,能从事新一代智能产品、装备、生产线的管理工作,特别是具备创新能力的'网络化、智能化、信息化的高技能人才。
5. 学生时期你自己摸索出来的?
这个问题,我来回答:学生时期你自己摸索出来的,好的学习方法有哪些?
在学生时期学习方有很多,但适合自己的才是最好的,很多也是大同小异,只有一部分是根据自己的性格特点来的。
1.做好时间管理。时间管理很重要,首先要明确自己学习的目标,然后制定好学习计划,一定要写下来,每个时间段做什么都要明确。晚上都要检查执行情况,根据实际情况进行调整。有很多时侯学习靠的不是天赋和智力而是对时间的把控。精力花在哪里,成就就在哪里。
2.劳逸结合。弦棚得太紧了会容易断,心态很重要,时间的分配管理尤其重要,一定要有张有弛。劳逸结合很重要,学习重要的是要有效率,没有效果的学习,不如好好休息。看书45分钟,一定要休息10分钟。体育锻炼也不能少,每天一定要抽个时间锻炼身体,只有身体健康,才能学好。而且锻炼身体还能提高自己的专注力。
3.注重效率,高效学习。平时要注意提高自己的专注力,做事情一心一意,做完一件再做另一件。也更容易让人做事情有条理,专心致志,才能有高的效率。没事时就休息,保持冷静。
4.加强自律能力。培养自己独立思考的能力,自己动手解决问题的能力。自己的事情自己做,能够更快地锻炼自己,快速成长。严格要求自己,不要让其它的事情,防碍了自己的计划。一定要按时完成自己的学习计划,做事情不拖沓。
5.养成良好的学习习惯。课前预习,上课时仔细听讲,有问题及时提出来,及时解决。课后复习,课外加强阅读。及时完成作业,并检查。上课时做好笔记,知道重难点,能记住的小知识点,课堂上就记住,不用在课下另花时间。
6.注重基础知识和课本知识的学习。基础知识一定要夯实,多记忆,多练习。还要善于运用错题本,针对自己易错的地方,反复复习和记忆,直到掌握为止。
7. 加强练习,归纳总结,举一反三。多练习有解题方法和思路,用图表,及关键字,对比法等加强记忆。把知识点理解通透,学会灵活运用。
8.坚持不懈,不轻言放弃。掌握各课的不同学习方法,根据自己的性格特点来学习。比如把难记的知识放在早上,在上学的路上背英语单词或是古诗词等等。要有自己的兴趣爱好,全面发展。
总之,学习方法有很多,因人而异,希望我的回答,能对你有用。我是@穆瓣草籽 教育领域创作者,欢迎关注我,一起探讨教育问题,分享最新教育资讯。
6. 自学人工智能需要学那些专业知识?
学习人工智能需要涉及以下几个方面的内容:
1. 数学和统计学:人工智能需要使用数学和统计学的基础知识,如线性代数、微积分、概率论、统计学等,对于机器学习、深度学习等算法的理解和应用至关重要。
2. 编程语言:掌握编程语言是进行人工智能开发的必要条件,如Python、Java、R等,其中Python是目前应用最广泛的编程语言之一,很多人工智能开发工具和框架都是基于Python实现的。
3. 机器学习和深度学习:机器学习和深度学习是人工智能的核心内容,需要学习相关的算法和模型,如线性回归、决策树、支持向量机、神经网络等,同时需要了解各种算法的优缺点和适用范围,以便在实际应用中进行选择。
4. 自然语言处理:自然语言处理是人工智能的重要应用领域之一,需要学习如何对自然语言进行分词、词性标注、语法分析、情感分析、机器翻译等处理,掌握相关的算法和技术。
5. 数据库和大数据技术:人工智能需要处理大量的数据,需要学习如何存储、管理、处理和分析数据,掌握数据库和大数据技术的基本原理和应用方法。
6. 计算机视觉:计算机视觉是人工智能的另一个重要应用领域,需要学习如何对图像进行处理、识别、分类、分割等操作,掌握相关的算法和技术。
综上所述,学习人工智能需要掌握数学和统计学、编程语言、机器学习和深度学习、自然语言处理、数据库和大数据技术、计算机视觉等多个方面的知识和技能。
7. Python学多久?
一般学习需要几个月左右的时间,Python入门简单,并不代表会一直简单。
要学会用Python干活,还需要学习Python的各种库,它的强大在于库,原因是Python的库可以用Python,c语言,c++等设计,再提供给Python使用,所以无论gpu运行,神经网络,智能算法,数据分析,图像处理,科学计算,各式各样的库在等着你用。 根据Dehghani的说法,Python在Python3之后,随着时间的推移而逐渐成熟,新的架构方法如微服务和容器,以及人工智能的进步,都使得企业在整个开发生命周期中更多地使用它,而不仅仅是停留在研究阶段。
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1. 神经语言程序学,为什么本科教育有神经科学专业的很少?
首先你要弄清楚的是,对大脑的研究有太多种不同的层次和太多重的视角了。你必须问自己的一个问题是,当你在说“我对神经科学比较感兴趣”时,你感兴趣的究竟是什么问题。
你是对大脑的构造感兴趣(神经元结构,神经网络的物理化学原理),对大脑的工作机理感兴趣(神经元如何编码信息,各脑区之间是如何分工与协作的),还是对大脑能实现的功能感兴趣(人如何习得语言,视觉系统如何轻松完成诸如人脸识别,情绪判断这样的复杂任务)?这上面的每一个子问题所涉及到的侧重点都是不同的。
如果是对组成大脑的基本单元--神经元的性质感兴趣,你需要在本科学习的知识是生物物理,化学和数学(你会学到离子通道是如何传输信号的,各种神经递质的作用与功能,生化特性等等);而对这一块儿知识讲的比较好的书是:“From neuron to brain--神经生物学,从神经元到脑”。
如果你是对大脑各部分之间是如何协调互作感兴趣的,那么你需要学习的是大脑的一些解剖学结构,以及大量的数据处理方法和手段。对神经科学感兴趣的你大概听说过fMRI,MEG,EEG等术语。这些是人类目前用于研究大脑的重要技术手段。当你通过各种方式取得了大脑的海量数据后,首先面临的问题就是,我该如何去分析这些数据,如何从中挖掘出有价值的信息?要解决这个问题,你需要的是过硬的数据分析与建模能力,而习得这些,你最需要的是学习数学建模、统计学分析(machine learning是重中之重)。而通常,教给你这些的专业是数学系或者是统计系,或者是计算机科学系,都是乍一看和神经科学没关系的系,但在这些系里学到的技能才是你要掌握研究神经科学所最需要的。同时,如何设计实验来研究你想了解的具体问题,你需要学习的心理学里的实验设计,不过这个只要上几门实验设计课就好了。推荐推荐perception as bayesian inference. visual neuroscience 和 elements of statistical learning.
如果你是对大脑能实现的功能感兴趣,想知道如何自己创造一个系统来实现人能做到的事情,那么你需要去的专业就是人工智能了。有很多对人类轻而易举的事,要让计算机程序实现起来却是困难万分。比如人脸识别,你能轻松认出不同发型,不同表情,不同光照下的同一个人,但试想下,这是怎样做到的?如何从千万个像素中抽取出某个人的表征?这些信息如何被加工处理?同样神奇的还有人类的语言习得。人类婴儿能轻松习得语言中的语法规则,但如何教会一个机器去理解一段语音所包含的意思?它怎样才能知道在什么地方断句,哪些词在一起构成什么意思?如果你想逆向的让机器完成大脑所能完成和处理的任务,那么,你需要的是machine learning,statistical learning的知识,选择数学或者计算机作为专业都是不错的开始。自己去找找computer vision,artificial intelligence方面的书看看,推荐natural image statistics。
严格的来说,我觉得“本科教育有神经科学专业的很少”是个伪命题。以美国的大学为例,随便google一下neuroscience, undergraduate programs, 就能搜到诸如brown university,MIT,UCLA,USC,UCSD,UIUC等名校的neuroscience program,不可谓不多。
但需要注意的是,大多数neuroscience program的侧重点主要集中在大脑的生物学层面的研究上,但你在选择之前有必要弄清楚你感兴趣的是否是这个角度的研究。
我的建议是不要把自己限定死在这一个视角下,多接触一下不同视角的研究方法再确定自己喜欢什么会更理性。从这个角度说,以下两所学校提供的交叉专业或许你会更感兴趣的。
1. MIT brain + coginition science. http://bcs.mit.edu/academics/undergrad.htmloption
2. UCSD. coginitive science. UCSD Cognitive Science
顺便说一句,了解一个专业与你的兴趣有多对口,最好的方法是去看看它的课程设置。
比如,UCSD coginitive science的本科课程里有这些课程,都是很拓展思路并且让你对领域有一个全面了解的。
Introduction to Cognitive Sci
An Introduction to Computing
Minds & Brains
Design & Analysis of Expermnts
Uncensored Intro. to Language
Neurobiology of Cognition
Cognitive Neuroscience
From Sleep to Attention
The Developing Mind
The Neuropsychological Basis of Alternate States of Consciousness
Statistical Inference and Data Analysis
大脑是人类认知范围内最复杂的系统之一,需要来自于各个学科的知识,数学,物理,化学,计算机,心理学,哲学等等。选择一个专业,只是一个开始,你必须随时去主动的了解你想要研究的问题还需要你掌握哪些方面的技能,缺啥就补啥,跨专业的选课和自学都可以。
至于未来的就业前景,如果你对科研有兴趣,自然是去大学或者研究机构找教职;如果经过本科的学习后你发现神经科学的研究不是你的菜,但你在本科期间掌握了扎实的数学建模和计算机编程基础,那么欢迎你带着码农的技能和训练有素的逻辑头脑去industry闯荡。最怕的就是本科期间只学了只能在非常狭窄的一个小科研领域用到的技能(比如给猴子插电极,给细胞染色,或者是膜片钳技术,或者是各种细胞生物学的protocal),但自身的思考能力与数学素养止步不前,而最后又对科研不感兴趣,那就杯具了。。
题主在关注国外的本科,那么应该是现在还在上高中吧。能提前对未来的专业有思考,做survey是非常值得鼓励的,很多时候你以为自己喜欢一个学科,喜欢一些问题的时候,你喜欢的只是你想象中它的样子,只有真正去深入了解后再做出的判断,才是不会让自己后悔的。bless!
2. 专门研究语言中枢的学科?
神经语言学(neurolinguistics ),语言学的分支学科之一。它研究产生、接收、分析和储存语言的神经机制,以及这一机制与语言的关系。
神经语言学是现代语言学的一门新兴交叉学科,集语言学、神经科学、心理学和认知科学为一体,专门研究语言习得、生成和理解的生理机制和心理机制,研究大脑如何产生、接收、存储和提取信息,从而探讨脑与语言的关系,充分体现了当代科学各学科门类交叉综合的发展态势,是当代学术研究的前沿,具有广阔的发展前景。
3. 职场里看透了小人的伎俩?
如果我们能够仔细探究题主所述的情况背后的本质,就不会把这样的情况和领导的心态是否强大联系起来。你认为狮子或老虎,看到几只小老鼠尾随在自己的身后叽叽喳喳,做点小动作,狮子或老虎会在意吗?不会,它连头都不会回。这并非因为狮子或老虎的“心态”强大,而是因为狮子或老虎的追求和理想是把大得多的猎物收入囊中。几只老鼠根本不是它的菜。它们的“境界”要比其他动物想象得高得多。
韩信的“胯下之辱”典故中的那个大汉,是何其威风。韩信从其胯下钻过去,头也不回,走了,韩信甚至连正眼都没有瞧那个大汉一眼。为什么?不是因为韩信心态强大,而是因为韩信和大汉的理想和抱负、追求不在一个量级上。韩信甚至都没有考虑过这件事情会让他丢多大的面子,因为他考虑的荣辱不是钻不钻裆的问题,而是能不能统领大军、做统帅的问题。
在NLP(Neuro Linguistic Programming-神经语言程序学)的理论中,人的境界或者追求,或者说人的思维,分为了六个层次:最高层次为“精神”,依次向下分别是“身份”、“BVR(Belief、Values、Rule-信念、价值观和规则)”、“能力”、“环境”和“行为”。具体见下图。
NLP的这个理论说明一个什么问题呢?境界和追求处在顶端的人,比如有精神追求的人、把世界当做自己驰骋沙场的人,是不会与处在低端的人,比如天天抱怨自己干得比别人多、觉得自己命运不济、觉得世上的人都很坏的人,去计较那些鸡毛蒜皮的小事。处在高端境界和追求的人,每天的日常注意力都集中在某种精神、信念、价值观、身份的追求上,所以他们不会去在意那些无伤大雅的小动作、低级手段的小伎俩,更没有时间和精力去和低端的人纠缠,他们甚至都不会注意到那些小丑、小人们的小伎俩。他们目的和目标明确,所有的语言、沟通、行为、应酬、决定都围绕着上面三层的目的和目标展开。小人的小伎俩,根本不在他的眼界之内,所以他更不会去花时间揭穿那些无足轻重、和他的目的目标毫无相干的小伎俩。
所谓英雄惜英雄。真正的英雄只和自己境界和追求相当的人对话,尽管他们在政治上可能是敌人。这在历史上曾经得到过无数次的验证。
题主谈到的这种现象,也正验证了中国的那句俗语——将军赶路,不追小兔。
从另一个层面来讲,真正有格局和精神追求的领导,眼里没有小人、大人、高尚人,只要那些对自己的高端追求有影响的、有利的人。你觉得如来佛会看得上孙悟空的那些小伎俩(小技巧)吗?会说破孙悟空、揭穿孙悟空的那些鬼点子吗?不会。悟空一个跟头十万八千里,仍然在如来佛的股掌之中。如来佛只是眯着眼观察着那些小技巧,但不会把那些小技巧当回事。
领导眼里无小人,只有“唯我可用”之人。届时,小人只不过是他的一颗棋子而已。现在不是流行一个词语,叫“降维打击”吗?处在下三层的人,永远不要和处在上三层的人过不去。否则,他们降维一下,你就“死了”。
遗憾的是,理想和追求处在下三层的人,永远不知道上三层的厉害。上三层的人布的局,不是下三层的人能看懂、看明白的,但下三层的人却以为自己看透了。
4. 人工智能制造专业学什么?
主干课程:机床电气控制与PLC、工业机器人技术、数控加工工艺与编程、机械制图、液压与气压传动、AUTOCAD绘图、电力拖动控制线路实训、机床电气控制线路实训、电工基本技能实训、工业机器人编程与实操、数控车、铣编程与加工。
智能制造专业,是指智能制造学科的专业,智能制造类专业,本科专业有智能制造工程专业。
培养目标:培养具有智能加工知识、机械设计与制造、智能制造设备的安装、调试、维护实践能力,能从事新一代智能产品、装备、生产线的管理工作,特别是具备创新能力的'网络化、智能化、信息化的高技能人才。
5. 学生时期你自己摸索出来的?
这个问题,我来回答:学生时期你自己摸索出来的,好的学习方法有哪些?
在学生时期学习方有很多,但适合自己的才是最好的,很多也是大同小异,只有一部分是根据自己的性格特点来的。
1.做好时间管理。时间管理很重要,首先要明确自己学习的目标,然后制定好学习计划,一定要写下来,每个时间段做什么都要明确。晚上都要检查执行情况,根据实际情况进行调整。有很多时侯学习靠的不是天赋和智力而是对时间的把控。精力花在哪里,成就就在哪里。
2.劳逸结合。弦棚得太紧了会容易断,心态很重要,时间的分配管理尤其重要,一定要有张有弛。劳逸结合很重要,学习重要的是要有效率,没有效果的学习,不如好好休息。看书45分钟,一定要休息10分钟。体育锻炼也不能少,每天一定要抽个时间锻炼身体,只有身体健康,才能学好。而且锻炼身体还能提高自己的专注力。
3.注重效率,高效学习。平时要注意提高自己的专注力,做事情一心一意,做完一件再做另一件。也更容易让人做事情有条理,专心致志,才能有高的效率。没事时就休息,保持冷静。
4.加强自律能力。培养自己独立思考的能力,自己动手解决问题的能力。自己的事情自己做,能够更快地锻炼自己,快速成长。严格要求自己,不要让其它的事情,防碍了自己的计划。一定要按时完成自己的学习计划,做事情不拖沓。
5.养成良好的学习习惯。课前预习,上课时仔细听讲,有问题及时提出来,及时解决。课后复习,课外加强阅读。及时完成作业,并检查。上课时做好笔记,知道重难点,能记住的小知识点,课堂上就记住,不用在课下另花时间。
6.注重基础知识和课本知识的学习。基础知识一定要夯实,多记忆,多练习。还要善于运用错题本,针对自己易错的地方,反复复习和记忆,直到掌握为止。
7. 加强练习,归纳总结,举一反三。多练习有解题方法和思路,用图表,及关键字,对比法等加强记忆。把知识点理解通透,学会灵活运用。
8.坚持不懈,不轻言放弃。掌握各课的不同学习方法,根据自己的性格特点来学习。比如把难记的知识放在早上,在上学的路上背英语单词或是古诗词等等。要有自己的兴趣爱好,全面发展。
总之,学习方法有很多,因人而异,希望我的回答,能对你有用。我是@穆瓣草籽 教育领域创作者,欢迎关注我,一起探讨教育问题,分享最新教育资讯。
6. 自学人工智能需要学那些专业知识?
学习人工智能需要涉及以下几个方面的内容:
1. 数学和统计学:人工智能需要使用数学和统计学的基础知识,如线性代数、微积分、概率论、统计学等,对于机器学习、深度学习等算法的理解和应用至关重要。
2. 编程语言:掌握编程语言是进行人工智能开发的必要条件,如Python、Java、R等,其中Python是目前应用最广泛的编程语言之一,很多人工智能开发工具和框架都是基于Python实现的。
3. 机器学习和深度学习:机器学习和深度学习是人工智能的核心内容,需要学习相关的算法和模型,如线性回归、决策树、支持向量机、神经网络等,同时需要了解各种算法的优缺点和适用范围,以便在实际应用中进行选择。
4. 自然语言处理:自然语言处理是人工智能的重要应用领域之一,需要学习如何对自然语言进行分词、词性标注、语法分析、情感分析、机器翻译等处理,掌握相关的算法和技术。
5. 数据库和大数据技术:人工智能需要处理大量的数据,需要学习如何存储、管理、处理和分析数据,掌握数据库和大数据技术的基本原理和应用方法。
6. 计算机视觉:计算机视觉是人工智能的另一个重要应用领域,需要学习如何对图像进行处理、识别、分类、分割等操作,掌握相关的算法和技术。
综上所述,学习人工智能需要掌握数学和统计学、编程语言、机器学习和深度学习、自然语言处理、数据库和大数据技术、计算机视觉等多个方面的知识和技能。
7. Python学多久?
一般学习需要几个月左右的时间,Python入门简单,并不代表会一直简单。
要学会用Python干活,还需要学习Python的各种库,它的强大在于库,原因是Python的库可以用Python,c语言,c++等设计,再提供给Python使用,所以无论gpu运行,神经网络,智能算法,数据分析,图像处理,科学计算,各式各样的库在等着你用。 根据Dehghani的说法,Python在Python3之后,随着时间的推移而逐渐成熟,新的架构方法如微服务和容器,以及人工智能的进步,都使得企业在整个开发生命周期中更多地使用它,而不仅仅是停留在研究阶段。
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