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2019-11-02 11:21:12 澳大利亚留学云 4008-941-360

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你知道机器人这个词最早出自哪里吗?

1921年,捷克作家卡雷尔·恰佩克发表了剧作《罗素姆的万能机器人》(Rossum‘s Universal Robots)。在剧本描述的未来社会里,具有人类思维能力的仿生机器人代替了人类从事着绝大部分重复而繁琐的社会劳动。而剧名中的“robot”也逐渐在世界范围内流行起来,慢慢演化成了人造人、机器人的代名词。

当时工业化的浪潮正席卷欧罗巴大陆,人类已开始对生产模式带来的剧烈变革产生遐思和隐忧。而在一个世纪以后的今天,利用机器和人工智能代替人类劳动力俨然已经成为了一种常态。

人工智能

人工智能(Artificial Intelligence,简称AI),是指计算机展现人类智能特征的技术,它是研究模拟人类智能并赋予计算机自我学习、自我思考、自我决策能力的一门综合性学科。

借助数字信息和硬件创新的力量,自诞生以来,人工智能的理论和技术正以惊人的速度不断进步。随着人工智能理论和技术日趋成熟,在一些影像辨识,语言分析和棋类游戏上,人工智能甚至已经达到了超越人类的水平。

除了我们常用到的智能语音助理,人工智能实际上早已深入我们生活的方方面面。德勤最新发布的《全球人工智能白皮书》指出,目前AI技术已在金融、医疗、安防等多个领域广泛应用,且应用场景愈趋丰富。

与此同时,全球各地的政府和公司也开始关注人工智能的巨大潜力。搜索引擎、智能操作系统、无人驾驶,这些前沿科技公司都将人工智能的研发放在了重中之重,每年投入了大量的资金和人力。根据麦肯锡(McKinsey)最近的一份报告显示,到2030年,与人工智能相关的经济活动将达到13万亿美元,占全球GDP的14%左右。

面对发展如此迅猛的人工智能行业,我们应该从何处着手?

研究指出,未来人工智能的发展将是关键技术与产业的结合。每一次人工智能的发展都伴随着研究方法的突破,深度学习是近年机器学习技术突破的重要代表之一。随着人工智能研究和应用领域的不断延伸,未来人工智能将迎来更多种技术的结合应用。

皇家墨尔本理工大学一直以来都十分重视人工智能的教学和科研。根据业界最权威的全球计算机科学专业排行榜(CS Rankings),皇家墨尔本理工大学的计算机科学和信息技术一直稳居世界前沿,其数据库和搜索引擎等诸多领域更是代表着澳大利亚的顶尖水平。

RMIT人工智能硕士课程

2018年,澳大利亚研究理事会(Australian Research Council)将皇家墨尔本理工大学在人工智能和图像处理领域的研究评为“高于世界标准”。除此之外,澳大利亚卓越研究报告(ERA)也将RMIT评为全球最佳的人工智能学府之一。

- 网络信息检索:澳大利亚排名第1,全球排名第10

- 大数据与大数据管理:澳大利亚排名第2,全球排名第26

- 人机交互界面:澳大利亚排名第2,全球排名第37

- 数据库领域:澳大利亚排名第1(微软排名)

*数据来源 2019年Computer Science (CS) Ranking

人工智能硕士课程概览

在皇家墨尔本理工大学的人工智能硕士课程中,学生将学习如何构建 AI 领域的前沿知识,并学习设计和实现AI系统和应用程序。同学们可以使用RMIT最先进的设施,包括 VXLab 和专业人工智能实验室。

由于人工智能的核心在于算法,因此该课程要求学生拥有较好的数学背景和解决分析问题的技能。本课程的教学将包含广泛的学习模式,包括讲座、小组讨论、实践课程、工作室、项目工作和研讨会。

课程长度:2年

开学时间:二月,七月

入学条件:学生需完成计算机、科学、工程或健康领域的学士学位并成绩不低于GPA 2.0(4.0)

行业联系

皇家墨尔本理工大学科学学院与澳大利亚和国际上的信通行业有着密切的联系。众多国际顶尖IT集团和科研机构都与RMIT保持着良好的合作关系,其中包括:微软、苹果和谷歌等业界巨擘。

课程的教职人员都是具有丰富行业经验、备受业界认可的专业人士。今年十月,澳大利亚教育部与皇家墨尔本理工大学签署了一项价值7110万澳元的研究计划,并将在RMIT设立人工智能决策中心,为澳洲各级行政机关以及私营部门提供未来大数据决策的支持。该科研中心的领头人便是该课程的教授Julian Thomas。

除此之外,这个科研中心也将汇集来自全球人文科学以及社会科学和科技专家,国际合作伙伴中包括牛津大学,康奈尔大学等国际顶尖AI科研机构。

就业前瞻

本课程的毕业生将拥有丰富的机器和深度学习、数据科学、计算机视觉和人工智能相关的专业知识。这也将与编程、软件工程和机器人软件等相关领域的专业技术知识相结合。

毕业生将有机会为各行业设计人工智能系统,包括政府部门、制造业、卫生、通信、金融和教育等领域。毕业生的就业前景广泛,可选择的职业涵盖:

人工智能工程师

机器学习工程师

分析专家

商业智能分析师

商业智能开发人员

数据分析员和研究科学家

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