yyhsci的个人博客分享 http://blog.sciencenet.cn/u/yyhsci 科学网大学08级新生

博文

模式识别与智能系统是个什么专业?

已有 30132 次阅读 2011-3-12 10:02 |个人分类:点滴思考|系统分类:科普集锦| 职业发展, 模式识别与智能系统, 自我定位

模式识别与智能系统是个什么专业?

2011312

星期六

 

从上学期起,就时常听到研三的师姐们在抱怨,说当初真不应该报模式识别与智能系统这个专业,现在找工作一点也不好。无论是考公务员还是去事业单位,投去简历后,面试的机会比别人少,即使有了面试机会,很多人总会问一问,模式识别与智能系统专业是干什么的?这个专业跟你所报的职位有什么联系?估计有好几次都被人事部门问了,所以师姐们也有一些抱怨。对此,导师好像也有点儿“爱莫能助”,因为大多数专业人士对这个专业不了解,所以只替他们想了一个不算什么办法的办法,在专业一栏填上“模式识别与智能系统(计算机科学),好提醒别人这个其实是与计算机紧密相关的,希望这样机会可能会大的,可情况似乎也不见好转。

 

那么模式识别与智能系统到底是一个什么样的专业呢?

 

互动百科给出的解释是:

模式识别与智能系统是20世纪60年代以来在信号处理、人工智能、控制论、计算机技术等学科基础上发展起来的新型学科。该学科以各种传感器为信息源,以信息处理与模式识别的理论技术为核心,以数学方法与计算机为主要工具,探索对各种媒体信息进行处理、分类、理解并在此基础上构造具有某些智能特性的系统或装置的方法、途径与实现,以提高系统性能。模式识别与智能系统是一门理论与实际紧密结合,具有广泛应用价值的控制科学与工程的重要学科分支。

其相关研究方向为:

图像模式识别、计算机控制、视觉伺服与控制、生物信息处理、模糊控制、神经网络智能控制、复杂系统建模与控制、嵌入式系统、板形板厚综合智能控制,图象处理与分析、计算机视觉、智能机器人、人工智能、计算智能、信号处理。

硕士学位的培养目标是:

 应具有坚实的模式识别与智能系统学科的基础理论和系统的专门知识;对于模式识别与智能系统某一研究领域的进展和学术动态有较深的了解;能够熟练利用计算机解决本学科的有关问题;具有从事模式识别与智能系统中的某一研究方向的科学研究或独立担负专门技术工作的能力,并取得有意义的成果;较为熟练地掌握一门外国语。 

相关课程:

  随机过程与数理统计,矩阵论,优化理论,近世代数,数理逻辑,数字信号处理,图象处理与分析,模式识别,计算机视觉,人工智能,机器人学,计算智能,非线性理论(如分形、混沌等),控制理论,系统分析与决策,计算机网络理论等。

http://www.hudong.com/wiki/%E6%A8%A1%E5%BC%8F%E8%AF%86%E5%88%AB%E4%B8%8E%E6%99%BA%E8%83%BD%E7%B3%BB%E7%BB%9F

 

再查一查,模式识别与智能系统是属于“控制科学与工程“下的二级学科,我们学校把它列在了“计算机科学与通信工程学院”里的一个硕士研究生专业,每年招的人数不多,1015个的样子,而且基本上属于调剂过来的,估计大多数同学对这个专业也不熟悉,想一想计算机学院下的一个专业,而且有名额调剂也就稀里糊涂地进来了。进来之后做什么呢?既不像计算机应用专业那样把编程或硬件作为自己的应该熟悉和掌握的基本技能,也不像数学专业那样把深厚的数学功底作为自己的追求目标,因此,也就只能看看论文,然后发一两篇小论文,这样转眼就到了毕业,才发现找本专业的工作真不容易,招的人少而且要求也高,因此也就只能寄希望考公务员或者进事业单位,但是一投简历,就出现了本文开头所述的情况。

但真的就能只怪专业吗?我想问题的产生的原因也必然是问题的症结所在。不是计算机专业,也不是数学专业,恰恰因为它是一门理论与实践要求都很高的交叉学科,也就注定了既然选择了这个专业,就必须花费更多的时间和精力才能学好它。这方面以自己的了解,编程应该是作为一项最基本的技能,然后就是能够有比较好的数学和英语基础,能够跟踪研究的前沿,对应用也有所关注,如此,努力三年,方能开始入门,至于发展,估计得工作或继续深造之后。

另外想到的问题,就是自己应该对自己有一个正确的定位,自己所期望的工作是什么样的,是考公务员还是专业相关?走什么样的专业路线,学术还是工程?研究生三年多一些这样的思考,我相信毕业的时候肯定不会有那么多的茫然与抱怨。

不过话说回来,要真正做到,又谈何容易呢?只有继续努力学习与思考吧。



https://wap.sciencenet.cn/blog-81759-421432.html

上一篇:怀念我的大学时光
下一篇:你不够优秀,因为你不够孤独
收藏 IP: 221.6.159.*| 热度|

3 钟云飞 陈绥阳 wayyybn

发表评论 评论 (17 个评论)

数据加载中...

Archiver|手机版|科学网 ( 京ICP备07017567号-12 )

GMT+8, 2024-5-19 12:28

Powered by ScienceNet.cn

Copyright © 2007- 中国科学报社

返回顶部