从“本地人”宁上滑大不上多大所想到的。

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试问前辈,多大的什么考试很难?考人工智能方向?还是什么方向?
大一期间通过考试来对学生进行筛选,看看学生是不是合适所选的专业。实际上对学生的长远发展是有利的,因为大多数孩子还是不太清楚自己的真正兴趣的。
对于多大人工智能:转了个:多伦多大学计算机系(The Department of Computer Science 简称 DCS)是北美最顶尖的 计算机科学院系之一,为学生们提供了一系列广泛的研究机会和方案。 DCS 共有 11 个研究组,它们 都在各自领域做出了重要贡献,并 提供了许多新的见解。有的研究组 开发了新的方法或范式,对国际研 究和计算机科学产生重大影响。这方面的例子包括神经网络,计算机视觉,计算机图形学, 知识表示和推理,人机交互,科学计算和计算机性能评价。 DCS 近年来鼓励计算机科学进行跨学科研究。机器人和计算机视觉,计算机动画,人脸 建模和重建,人工生命和并行解决大型问题的正是跨学科研究获得巨大成功的例子。

2.人工智能研究组(Artificial Intelligence) 多伦多大学的人工智能(AI)研究组主要研究计算语言学,知识表示和推理,机器人技 术,规划,计算机视觉和机器学习/神经网络等领域。共有 14 名相关领域的全职教员,并提 供了十几门研究生课程,来帮助学生发展和扩大自己的知识和专长。 人工智能组主要研究用于神经网络和模式识别的新型学习算法。研究的主要目标是开发 与合成对实际工作有用的智能算法,探究机器学习,神经网络算法与其它统计方法的关系, 并深入了解大脑如何执行监督和无监督学习的洞察力,以及神经信息的表示。 人工智能组中有一个计算机视觉小组,他们的研 究范围包括边缘检测,图像分割,纹理分析,色觉, 立体跟踪,知觉组织,目标识别,主动和周到的视觉, 传感器设计,运动分析,事件,机器学习等计算视觉 的相关领域。

人工智能研究组成员已经收到许多著名的奖项, 包括 Premier’s Research Excellence Awards,NSF Career awards,Sloan Fellowships,Steacie Fellowships,NSERC University Faculty Award,ONR Young Investigator Award 等。实验室还受到了 NSERC,IRIS, CITO,MITACS,贝尔实验室,施乐公司高级研究学院,IBM,以及加拿大联邦政府拨款的支 持。
http://netlab.pkusz.edu.cn/wordpress/wp-content/uploads/2012/07/1101213416_赖豪_多伦多大学.pdf
 
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大一期间通过考试来对学生进行筛选,看看学生是不是合适所选的专业。实际上对学生的长远发展是有利的,因为大多数孩子还是不太清楚自己的真正兴趣的。
对于多大人工智能:转了个:多伦多大学计算机系(The Department of Computer Science 简称 DCS)是北美最顶尖的 计算机科学院系之一,为学生们提供了一系列广泛的研究机会和方案。 DCS 共有 11 个研究组,它们 都在各自领域做出了重要贡献,并 提供了许多新的见解。有的研究组 开发了新的方法或范式,对国际研 究和计算机科学产生重大影响。这方面的例子包括神经网络,计算机视觉,计算机图形学, 知识表示和推理,人机交互,科学计算和计算机性能评价。 DCS 近年来鼓励计算机科学进行跨学科研究。机器人和计算机视觉,计算机动画,人脸 建模和重建,人工生命和并行解决大型问题的正是跨学科研究获得巨大成功的例子。

2.人工智能研究组(Artificial Intelligence) 多伦多大学的人工智能(AI)研究组主要研究计算语言学,知识表示和推理,机器人技 术,规划,计算机视觉和机器学习/神经网络等领域。共有 14 名相关领域的全职教员,并提 供了十几门研究生课程,来帮助学生发展和扩大自己的知识和专长。 人工智能组主要研究用于神经网络和模式识别的新型学习算法。研究的主要目标是开发 与合成对实际工作有用的智能算法,探究机器学习,神经网络算法与其它统计方法的关系, 并深入了解大脑如何执行监督和无监督学习的洞察力,以及神经信息的表示。 人工智能组中有一个计算机视觉小组,他们的研 究范围包括边缘检测,图像分割,纹理分析,色觉, 立体跟踪,知觉组织,目标识别,主动和周到的视觉, 传感器设计,运动分析,事件,机器学习等计算视觉 的相关领域。

人工智能研究组成员已经收到许多著名的奖项, 包括 Premier’s Research Excellence Awards,NSF Career awards,Sloan Fellowships,Steacie Fellowships,NSERC University Faculty Award,ONR Young Investigator Award 等。实验室还受到了 NSERC,IRIS, CITO,MITACS,贝尔实验室,施乐公司高级研究学院,IBM,以及加拿大联邦政府拨款的支 持。
http://netlab.pkusz.edu.cn/wordpress/wp-content/uploads/2012/07/1101213416_赖豪_多伦多大学.pdf
转:多伦多大学计算机系最强的三个研究方向应该是计算机理论(Theory of Computation),数据库系统(Database Systems)和人工智能(Artificial Intelligence)。我是从 师资方面得出以上结论的,因为这三个研究方向都有各自领域内顶尖的学者坐镇。

1、计算机理论方向: Toronto 计算机系有位 Turing Award 得主—Stephen Cook, 这几乎是我们计算机专业家喻户晓的学者了。Cook 在哈佛跟 随著名的逻辑学家王浩攻读博士,1966 年博士毕业后到了 Berkeley 数学系任教,1970 年在评终身教职时没评上,之后 离开 Berkeley 来到了多伦多大学计算机系。仅仅多了 1 年, 也就是 1971 年,他的那篇论文《The Complexity of Theorem Proving Procedures》发表在了理论计算机科学最顶级的会议 STOC 之上,奠定了整个 NP‐Complete 理论的基础,也给理论 计算机界留下了至今尚未解决的重要问题:P 和 NP 是否相等。Berkeley 的另一位 Turing Award 得主 Richard Karp 曾经说过:“It is to our everlasting shame that we were unable to persuade the math department to give him tenure. Perhaps they would have done so if he had published his proof of the np‐completeness of satisfiability a little earlier.”可以看出同是图灵奖获得者的 Richard Karp 对其离开的惋惜和才华的肯定。除却 Stephen Cook,多伦多大学的计算机理论 方向还有另外一位著名学者 Allan Borodin。

2、数据库系统方向: 多伦多大学的 Database 方向也很强。前几年去世的 Alberto Mendelzon 是 Stanford 著名教授 Jeff Ullman 的弟子,研究 Database Theory 方向,数据库理论最好的会 PODS 已经把该会的时间检验奖改名 成 ACM PODS Alberto O. Mendelzon Test‐of‐Time Award 来纪念他了,可 见他的贡献之大;另一位学者 Ken Sevcik 之前是做 System 的,兼做数 据库,是 04 年的 ACM Sigmetrics Achievement Award 的得主。还有 Leonid Libkin 也是做 Database Theory 的,他编写的教材被广泛地用于 Finite Model Theory 的学习。现在多伦多大 学数据库组还很活跃的两位教授是 Nick Koudas 和 Renée Miller。Koudas 在数据库最高级别的 几个会议 SIGMOD,VLDB,ICDE 上发文很多;Miller 在 Data Integration 和 Data Sharing 方面很有 建树。多伦多大学的校友里做数据库最强的,要数 Phil Bernstein 了,做 Transaction Processing 的几位先驱之一,原来在哈佛任教。CMU 的教授 Christos Faloutsos 也是多伦多大学的博士, 他和 UIUC 的韩家炜教授应该算是 Data Mining 方向最大的两位学术带头人了,这两年的 SIGKDD Doctoral Dissertation Award 都颁给他俩的学生了。

3、人工智能研究组方向: Toronto 另一个不得不提的方向就是 AI、Machine Learning,Geoff Hinton 基本被所有学习神经网络,机器学习的研究人员所熟知。除了 Hinton 外,Hector Levesque 也非常著名,是做 Knowledge Representation and Reasoning 的。
 

waren

春有百花秋有月,夏有凉风冬有雪。
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转:多伦多大学计算机系最强的三个研究方向应该是计算机理论(Theory of Computation),数据库系统(Database Systems)和人工智能(Artificial Intelligence)。我是从 师资方面得出以上结论的,因为这三个研究方向都有各自领域内顶尖的学者坐镇。

1、计算机理论方向: Toronto 计算机系有位 Turing Award 得主—Stephen Cook, 这几乎是我们计算机专业家喻户晓的学者了。Cook 在哈佛跟 随著名的逻辑学家王浩攻读博士,1966 年博士毕业后到了 Berkeley 数学系任教,1970 年在评终身教职时没评上,之后 离开 Berkeley 来到了多伦多大学计算机系。仅仅多了 1 年, 也就是 1971 年,他的那篇论文《The Complexity of Theorem Proving Procedures》发表在了理论计算机科学最顶级的会议 STOC 之上,奠定了整个 NP‐Complete 理论的基础,也给理论 计算机界留下了至今尚未解决的重要问题:P 和 NP 是否相等。Berkeley 的另一位 Turing Award 得主 Richard Karp 曾经说过:“It is to our everlasting shame that we were unable to persuade the math department to give him tenure. Perhaps they would have done so if he had published his proof of the np‐completeness of satisfiability a little earlier.”可以看出同是图灵奖获得者的 Richard Karp 对其离开的惋惜和才华的肯定。除却 Stephen Cook,多伦多大学的计算机理论 方向还有另外一位著名学者 Allan Borodin。

2、数据库系统方向: 多伦多大学的 Database 方向也很强。前几年去世的 Alberto Mendelzon 是 Stanford 著名教授 Jeff Ullman 的弟子,研究 Database Theory 方向,数据库理论最好的会 PODS 已经把该会的时间检验奖改名 成 ACM PODS Alberto O. Mendelzon Test‐of‐Time Award 来纪念他了,可 见他的贡献之大;另一位学者 Ken Sevcik 之前是做 System 的,兼做数 据库,是 04 年的 ACM Sigmetrics Achievement Award 的得主。还有 Leonid Libkin 也是做 Database Theory 的,他编写的教材被广泛地用于 Finite Model Theory 的学习。现在多伦多大 学数据库组还很活跃的两位教授是 Nick Koudas 和 Renée Miller。Koudas 在数据库最高级别的 几个会议 SIGMOD,VLDB,ICDE 上发文很多;Miller 在 Data Integration 和 Data Sharing 方面很有 建树。多伦多大学的校友里做数据库最强的,要数 Phil Bernstein 了,做 Transaction Processing 的几位先驱之一,原来在哈佛任教。CMU 的教授 Christos Faloutsos 也是多伦多大学的博士, 他和 UIUC 的韩家炜教授应该算是 Data Mining 方向最大的两位学术带头人了,这两年的 SIGKDD Doctoral Dissertation Award 都颁给他俩的学生了。

3、人工智能研究组方向: Toronto 另一个不得不提的方向就是 AI、Machine Learning,Geoff Hinton 基本被所有学习神经网络,机器学习的研究人员所熟知。除了 Hinton 外,Hector Levesque 也非常著名,是做 Knowledge Representation and Reasoning 的。
很详细,谢谢!
 
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在加拿大读艺术院校奏神马?地铁口卖艺?当大肆广场装神弄鬼 。。。? 不能在艺术殿堂大展才艺,没人办学也没人愿学。当然,有能耐当总理另当别论 。 。 。
其实艺术设计很好就业的,我就没见过一个学美术的孩子毕业找不到专业工作的。平面设计的,网页设计的,游戏开发的,影视特效的,建筑室内效果图的......就连学个音乐的,都能至少找个游戏公司做声效。就是薪水不高到是真的。至于表演,就另当别论的,那万一靠的是脸不是学。
 
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主要担心未来职业问题,好象很少听说有读这个专业的,我怀疑是否冷门点呢?很多人都读计算机去了。
原来报读多大的engineer science,2月份时已收到多大offer分到material engineer专业,可能engineer science 录取分数太高了,儿子平均分只是94分。但同时也收到多大life science的offer,儿子比较喜欢科学课,化学生物物理课成绩也较优秀,反而数学相对差点,现在不知选哪个专业,如读material engineer,读4年就可以出来工作,但又考虑这专业就业前景怎样呢?如读life science,一读就要读10年或8年出来工作才有前途。所以决择比较重要,有些迷茫啊!
 
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這領域非常廣.半導體.電池.鋼鐵.石化.奈米.布料.鞋材......有材料專利就有暴利.NIKE就是靠氣墊鞋材.稱霸運動鞋市場.未來電池的快速充電.電能大儲存量....都須要依靠材料的突破..總之也是傳統的好科系.
主要担心未来职业问题,好象很少听说有读这个专业的,我怀疑是否冷门点呢?很多人都读计算机去了。
原来报读多大的engineer science,2月份时已收到多大offer分到material engineer专业,可能engineer science 录取分数太高了,儿子平均分只是94分。但同时也收到多大life science的offer,儿子比较喜欢科学课,化学生物物理课成绩也较优秀,反而数学相对差点,现在不知选哪个专业,如读material engineer,读4年就可以出来工作,但又考虑这专业就业前景怎样呢?如读life science,一读就要读10年或8年出来工作才有前途。所以决择比较重要,有些迷茫啊!
 
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主要担心未来职业问题,好象很少听说有读这个专业的,我怀疑是否冷门点呢?很多人都读计算机去了。
原来报读多大的engineer science,2月份时已收到多大offer分到material engineer专业,可能engineer science 录取分数太高了,儿子平均分只是94分。但同时也收到多大life science的offer,儿子比较喜欢科学课,化学生物物理课成绩也较优秀,反而数学相对差点,现在不知选哪个专业,如读material engineer,读4年就可以出来工作,但又考虑这专业就业前景怎样呢?如读life science,一读就要读10年或8年出来工作才有前途。所以决择比较重要,有些迷茫啊!

不用擔心.這科系雖冷門但應用領域廣.競爭少.機會自然多.主要還是大學的成績要好.讀研或找工作就都容易.進大學後可以與教授.助教...探討出路.和找尋自己的興趣與專長.這系較注重物理.化學.數學的要求相對沒那麼多.我覺得它比life science靠普.且在工學院內大二要轉其他科系相對容易.你孩子很優秀.你就不用太操心了.
 

大拿

Miroir de la vie
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多大的考试很难,几个朋友的孩子到了大二都换了专业,一个从精算换成了统计,一个从罗德曼商学院下来去学经济,一个从ES下来去学EE。

这边大学里退课或弃课现象司空见惯,这是一种对策,有的为了保gpa,有的为了避免不及格记录 。 。 。
 

大拿

Miroir de la vie
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试问前辈,多大的什么考试很难?考人工智能方向?还是什么方向?

比如说,某一门专业课,开始有200人报名上课,经过中间大大小小的测验、作业,人数逐渐减少,到了期末,参加考试的人数,可能连10个也不到了 。 。 。
 
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Emily Carr学校的规模不大,比安省的小不少。Emily Carr也是前些年才升格为大学的。如果没有任何帮助的话,校方也不会费劲去升格吧。你说的不错,也符合加拿大的部分实情。但是即使在加拿大,除了少数有天份的或者毕业后自雇的学生以外,大部分的毕业新生找工作,光靠作品集能行吗。可能还是要再加上学校的名声和关系网等软实力才行吧。就是因为觉得光靠学生自己的实力可能还不够,所以家长们才会在这里讨论名校名专业Networking等等软实力。另外,还应该考虑到那些,加拿大/美国以外,来自全世界二三十个国家在Emily Carr学习的国际学生吧。有些国家,College和University的毕业新生的入门待遇可能是不一样的。

题外话,Emily Carr是著名的画家作家,也是加拿大人的骄傲,她的头像有可能会出现在加拿大的新纸币上。加拿大和美国一样,准备在新纸币上开始使用女性头像,Emily Carr是热门候选人之一。Emily Carr的动漫不错,但学校的传统项目应该还是美术。

下一代新纸币上女性头像的入围名单

计划根据公共投票的结果,从12人中选出3到5人,然后由政府决定。

Pitseolak Ashoona (c. 1904–1983)
Emily Carr (1871–1945)
Thérèse Casgrain (1896–1981)
Viola Desmond (1914–1965)
Lotta Hitschmanova (1909–1990)
E. Pauline Johnson (1861–1913)
Elizabeth (Elsie) MacGill (1905–1980)
Nellie McClung (1873–1951)
Lucy Maud Montgomery (1874–1942)
Fanny (Bobbie) Rosenfeld (1905–1969)
Gabrielle Roy (1909–1983)
Idola Saint-Jean (1880–1945)
 
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滑大和多大?和我侄子的情形很相关啊。他当初被滑大电脑专业录取,但读了一年就转学到多大读物理化学,说是不喜欢那个地方和学校气氛,也厌倦了多年来一直从事的电脑专业(中学时参加多项编程竞赛包括代表加拿大的国际奥林匹克并获奖牌)。在多大以GPA3.95毕业。但毕业后还是去谷歌做电脑工作。
 

waren

春有百花秋有月,夏有凉风冬有雪。
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滑大和多大?和我侄子的情形很相关啊。他当初被滑大电脑专业录取,但读了一年就转学到多大读物理化学,说是不喜欢那个地方和学校气氛,也厌倦了多年来一直从事的电脑专业(中学时参加多项编程竞赛包括代表加拿大的国际奥林匹克并获奖牌)。在多大以GPA3.95毕业。但毕业后还是去谷歌做电脑工作。
滑铁卢大学什么气氛叫人不喜欢?
 

大拿

Miroir de la vie
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