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基本信息
密歇根大学的人工智能研究由一个跨学科研究团队组成，他们从事智能系统的理论、实验和应用研究。
在密歇根大学，与人工智能相关的学位并不是设立在工程学院，而是设立在文学、科学和艺术学院。
教学组认识到，CS学生除了CS以外，还需要学习许多其他的知识。因此，他们为CS学生提供了各种各样的专业方向，如生物信息学和计算机经济学等。
目前的研究范围涵盖了理性决策、多智能体分布式系统、机器学习、强化学习、认知建模、博弈论、自然语言处理、机器感知、医疗健康计算和机器人技术。
课程设置
大一的主要核心课程包括：
计算机科学导论简介
微积分（Calculus）
数据结构和算法导论
线性代数是一门研究向量空间、线性变换和矩阵的数学学科。
人工智能导论简介
大二主要课程是核心课程。
计算机科学中的概率与统计学
机器学习是一种人工智能的分支，通过让计算机系统从数据中学习模式和规律，从而不断改进和优化自身的能力。这种学习方式依赖于统计学和算法，目的是让机器能够根据数据自动学习和适应，而无需明确地编程每一个步骤。机器学习在许多领域都有广泛的应用，包括自然语言处理、图像识别、预测分析等。
离散数学
机器人导论介绍了机器人的基础知识和应用。本书包括了机器人的历史、结构、控制系统和感应器件等内容，并且深入探讨了机器人在制造业、医疗保健、服务业和军事领域等领域的应用。此外，该书还介绍了机器人的未来发展方向和挑战。本书适合机器人领域的初学者和专业人士阅读。
计算机视觉是一门涉及计算机和摄像头等设备，能够模拟人类视觉去理解和分析图像和视频的技术领域。
大三的核心课程主要包括：
自然语言处理（NLP）
深度学习是一种机器学习方法，它通过模拟人类大脑的神经网络结构来识别模式和进行决策。
强化学习是一种机器学习的方法，其目的是让智能体可以通过与环境互动不断地改进其决策能力。
知识表示与推理是一个重要的领域，旨在开发方法和工具来以计算机可以理解的方式表达知识，并在这些知识上进行推理。这个领域的关键问题包括选择最适合表达特定类型知识的表达形式，以及如何有效地利用这些知识进行推理和决策。知识表示与推理在人工智能、计算机科学、信息学和哲学等领域都有广泛的应用。
挖掘数据
大四主要核心课程包括以下几门：
人工智能高级课题
人机交互是指人类与计算机系统之间进行信息交换和操作的过程。在这个领域里，重点是设计和评估使人类能够有效地与计算机系统交互的技术和方法。这涉及到用户界面设计、用户体验、人因工程学、交互设计等多个方面。人机交互的目标是创建易于理解、易于操作，并且能够满足用户需求的计算机系统，从而提高用户的工作效率和满意度。
人工智能伦理是指关于人工智能系统及其应用中涉及道德和价值观的讨论和规范。随着人工智能技术的快速发展，越来越多的伦理问题和挑战浮出水面。这些问题涉及到隐私保护、数据安全、算法公平性、社会影响等方面。伦理规范的制定对于指导人工智能技术的发展和应用至关重要，以确保其在尊重人权和社会价值的同时，有效地服务于人类社会的利益。
人工智能毕业项目: 毕业设计
三、对密歇根大学人工智能专业的评价
密歇根大学安娜堡分校的人工智能研究十分优秀，拥有一支顶尖的研究小组，他们在机器学习、自然语言处理、计算机视觉、及智能机器人等领域都取得突出成就。其研究成果在国际上享有很高声誉，被广泛应用于工业界和学术界。该研究小组还与多家知名企业建立了合作关系，为企业提供了有效的解决方案。
另外，它还设有一套系统完备的教学体系，为学生提供广泛的人工智能课程，帮助他们更好地掌握人工智能的知识和技能。
总的来说，密歇根大学安娜堡分校在人工智能研究方面表现出色，其研究成果和教学体系广受认可。
以上就是密歇根大学人工智能专业的相关信息。如果对留学有任何疑问，欢迎联系传兮留学的老师咨询~
