一、人工智能专业目录代码？
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人工智能专业（专业代码：080717T）
培养目标:人工智能专业主要面向国民经济与科技发展的重大需求，以新工科为导向，培养具有扎实的数理基础、系统掌握人工智能的基本理论、计算机与智能控制技术、电子与机器人技术、数据智能分析与决策等技术、具备灵活运用相关交叉学科知识、实践应用及开拓创新的科学素养，拥有较为开阔的产业应用视角与国际前瞻视野，能够从事人工智能算法开发及技术应用、智能控制技术应用和人工智能系统集成等方面的工作，具有团队精神和管理与协调大型工程项目能力的复合型高级工程技术人才。
主要课程：电路原理、电子技术、信号分析与处理、数字信号处理，传感器与检测技术，嵌入式系统，物联网技术、人工智能基础、模式识别、机器学习、图像理解与视觉计算、计算智能及应用、智能数据挖掘、认知计算导论、自然语言处理与知识工程、大数据处理与信息检索等课程。
就业方向：本专业学生毕业后主要在人工智能新兴产业、智能金融、智能制造、智能医疗、智能教育、智能交通、智能政务等企事业单位从事人工智能研究、开发、应用和管理工作。
本专业学制 四年 授予学位 工学学士
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二、人工智能应用测评师是什么？
人工智能应用测评师是指从事人工智能应用评估、测试、优化等工作的专业人员。他们的主要职责是对人工智能应用进行评估，以确保其安全、可靠、有效地运行。
人工智能应用测评师需要具备扎实的计算机科学、人工智能、机器学习等方面的知识，以及丰富的测试经验和技能。他们需要了解不同类型的人工智能应用，如自然语言处理、图像识别、智能推荐等，并能够根据应用的特点和需求，设计和执行有效的测试方案。
此外，人工智能应用测评师还需要具备良好的沟通和协作能力，能够与开发人员、用户等相关人员进行有效的沟通和协作，以确保应用的质量和用户体验。
总的来说，人工智能应用测评师是人工智能领域中非常重要的职业之一，他们为人工智能应用的安全、可靠和有效运行提供了重要的保障。
三、高像素ai模式区别？
高像素AI模式是指通过人工智能技术对图像进行优化和处理，以提高图像的质量和清晰度。它与标准画质模式相比，具有以下区别：
画质优化：高像素AI模式通过人工智能算法对图像进行搜索、识别和重构，逐帧实时全面优化画质。它能够补充失真的画面细节，输出接近4K/8K分辨率的超高清片源，并且能够将较低分辨率的输入信号与影像数据库实时比对分析。
分辨率：高像素AI模式能够输出接近4K/8K分辨率的超高清片源，而标准画质模式则是指物理分辨率在1280P*720P以下的一种视频格式，即400线左右的VCD、DVD、电视节目等“标清”视频格式。
功能：高像素AI模式具备更多的功能，如超级清晰度SR、运动估计与运动补偿MEMC、动态目标重塑NR、精密平滑处理DPCS、酷睿炫彩ACM、AI场景画质优化等。这些功能可以提供更高质量的视频体验。
总结来说，高像素AI模式通过人工智能技术对图像进行优化和处理，能够提供更高的画质和更清晰的视频体验。而标准画质模式则是指物理分辨率较低的视频格式。
四、ai甄别是什么意思？
甄别是指利用人工智能技术对特定对象、数据或情况进行识别、分类和判断的过程。通过分析大量的数据和模式，AI可以自动识别和辨别不同的特征、属性或行为，并根据预设的规则或算法进行判断和分类。AI甄别在各个领域都有广泛的应用，例如在安全领域中用于识别威胁和异常行为，在医疗领域中用于诊断和预测疾病，在金融领域中用于风险评估和欺诈检测等。
通过AI甄别，可以提高效率、减少错误，并为决策提供更准确的依据。
五、什么是自动化测试？
什么是自动化测试？
简要回答：自动化测试是使用机器来代替人工执行的一个过程。我们可以简单的理解成人工智能化，在没有人工智能之前，很多事情都是由手工来测试功能，有了自动化测试使用自动化测试工具与脚本来帮助我们完成测试部分测试工作。
为要做自动化测试？
提升软件测试的效率，保证项目的稳定性、实现快速迭代。提升测试人员幸福感、解放放手，有更多时间做探索性测试。
自动化测试一般在什么阶段介入？
一般在回归测试阶段介入。每一次迭代版本，新增了需求或者是修改了bug之后，保证之前的主流程模块不会出现问题，使用自动化可以快速了解版本质量。
接口自动化测试一般在集成测试阶段进行。
那些模块适合做自动化测试？
项目相对稳定的项目APP应用程序或者WEB系统模块、接口层面进行自动化测试。
常见的自动化测试工具有：selenium，1.0RC remote control 远程控制，js脚本的注入；
2.0以及3.0版本基于webdriver，操作浏览器的原生控件，保留了RC功能。
selenium自动化的原理详解：
webdriver本身是一个CS架构的框架，client端为测试脚本，server端就是driver启动的浏览器。
webdriver启动浏览器的端口监听来自客户端（测试脚本）发送的请求（指令），然后接收到指令之后，webdriver调用浏览器当中相应的控件完成对元素的操作。
自动化测试工具兼容那些浏览器？
浏览器类型：FF/chrome/IE
自动化测试代码覆盖率案例分析图：
六、人工智能算力标准？
1. 统一分数
基准测试程序应当报告一个分数作为被评测计算集群系统的评价指标。使用一个而不是多个分数能方便地对不同机器进行横向比较，以及方便对公众的宣传。除此之外，该分数应当随着人工智能计算集群的规模扩大而线性增长，从而能够准确评测不同系统规模下算力的差异。
2. 可变的问题规模
人工智能计算集群往往有着不同的系统规模，差异性体现在节点数量、加速器数量、加速器类型、内存大小等指标上。因此，为了适应各种规模的高性能计算集群，预期的人工智能基准测试程序应当能够通过变化问题的规模来适应集群规模的变化，从而充分利用人工智能计算集群的计算资源来体现其算力。
3. 具有实际的人工智能意义
具有人工智能意义的计算，例如神经网络运算，是人工智能基准测试程序与传统高性能计算机基准测试程序的重要区别，也是其能够检测集群人工智能算力的核心所在。人工智能基准测试程序应当基于当前流行的人工智能应用而构建。
4. 评测程序包含必要的多机通信
网络通信是人工智能计算集群设计的主要指标之一，也是其庞大计算能力的重要组成部分。面向高性能计算集群的人工智能基准测试程序应当包括必要的多机通信，从而将网络通信性能作为最终性能的影响因素之一。同时，基准测试程序中的多机通信模式应该具有典型的代表性。
七、AI智能测试是什么？
AI智能测试是一种利用人工智能技术来进行测试的方法。它通常由一系列预定义的问题或任务组成，通过自动化的方式向被测者提供问题或任务，并收集他们的回答或行为数据。这些数据可以用于评估被测者的能力、技能、表现水平等，帮助人们做出改进和优化。
AI智能测试的应用非常广泛，例如在教育、人力资源、医疗保健等领域都有应用。它可以节省时间和成本，提高效率和准确性
八、人工智能是怎么做出判断的？
最近一段时间，AI（人工智能）被炒得神乎其神，似乎它无所不能。但事实上，据社交网站“脸谱”披露，要想欺骗AI把某个不存在的东西当作真实存在，比你想象的要容易得多。
譬如，在一张高清晰度的图片中，随机地降低某些地方的像素。这么一点微不足道的变化，人眼根本难以觉察，也不会影响我们的判断；但AI却能觉察出来其中的差异，并因此严重干扰了判断，比如说把图中的猫误认作了狗。
再比如，据说现在谷歌的语音识别AI功能已经非常强大，能一边听语音，一边笔录成文字。但一位AI工程师略施小计，就把它给耍弄了：他在语音文件中掺入少量数码噪声，这点噪声对于我们是不会有什么影响的，但让谷歌的AI去识别，结果却是笔录下来的文字已跟原意大不一样。
这些低级错误揭示出当前AI的一个重大缺陷：太拘泥于细节，“只见树木，不见森林”，让无谓的细节影响了对整体的判断。如果这个弱点被黑客利用，后果将不堪设想。他们将能够操纵无人驾驶汽车狂奔，无视红绿灯；或者让犯罪嫌疑人轻易躲过AI控制的监控摄像头。
AI的决策规则不易被人知
为了解决这个问题，这就需要我们先去了解AI是如何自我学习，如何做决策的，但这一直是个难题。因为AI在自我学习过程中，经过海量的数据训练之后，会自创一套决策规则，但它最后创立的规则到底是什么，这对于AI的设计者有时候都是一个谜。这一点其实跟人也是相似的。譬如，老师在课堂上向你传授知识，但你是如何把这些知识点组织起来的，他也不见得清楚。
最近，美国布朗大学的克里斯·格林和他的同事开发了一个系统，有望突破这个困难。
这个系统能够分析，当AI对一个图像做判断时，它是根据图像的哪一部分做出判断的；与此类似的，对于给文件自动归档的AI，这个系统也能够分析，AI是根据文档里的哪个词对文档进行归类的。
为开发这个工具，研究小组用数码噪声依次替换图片的一部分（相当于给这部分图片打马赛克，以便看看这样替换之后，是否会对AI的判断产生影响。如果更换部分的图片改变AI最终的判断，那说明图片的这块区域可能正是影响AI判断的关键所在）。
一窥AI的决策过程
格林在给图片分类的一个AI上测试了他的系统。这个AI被训练把图片分成10个类，包括飞机、鸟、鹿和马等。格林的系统能够暗中查看，当AI对图片进行分类时，什么是它所倚重的，什么是被它忽略不计的。
结果表明，AI先是将图片上的物体分解成不同的元素，然后搜索图片中的每一个元素以确定把图片归到哪一类。
举个例子。当AI观察马的图片时，它首先关注的是其腿部，然后，寻找它的头部。在观察鹿的图片时，它也采用类似的办法，不过在关注了鹿的腿部之后，它接下去搜寻的不是头，而是鹿角，因为鹿角是最能把鹿跟其他动物区别开来的，所以鹿角被置于优先的地位。至于图片的其他地方，则被AI完全忽略了。
从这里我们看出，AI做决策的过程迥异于我们人类。我们是不会如此拘泥于局部的。面对一张鹿的图，即使把它的角打上了马赛克，我们也还是可以根据分叉的蹄子认出鹿来的，但对于“死板”的AI，它很可能就把它认作驴了。
格林的软件可以帮助我们测试现有的AI，以便确保它们下判断时，关注的是我们认为重要的东西，这对于改进AI有重要的价值。
