¿Qué materias se evalúan en el examen de ingreso de posgrado en inteligencia artificial?

Conceptos básicos de matemáticas, programación, aprendizaje automático, procesamiento de lenguaje natural, minería de datos, etc.

1. Conceptos básicos de matemáticas: incluyendo álgebra lineal, cálculo, teoría de probabilidades y estadística matemática. Este conocimiento matemático es la base para comprender e implementar algoritmos de inteligencia artificial.

2. Conceptos básicos de programación: incluida la programación en Python, la programación en C++, la programación en Java, etc. La realización de la inteligencia artificial es inseparable de la programación, por lo que es necesaria una base de programación.

3. Aprendizaje automático: el aprendizaje automático es una de las áreas centrales de la inteligencia artificial y un tema importante para los exámenes de ingreso de posgrado. Debe comprender los principios y la implementación de varios algoritmos de aprendizaje automático, como árboles de decisión, máquinas de vectores de soporte, redes neuronales, etc.

4. Procesamiento del lenguaje natural: El procesamiento del lenguaje natural es otro campo importante de la inteligencia artificial, que involucra conocimientos como la lingüística, la informática y las matemáticas. Requiere comprensión del análisis de texto, síntesis de voz, traducción automática y otras tecnologías.

5. Minería de datos: La minería de datos es una tecnología para extraer información útil a partir de grandes cantidades de datos. Es uno de los campos importantes de la inteligencia artificial. Debe comprender algoritmos como el preprocesamiento de datos, la agrupación en clústeres, la clasificación y la minería de reglas de asociación.