人工智能基本信息、考研专业介绍、学校分布与名单
1、基本信息
专业名称：人工智能
专业代码：085410
门类/类别：工学
学科/类别：电子信息
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2、专业介绍
桂林电子科技大学
控制学科介绍
一、专业名称及代码
控制学科硕士招生包含以下专业：
学术型硕士专业：控制理论与控制工程081101、检测技术与自动化装置081102、模式识别与智能系统081104
专业学位硕士（同时招收留学生）：控制工程085406、人工智能085410。
拟招生人数：69人（以学校招就处公布为准）
二、学科介绍
北京工商大学控制科学与工程一级学科由我国著名控制专家夏德黔、雷渊超教授等创建，1981年开始招收研究生，1986年“控制理论与控制工程”获硕士学位授予权，至今已有39届毕业生，培养了大批人才。该学科在1986年-1999年间一直为原轻工业部部级重点学科、北京市品牌专业，积累了丰富的研究生培养经验，学科基础坚实，在教学科研方面获得多项成绩，曾获国家科技进步二等奖、全国教材、教育部规划教材、北京市等多项奖励，特色与优势明显上升。
本学科坚持传承、创新的建设理念，不断发展壮大，2005年又获得控制科学与工程下的二级学科“检测技术与自动化装置”学位授予权；2006年、2021年分获电子信息（控制工程、人工智能）领域专业硕士学位授予权；2008年“控制理论与控制工程”被列为校级重点学科；2010年获得“控制科学与工程”一级学科硕士学位授予权；2021年“控制科学与工程”一级学科被列校级重点建设学科；2021年以“控制科学与工程”一级学科为基础获批“系统科学”一级学科博士授权点，至此已经形成“本、硕、博”一体化人才培养体系。本学科参加了2012年、2016年、2021年的全国第三次、第四次和第五次学科评估，取得相对良好成绩，更明确了提升的目标。
本学科充分发挥我校食品、轻工、商科多科性大学的优势，长期围绕轻工业、首都现代服务业等领域的热点问题，大力开展交叉学科的特色建设，凝练优势研究方向。在轻工业生产过程优化控制系统、城市水环境监测与水华智能预测方法、农产品及食品安全智能检测技术、模式识别与人工智能方法、商业智能与物联网方法、工业互联网与数据驱动等研究工作上具有明显特色和优势，在北京市同类学科中有较大影响。现有国家重点研发计划项目、国家科技支撑计划重点项目、国家自然科学基金、北京市自然科学基金及其它省部级项目等，近五年，承担科研项目150余项，师均科研经费73.5万元；公开发表论文883篇；授权国家发明专利67项，获得国家级、省部级教学、科研奖项17项。经过四十年的发展，本学位点已经拥有较为完整、扎实、高效的研究生科研支撑平台，依托农产品质量安全追溯技术及应用国家工程实验室、国家虚拟仿真实验教学一流课程、食品安全大数据技术北京市重点实验室、北京高等学校实验教学示范中心、中国轻工业工业互联网与大数据重点实验室、智慧环保北京实验室、国家环境保护食品链污染防治重点实验室等科研教学平台。
本学科明确培养目标，培养热爱祖国，拥护中国共产党领导，具有优良的政治思想素质、端正积极的学习态度、严谨务实创新团结的科研作风；能从事控制学科相关技术的理论研究、技术开发、系统设计、工程实施与管理的高级专业人才。依托本学位点在复杂系统建模与调控、人工智能系统分析与集成、食品安全检测与应急防控等特色方向的基础和优势，旨在培养服务北京市节能环保、人工智能、智能装备产业、新一代信息技术等高精尖产业的高级专门人才，为首都发展储备高层次人才和技术骨干。
三、研究方向
（一）控制理论与控制工程（081101）
1、复杂系统建模与调控
该研究方向着力于复杂系统的建模与智能控制、生产计划和调度、系统集成自动化过程优化等前沿理论与技术的研究，针对工业生产系统中的关键技术问题，研究复杂系统的智能控制、优化决策的理论和方法，研究具有学习和自适应能力、人机协调的、以先进测控技术和智能控制算法为核心的优化控制系统。本方向的主要特色是将建模方法、智能控制、优化决策方法应用于复杂物流控制系统与轻工业生产、水环境保护与控制、食品安全预警应急防控系统等领域，解决对具有大滞后复杂系统的智能控制与优化决策问题。
2、嵌入式系统及网络控制
该研究方向综合应用嵌入式系统技术及网络测控理论与方法，针对不同应用领域的网络测控的热点技术问题，进行深入的理论与应用研究，解决嵌入式技术在测控（包括无线传感网络技术、GPRS、GPS、蓝牙技术）终端设备的应用技术，测控网络的传输与控制、大型网络测控系统的设计与实施中的技术问题。本方向的主要特色是将嵌入式智能系统与网络测控技术应用于农业、物流、环境、食品安全等监控系统的网络测控中，成功地将嵌入式系统技术应用在农业温室的远程监测系统、基于物联网的智能家居系统、网络化生产过程控制中，完成多种工业机器人、智能机器人控制与决策规划系统、结构可视化设计等开拓性、前沿性课题。
3、轻工自动化与智能装备控制
该研究方向着力于轻工技术、装备与工程领域的生产过程检测与控制、计划管理和优化调度、系统集成与自动化等前沿技术研究和系统设计。针对轻工业生产系统与装备中的关键技术问题，研究其智能检测、自动控制、优化决策的理论和方法，研发具有学习和自适应能力、人机协调的、以先进测控技术和智能控制算法为核心的优化控制系统；对轻工领域的新材料、新产品、新工艺、新设备的开发过程和产品的检测与制备控制及环境保护等关键技术进行研究实施。主要特色是将智能控制、优化决策方法应用于轻工业生产、工艺设备控制等领域。
（二）检测技术与自动化装置（081102）
1、食品安全感知与分析
本研究方向主要研究食品安全的分析预警、风险评估与智能追溯系统、智能感知技术等。重点是食品安全快速检测与应急措施系统构建、多传感器信息融合、重要品种风险评估决策和智能追溯系统。光电无损检测技术是食品安全感知与分析的主要技术之一，研究利用神经网络、模糊逻辑等智能信息理论和方法对天然农副产品、食品品质特征信息进行提取、聚类、分类等，主要检测对象均具有自然生长、特征复杂、模式分散，难以直接测量、描述和量化、分类界限模糊等特点。目前该方向已经在多源食品安全数据获取、食品安全大数据挖掘与分析系统等方面形成了特色与优势。
2、计算机测控技术与装置
本研究方向进行新型自动检测和智能控制仪表以及各种自动化装置的设计和应用研究。运用先进非接触或间接检测技术、智能控制算法，以微电子技术、嵌入式技术和智能信息处理技术为基础组成计算机自动检测与控制系统。将网络技术与测控技术融合，研究基于网络环境的远程监测与控制技术。该研究方向在实现多级监控网络的实时处理、无线短距离网络监测、嵌入式技术与系统、物联网技术应用等方面开展了广泛、深入的研究，在基于无线网络的远程监测等领域具有明显的特色和优势。
3、智能检测与预测方法
本研究方向综合运用智能科学、检测技术、预测控制等理论和方法，研究智能化检测、预测预警的理论和方法，解决目前测控领域研究的热点问题，如数学建模、生产参数软测量与在线预报、预测和预警等领域的前沿方法与技术，组成以先进的检测技术和智能控制算法为核心的智能化自动检测和控制系统。该研究方向在软测量建模方法、软测量模型校正、软测量工程化实施技术，环境安全的智能检测、预测方法与预警系统，可再生能源与建筑运行监测与分析，桥梁健康状态监测，轻工业生产过程智能检测与优化控制等方面具有明显的特色和优势。
（三）模式识别与智能系统（081104）
1、模式识别理论与应用
本研究方向着重研究模式分析和识别理论、文字、语音、图像、视频等媒体的识别方法和技术及在不同应用领域的应用。本方向针对食品安全、轻工业、农业、交通等不同领域产生的感知、分类、预测、信息处理等问题，重点研究基于计算机视觉的特征提取与识别、基于光电技术的检测、信息处理与建模、基于物联网的大数据挖掘与决策、基于机器学习方法的工业领域预测与评估等。目前本方向在工业产品表观缺陷检测与识别、农产品光电无损检测与判别、交通领域流量预测、工业大数据分析与决策等方面形成特色与优势。
2、系统分析与集成
本方向着重研究复杂智能系统的物理结构、信息结构、系统与环境的交互方式、组分关联和功能耦合的规则及其演化规律。本方向针对工业、经济、环境、食品安全及互联网应用等领域的复杂系统，重点研究系统学原理与方法在各类现实系统中应用的复杂性问题，并将分析结果综合应用于系统结构的设计和系统功能的提升，构建复杂智能化系统。目前本方向在水环境分析建模、食品安全应急保障、互联网舆情分析、工业大数据分析与挖掘等方面形成特色与优势。
3、智能感知与机器人系统
本研究方向着重研究智能感知、机器人系统、计算机控制领域的原理、方法和技术及其应用。本方向针对机器人系统的传感、滤波、信息处理、控制等问题，重点研究机器人视觉感知、多传感器融合与信息物理系统、智能控制方法等。目前本方向在移动机器人运动感知、非结构环境和复杂场景识别、多传感器信息融合与理解等方面形成特色与优势。
（四）控制工程（085406）
1、智能控制与预测控制
针对工业生产、环境安全、物流系统中的复杂系统的建模与智能控制、生产计划和调度、系统集成自动化过程优化等关键问题，综合运用智能控制技术、预测控制、优化控制等理论和方法，研究智能测控、预测预警的理论和方法，解决目前工业生产、环境安全、物流测控、食品安全等领域的管控一体的热点问题。该方向主要特色是将建模方法、智能控制、预测方法应用于复杂物流控制系统与轻工业生产、水环境保护与控制、食品安全预警监控系统等领域，解决对具有大滞后复杂系统的智能控制与优化决策问题及突发事件的应急防控问题。
2、现代测控技术与装置
针对基于物联网的新型自动检测、智能控制仪表以及各种自动化装置的设计和应用问题，综合运用信息和测控两大领域的相关理论和技术，研究将网络信息技术与测控技术的渗透与融合、基于物联网环境的远程监测、软测量与控制技术等。该研究方向在多级监控网络的工业化、水环境网络安全监测、污水处理远程监控、可再生能源和楼宇自动化的远程监测、轻工业生产过程智能测控等方面取得了具有特色的成果。
3、机器人控制系统
针对机器人系统的传感、滤波、信息处理、控制等问题，重点研究机器人视觉感知、多传感器融合与信息物理系统、智能控制方法等。本方向目前在移动机器人运动感知、非结构环境和复杂场景识别、多传感器信息融合与挖掘等方面形成特色与优势。
4、模式识别与人工智能
针对不同领域产生的感知、分类、预测、信息处理等问题，综合应用模式识别与人工智能的原理、方法和技术，重点研究基于多媒体技术与计算机视觉特征提取与识别、基于光电技术的检测与信息处理、基于物联网等大规模传感器系统产生的大数据信息处理、基于各种模式识别与机器学习方法的工业领域预测与评估等。该方向已经在计算机视觉技术、机器学习方法、光电检测技术用于食品安全无损检测的信息处理、轻工业产品和农副产品的品质特征提取与识别，工业、桥梁、轨道交通的时序数据分析与预测、能源、农业领域的物联网大数据处理等形成了明显的特色和优势。
5、食品安全检测技术
针对食品安全快速无损检测问题，综合利用光电无损检测技术及信息传输技术和信息处理技术，解决食品、农副产品的品质特征提取，对食品、农产品的有害物质的特征提取、检测、识别等问题。该方向已在食品安全领域、农业领域利用人工嗅觉与人工味觉检测技术、显微光电成像、光谱技术及人工智能模式识别、多传感器信息融合检测技术在农副产品、食品品质等无损检测方面的工作形成了明显的特色和优势。
（五）人工智能（085410）
1、机器视觉与智能计算
该方向着重研究利用计算机和智能计算方法相结合，代替人眼进行目标对象的识别、判断和测量等相关内容，涉及目标对象的图像或视频获取、对图像或视频的处理，以及目标对象的测量和识别等理论与技术等。本研究方向的主要特色包括大型场景和荧光显微图像三维重建、医学影像可视化与分析、细粒度纹理分类、病虫害农作物识别、密闭空间行为分析、高性能嵌入式计算等，广泛应用于医学疾病分析与诊断、生物种群监控、非物质文化遗产保护、交通轨道检测与安全管理等领域。
2、智能区块链与大数据
该方向着重研究利用区块链、人工智能、大数据、边缘计算等新一代信息技术，结合标识解析、智能合约、机器学习、密码学、边缘智能、分布式系统等理论与方法，实现现实物理世界与数字计算空间映射、交互和价值确认，并开展工程实践。本研究方向的主要特色是基于区块链和人工智能的信息可信采集、真实存储、智能处理和互联共享，广泛应用于工业互联网、食品安全和智能金融等领域。
3、智能自主无人系统
该方向着重研究自主无人系统的传感、滤波、控制、优化等理论和方法，重点研究智能自主无人系统的状态评估、智能控制、任务决策，以及系统退化情况下的智能健康感知与应急决策。本研究方向的主要特色是无人机、无人船的智能感知与健康管理，涵盖智能自主无人机单体、编队及群组的感知、健康评估、容错控制、路径规划等。
四、导师队伍
控制科学与工程学科专任教师57人，具有博士学位47人；其中教授11人、副教授 31人，讲师15人，高级职称教师的比例为71.9%；具有海外经历教师16人；研究生导师30人，其中博士生导师6人。具有享受国务院政府特殊津贴学者、北京市教学教师、北京市教师、北京市“新世纪百千万人才工程”入选者、北京市人才培养资助青年拔尖团队、北京市“高创计划”青年拔尖人才、北京市科技新星、北京高校青年英才、北京市属高校青年拔尖人才和北京市属市管高校中青年骨干教师等，同时本学科教师有多人在全国一、二级学术团体中兼任副理事长等职务，学术梯队结构合理、学历层次较高，具有很好的发展潜力。
五、就业前景
学科研究生毕业可从事自动控制、自动检测、智能系统、电子信息、计算机与互联网相关专业技术研究及管理工作，近五年就业率维持在98%以上，名列学校前茅，2021年控制学科高质量就业全校第二。
导师介绍
专业介绍：
本招生方向的特点在于：制定培养计划和实施培养过程中，借力深圳大学计算机学院，和深圳大学医学部，结合理论创新和生物医学时间，对学生进行人工智能和生物医学人工智能方向学习和实践的全面培养。
深圳大学生物医学工程学科自2005年开始组建，在短时间内实现了学科的迅猛发展：2006年获一级学科硕士点，2009年获生物医学工程领域工程硕士点，2012年获广东省优势重点学科，2018年获生物医学工程一级学科博士点，在第四轮学科评估中排名并列全国第15名（B类），2019年获批生物医学工程博士后科研流动站，并入选国家级一流本科专业建设点。学科现有国家级平台1个：医学超声关键技术国家地方联合工程实验室，省级平台2个：广东省生物医学信息检测与超声成像重点实验室和广东省医疗电子仪器转化工程技术研究中心。本学科专任教师55人，包括中组部千人计划专家1人，青年千人6人，国家特殊津贴专家2人。近3年本学科承担国家级科研项目过百项，包括973计划、自然科学基金重点项目、国家重大科学仪器项目等重要科研项目，经费总数超过亿元。科研设备总值近亿元。研究成果获得5项省部级奖励。
深圳大学计算机与软件学院成立于2008年底，学院成立后学科得到长足发展，成为省优势重点学科和国家特色专业。2018年，成功申请了计算机科学与技术博士点。2019年计算机学科与技术专业、软件工程专业获批国家一流专业建设点。计算机学科与技术专业2017年通过工程教育国际专业认证，培养体系国际等效。2019年11月，深圳大学计算机学科进入ESI全球0.298%。近五年，计算机与软件学院获批95项国家自然科学基金项目，近5年的到账经费1.92亿元。在平台方面，我院拥有1个国家级工程实验室；11个省级平台 ；5个市级平台以及2个国家级示范中心。本学科共有专职教授105人，其中教授24名， 副教授32名， 助理教授49名，其中包括加拿大三院院士1名，国家千人1人，国家外专千人2名，IEEE FELLOW 1名，国家优青1名，长江学者1名，国家百万人才工程1名，有突出贡献中青年专家1名，新世纪人才2名，广东省领军人才1人，广东省杰青人才2名、珠江学者人才2人，广东省杰出青年学科基金获得者1人，博士生导师18名。
该招生方向借力深圳大学计算机学院，双方根据彼此长处规划发展方向，在科研经费、研究数据、影像数据、人力资源等资源方面，双方实行有效共享，共同探索“人工智能+X”的人才培养模式，培养高素质复合型“新工科”人才。
报考要求
政治思想合格，品质优良，热爱本专业，具有计算机科学与技术本科专业、软件工程本科专业、人工智能本科专业、或相关本科专业知识背景（可以接收跨专业报考），并对本专业有科研兴趣，有志于将来从事本专业相关的科研或技术工作。欢迎推免生，欢迎具有博士授权或硕士授权高校的考生报考。除全日制应届本科毕业生外，其他考生须在网上确认（现场确认）前取得本科毕业证书方可报考。
0854电子信息（专业学位）
本专业学位类别设有通信工程、集成电路工程、控制工程、人工智能等四个领域。
085410 人工智能（专业学位）
人工智能：依托人工智能四川省重点实验室和教育部 “AI+智慧学习” 人工智能学院，在人工智能基础理论、酿酒智能化、电力智能化、环境监测与评估、医学图像诊断、大数据分析、视频图像传输及处理、信息融合等领域的研究具有一定优势和特色。主要研究智能感知与信息处理、机器视觉与图像视频处理、大数据与数据挖掘、深度学习与类脑智能、模式识别、智能计算、智能芯片、无人控制技术等。
研究方向：不区分研究方向
小编：大部分专业都会考英语科目，不放来测测你现在的英语基础。
2、考研学校分布与名单
全国(15)
北京(1)
河北(1)
山西(1)
辽宁(1)
吉林(1)
上海(2)
江苏(2)
河南(1)
湖北(1)
广东(2)
广西(1)
四川(1)
