一、北航人工智能就业前景？
人工智能专业，第一个开设的是北大。五年前我学这个专业的时候，老师说除了北大之外，其他学校的人工智能专业只能拿工科学士学位。而且，这个专业不达到研究生以上，基本没啥出路。
在学校的时候，我们也仅仅是学一些简单的算法，更多的是被迫去学了嵌入式开发还有网络编程啥的。
这个专业对口的工作，是算法类的 工作。这类型工作缺口大，但是要求高。
二、北航人工智能研究生好考吗？
1、北京航空航天大学考研难度算是很难。在大学考研难度排名前100中排名14难度值：93.9。
2、考研难易主要还是看招生院校所处的地域、学校名气、院校排名等，因为报考生源的不同，竞争力度也不同。越发达地区特别是像北京，上海这样的大城市的重点大学都难考，而非重点大学则相对好考。
3、如果你的本科院校是985、211。本身掌握的基础比较好。专业课成绩过硬，那对你来说就不难。
三、北航人工智能研究院都有什么专业？
1、计算机专业：计算机技术、计算机应用、计算机科学与技术、数字图像处理、计算机图形学、 AI 工程、信息技术等。
2、机器学习专业：神经网络、机器学习、模式识别、支持向量机等。
3、自然语言处理专业：自然语言处理、自然语言技术、智能问答系统等。
4、智能控制专业：智能控制、智能优化、机器人等。
5、智能机器人专业：机器人学、机器人技术、智能机器人系统等。
6、知识工程专业：知识图谱构建、知识发现、自动推理等。
四、北航人工智能研究院是几系？
北航人工智能研究院不是原来的系，因为这是刚成立不久的新研究机构。2020年初，北京航空航天大学人工智能研究院正式揭牌成立，由中国科学院院士、北京航空航天大学郑志明教授担任院长。人工智能研究院将在人工智能基础理论研究、共性关键技术与核心算法研究、人工智能拔尖人才培养等方面开展工作。
五、北航人工智能研究院是哪个学院？
北京航空航天大学人工智能研究院于2018年成立，2020年1月正式挂牌。人工智能研究院将在人工智能基础理论研究、共性关键技术与核心算法研究、人工智能拔尖人才培养等方面开展工作。
在北京航空航天官方网站中，人工智能研究院已经成为和微电子学院、软件学院等同级别的独立学院，不过关于人工智能研究院的官方网站尚在建设中，其中师资力量预计和招生规模等更详细的信息尚未公布。根据之前北航人工智能专业招生信息，其教师队伍或将以计算机学院教师为主体，部分师资会来自校内学科交叉单位以及来自国内领军企业和研究院所的研究人员。
六、北航人工智能研究生怎么样？
北航人工智能研究生挺好的。人工智能专业，第一个开设的是北大。五年前我学这个专业的时候，老师说除了北大之外，其他学校的人工智能专业只能拿工科学士学位。而且，这个专业不达到研究生以上，基本没啥出路。
在学校的时候，我们也仅仅是学一些简单的算法，更多的是被迫去学了嵌入式开发还有网络编程啥的。
这个专业对口的工作，是算法类的 工作。这类型工作缺口大，但是要求高。
七、北航人工智能研究院一年招多少人？
今年首招122人。目标是培养人工智能领域卓越工程人才，学生主要来自软件工程、计算机、自动化、材料、经管等专业，其中超过一半来自非软件或计算机专业。
人工智能研究院由郑志明院士领衔，以顶尖信息学科和优势数学学科为支撑，深度整合多学科资源，汇聚一批具有重要国际影响的学术带头人，形成重大创新团队，面向国家重大战略需求开展基础理论和关键技术研究，2019年获批人工智能北京市高精尖学科，2021年获批北京市高精尖创新中心。研究院以培养人工智能领域拔尖创新人才为目标，建立完善的本研一体化培养体系。
八、北航选计算机还是人工智能？
1 个人认为北航选计算机比人工智能更稳妥。
2 既然已经提北航了，那你的分数肯定非常高，北航目前有几个试验班，相对来说工科试验班几大类都非常有实力，尤其计算机拔尖计划，这是国家重点扶持的直通项目，能读这个班不愁未来，人工智能其实算计算机类衍生专业，理科大类分流后的选择。
3 北航是近些年炙手可热的985高校，双一流大学，拥有众多精品专业和王牌实验室，主要突出的是5个拔尖计划班，1个未来计划班，强基计划班2个。
九、北航2023年人工智能考研大纲？
1、842人工智能基础综合试题含信号与系统、算法设计与分析和机器学习三门课程的内容。所有课程均不指定参考书。
2、试题总分为150分，每门课试题满分50分，三门课程的试题均计入考试成绩。
《信号与系统》考试大纲（50分）
一、复习要点
（一）信号与系统绪论
(1)信号与系统的概念；
(2)信号的描述、分类及常用信号；
(3)信号的基本运算。
（二）正交函数集与正交分解
(1)信号分解的物理意义；
(2)正交函数集；
(3)信号在正交函数集上的分解。
（三）连续周期信号的傅里叶级数
(1)连续周期信号在三角函数集上展开；
(2)连续周期信号傅里叶级数；
(3)有限项傅里叶级数与均方误差。
（四）连续信号的傅里叶变换
(1)非周期连续信号的傅里叶变换；
(2)典型信号的傅里叶变换；
(3)傅里叶变换的基本性质；
(4)周期信号的傅里叶变换。
（五）拉氏变换
(1)拉氏变换的定义、物理意义；
(2)拉氏变换的基本性质；
(3)拉氏逆变换；
(4)双边拉氏变换。
（六）连续时间系统的时域分析
(1)系统的概念、表示与分类；
(2)LTI系统分析方法概述；
(3)连续系统的时域经典分析法；
(4)零输入响应与零状态响应；
(5)卷积的定义与性质；
(6)卷积法求解系统响应。
（七）连续时间系统的S域分析
(1)系统函数；
(2)由系统函数零、极点分布分析时域特性；
(3)线性系统的稳定性分析。
（八）离散时间系统的时域分析
(1)离散时间信号（序列）及其表示；
(2)典型离散时间信号；
(3)离散时间信号的基本运算；
(4)离散时间系统的基本概念描述与分类；
(5)系统冲激响应函数的求解。
（九）离散时间系统的Z域分析
(1)z变换及其收敛域；
(2)典型序列的z变换；
(3)逆z变换；
(4)z变换的基本性质；
(5)系统函数与z域分析。
（十）离散信号的傅里叶分析
(1)离散周期信号的傅里叶级数DFS；
(2)序列的傅里叶变换离散时间傅里叶变换DTFT；
(3)离散傅里叶变换DFT；
(4)快速傅里叶变换FFT。
（十一）傅里叶变换及其图像处理应用
(1)数字图像简介；
(2)二维离散傅里叶变换2D DFT及其性质；
(3)2D DFT在图像处理中的应用。
《算法设计与分析》考试大纲（50分）
一、整体要求
(一)掌握算法的定义、性质和表示方法，并能够使用伪代码对算法进行描述；
(二)能够熟练采用渐近上界、渐近下界与渐近紧确界分析算法的运行时间；
(三)掌握算法设计的常用方法，包括分而治之、动态规划、贪心、近似算法；掌握图的基本概念和重要的基础图算法；
(四)掌握计算复杂性的基本概念和证明P类、NP类问题的方法；
(五)具有对简单计算问题的建模、分析、算法设计、算法优化和编程求解能力。
二、复习要点
(一)渐近复杂性分析
（1）Ｏ、Ω、Θ符号定义；
（2）分析给定算法的渐近复杂性；
（3）比较具有不同渐近上界的算法的效率；
（4）递归函数的运行时间分析。
（二）常用算法设计方法的基本思想和特点，以及针对具体问题设计相应的算法并分析其效率
（1）分治算法
（2）动态规划算法
（3）贪心算法
（4）近似算法
（三）图算法
（1）图的基本概念和基本性质；
（2）图的表示方法；
（3）图的遍历与搜索方法；
（4）最小生成树和最短路径等图具体问题算法。
（四）计算复杂性
（1）计算复杂性的基本概念，如判定问题、优化问题等；
（2）P类和NP类问题的定义和证明。
《机器学习》考试大纲（50分）
一、复习要点
（一）机器学习基础算法：（1）Bayesian学习以及相关算法；（2）Q学习基本概念；（3）归纳学习-决策树构建算法。
掌握机器学习发展历史、AlphaGO技术的发展历史以及核心技术，掌握Q学习的基本方法；掌握VC维的定义，以及统计学习理论的基本结论，深入理解经验风险和真实风险概念区别与联系；理解Bayesian的基本原理，贝叶斯学习、朴素贝叶斯算法在相关实际问题中应用；掌握HMM算法的基本原理；掌握信息熵概念的内涵、ID3算法构建过程、根据具体的实例，构建决策树。掌握信息增益的概念，以及在构建决策树时的物理含义。
（二）神经网络与深度学习：（1）线性分类器-感知机等；（2）传统神经网络-BP算法等；（3）深度学习-卷积神经网络等。
掌握线性分类器的构建方法，包括线性分类器的基本形式、构建方法；掌握感知机的构建方法、Fisher准则、最小均方误差准则。掌握机器学习里优化概念如何应用于线性分类器的设计。理解神经网络的反传算法基本原理、能够根据具体简单的网络实例写出反传公式的基本形式。了解经典深度神经网络模型、以及前沿技术，主要掌握卷积神经网络；理解卷积神经网络的构建过程、包括卷积操作的定义、Pooling操作的定义等。
（三）统计学习分类器：（1）支持向量机；（2）Adaboost算法；（3）子空间学习与稀疏表示。
理解统计学习理论的基本原理、支持向量机的基本原理与线性分类器的联系。掌握支持向量机的优化目标构造方法、优化算法以及应用。掌握Adaboost的基本原理，弱分类器的基本概念以及分类器融合算法。掌握子空间学习与稀疏表示的基本概念与思想，掌握主成分分析方法的具体过程、优化目标以及应用。基本了解Fisher判别分析、核判别分析等等；了解稀疏表示方法与子空间学习的联系与区别。
十、模式识别与人工智能 北航
模式识别与人工智能：北航引领科技创新领域的发展
近年来，随着人工智能技术的飞速发展和应用范围的不断拓展，模式识别作为其中的重要组成部分，扮演着关键的角色。在中国，北京航空航天大学（简称北航）作为领先的科技院校，在模式识别与人工智能领域具有突出的研究和教学实力，为我国的创新发展作出了重要贡献。
模式识别是一门研究如何从输入数据中进行自动分类和描述的学科。它通过从样本数据中学习并构建模型，进而对新数据进行预测和分析。在人工智能领域，模式识别的应用非常广泛，包括图像识别、语音识别、生物特征识别等。
北航的模式识别与人工智能相关研究始于上世纪80年代，迄今已经发展成为一支庞大而强大的研究团队。该团队包括了多位国内外知名专家和学者，他们在模式识别算法、机器学习、数据挖掘等方面取得了卓越的研究成果，推动了我国在人工智能领域的发展。
北航模式识别与人工智能的研究内容
北航模式识别与人工智能团队的研究内容包括但不限于以下几个方面：
- 图像识别与处理：该领域主要研究如何从图像中提取有用的信息，并对其进行分类和处理。团队成员在图像识别、目标跟踪等方面开展了深入的研究，并在国际学术期刊和会议上发表了大量高水平论文。
- 语音识别与处理：语音识别技术是人工智能领域中的重要应用之一，该团队在语音识别方面进行了深入研究，并取得了令人瞩目的成果。他们开发了基于深度学习的语音识别系统，在国内外各种语音识别比赛中取得了优异成绩。
- 生物特征识别：生物特征识别是模式识别与人工智能领域的热门研究方向之一。北航团队在人脸识别、指纹识别等方面取得了重要突破，为国内相关产业的发展做出了积极贡献。
除了以上几个方向，北航模式识别与人工智能团队还积极参与国际合作项目，并与国内外优秀的研究机构建立了紧密的合作关系。他们与微软、苹果等知名科技公司合作开展了多项研究，推动了科技创新的进程。
北航模式识别与人工智能的教学工作
北航的模式识别与人工智能团队不仅在科研方面取得了重要成果，也在教学工作上发挥着重要作用。该团队负责开设了一系列包括本科、研究生和博士研究生课程，涵盖了模式识别算法、机器学习、深度学习等方面的内容。
北航模式识别与人工智能课程采用理论与实践相结合的教学模式，注重培养学生的实际操作能力。学生在课程中不仅学习了模式识别与人工智能的理论知识，还通过实践项目来提高自己的实际应用能力。
此外，北航的模式识别与人工智能团队还积极引导学生参与科研项目，鼓励他们发表高水平的学术论文。许多学生在团队的指导下取得了优秀的科研成果，并获得了国内外重要奖项的认可。
北航模式识别与人工智能的社会影响
北航的模式识别与人工智能研究在国内外学术界和工业界产生了广泛的影响。他们的研究成果被应用于各个领域，包括智能交通、智能安防、智能医疗等。
在智能交通领域，北航团队的图像识别与处理技术被广泛应用于智能监控系统，提高了交通管理的效率和准确性。在智能安防领域，他们的生物特征识别技术在人脸识别、指纹识别等方面发挥了重要作用。
此外，北航模式识别与人工智能团队还积极参与社会服务工作，为国内外企事业单位提供技术咨询和解决方案。他们与多家知名企业合作，在智能产品研发和创新应用方面取得了丰硕的成果。
总之，北航的模式识别与人工智能团队凭借其卓越的研究实力和教学水平，为我国的科技创新和社会发展做出了重要贡献。他们的工作将继续引领模式识别与人工智能领域的发展，促进我国科技的腾飞。