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【工程转码神校:美国卡耐基梅隆大学人工智能工程硕士录取】

恭喜远山学子Z同学收获

2024年秋季入学卡耐基梅隆大学

人工智能工程硕士录取!

先欣赏下录取信吧!

Background

申请人背景

Z同学,美国TOP40本科,电子工程本,GPA3.75,GRE 330+

申请时间线

2023年12月29号提交, 2024年2月14日录取

– 项目介绍 –

在CMU人工智能硕士是学习如何将人工智能整合到工程问题的约束中,并从全新的角度看待挑战。具体分为多个细分方向:

  • 1. 生物医学工程
  • 2. 化学工程
  • 3. 土木与环境工程
  • 4. 非洲
  • 5. 电气与计算机工程
  • 6. 信息网络研究所-信息安全
  • 7. 材料科学与工程
  • 8. 机械工程

– AI Engineering的

机械工程专业先修课要求 –

1. 数据分析编程(Python优先)

2. 概率/统计,如概率分布、联合概率和条件概率、独立性、边缘化、贝叶斯规则和最大似然估计

3. 线性代数,如矩阵运算,线性变换,投影,矩阵导数,和特征分解

– 课程细节: 120 Units –

核心课程3门

  • AI工程的系统和工具链
  • 工程师机器学习导论》
  • 工程师深度学习导论

领域课程60个unit(5门),从以下选一

  • 机械系统设计与制造
  • 生物力学工程和医疗设备
  • 能量和热流体系统
  • 机器人与控制系统
  • 学生应能熟练掌握

– 申请要求 –

  • 截止日:秋季入学:12月15优先轮, 1月5日最终轮,网申从10月1日开放;春季入学8月31日截至,网申从7月1日开放;
  • 要求四年制大学的学士学位,任何工程或科学相关学科,包括计算机科学,生物和医学科学,物理,化学,数学;
  • 较强的定量分析能力或生命科学背景;
  • 所有就读大学的成绩单(入学审查可接受非官方成绩单);
  • GRE:可选,非必须;
  • 托福成绩最低要求是84分。最低分数线是:阅读22分,听力22分,口语18分,写作22分;最低可接受的雅思成绩为6.5分;DuoLingo的最低要求是总分105分(读写105分,理解115分,创作70分,对话96分)如果以前在美国获得学位,可以提交旧版本的托福/雅思/多邻国成绩;
  • 三封推荐信,由推荐人直接在线提交(应在截止日期前提交);
  • 目的陈述,作为在线申请的一部分;
  • 不可退还的75美元费用(入学/延期/拒绝)。

– 就业情况 –

  • 就业率: 84%毕业后选择就业,薪水中位数$130,000,其中在旧金山就业薪资较高,中位数为$140,000; 此外,9%选择继续读博;
  • 就业行业:互联网和软件排名第一,电子和计算机排名第二,具体如下:
  • 雇主:亚马逊,苹果,微软等,其中留校最多,具体如下:

就业岗位:软件工程师、软件开发工程师、研究助理等,具体如下:

生成式人工智能:

生成式人工智能及其与系统集成的开发方式将继续发生重大演变。工程系统需要提供对系统行为的约束,包括信任、安全、弹性和责任。

自主物理系统:

人工智能将使我们的网络和物理世界发生根本性的变化。在自动驾驶汽车领域,可以利用人工智能将多个数据流整合到一个自动化系统中,以预测交通延误并主动缓解拥堵,从而解决当今的交通困境。

制造业的未来:

将人工智能和机器学习与金属增材制造相结合,使该技术能够扩大工业规模。人工智能的复杂功能映射是解决围绕加速打印、预测和预防缺陷以及允许全天候打印的挑战的途径。

新型设备连接:

设计高效、可靠、健壮和安全的下一代智能边缘网络,实现无线边缘网络能够自我修复和自我优化。这种网络将使人工智能在智能交通、远程医疗、分布式机器人和智能航空航天等领域的应用更加高效、互动和隐私保护。

人类生活援助:

人工智能已经开启了改善人类生活的新机会。工程研究人员正在探索其应用,为人类健康提供生物打印、癌症治疗、药物输送、精确康复、了解疾病、改进诊断、检测病毒和抗体、预测妊娠并发症、增强人类能力,以及更好地了解我们的大脑和决策。

能源和环境:

除了健康和医疗应用,人工智能可以用来寻找可再生能源的催化剂、寻找更安全的电池和核材料的材料、开发高效的海水淡化技术。

网络安全:

机器学习和人工智能(AI)表现在:计算机可以从大量数据中“学习”趋势。从面部识别到能够在软件漏洞被利用之前自动发现和修复软件漏洞的系统。

人类+AI设计:

大的设计问题需要创造性和探索性的决策,这是人类擅长的技能。传统上,工程师们将人工智能应用于一组定义好的规则内的问题。然而,我们可以应用一种人工智能框架,通过观察人类数据来学习人类设计策略,从而在没有明确目标信息、偏见或指导的情况下生成新的设计。Human+AI设计根据哪种模式最适合解决问题,将AI作为设计过程中的工具、管理者或合作伙伴。

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