’更多更好的就業(yè)機會‘當前就業(yè)市場的競爭越來越激烈,每年都有大批的畢業(yè)生涌入求職市場,這樣,很多用人單位在招聘人才的時候,除了要求學歷之外,還需要有一定的工作經(jīng)驗,即強調一定的職業(yè)技能。那么,對于中專生來說,如果能通過自考本?？频奶鬃x,并且認真學習學校安排的專業(yè)課程及職業(yè)技能的培訓與實習,日后,一定可以在畢業(yè)時取得更多更好的就業(yè)機會,憑著堅實的核心競爭力取勝 湖南計算機專業(yè)學校 -學費更便宜
專業(yè)解讀 | 什么樣的學生適合報考計算機類專業(yè)? 二維碼 計算機類專業(yè)是這幾年來特別熱門的專業(yè)之一,不過很多同學和家長對計算機類專業(yè)還存在不少誤解。 其實計算機類專業(yè)畢業(yè)出來不單單只是做程序員。  從計算機大類上講,它有很多細分的專業(yè)。包括計算機科學與技術、軟件工程、網(wǎng)絡工程、信息安全、物聯(lián)網(wǎng)工程、數(shù)字媒體技術、智能科學與技術、空間信息與數(shù)字技術、電子與計算機工程等細分專業(yè)。 現(xiàn)在是互聯(lián)網(wǎng)時代,"計算機"已經(jīng)遠遠不是"電腦"的概念,比如傳統(tǒng)的電視機進化成互聯(lián)網(wǎng)電視之后和計算機有關了,傳統(tǒng)汽車加了車聯(lián)網(wǎng)以及智能駕駛后和計算機有關了,金融行業(yè)中大數(shù)據(jù)、電子交易、程序化交易等占據(jù)越來越重的地位等等。  因此,我們能看到越來越多企業(yè)"跨界"進入計算機領域,其實是必然的趨勢。相應的,計算機類專業(yè)人才就業(yè)前景也十分廣闊。 根據(jù)《2020生就業(yè)報告》顯示,2019屆本科畢業(yè)生月入5440元,而計算機類、高職鐵道運輸類專業(yè)領跑薪酬榜,分別為6858元和5109元。  信息安全、軟件工程、網(wǎng)絡工程、信息工程、計算機科學與技術、數(shù)字媒體藝術等與計算機相關的六個均為"綠牌"專業(yè)。
(注:綠牌專業(yè)指的是失業(yè)量較小,就業(yè)率、薪資和就業(yè)滿意度綜合較高的專業(yè),為需求增長型專業(yè)。行業(yè)需求增長是造就綠牌專業(yè)的主要因素,連續(xù)綠牌說明相關專業(yè)就業(yè)優(yōu)勢具有持續(xù) |
經(jīng)常有同學和家長來詢問:"學IT,能不能月薪過萬?"這點其實不用擔心,,只要你能認真學,剛畢業(yè)你的月薪可能沒有破萬,但也不會太差,如果你工作幾年之后積累了一定的經(jīng)驗,工資肯定會隨之水漲船高。就拿一批*畢業(yè)就來學習的同學們,他們經(jīng)過幾年的學習,畢業(yè)之后都找到了心儀的工作。
高質量的職業(yè)教育,在為技能型社會提供人才支撐的同時,也書寫了更多"技能改變人生"的精彩故事,很多出去的學子,工作一兩年之后月薪一兩萬的比比皆是……
我們相信,對于很多*畢業(yè)選擇了同學來說,只是一個起點,未來還有更多可能
隨著人工智能的興起,這門技術已經(jīng)逐漸融入我們的日常生活,那么人工智能是什么呢?
人工智能就是能夠在各類環(huán)境中自主地,或交互地執(zhí)行各種擬人任務(anthropomorphic tasks)的一類機器。它是計算機科學中涉及研究、設計和應用智能機器的一個分支,其近期主要目標在于研究用機器來模仿和執(zhí)行人腦的某些智力功能,探究相關理論、研發(fā)相應技術,如:判斷、推理、證明、識別、感知、理解、通信、設計、思考、規(guī)劃、學習和問題求解等思維活動。
發(fā)展階段:
1956年夏季,以麥卡賽、明斯基、羅切斯特和申農(nóng)等為首的一批有遠見卓識的年輕科學家在一起聚會,共同研究和探討用機器模擬智能的一系列有關問題,并提出了“人工智能”這一術語,它標志著“人工智能”這門新興*的正式誕生。IBM公司“深藍”電腦擊敗了人類的國際象棋更是人工智能技術的一個完美表現(xiàn)。
人工智能的發(fā)展是以軟硬件為基礎,經(jīng)歷了漫長的發(fā)展歷程。20世紀三四十年代,以維納、弗雷治、羅素等為代表發(fā)展起來的數(shù)理邏輯,和以丘奇、圖靈等人為先驅提出的計算思維,促進了智能計算方法的萌生。1956年夏,人類歷史上次人工智能研討會在美國的達特茅斯(Dartmouth)舉行,標志著人工智能*的誕生。
1969年,召開了屆國際人工智能聯(lián)合會議,此后每兩年召開一次。次年,《人工智能》國際雜志(International Journal of AI)創(chuàng)刊。這些對開展人工智能國際學術活動和交流、促進人工智能的研究和發(fā)展起到積極作用。隨后,20世紀七八十年代,知識工程的提出和系統(tǒng)的成功應用,確定了知識在人工智能中的地位。近年來,機器學習、深度學習、演化計算、群智能等研究深入開展,形成高潮
