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2024-12-24
回复了主题帖：【第二轮入围名单】《大规模语言模型：从理论到实践》

chejm 发表于 2024-12-24 11:19 注意事项3入围者需在2024年2月19日前，是不是应该为2025年2月19日前谢谢提醒，我马上改一下
发表了主题帖：【第二轮入围名单】《大规模语言模型：从理论到实践》

感谢网友参与《大规模语言模型：从理论到实践》的申请，以下是入围网友信息。入围网友请在2024年12月26日12:00前：（1）核对邮寄信息：点此查看您的论坛个人信息中姓名、电话、地址（2）确认是否能完成阅读计划：看下方您提交的阅读计划（3）以上2个确认后，请跟帖告知：个人信息无误，确认可以完成评测计划。 *注意：（1）资料：点此进入页面，下滑到书籍资料栏。（2）收到开发板后，请在EEWorld 嵌入式板块发表测评报告，进度是15天内至少提交一篇阅读报告，直到完成申请提交的阅读计划，测评报告要求100%原创首发，抄袭会被封杀哦。（3）入围者需在2025年2月19日前，完成您申请时提交的计划，收到书籍后的15天内未发表报告，需退回书籍，邮费自理。用户名阅读计划 @dfjs 1、书籍内容结构分析：阅读目录及前言，了解书籍的整体框架；确定书籍覆盖的主要主题（例如，大模型架构、训练方法、应用场景等）。 2、理论部分评估，重点阅读书中关于以下关键主题的章节：Transformer架构和其在大模型中的应用；预训练与微调（Pre-training & Fine-tuning）的技术细节；模型优化（如知识蒸馏、剪枝）和加速策略；参数高效化训练（LoRA、PEFT等）；评估理论讲解是否清晰、准确，并与当前大模型领域的主流认知保持一致。3、实践部分评估：按书中提供的教程运行代码示例，测试其可用性；运行环境：选择适当硬件资源（如NVIDIA GPU）并搭建书中推荐的运行环境（如PyTorch或TensorFlow）；数据集：验证书籍提供的案例是否使用了公开可获得的数据集；模型训练：运行书中推荐的模型训练流程，记录训练效率和结果；测试书中是否对常见问题提供解决方案（如内存不足、梯度爆炸等） 4、案例应用评估：测试书籍中提供的大模型应用场景（如自然语言生成、计算机视觉等）是否具有实用性；测试是否可以通过书中内容轻松迁移应用到自己的实际项目中。 5、创新性评估：比对书中内容与当前主流文献（如论文或技术博客），评估其前沿性；判断是否包含大模型在新兴领域（如医疗、自动驾驶、生成式设计等）的应用案例。 6、适用性分析，针对不同层次的读者进行适用性分析：(初学者)书中的基础概念是否易于理解？(进阶者)是否能从书中获取更深入的技术实现与优化思路？(专业研究人员)是否能启发新的研究方向？ @ljg2np 收到书后，将根据书的内容发表4篇阅读理解分享自己的读书心得。
回复了主题帖：测评入围名单：AEK-POW-BMS63EN汽车BMS评估板

嵌入式陈发表于 2024-12-24 10:07 您好，这块BMS开发板显示我已经中了名单，我也确认了试用要求，为什么移植不给我发货，另外一个网友都开始 ... 因为你确认时间比较晚，第一批安排发货的时候你没赶上。你的是第二批发货的，上周已经发货了，我找下物流单号私你，你看看到了没？应该要到了才对
回复了主题帖：常见的汽车前灯方案

se7ens 发表于 2024-12-23 19:08 总结得很好，实际的车灯设计更复杂，各种方案层出不穷好奇。还有啥方案可以一起来分享下不
回复了主题帖：盘点汽车贯穿式尾灯方案常用的芯片

se7ens 发表于 2024-12-23 18:51 UART转CAN接口的LED驱动芯片增加了2个新玩家了，罗姆和纳芯微后者是不是国产玩家？对。纳芯微国产的，现在也发展的很不错。初创团队记得说都是从ti出来的老人，蛮厉害的
2024-12-23
回复了主题帖：某音的AI功能你玩过吗？

笑死我了。我一开始以为你说豆包。打开帖子一看，笑死了。不过豆包也很好玩。我两个娃最近痴迷跟豆包聊天，可逗了
回复了主题帖： AI心理医生是否可行？

dcexpert 发表于 2024-12-23 16:23 现在不管是啥都挂个AI就行。对对对，是这样
2024-12-20
发表了主题帖：盘点汽车贯穿式尾灯方案常用的芯片

目录：前言 1.芯片总览 2.主控芯片 3.电源芯片 3.1 BUCK芯片 3.2 LDO芯片 4.驱动芯片 5.通信芯片 5.1 CAN收发器 5.2 LIN收发器前言很早之前写过一篇关于汽车尾灯模组方案的文章，如下所示，如此详细的尾灯模组方案，不看看吗？当时着重介绍方案的架构以及相关的功能，对于芯片部分没有太多展开。正好这两年国产车规芯片也比较火热，笔者结合自身的了解，详细介绍下贯穿式尾灯方案中常用的进口以及国产芯片，如有不足，还请帮忙指出。 1.芯片总览贯穿式尾灯方案框图如上是目前常见的贯穿式尾灯方案：左右固定侧分别使用一颗MCU，用于控制固定侧的转向灯、位置灯和制动灯。同时，为了降低成本，很多车厂会将位置灯和制动灯进行复用，通过配置LED驱动实现不同的电流进行功能区分。移动侧一般使用一颗MCU，用于控制转向灯、贯穿式位置灯和制动灯。三个MCU通过CAN总线或者LIN总线，进行车灯效果的同步，以及和车身其它ECU节点的通信。从框图可以看出，贯穿式尾灯方案包含的芯片主要为如下几种：主控芯片，一般使用M0内核或者M4内核的MCU，主要看软件的复杂程度。电源芯片，一般使用BUCK型的DCDC和40V耐压的LDO 驱动芯片，一般使用12/16/24通道的线性恒流芯片通信芯片，一般是CAN、LIN收发器 2.主控芯片尾灯的主控芯片对于资源需求不高，M0内核的MCU就可以，外设需要一路CAN，一路LIn，一路UART，1路ADC，存储需要128K Flash左右。如果车厂需要信息安全或者功能安全，那对应的需要MCU有加密模块以及功能安全认证。如果车厂要求上AutoSAR平台，那对于Flash的需求会加大很多，需要512K到1MB的Flash，具体看实际使用的AutoSAR基础软件需要占用多少Flash。笔者收集了目前合作的客户使用的MCU使用情况，整理如下：常见MCU资源表尾灯中车规MCU使用最多的是NXP的S32K1系列，前两年因为供应紧张，客户都将主控型号集中为S32K144（100pin）。但是从匹配需求的角度来看，S32K116就能够满足。尾灯方案中国产车规MCU使用比较多的是智芯、杰发，杰发的AC78013量产最早，但是前两年供货紧张，很多客户更换成了智芯的Z20K11x系列。最近也有一些客户在使用云途的YTM32B1L系列，云途的代码生成工具，软件库等配套生态链相对做得更完善些。中微的车规MCU之前在西南地区使用的客户比较多，华东地区目前也有少量车灯客户在使用。北京兆易的工业级MCU是国产龙头，但是布局车规MCU较晚，导致使用GD32A503的客户不是太多。国产车规MCU还有一家客户使用比较多的是芯旺微的KF32A1xx系列，但是因为他的内核不是ARM核，很多客户对于他后续的roadmap存在担忧，笔者也没有太多该芯片的信息，所以表格中没有加入该芯片。总的来说，尾灯方案中见到的国产主控MCU还是比较多的，因为价格、供应以及技术支持力度都非常不错，且芯片资源能满足绝大部分的尾灯需求场景。 3.电源芯片尾灯方案中需要用到的电源芯片有两类，一类是降压型DCDC(BUCK)，用于将车身电池的12V转换到8V左右，用于给LED灯珠和LED驱动供电。一类是LDO，用于将车身电池的12V转换到5V左右，给MCU和CAN收发器供电。 3.1 BUCK芯片笔者目前遇到的客户使用的BUCK以TI，MPS，美信（已被ADI收购）为主，常见的型号以及参数如下表所示，常见BUCK参数表 TI在DCDC领域一直是领先的，大部分客户都使用过TI的电源芯片，并且现在很多汽车客户都转为TI直供客户，价格和服务支持会更好。LM61460和LM62440现在属于TI主推的新物料，笔者看到有些体量大的车灯客户在新方案设计都会选择这些物料。 MPS的MPQ442x系列之前在车载导航客户用的非常多，MPQ4436因为EMC性能比较好，并且最高输出能到6A，目前看到很多车灯客户在在使用。美信的MAX20004，MAX20006在传统的车灯方案用得比较多，贯穿式尾灯方案也有不少客户在使用。总的来说，车规BUCK芯片还是进口占据主导地位，国产使用不多。 3.2 LDO芯片目前看到客户在尾灯方案中使用的LDO型号是比较多的，进口的主要是TI、罗姆、MPS，国产的有纳芯微、思瑞浦、瓴芯。常见的型号以及参数整理如下表：常见LDO参数表从表格可以看出，LDO基本上使用150mA到300mA，多为SOT223和SOP8等常见封装，国产的车规LDO和进口的封装基本一致，大部分都是pin2pin的，对客户来说替换比较容易。 4.驱动芯片贯穿式尾灯方案中，使用数量最多的芯片就是多通道LED驱动，早期UART转CAN的技术还没有成熟时，客户会选择SPI或者IIC接口的LED驱动，现在因为UART转CAN的接口技术成熟，并且可选品牌非常多，基本都是使用UART转CAN接口的多通道LED驱动。笔者收集了市面上常见的UART转CAN接口的LED驱动芯片，整体的参数对比表格如下所示。常见LED驱动参数表目前市面上常用的UART转CAN接口的LED驱动芯片主要有四家，分别是TI、ELMOS、罗姆和纳芯微。 TI目前客户用得最多的是TPS92910，是一颗40V耐压、12路输出通道（每通道最高75mA），支持开短路诊断的高边驱动方式的线性恒流LED驱动。目前随着贯穿式尾灯使用的LED增多，以及ISD等方案的兴起，12通道有时满足不了需求，现在主推的型号是24通道的TPS929240。 ELMOS目前客户用得最多的是E522.49，相比TPS92910通道数更多，单通道电流更高，内部集成了裁剪版的CAN收发器。如果客户使用场景中MCU和LED驱动的板间连线超过50cm，推荐使用E522.94，内部集成了完整的CAN FD收发器。如果客户需要支持完整的CAN FD协议（主要是数据链路层），可以考虑使用E522.95. 罗姆目前客户用得最多的是BD18333，相比上一代BD18331，完善了开短路诊断功能。相比TPS929120和TPS929240，通道数更多，支持24通道输出，但是在客户设计时，对于PCB走线的长度以及输出通道的电容摆放要求比较高。纳芯微目前量产的多通道LED驱动为NSL21912，和TI的TPS929120是软硬件兼容，同时修复了TPS929120在PWM占空比为0，通道使能打开时出现微亮的问题。但是，NSL21912相比TPS92910，耐压只有20V，在有BUCK芯片的尾灯方案中使用没有太多问题，如果在成本更低，LED功率不高的格栅灯方案中（一般LED驱动直接接到车身电池）使用会存在风险。上述表格中还列举了TLD7002，MPQ7225，IS32LT3138，DIA82920等芯片，目前也有一些客户在使用，因为篇幅原因，这里就不详细展开。如果需要深入交流，可以私信沟通。 5.通信芯片贯穿式尾灯中使用的通信芯片主要是CAN、IN收发器。其中， LIN收发器主要用于几个主控MCU之间通信，或者和外部ECU进行通信。 CAN收发器的使用场景有两部分，一个场景用于MCU和外部ECU的通信，还有一个场景用于MCU和LED灯驱的UART转CAN通信。关于UART转CAN通信，如果想要了解更多，可以参考之前笔者写的如下这篇文章：基于S32K144实现TPS929120的基本控制功能 CAN、LIN收发器的国产替换进程比较快，国产和进口品牌都有丰富的产品矩阵。 5.1 CAN收发器 CAN收发器进口品牌主要有NXP、TI、英飞凌、ON，之前笔者有详细介绍过这几家的CAN产品，以及相互之间的选型替换，详细情况参考如下两篇文章： CAN(FD)收发器选型及替换指南(一) CAN(FD)收发器选型及替换指南(二) CAN收发器国产厂家主要有芯力特、川土微、思瑞浦、纳芯微。芯力特是国内最早量产CAN收发器的厂家之一，SIT1051、SIT1042、SIT1043、SIT1044、SIT1145目前在网上都有对应的数据手册和订购渠道。车灯客户使用比较多的还是SIT1042和SIT1044这类带standby mode的CAN收发器。川土微也是国内比较早量产CAN收发器的厂家，CA-IF1051、CA-IF1042、CA-IF1043、CA-IF1044目前在网上都有资料，但是对标TJA1145带局部网络唤醒的CAN收发器暂时在网上还没有资料。车灯客户使用川土微CAN收发器没怎么见到，但是笔者看到很多BCM客户在使用川土微的CAN收发器。思瑞浦做车规CAN收发器相比上面两家稍晚，但是他们产品的推出速度比较快，TPT1051、TPT1042、TPT1043、TPT1044、TPT1145目前都已经量产，并且大部分产品的CAN引脚耐压能够做到±70V和通过德国C&S兼容性认证。纳芯微的车规CAN收发器量产较早，但是因为供应原因，没能抓住前两年国产替换的窗口。现在CAN收发器的价格竞争激烈，再想要获取份额还是有些难度的。 5.2 LIN收发器 LIN收发器进口品牌主要有NXP、TI、英飞凌、ON，之前笔者有详细介绍过这几家的LIN产品，详细情况参考如下文章：叮，一份详细的LIN收发器选型指南请查收！ LIN收发器主要的国产厂家仍然是芯力特、川土微、思瑞浦、纳芯微。这几家目前量产的芯片基本都是对标TJA1021，少数厂家有在做对标TJA1028的产品。目前笔者知道的只有LUMISSIL这一家量产了对标TJA1028的LIN SBC芯片，型号为IS32IO1028。如上就是本文的全部内容了，如果觉得对你有用，不妨给个一键三连！！！作者：Yingming 来源：Auto FAE进阶之路
发表了主题帖：常见的汽车前灯方案

目录： 1.前言 2.前灯方案需求概述 3.传统前灯方案 3.1 方案描述 3.2 常用芯片 4.智能前灯控制器方案 4.1 方案描述 4.2 常用芯片 5.投影灯方案 5.1 DLP 5.2 MicroLED模组 1.前言自从上次分享了汽车贯穿式尾灯之后，也有很多读者发私信咨询汽车前灯方案。笔者接触的前灯项目较少，这里抛砖引玉，分享下自己对前灯方案的一些认知。如有不足，还请评论区帮忙指出！ 2.前灯方案需求概述前灯方案需求上图是笔者整理的前灯方案常见需求以及对应的常用芯片，下面针对不同场景，逐一介绍。 3.传统前灯方案 3.1 方案描述传统前灯方案中，关于远近光灯，由于不需要ADB（Adaptive Driving Beam）功能，远光灯的LED颗粒数较少，所以前级的DCDC正常使用一级架构，即一个支持多拓扑的DCDC控制器+MOS管等外围就可以。如果需要实现流水效果，需要在灯板上加一个矩阵芯片，如TPS92662、ASL5115等。关于转向/日行/位置这类信号灯，一般需要流水动画效果。如果电流比较大，就沿用远近光的方案，框图如下：传统方案框图-信号灯电流较大如果电流比较小（低于500mA），就使用贯穿式尾灯的方案，一个恒压BUCK加多通达线性恒流源，框图如下：传统方案框图-信号灯电流较小 3.2 常用芯片从上面框图可以看出，常用的芯片有如下几类：主控MCU，常见的是NXP的S32K14x系列，国产智芯、云途也有对标的型号，如Z20K14x系列、YTM32B1M系列。 buck-boost控制器（需要外置MOS管）常见的有Infenion的TLD5097、TLD5098、TLD5099，TI的TPS92692，LUMISSIL的IS32LT3957A（IS32LT3958），最近也看到一些客户在使用ROHM的BD18353。选取其中三颗料进行比较，对比表如下： buck-boost控制器对比表如果需要做AFS（Adaptive Front-lighting System）、ALS（Automatic Headlamp Leveling System）功能，会用到双极性步进电机类型的调光电机，如ON的NCV70517（最高到1/16细分），以及TI的DRV8889（最高1/256细分）。矩阵芯片常见的有TPS92662、TPS92664、ASL5108、ASL5115，这几颗料的对比如下：矩阵芯片对比表线性恒流芯片常见的比较多，进口主要是TI、ELMOS、ROHM、Infenion、MPS，国产的有纳芯微、LUMISSIL等。常见的物料对比如下：线性恒流芯片对比表 LDO、高边驱动等其它器件在之前的文章介绍比较多，这里就不赘述了。 4.智能前灯控制器方案 4.1 方案描述因为新能源车的销售火爆，汽车前灯的方案也在发生变化，越来越多的新能源车加了ADB功能。另外，从软硬件的开发成本角度，客户更倾向于一套前灯控制板能够适配不同灯板的方案。智能前灯控制器方案框图如上是一个典型的智能前灯控制器方案框图。控制板部分实现ADB功能需要前方的道路信息，一般都是网关将处理过的原始摄像头数据通过CAN FD给到MCU，然后MCU根据道路信息调整远光灯内的各个像素的亮灭。控制板给远近光灯板提供恒流源，根据像素的数量选择恒流源的通道数量。一般恒流源需要3-4路，如果使用传统的一级架构，需要3-4颗BUCK-BOOST控制器，如果使用二级架构，需要1颗boost控制器，加2颗双通道BUCK恒流控制器/转换器，如果恒流通道数量更多，只需要增加BUCK恒流控制器/转换器即可，二级架构的成本优势就会显现出来。如果想要削减硬件成本，可以在BUCK恒流源后端加MOS管用于切换不同的像素组，因为正常情况下，不会出现所有像素组同时供电的情况。但是这种方式会增加软件的复杂度，是否选用要看具体应用场景。控制板给信号灯（DRL/TL/PL）提供恒流源或者恒压源，取决于信号灯的功率和是否需要流水效果。如果功率不高并且需要流水效果，就选择BUCK恒流源，并且复用远近光灯的BOOST控制器。如果ADB的像素比较多，远光灯的功率会很高，需要增加散热风扇。MCU通过高边开关来控制风扇的开关。如果ADB的像素不多，调整垂直方向的光射角度不理想，可以借助调光电机实现。此时需要MCU+双极性步进电机驱动去实现。灯板部分远近光灯的灯板板因为要能够单独控制器每个像素的亮灭，所以需要一颗矩阵芯片+每组像素灯的恒流源开关去配合，类似于横列扫的方式。信号灯的灯板和传统灯差不多，如果需要实现流水效果，控制板输出恒流时使用矩阵芯片，控制板输出恒压时使用LED线性恒流源。 4.2 常用芯片根据上面的框图，常用的芯片有如下几类：主控MCU，一般选用S32K31x系列和CYT2B7系列，内核主频在160MHz左右，方便实现ADB算法。 LED的供电选用带SPI通信和Limp home模式的BOOST控制器+BUCK控制器/转换器，Boost控制器常见的为ASL2507，TPS92682，BUCK控制器常见的为NXP的ASL2417、ASL3417，BUCK转换器常见的为TI的TPS92520、TPS92530，以及ROHM的BD18397、BD18398；这两类芯片的对比如下： Boost+Buck架构常见芯片对比表 Tips：NXP的Boost控制器和BUCK控制器型号比较多，能够覆盖的场景更多，如下是NXP的选型列表： NXP的Boost+Buck选型列表其它常用芯片和传统前灯方案类似，就不赘述了。 5.投影灯方案现在有些新能源车还会在前灯灯光中加入绚丽的投影功能，如显示人行道、转向提示等动画，这就需要加入DLP模组或者Microled模组。 5.1 DLP DLP的像素在百万级别，成本也非常高，目前量产的DLP方案只有TI一家，TI官网公开的相关产品如下图。因为笔者对DLP方案了解有限，这里就不展开介绍了。 TI的DLP相关产品 5.2 MicroLED模组目前量产的MicroLED模组主要是欧司朗和日亚两家。欧司朗的Microled模组像素有19200和25600两种，日亚的模组像素为16384，这两家的方案架构差不多，下面以欧司朗的MicroLED模组为例，介绍该方案。 5.2.1 方案描述欧司朗MicroLED模组方案框图一个典型的MicroLED模组方案框图如上所示，主要功能描述如下： MicroLED的供电电流比较大，一般需要4V/25A，可以选择支持特大电流的DCDC控制器，也可以使用多个DCDC转换器级联供电。 MicroLED模组内部分为光源和ASIC两部分，ASIC负责接收MCU给过来的数据并转发给光源内部的驱动电路，然后光源根据接收的数据进行显示。 MCU和ASIC的通信数据分为两部分，一部分是每个像素的亮度信息，有UART、SPI、RGB8三种选择，从成本考虑，UART通信比较合适。相比常规UART，该UART通信需要20M波特率，并且因为跨板通信，还需要LVDS物理层芯片，加强传输的稳定性。一部分是ASIC相关寄存器的配置，有UART、SPI、IIC三种选择，从成本和稳定性考虑，选择UART通信比较合适。相比常规UART，该UART通信需要2M波特率，并且因为跨板通信，还需要CAN物理层芯片，传输更稳定。 MicroLED模组的动画一般来源于智能座舱，因为需要传输视频数据，车载以太网比较合适，100BASE-T1即可。如果MCU接收到的视频数据是处理过的，即双方约定好协议，给的数据是每个像素点的亮度信息，那只需要支持20M UART的MCU即可；如果MCU接收的是原始视频信息，那么要选择带硬件编解码/GPU的MCU。 5.2.2 常用芯片给MicroLED光源供电的DCDC控制器，官方推荐TLD5501，也可以使用3个MPQ4372级联。 MicroLED模组，欧司朗的主推的是EVIYOS 2.0系列，ASIC和光源打包出售，像素有19200和25600两种；日亚主推的是uPLS系列，像素为16384，内置了TLD816，光源板硬件设计简单很多。 MCU和ASIC传输视频数据使用的LVDS物理层芯片是成对出现的，官方推广NBA3N011+NBA3N012，TI和ROHM也有类似的芯片。 MCU和ASIC传输配置芯片使用的CAN物理层芯片没有特别要求，普通的CAN收发器即可，如TJA1044等。如果不需要MCU解析视频原始数据，推荐的MCU为S32K314，如果需要解析视频原始数据，推荐的MCU为CYT3DL。 Microled控制板和智能座舱传输视频数据使用的车载以太网芯片也没有特别要求，符合100base-T1标准即可，如TJA1103、JL3101等。其它器件比较常见，这里就不赘述了。如上就是汽车前灯方案的全部介绍了，如果觉得对您有用，帮忙给个一键三连！！！作者：Yingming 来源：Auto FAE进阶之路
回复了主题帖： AI助教出来了，AI课是不是也有了？

hellokitty_bean 发表于 2024-12-20 10:13 对标清北复交。。。。。。。管管这Flag立得好！。。。。。。。。希望出来更多的好学校呀~要学当然学头部啊
2024-12-19
回复了主题帖：泰坦触觉 TITAN Core快速设置教程来啦~【你不来申请一块吗？】

ddllxxrr 发表于 2024-12-19 10:21 我现在搞不明白，是马达怎么还可以感到触觉呢？马达震动啊。咱有触觉感受啊
2024-12-18
回复了主题帖：泰坦触觉 TITAN Core开发套件的示例工程代码给大家要来啦

aramy 发表于 2024-12-18 21:09 想玩，可惜机会好少，感觉渺茫！认真提交申请，总有机会的，指不定就入选了呢
回复了主题帖：【已解决】江湖救急！STM32U083的DAC调试，12位，PA4管脚一直没输出

tagetage 发表于 2024-12-17 12:19 这个网址说的比较详细，虽然是STM32F4系列芯片，但是DAC是一样的。。非常有参考价值。。 https://www.cn ... 小伙伴的问题解决了！不知道原因，说是今儿重新操作了一遍就可以了。
回复了主题帖：【已解决】江湖救急！STM32U083的DAC调试，12位，PA4管脚一直没输出

bigbat 发表于 2024-12-18 18:08 我做了一个项目测试没有问题，已发到EEWORLD了，让他自己对照一下吧。我的板子是： NUCLEO-U083RC 应 ... 赞！感谢小伙伴们，这位网友的问题解决啦！问题原因不明，今天重新操作走一遍就自己好了。
回复了主题帖： AI助教出来了，AI课是不是也有了？

北京大学开设了多门与人工智能相关的课程，以下是一些具体的课程介绍：一、核心课程教育与人工智能课程简介：本课程旨在帮助学生了解人工智能的前沿进展，学习如何合理、合法使用最新的人工智能技术，并提升人工智能时代的数字素养。课程内容包括大语言模型和其他传统人工智能技术（如数据挖掘、模式识别、机器人等）在教育领域的应用。课程内容：教育、自然智能与人工智能；一般教学系统；制作多媒体课件讲解知识；设计作业了解学生；教育数据挖掘；模式识别与教育；智能教学系统等。人工智能前沿与产业趋势课程特色：该课程由北京大学人工智能创新中心荣誉主任雷鸣老师等共同主持，每节课邀请一位人工智能领域顶级专家和行业大咖作为主讲嘉宾，深度探讨人工智能与具体行业的结合，分析技术发展对产业现状及未来趋势的影响。二、算法与技术课程机器学习课程内容：介绍机器学习的基础理论、算法和应用，包括监督学习、无监督学习、强化学习等。深度学习课程内容：深入探讨深度学习的原理、模型和应用，包括神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。自然语言处理课程内容：介绍自然语言处理的基本原理、技术和应用，包括文本分类、信息抽取、机器翻译等。计算机视觉课程内容：探讨计算机视觉的基本原理、算法和应用，包括图像识别、目标检测、图像分割等。三、跨学科课程人工智能+X系列课程课程特色：北京大学开设了“人工智能+X”系列课程，将人工智能与医学影像分析、智能交通等领域相结合，培养具有综合能力的复合型人才。四、讲座与研讨博雅人工智能讲堂讲座特色：为推动数智技术赋能教学方式与科研范式创新，北京大学设立了博雅人工智能讲堂，邀请专家学者分享人工智能领域的学术思想和研究成果。讲座内容涵盖人工智能理论研究、应用实践及学科交叉融合趋势等方面。
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顺便找了找其他一些学校的清华大学开设了多门与人工智能相关的课程，涵盖了从基础理论到前沿应用的多个方面。以下是一些具体的课程介绍：一、核心与基础课程迈向通用的人工智能（TAGI）内容：探讨人工智能的发展历程、技术难点以及通用人工智能（AGI）的未来前景。课程设计独特，将AI智能体作为教学主导，学生在虚拟AI教师、助教及同学的辅助下进行深入学习。课程涉及生成式AI背后的核心技术，如深度学习、神经网络和多模态学习等。主讲教师：计算机科学与技术系副教授刘知远。人工智能软硬件核心技术内容：围绕人工智能算法的软硬件核心技术展开，讲解AI软硬件技术的发展历史、基础概念，以及针对人工智能的高效推理和训练的算法、软件、硬件全栈的设计与优化的方法论。课程将选择具有代表性的算法、软件、硬件设计进行讲解，传授方法背后的设计逻辑。主讲教师：电子系教授、系主任汪玉。二、算法与理论课程机器学习内容：介绍计算机如何从经验中学习，结合理论计算机科学和统计学的思想，开发学习方法，并应用于计算机视觉、生物信息学、自然语言处理等方面。算法分析与设计内容：介绍算法基础知识、常用算法设计技巧以及运行时间（复杂度）分析。主要内容包括算法分析工具、分治算法、动态规划、贪心算法等算法设计技术，以及NP完全、随机算法、逼近算法等高级课题。三、领域与应用课程计算机图形学内容：介绍计算机图形学的基本概念、要素、算法和系统，包括颜色模型、光照模型、纹理映射、光线追踪、曲线曲面建模等。智能计算机系统设计内容：介绍智能计算机系统设计的基本思想和技术，包括搜索、约束满足、游戏、图形模型、机器学习、马尔可夫决策过程和强化学习等。课程旨在为学生提供解决生活中可能遇到的新人工智能问题的工具，并为进一步学习奠定基础。数据挖掘内容：广泛涵盖数据挖掘领域的主题，包括数据准备、知识表示、分类、聚类、算法泛化、可信度评估和关联分析等。课程后半部分涵盖数据挖掘领域的一些更高级的研究主题。计算机网络内容：介绍计算机网络和网络性能分析的基础知识，包括网络原理、以太网、WiFi、路由、互联网络、传输等。生物信息学中的计算方法内容：介绍分析生物数据（如DNA、RNA、蛋白质序列和生物网络）的各种计算问题以及解决这些问题的算法。四、实践与研究课程研究实践内容：学生在国内外知名院校进行一个学期的研究实践，参与理论计算机科学的前沿项目，开展研究活动。旨在培养学生对理论和应用的更好理解，并有机会发表研究论文。人工智能系统专题研讨与实践内容：可能涉及人工智能领域的专题研讨和实践项目，旨在通过实际操作和深入研究，提升学生的实践能力和创新能力。
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hellokitty_bean 发表于 2024-12-18 15:32 脱节现象还是蛮严重的，所以现在教育部要求各高校以前的有些专业要砍掉，有些要新增，要重新擘画那是因为从总数来说，好学校还是太太太少了！！！你从那么一大堆的学校去做平均，肯定还是不够行的。很残酷的一点就是，真的中国大学和职业院校是很多的，但是真正好的，太少了。怎么说呢，balabalabala，我怕挨打。反正以前报考的时候我分不见得多高但人挺狂的，普通一本我还看不太上。
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来看看我让AI助理帮我查的重大的人工智能课程。要说的是，好些课程不是现在才有的，在我还在校的时候有的就有了。重庆大学开设了多门与人工智能相关的课程，以下是一些具体的课程介绍：一、核心理论课程最优化理论：这是人工智能领域的核心理论之一，涉及数学优化方法和技术，为人工智能算法的设计和实现提供理论基础。代数理论：代数理论在人工智能中扮演着重要角色，特别是在处理矩阵运算、线性代数等方面，为人工智能算法提供数学支持。概率统计：概率统计是人工智能领域不可或缺的一部分，涉及随机过程、概率分布、统计推断等，为人工智能系统的决策和预测提供基础。二、主体技术框架课程机器学习：这是人工智能领域的重要技术之一，涉及监督学习、无监督学习、强化学习等，为人工智能系统的智能决策和预测提供技术支持。统计学习：统计学习是机器学习的一个分支，强调从数据中学习统计规律，为人工智能系统的优化和改进提供方法。计算机视觉：计算机视觉是人工智能在图像处理领域的应用，涉及图像识别、图像分割、目标检测等，为人工智能系统在视觉任务中的表现提供支持。模式识别：模式识别是人工智能在分类和识别任务中的应用，涉及特征提取、分类器设计等，为人工智能系统的智能识别提供技术支持。自然语言处理：自然语言处理是人工智能在语言处理领域的应用，涉及文本分析、情感分析、机器翻译等，为人工智能系统在语言任务中的表现提供支持。深度学习：深度学习是机器学习的一个分支，通过构建深层神经网络来模拟人脑的学习过程，为人工智能系统的智能决策和预测提供强大的技术支持。三、基础工具课程程序设计：这是人工智能领域的基础工具之一，涉及编程语言、算法设计、数据结构等，为人工智能系统的开发和实现提供技术支持。软件工程：软件工程是软件开发过程中的重要学科，涉及需求分析、设计、测试等，为人工智能系统的开发和维护提供方法。设计模式：设计模式是软件开发中的最佳实践，涉及各种常见问题的解决方案，为人工智能系统的开发和优化提供指导。四、产业应用课程智能穿戴：涉及智能穿戴设备的开发和应用，为人工智能技术在健康监测、运动追踪等领域的应用提供支持。智能计算：涉及高性能计算、云计算等技术，为人工智能系统的计算和存储提供支持。商务智能：涉及数据挖掘、数据分析等技术，为人工智能技术在商业决策中的应用提供支持。智能金融：涉及金融数据分析、风险评估等技术，为人工智能技术在金融领域的应用提供支持。智能制作：涉及智能制造、工业自动化等技术，为人工智能技术在制造业中的应用提供支持。机器人：涉及机器人控制、机器人视觉等技术，为人工智能技术在机器人领域的应用提供支持。此外，重庆大学还开设了《人工智能导论》、《人工智能、社会与人文》、《人工智能哲学基础与伦理》、《先进机器人控制》、《认知机器人》、《机器人规划与学习》、《仿生机器人》、《群体智能与自主系统》、《无人驾驶技术与系统实现》、《游戏设计与开发》、《计算机图形学》、《虚拟现实与增强现实》等丰富的课程，以满足学生对人工智能领域知识的全面学习和掌握。
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hellokitty_bean 发表于 2024-12-18 09:26 其实985好多高校面临AI发展的压力吧？毕竟国家希望教学要紧跟市场，要有前瞻。。。。我不认同你的说法。很多好学校走的比市场要前面的。
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hellokitty_bean 发表于 2024-12-18 09:27 人家Tesla都要生产出人形机器人了，国内大学还在教脱节过时的知识，实在说不过去那要看学校。越是好的学校走在越前面。直接说大学脱节是很片面的。所以不管是出于什么原因，我觉得都需要好好努力的学习啊