制冷专业考研分数？

一、制冷专业考研分数？

每年都不一样，而且制冷与低温工程是动力工程与工程热物理中的一个小专业，初试分数参见动力工程与工程热物理的分数线，但是这只是最低分数线，实际分数线要高很多，像我是2010年考入的，当时是第一年分工硕和学硕，划的分数线是305（包括工硕和学硕），但是实际要343才能读学术型的，制冷分就还要高些，三百五六吧，关键是你能不能找到制冷的老师，很多考制冷的后来找不到制冷的老师就去学热能了。

当然2012年分数线还高些，因为普遍考得分高了很多，差不多最低要三百七八。

二、体育专业考研分数标准？

350分左右可以上岸。

体育考研的分数普遍也比较偏高，所以一定要超过国家线二三十分才可以进入复试的，预计需要350分左右

三、人工智能专业分数高吗？

人工智能专业录取的分数在各大院校之中的分数是比较高的，是理科的一个热门专业

四、人工智能专业能考研吗？

人工智能专业能考研。该专业是一个典型的交叉学科，整体的专业性偏弱，而且由于内容很多，所以在本科期间一定要做好学习规划，要有一个自己的主攻方向，这样才能有一个较好的学习效果。对于当前选择人工智能专业的同学来说，一定要重视编程语言的学习和机器学习相关知识的学习，因为编程语言是打开计算机技术大门的钥匙，而机器学习则是打开人工智能大门的钥匙。

五、人工智能专业考研科目分值？

应该是人工智能与信息处理专业，该专业是计算机科学与技术一级学科下设的二级学科。

参考如下。人工智能与信息处理专业2015年考研招生简章招生目录 专业代码:0812Z1 考试科目 ①101政治 ②201英语一 ③301数学（一） ④ 854 计算机基础（含数据结构、计算机组成原理 复试科目： （1）集合论与图论，占30分。（2）计算机体系结构，占30分。（3）编译原理，占30分 （4）数据库系统，占30分 （5）C语言程序设计，占50分 （6）软件工程，占30分 注： 1：生物信息技术专业学生不考计算机体系结构、编译原理，考生物信息学引论（30分）、统计与基因组信息学（30分）。

2：以上各科（除C语言外），以基本概念、基本原理、基本方法和基本技术等为主。3：“C语言程序设计”在计算机上直接编程提交，由计算机自动判定成绩；其他各科在计算机上答题并提交，并根据题目类型由计算机或老师判定成绩。

六、人工智能考研方向和专业？

 人工智能专业考研方向：

　培养适应社会发展需要的德、智、体、美全面发展，具有道德文化素质和社会责任感，掌握工业机器人技术工作必备的知识、技术。

主要专业有机器人设计和工业机器人等。

七、人工智能专业要考研吗？

人工智能专业很有必要考研的。

因为人工智能专业开设的学院比较多，主要是本科层次，读研可以提高学历层次，提高就业竞争力。

当然如果说你技术过硬的话，实际现在很多人工智能的话，都是半路出家学的。就比如说在毕业之后工作不适合，然后就掏钱去学人工智能。然后有这个学校推荐工作很好，就业的。

八、人工智能专业考研难度排名？

人工智能专业考研难度依次递减:

第一档，清华，北大

第二档，上交，浙大，中科大，南大

第三档，华科，北航，北邮，哈工大，西交，武大，复旦等。

九、人工智能考研考什么专业？

人工智能是一个典型的交叉学科，涉及到数学、计算机、控制学等诸多学科，所以在考研可以重点考虑这几个专业。另外，统计学、物理、机械、自动化等专业的学生也可以在读研的时候选择人工智能方向。

十、人工智能哪个专业容易考研？

1、纯理论性的，以强人工智能或者神经网络为研究方向，本科可以选择神经科学，也可以选修心理学、哲学、计算机科学。

2、从算法层面对人工智能的优化，本科自然要学计算机科学了，但博弈论之类重视逻辑的小类别学科也有选修或者自学的必要。

3、工业应用的方面。主要应该学习自动化和机械控制。

一、人工智能专业就业前景：

前景很好，中国正在产业升级，工业机器人和人工智能方面都会是强烈的热点，而且正好是在3~5年以后的时间。

难度，肯定高，要求你有创新的思维能力，高数中的微积分、数列等等必须得非常好，软件编程(基础的应用最广泛的语言:C/C++)必须得很好

微电子(数字电路、低频高频模拟电路、最主要的是嵌入式的编程能力)得学得很好，还要有一定的机械设计能力(空间思维能力很重要)。

这样的话，你就是人才，你就是中国未来5年以后急需的人工智能领域的人才。一门深入地钻研下去，你就是这个领域的专家甚至大师。

二、人工智能专业就业方向 ：

人工智能可以说是一门高尖端学科，属于社会科学和自然科学的交叉，涉及了数学、心理学、神经生理学、信息论、计算机科学、哲学和认知科学、不定性论以及控制论。

研究范畴包括自然语言处理、机器学习、神经网络、模式识别、智能搜索等。应用领域包括机器翻译、语言和图像理解、自动程序设计、专家系统等。

2、如果是潜心做学术，搞理论研究，那么专业推荐选择“应用数学”。目前的机器学习机器学习本质上是微分方程、概率论、矩阵分析等等数学领域的一个应用场景。而近年来发展蓬勃的深度学习，正是机器学习的一个非常接近人工智能的分支。

不排除现在的自动化、通信、机械

等专业在一定程度上都会往智能靠拢，无论是什么专业都可以在课外学习相关的知识，尤其是在这个优质学习资源随手可得，终身学习的时代，但在整体课程的安排上，这个专业还是会不同于其他的专业，而且这有个优点是在读研复试的时候会有些加分

缺点在于：如果不读研，那么就业平均情况是弱于其他专业的，毕竟这个专业在社会认可度较低，而且本科知识较浅，基本上对于职业化帮助不大。