研究生阶段,数字图像处理和模式识别,会开设哪些课程呢?难学吗?
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一般学校都是选课制的,也就是说课程分为学位基础课,专业基础课和公共基础课。学位基础课和专业基础课要求在多少学分以上,总学分在多少以上,修够学分就可以毕业。
学位基础课包括随机过程,矩阵论或者矩阵代数,数值分析,硕士学位英语。
专业基础课模式识别和数字图像处理两门课建议一定要选,其他的看导师要求和个人情况。
公共基础课建议以应用数学为主。
关于难学与否的问题我个人观点是看你愿意不愿意多学,基本上到了这个阶段从学的角度已经没有很多要求了,如果只是想毕业的话只需要在某一个问题上深入研究,多找一些资料和文献看一下,然后做出来毕业论文不成问题。比如你做个人脸识别,只需要深入研究一下神经网络的某种算法,然后看一看相关文献,选好题以后做出来实验结果就足以毕业了。
但是如果想把整个理论体系研究透彻的话,那就需要很多的精力投入,学习的难度只能是看你想研究的深度和广度。
所以说总体而言要毕业没有什么难度,只要下一些功夫做点学术工作就可以,但是要很深入的学习那会非常困难。当然这个情况也不仅适用于这一个专业,其他的工科专业也是如此。
学位基础课包括随机过程,矩阵论或者矩阵代数,数值分析,硕士学位英语。
专业基础课模式识别和数字图像处理两门课建议一定要选,其他的看导师要求和个人情况。
公共基础课建议以应用数学为主。
关于难学与否的问题我个人观点是看你愿意不愿意多学,基本上到了这个阶段从学的角度已经没有很多要求了,如果只是想毕业的话只需要在某一个问题上深入研究,多找一些资料和文献看一下,然后做出来毕业论文不成问题。比如你做个人脸识别,只需要深入研究一下神经网络的某种算法,然后看一看相关文献,选好题以后做出来实验结果就足以毕业了。
但是如果想把整个理论体系研究透彻的话,那就需要很多的精力投入,学习的难度只能是看你想研究的深度和广度。
所以说总体而言要毕业没有什么难度,只要下一些功夫做点学术工作就可以,但是要很深入的学习那会非常困难。当然这个情况也不仅适用于这一个专业,其他的工科专业也是如此。
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