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面向 EECS 学生的量子编程动手实验室
动手编程提供了一种弥合量子计算理论知识与实际实施之间差距的方法。通过动手编程，学生可以更深入地理解量子概念，如叠加、纠缠、量子门和量子算法。例如，与严格的数学证明相比，学生可能更容易通过量子相位反冲电路实现 Deutsch[4] 和 Deutsch-Jozsa[5] 算法的工作原理。此外，通过实际编写代码并在量子计算机或模拟器上运行，学生可以探索量子算法的现实意义，并发现利用量子计算能力的新方法。正如 [14] 所建议的那样，专门的编程实验室课程将大大提高学生在量子编程方面的学习体验。
艾玛·皮尔森（Emma Pierson） - 人@EECS
𝜎次数均匀分布的时间；然后，大自然从此分布中取出输入。在这里，𝜎是一个参数，在最坏情况和平均病例分析的极端之间进行了插值。至关重要的是，我们的结果适用于自适应对手，这些对手可以基于其在算法的决策中选择输入分布以及以前时间步骤中输入的实现。自适应对手可以在不同的时间步骤中与算法的当前状态在不同的时间步骤中进行非琐事相关。这似乎排除了平滑分析中的标准证明方法。本文提出了一种通用技术，用于证明针对自适应对手的平滑算法保证，实际上将适应性对手的设置减少到更简单的对手的情况下（即，在整个输入分布序列中都提前承诺的对手）。我们将此技术应用于三种不同的问题：
重新思考人工智能的监管 - EECS 人员
本文探讨了监管人工智能 (AI) 系统所面临的挑战，并提出了一种适合 AI 新功能的监管模式。与过去的技术不同，使用深度学习等技术构建的 AI 系统无法直接分析、指定或根据法规进行审计。它们的行为是不可预测的，源自训练而非有意设计。然而，将监督委托给专家机构的传统模式不应完全抛弃，这种模式在航空和核电等高风险领域取得了成功。相反，政策制定者必须控制当今不透明模型带来的风险，同时支持对可证明安全的 AI 架构的研究。借鉴 AI 安全文献和过去监管成功的经验，有效的 AI 治理可能需要整合权力、许可制度、强制训练数据和建模披露、系统行为的正式验证以及快速干预的能力。
计算需要时间 - 加州大学伯克利分校 EECS
“它好像有一台计算机；我还需要多说吗？”1 我们都听过这样的抱怨。不管计算机是不是罪魁祸首，它们都反映出人们对这项技术的不信任。这种不信任有道理吗？即使是通用计算机也越来越多地被要求与物理过程进行此类交互。它们集成了视频和音频等媒体，并通过迁移到手持平台和普适计算系统，感知物理动态并控制物理设备。遗憾的是，它们做得并不好。今天，建立质量很差的电话连接以致于声音无法理解是很常见的。20 世纪 60 年代部署的第一个数字电话系统要好一些。我们在互联网上日常接受的视频质量可能比 20 世纪 50 年代的电视广播质量低得多。我们已经进入了“低保真”时代。 2 我们为通用计算和网络选择的技术基础与这些应用并不匹配。改变这一基础可以改善这些应用并实现许多其他应用。计算的基础植根于图灵、丘奇和冯·诺依曼，是关于数据转换，而不是物理动力学。本文认为，如果我们真的想将计算与物理过程结合起来，就需要重新思考核心抽象。特别是，我关注的是物理过程的一个关键方面，而这在计算中几乎完全不存在，即段落
2021-2022 研究生手册 - WSU EECS
针对非软件工程和非计算机科学背景学生的具体录取建议 如果学生本科学习的内容不包含与以下 WSU 课程相当的内容，则可能会要求他们选修课程以弥补这一缺陷：CPT_S 131 或 121、CPT_S 132 或 122、CPT_S 233 或 223 或 215。如果申请人已经在其他机构选修过同等课程，或者在编程和/或软件工程方面拥有丰富的行业经验，则可以免除这些先决条件。招生委员会将审查成绩单和申请人的工作经验，并建议需要完成的先决条件（如果有）。 所需申请材料 研究生入学考试 (GRE) 电气工程与计算机科学学院要求将普通 GRE 的官方成绩作为申请材料的一部分。没有公布的最低 GRE 录取分数要求。软件工程在线课程不需要 GRE 成绩。英语语言能力 所有国际申请者必须提交官方托福 (TOEFL)、雅思 (IELTS) 或密歇根英语语言评估 (MELAB) 考试成绩，以证明其具备基本的英语能力。考试成绩必须是预计入学学期时两年内的成绩，并由教育考试服务中心直接发送到研究生院。请注意以下英语能力要求的例外情况：
mtech-（计算和数据科学）-EECS @ iisc
CDS的MTECH（计算和数据科学）程度旨在在24个月内完成。学生将在2-3个学期超过2-3个学期中获得36个学分。课程分为强制性（14个学分），软核心（10个学分）和来自整个研究所的选修课（12个学分）。学生还将在12个月的时间内完成一个价值28个学分的论文项目。该计划为计算和数据科学提供了基础技术和系统技能，学生可以选择高级课程来专门研究方法，平台和应用程序。完整的程序详细信息是：https：//cds.iisc.ac.in
博士学位和MTECH（研究）计划EEC和Allied ...
重点领域：脑灵感的人工智能；机器学习；信号处理；理论和计算神经科学；细胞，系统和认知神经科学；感觉系统：视觉，言语；高级认知过程：
印度科学研究所 EECS 部，班加罗尔 M ...
E2 231 3:0 统计方法主题 E9 206 3:0 数字视频：感知和算法项目：21 学分 E1 299 0:21 论文项目推荐选修课：平衡课程总学分达到最低 43 学分（除下面列出的课程外，B 组课程也可以作为推荐选修课。经指导老师批准，也可以选修此处未列出的课程）。 E0 265 3:1 凸优化及应用 E0 334 3:1 自然语言处理的深度学习 E0 268 3:1 实用数据科学 DS 256 3:1 数据科学的可扩展系统 E9 205 3:1 信号处理的机器学习 DS 222 3:1 大型数据集的机器学习 DS 265 3:1 计算机视觉的深度学习 E0 306 3:1 深度学习：理论与实践 E0 249 3:1 近似算法 E0 235 3:1 密码学 E0 238 3:1 智能代理 E2 201 3:0 信息论 E1 245 3:0 在线预测与学习 E2 207 3:0 集中不等式 E1 244 3:0 检测与估计理论 E1 396 3:0 随机近似算法 E2 230 3:0 网络科学与建模 E1 246 3:1 自然语言理解 E9 253 3:0 神经网络与学习系统 CPS 313 2:1 自主导航
新课程EECS 498：...
AI正在改变许多行业，并引起了应用程序的爆炸。受到ML和深度学习影响的领域包括自动驾驶汽车，语音和图像识别，有效的网络搜索，欺诈检测，人类基因组分析以及许多其他进步。对AI，ML和深度学习的知识已成为任何工程师或科学家的必备知识。本课程旨在让您接触基础理论和语言。这是对非专家的介绍，它将使您能够进入各个部门提供的其他AI，ML和深度学习课程。
