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工程人工智能 (eai)
人工智能工程理学硕士 (EAI) 为专家提供这项颠覆性革命性新技术各个领域的全面知识。该计划提供算法、传感器、硬件、控制和应用方面的跨学科基础和实践经验。该计划由三个学期的课程组成，涵盖人工智能基础知识、概率推理、机器学习、深度学习算法、传感器电子学、数字系统设计和加速硬件、控制理论与实践、凸优化、自然语言处理、计算机视觉以及移动、健康和其他领域的应用。该计划的整体性使学生能够专攻人工智能 (AI) 的任何子领域并解决现实世界的问题，其中许多问题不仅仅是算法和软件。
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体现的人工智能（EAI）系统本质上是网络物理系统（CPS），因为它们整合了计算算法和物理组件。这些系统可以通过传感器和执行器感知并与环境互动，从而实现实时，上下文感知的决策。通过整合这些元素，EAI系统可以在不同的设置中执行复杂的任务，从而使计算模型与物理世界动态保持一致。这种集成是机器人，自动驾驶汽车和其他在物理空间内运行的AI驱动技术的基础。EAI CP的一种突出的应用是机器人技术，因为EAI涉及将人工智能嵌入物理实体，尤其是机器人，使这些物理实体具有感知，学习和与周围环境动态的能力。这种方法有助于机器人发展和适应环境变化。一个值得注意的例子是AI人类人物，它利用了Openai的尖端技术。它展示了人形生物的高级能力，可以理解其环境并恰当地响应各种刺激，这标志着智能，互动机器的发展大步迈进。EAI CP必须整合各种功能，从环境感知和从事物理互动到执行复杂的任务。此集成涉及协调各种组件，例如传感器数据分析，复杂有关EAI背景的更多信息，请参阅以下文档：https：//cacm.acm.acm.org/blogcacm/the-role-o-of-autonicous-machine-machine-computing-inhape--inhaping-the-ahaping-the-apoping-the-autonomy- https://cacm.acm.org/blogcacm/a-brief-history-of-embodied-artificial-intelligence-and-its-future-outlook/ https://cacm.acm.org/blogcacm/building-computing-systems-for-embodied-artificial-intelligence/ https://cacm.acm.org/blogcacm/the-value-of-data-in-embodied-artificial-intelligence/ https://cacm.acm.org/blogcacm/building-foundation-models-for-embodied-artificial-intelligence/ Nonetheless, EAI CPS is extremely demanding on computing to achieve flexibility, computing efficiency, and可伸缩性，我们总结了下面构建EAI CP的当前技术挑战：•复杂的软件堆栈挑战：复杂性会滋生僵化。
湿件化身人工智能？迈向基于合成生物学的自创生组织方法
具身人工智能 (EAI) 是当代人工智能的一个方向，其特点是发展对自然认知过程的综合研究，其假设是认知者的身体在认知中起着决定性的作用。在 EAI 中，“身体”的概念呈现出广泛的解释，从概念上讲，可以认为跨越了两个极端：一种是用于符号信息处理的神经元外物质支持的概念，适合将符号置于感觉运动关联中；一种是多重、集成、嵌入环境的系统的概念，其自组织的生物动力学与意义建构过程密不可分（纠缠在一起）（例如，Gallagher，2011；Ziemke，2016）。EAI 通常被宽泛地等同于机器人 AI，即一种以构建和实验探索自然认知过程的硬件模型为目标的 AI 形式。事实上，与计算机不同，机电机器人被赋予了身体，使其处于物理世界中 — 即，不（仅仅）处于抽象的“信息世界”中 — 并允许它们基于传感器（例如，能够检测障碍物、光、声音、电磁信号等的传感器）与其进行交互。和执行器。在大多数情况下，EAI 创建由计算机控制的机器人，这样机器人代理的身体在其与环境的感觉运动交互中，将中央处理单元的活动作为基础，中央处理单元充当信息处理和决策设备。然而，EAI 社区也致力于构建不受计算机引导的机器人，这些机器人能够仅通过身体来了解周围环境并完成认知任务（例如 Brooks，1991；Steels 和 Brooks，1995）。自 20 世纪 90 年代初出现以来，EAI 通过其多种表现形式，在基础研究和应用研究层面都取得了令人瞩目的进步（例如 Pfeifer 和 Bongard，2006）。尽管如此，从 20 世纪 90 年代末开始，人们就开始争论 EAI 方法是否适合生物体建模。这些批评越来越多地不局限于强调 EAI 典型的理论和实现的身体机械观。他们注意到 EAI 无法对身体组织进行建模，即通过新陈代谢支持生物体不断自我生产的功能关系动态网络（Ziemke，2016；Damiano 和 Stano 2018）。这些都是激进的批评，指出目前 EAI 对自然认知过程的综合研究仅仅建立在对生物体的模仿建模上：一种人工重建，只考虑身体结构的表面方面（例如，运动和解剖元素）而忽略了其最具体的维度——自主组织。在这篇短文中，我们打算介绍一种旨在克服这一差距的 EAI 研究方法的一般纲领路线。这样的程序本身并不是什么新鲜事。EAI 研究
Cavadas, B.; Correia, M. 学生对高等教育创新学习环境的看法：一项探索性分析 Cuadernos de Psicolo
根据培养 21 世纪技能的需求而产生的学习空间重新配置指导方针，葡萄牙一所高等教育机构的教育空间进行了翻新，将其改造成一个创新学习环境 (ILE)。因此，本项初步研究重点从物理空间、技术和教学法三个维度来确定学生对 EAI 属性的看法。为此，我们对经常使用 EAI 的学生进行了调查问卷。结果显示，至少 60% 的参与者对每个属性以及这些属性对得分最高的学生表现的影响进行了评分。超过 75％ 的学生将更高的影响值归因于所经历的教学方法，超过 80％ 的学生认为 EAI 设计适合与他人互动。
BS定量商业经济学
REQUIRED MAJOR COURSES (32 CREDIT HOURS): Foundations of Business Ethics (MGMT 25500)(1 cr) Career Readiness & Exploration (MGMT 29500) (1 cr) ◆Microeconomics (ECON 25100) (3 cr) (EAI) ◆Macroeconomics (ECON 25200) (3 cr) (EAI) ◆Data Visualization and Inference 1 (ECON 26000) (3 cr) （GC）◆int。微观经济学理论（ECON 34000） *（3 cr）（GC）（GC）◆中间宏观经济学（ECON 35200） *（3 CR）（3 CR）（GC）（GC）（ECON 36000） *（ECON 36000） *（3 CR）经济学Capstone Research（Econ 49900）（ECON 49900）（3CR）（3CR）竞争II（33333333333333333333333500）
Ababay Ketema Worku（博士） - Omics International
来自埃塞俄比亚巴希尔达尔大学巴希尔达尔技术学院（EAI ICAST 2021，8月27日至29日，2021年））在可持续能源工程中的杰出区别（2022）博士学位（2016年6月）在材料科学和工程语言