清华自动化系难考吗？
一、清华自动化系难考吗？
清华自动化系肯定难考呀。清华大学是我国最顶尖的理工科大学，在世界大学中也占有一席之地。因此清华大学任何一个专业都是很难考的，能考取清华大学的学生都是全国顶尖学霸，每年高考录取分数都是极高，因此清华大学聚集了全国极其优秀的学生。加上清华大学自动化专业又是清华优势专业，报考该专业的优秀学生更多，因此极其难考。
二、清华自动化系很厉害么？
清华大学自动化专业是非常有名的专业，非常厉害。
自动化毕业生就业前景广阔，前途一派大好，是无数莘莘学子向往的专业，多年来它为国家培养了大批自动化科人才。
自动化专业所学知识量大，与其他学科交叉甚多，几乎所有专业都能与自动化挂钩，而且它与现代化工业、农业、国防、民生息息相关。因此，就业面广，未来的发展空间较大，学生转行、转专业也相对容易，如电子工程、计算机、通信领域都是自动化专业发展的方向。
三、清华自动化系主要是干嘛的？
为适应国家工业建设和国防建设的需要，清华大学于五十年代即设置了与自动化学科有关的一批专业，包括：
工业企业电气化与自动化专业（1955年设在电机系）、自动学与远动学专业（1955年设在电机系，1958年6月并入自动控制系改名为自动控制专业）、热能动力装置专业中的热力设备自动化专门化以及后来的热工量测及自动控制专业（1956年设在动力机械系）等。
自动化系的学科涵盖控制科学与工程一级学科中的七个二级学科。建有控制科学与工程博士后流动站。现有包括国家CIMS工程研究中心、教育部生物信息学重点实验室和国家重点实验室智能技术与系统实验室智能信息处理分室在内的十多个实验室或研究中心。
扩展资料：
专业设置：
自动化系的一级学科为“控制科学与工程”，在2001年全国重点学科评审中，“控制理论与控制工程”和“模式识别与智能系统”两个二级学科均排名第一。在2006年全国一级学科的评估中我系“控制科学与工程”一级学科名列全国第一。
目前，该一级学科下设“控制理论与控制工程”、“模式识别与智能系统”、“系统工程”、“检测技术与自动装置”、“导航、制导与控制”、“企业信息化系统与工程”、“生物信息学”七个二级学科。
研究生按二级学科招生按一级学科培养。高年级本科生根据自己的需要自主选修相关学科方向的专业课程。
参考资料来源：
四、清华的电子系好还是自动化系好？
一般来说是电子更好 电子和自动化都是归类于信息学院下的，两个系的基础课差不多，但专业课不一样 首先，仅从高考分数上来说，电子的分一半更高 其次，从学生们的角度，更多高分的大牛们更想去电子，甚至选择转系 自动化是万金油，适合几乎一切工科，就业方向极广，研究生时也可以选择换成其他专业，但是，国外没有自动化系的概念，所以想出国一定要转专业 电子系近来很热，一般在国外被划归到EE的范围内。
近来随着科技水平的提高，电子产品已经被广泛应用，所以就业前景很好。如果分够高的话，个人推荐电子五、清华自动化系模式识别课
清华自动化系模式识别课程介绍
清华自动化系模式识别课程旨在为学生提供系统全面的模式识别理论与应用知识，帮助他们在人工智能领域取得更大的发展。该课程涵盖了从基础概念到实际应用的全方位内容，旨在培养学生的数据分析和模式识别能力，为他们的学术和职业发展奠定基础。
课程大纲
第一部分：模式识别基础
- 模式识别概述
- 特征提取与选择
- 模式分类与识别
第二部分：进阶应用
- 监督学习与无监督学习
- 深度学习在模式识别中的应用
- 实践案例分析
课程目标
清华自动化系模式识别课程的主要目标是帮助学生掌握模式识别的基本理论和方法，具备扎实的编程和数据处理能力，能够独立分析和解决实际问题。通过课程的学习，学生将能够应用所学知识，参与各种领域的研究和应用实践，为推动人工智能技术的发展做出贡献。
课程特点
全面性： 清华自动化系模式识别课程涵盖了模式识别的各个方面，从基础算法到前沿技术，为学生提供全面的学习体验。
实践性： 课程注重实践应用，通过丰富的案例分析和项目实践，帮助学生将理论知识转化为实际能力。
前沿性： 清华自动化系模式识别课程紧跟人工智能领域的最新发展动态，引入最新的研究成果和技术应用，保持课程的前沿性和独特性。
学习体验
清华自动化系模式识别课程注重学生参与和互动，通过小组讨论、实验设计等多种教学方式，营造积极的学习氛围。学生将有机会与优秀的教师和同学互动，共同探讨模式识别领域的挑战和机遇。
就业方向
清华自动化系模式识别课程为学生提供了广阔的发展空间和就业机会，毕业生可在人工智能、数据分析、机器学习等领域从事相关研究和应用工作。另外，课程还为对创业和科研有兴趣的学生提供了有力支持和引导。
结语
清华自动化系模式识别课程旨在培养学生的综合素质和创新能力，帮助他们在人工智能领域取得成功。通过系统全面的学习和实践机会，学生将迎接挑战，探索未来，成就自我。
六、清华大学自动化系有几个专业？
1个。
据2020年8月清华大学自动化系官网显示，自动化系设置1个本科专业；下设1个一级学科，7个二级学科，均拥有硕士、博士学位授予权；有教师89人，其中教授、研究员40人，副教授、副研究员40人，助理教授、助理研究员9人。
历史沿革
专业溯源
为适应国家工业建设和国防建设的需要，清华大学于20世纪50年代即设置了与自动化学科有关的一批专业，包括工业企业电气化与自动化专业（1955年设在电机系）、自动学与远动学专业（1955年设在电机系，1958年6月并入自动控制系改名为自动控制专业）、热能动力装置专业中的热力设备自动化专门化以及后来的热工量测及自动控制专业（1956年设在动力机械系）等。[2]
院系初设
1970年5月，清华大学将一批有关的专业联合建立起中国国内第一个自动化系（初期名为工业自动化系），其人员主要来源于电机系和动力机械系两大部分；参与组建的电机系单位包括工业企业电气化与自动化教研组、电子学教研组（原名工业电子学教研组）、可控硅元件及装置车间、电机系系机关以及少数由其他教研组抽调出来的教师；动力机械系的单位包括热工量测及自动控制教研组的绝大部分教师。初建系时全系教职工共约200人，其中教授2人，副教授5人，讲师34人，助教43人，还有1970届毕业生87人，此外还包括一部分基础课和政治科教师。建系当年开始招收工农兵学员，自1970年至1976年，先后招生6届，共1264人。[2]
专业调整
1979年7月，清华大学统筹进行专业布局调整，将原来在计算机系（即前自动控制系）从事自动控制理论研究与教学的部分教师并入自动化系，加强自动化学科的理论基础，成立了控制理论教研组。为适应国家经济建设的发展以及迎接新技术革命的挑战，这一时期自动化系在学科建设和布局上进行了重大的调整和发展。首先是完成了专业内容的更新，一方面继续巩固和提高在控制工程方面的优势，加强现代控制理论基础和其它新技术的研究；另一方面不失时机的开展信息技术和系统工程学科的教学和科研工作。在信息科学家、中国科学院学部委员常迥教授支持下，建立了信息处理与模式识别教研组以及相应的博士点；郑维敏教授领导建立了系统工程研究室。同时，积极开展学科建设，全系于1981年成立了自动化科学与技术研究所。此外，发展研究生教育，全系四个研究生专业（学科），即自动控制理论及应用、模式识别与智能控制、系统工程以及自动化仪表与装置，这些都是国家首批公布的具有博士学位授予权的学科或专业。随后，全系又集中力量建立了系统模拟试验室（后更名为系统仿真试验室），配备了当时较为先进的模拟和数字计算机。[2]
改革开放
20世纪80年代后，为适应国民经济建设和科学技术发展的需要，进一步放宽专业口径。
1988年，自动化系将原有本科三个专业（自动控制、生产过程自动化以及检测技术与自动化仪表）合并为二个专业（自动控制以及过程自动化与自动检测）。
20世纪90年代后，全系参与了多项国家级的建设项目，其中包括承担了国家高技术自动化领域重点项目“计算机集成制造系统（CIMS）”实验工程建设和“集成化化管理与决策信息系统（I-MADIS）”开放实验室的建设任务，并受国家科委的委托主管CIMS主题办公室的工作。CIMS实验工程于1992年底建成并通过国家验收，成为具有国际先进水平的自动化科学技术工程研究中心，并于1995年获美国制造工程师学会颁发的国际大奖“大学领先奖”。
1993年，又把两个专业合并为一个自动化专业。
1999年，自动化系配合学校进行的体制改革，将原有的8个教研组调整为6个研究所，即控制理论及应用研究所、系统集成技术研究所、信息处理技术研究所、过程控制技术研究所、系统工程研究所和电子及检测技术研究所。[2]
2015年，正式成立了清华大学自动化系校友会。
七、清华大学自动化系属于哪个学院？
清华大学自动化系(Department of Automation, Tsinghua University)隶属清华大学信息科学技术学院，已发展成为中国自动化领域高水平人才培养和科技创新基地，引领着中国自动化教育和控制科学与工程学科的持续创新。清华大学自动化系成立于1970年;1979年7月，清华大学统筹进行专业布局调整，将原来在计算机系(即前自动控制系)从事自动控制理论研究与教学的部分教师并入自动化系，加强自动化学科的理论基础，成立了控制理论教研组;1999年，自动化系配合学校进行的体制改革，将原有的8个教研组调整为6个研究所。据2020年8月清华大学自动化系官网显示，自动化系设置1个本科专业; 下设1个一级学科，7个二级学科，均拥有硕士、博士学位授予权; 有教师89人，其中教授、研究员40人，副教授、副研究员40人，助理教授、助理研究员9人。
八、清华大学自动化系模式识别
清华大学自动化系模式识别：将数据转化为有用信息的艺术
在当今信息爆炸的时代，大数据成为了各个领域的核心。然而，大数据对于普通人来说只是一堆无序的数字和字符。为了从中提取有用的信息和知识，模式识别技术应运而生。清华大学自动化系的模式识别课程致力于培养学生对于模式识别的理解和应用能力。
清华大学自动化系模式识别专业是一个非常深入和系统的学科，研究人员在该领域进行了丰富而独特的研究。该专业着重培养学生的数据处理和分析能力，让他们学会从大数据中找到规律和特点。
模式识别的基本理论与方法
模式识别是一门交叉学科，它结合了统计学、数学、计算机科学和人工智能等多个领域的知识。它的目标是对一系列观测数据进行分析和解释，从而识别出隐藏其中的模式和结构。
在清华大学自动化系模式识别课程中，学生将学习各种不同的模式识别方法，包括统计模型、机器学习、神经网络等。他们将学习如何使用这些方法来处理不同类型的数据，如图像、语音、文本等。
此外，学生还将学习模式识别技术的基本原理，如特征提取、降维、聚类等。他们将学习如何选择合适的特征和算法来解决实际问题，并对结果进行评估和优化。
模式识别在实际应用中的价值
模式识别技术在许多领域中都有着广泛的应用价值。在医学领域，模式识别可以帮助医生根据患者的病例和症状进行诊断和治疗决策。在金融领域，模式识别可以帮助分析师分析市场趋势，进行股票交易和投资决策。
在工业领域，模式识别可以用于质量控制和故障诊断。通过对生产过程中的数据进行分析，工程师可以及时发现和解决问题，提高生产效率和产品质量。
此外，模式识别还可以应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。它可以让机器理解和处理各种类型的信息，从而实现智能化的应用。
清华大学自动化系模式识别课程特色
清华大学自动化系模式识别课程具有以下几个特色：
- 专业教师团队：清华大学自动化系模式识别课程由一支经验丰富的教师团队教授，他们在该领域具有卓越的研究成果和丰富的实践经验。
- 实践导向：课程注重将理论知识与实际应用相结合。学生将参与各种实际案例的分析和实验，提高他们的问题解决能力和实际操作能力。
- 国际合作：清华大学自动化系与众多国际知名大学和研究机构建立了合作关系，学生将有机会参与国际合作研究项目，拓宽他们的国际视野。
总之，清华大学自动化系模式识别专业培养学生的数据分析和处理能力，让他们掌握从大数据中提取有用信息的技术和方法。这门专业的学生将在未来的工作中发挥重要的作用，为各个行业的发展提供支持和推动。
九、清华大学自动化系要学哪些课程？
自动控制理论，信号与系统分析，应用随机过程，数值分析与算法，数据结构，计算机语言与程序设计，计算机原理与应用，数字电子技术基础，模拟电子技术基础，电力拖动与运动控制，过程控制，检测原理，电力电子技术基础，计算机网络及应用，人工智能导论，自动控制理论，运筹学等。
十、芯片清华系
芯片清华系一直以来都备受业界关注和赞誉，其在半导体领域的技术研发和创新实力无疑是世界一流的。清华大学作为中国顶尖的科研机构之一，其在芯片领域的不懈努力和投入也取得了显著的成果。在中国芯片产业的蓬勃发展中，清华系芯片无疑将扮演着举足轻重的角色。
芯片清华系的发展历程
作为中国科技领域的璀璨明珠，清华系在芯片研发领域的发展历程可谓丰富多彩。从最初的基础研究到如今的实际应用，清华系芯片始终秉承着追求卓越和创新的理念，不断开拓前行。
清华系芯片的技术创新
在实现技术创新方面，芯片清华系一直走在行业的前沿。通过不断地投入研发资源和人才培养，清华系成功地推动了许多颠覆性技术的诞生和应用。其在新一代芯片材料、制造工艺以及集成电路设计等方面的突破，为中国芯片行业的发展注入了新的活力。
清华系芯片的市场前景
随着人工智能、物联网等新兴技术的快速发展，芯片清华系在市场前景方面也展现出巨大潜力。作为中国芯片产业的重要推动者，清华系将借助自身在技术研究和产业化方面的优势，不断拓展市场份额，促进产业结构升级和创新发展。
清华系芯片的国际竞争力
在国际竞争日益激烈的背景下，芯片清华系依然能够凭借自身独特的技术优势和创新能力脱颖而出。其在与国际巨头竞争中的不断取得突破和进步，为中国芯片产业树立了良好的国际形象，也为中国科技实力的崛起打下了坚实基础。
清华系芯片的未来展望
展望未来，芯片清华系将继续秉承创新精神，不断加大在芯片研发和应用领域的投入力度，致力于成为全球芯片行业的领军者。随着技术的不断进步和市场需求的不断增长，相信清华系芯片必将在中国乃至全球芯片产业中发挥更加重要的作用。