科学中的人工智能与机器学习理学硕士

本硕士课程专注于人工智能（AI）的核心理论与实践技能，培养学生将机器学习技术应用于科学产业、研究领域及现实问题的能力。课程结构包括3门必修模块、4门选修模块以及一个数据科学研究项目。 必修模块涵盖：数据科学所需的概率与统计基础、机器学习与深度学习方法、研究方法（包括文献分析、数据可视化与学术写作），以及一项在计算化学、流行病学、可再生能源等领域开展的科研项目，强调计算实践与成果评估。 选修模块提供多样化方向，如Python编程、科学计算、贝叶斯统计、商业时间序列分析、材料发现中的机器学习、AI中的云计算、天体物理与空间科学中的AI，以及图与网络理论。 教学通过讲座、实验课与研讨相结合，注重动手能力与跨学科应用。评估方式为67%课程作业与考试，33%基于独立研究项目的论文。 学生将在导师指导下参与前沿研究，使用Python、R、SQL等工具处理高影响力数据集，提升解决复杂问题的能力，为学术或职业发展奠定坚实基础。