Artificial Intelligence MSc

本课程涵盖计算智能与人工智能工程的核心领域，旨在培养学生在理论与实践方面的综合能力。课程包括以下模块：计算智能（探讨自然与计算智能的融合，涵盖进化算法、群体智能及混合系统）；人工智能基础（介绍AI与机器学习的基本理论，包括搜索、知识表示、概率推理及监督与无监督学习）；深度学习与生成式AI（深入讲解神经网络、Transformer、大语言模型、GANs、VAEs等前沿技术，并关注其伦理与计算挑战）；AI系统工程（聚焦AI系统的全周期开发，涵盖数据工程、MLOps、模型部署与监控，强调负责任AI与行业合规）。最终阶段为硕士项目，学生可在导师指导下选择自定、学术、产业或社会企业类课题，完成一项独立研究并提交成果与报告。课程注重实践技能培养，使用TensorFlow、PyTorch、Docker、Kubernetes等工业级工具，为学生在AI工程、数据科学与智能系统设计等领域的职业发展奠定坚实基础。