MSc Artificial Intelligence

第一学年需修读五门核心课程，并完成个人研究项目。若选择全日制并附加可选的行业实习年，硕士课程将为期两年，实习将在第一年完成所有核心模块后开始。

核心课程包括：

1. 人工智能原理：涵盖经典与现代AI方法，涉及智能体系统中的搜索与优化、推理与决策范式、基础架构及负责任AI的伦理问题（如公平性、透明度和社会影响）。

   
   



2. 机器学习：讲授构建与评估机器学习模型的基础理论与实践技能，内容包括监督与无监督学习、训练验证流程、偏差-方差权衡、正则化、交叉验证，以及数据准备到模型解释的完整工作流，强调隐私、可重复性和公平性等伦理议题。

   
   



3. 机器人学与强化学习：探讨机器人学与强化学习的核心原理，包括运动学、路径规划、感知与学习控制，研究不确定环境下的决策、多智能体交互及其在医疗与工程中的应用，并关注自主系统的伦理、安全与鲁棒性。

   
   



4. 深度学习与生成式AI：介绍深度学习与生成式AI的基本原理与应用，涵盖神经网络基础、卷积网络、Transformer、自回归模型等先进架构，涉及计算机视觉、自然语言处理及变分自编码器、扩散模型、多模态生成等前沿技术，结合现代框架实践，并讨论其伦理与社会影响。

   
   



5. 独立研究项目：作为学位的总结性环节，学生可结合自身学术优势与职业目标开展独立研究，深入感兴趣领域，产出体现专业能力的成果。