广州硕士研究生课程

课程名称

人工智能与机器学习前沿

学习对象

本课程主要面向计算机科学、软件工程、电子信息、自动化及相关专业的硕士研究生。具备一定编程基础和数学分析能力，对人工智能、数据科学、智能系统开发等领域有浓厚兴趣的学生均可报名学习。同时欢迎跨学科研究者，如生物信息学、金融科技、智能制造等方向的研究生选修。

课程安排

课程周期为一学期，共计16周，每周安排2次课，每次90分钟。课程采用“理论讲授+案例分析+实验实践”相结合的模式，前10周集中讲授核心理论与算法，中间4周进行专题研讨与项目设计，最后2周为项目答辩与综合考核。课程期间安排3次企业专家讲座与1次学术前沿分享会。

课程特色

注重理论与实践深度融合，强调前沿技术与实际应用的结合。课程内容紧跟国际学术动态与产业需求，引入真实数据集与工业级开发环境，培养学生独立解决复杂工程问题的能力。通过小组协作与项目驱动模式，提升学生的创新思维与团队协作水平。

课程内容

涵盖机器学习基础、深度神经网络、卷积网络与图像识别、循环网络与自然语言处理、强化学习原理、生成模型（如GAN、扩散模型）、模型可解释性与伦理问题等。同时引入联邦学习、边缘智能、大模型微调等前沿主题。每章节均配备编程实验与数据实战任务，确保学生掌握从算法设计到部署的全流程技能。

班制安排

实行小班化教学，每班人数控制在30人以内，确保师生充分互动。根据学生研究方向与基础水平进行分组，提供个性化指导。支持线上线下同步学习，课程录像与资料全程开放，方便学生灵活安排学习时间。

教学优势

授课团队由高校人工智能领域教授与一线企业高级算法工程师联合组成，兼具学术深度与产业经验。课程采用项目制学习方式，学生可基于自身研究课题定制实践内容。提供高性能计算资源支持，配备GPU实验平台，保障复杂模型训练需求。

课程亮点

课程结业项目优秀者可推荐至合作企业实习或参与国家级科研项目；

课程成果可直接服务于硕士论文选题与科研工作；

定期组织与顶尖AI实验室的交流活动，拓展学术视野；

提供模型部署与竞赛指导，助力学生参与Kaggle、天池等国际赛事。

问答

人工智能硕士课程适合零基础的学生吗？ 本课程面向具备一定编程和数学基础的硕士研究生，建议学生提前掌握Python编程与线性代数、概率统计基础知识。课程内容由浅入深，提供入门辅导资料，但不包含零基础编程培训，因此建议非相关专业学生在选课前补充必要前置知识。

人工智能与机器学习课程的实践机会多吗？ 课程高度重视实践能力培养，超过50%的课时为实验与项目实践。学生将使用真实数据集完成多个综合项目，涵盖图像识别、文本生成、智能决策等场景。课程提供GPU计算资源，并与多家科技企业合作，为学生创造实习与科研实践机会。