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、数据科学、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、深度学习、数据挖掘等领域有浓厚兴趣的学生均可报名学习。同时，也适合希望在智能系统、算法研发方向深化研究的跨专业学生。

课程安排

课程为期一学期，共计16周，每周安排2次授课，每次2课时，总计64课时。前12周为理论与实践教学，涵盖核心算法、模型构建与案例分析； 第13至14周为项目实践与小组汇报； 第15周进行阶段性成果展示； 第16周为综合考核与课程总结。课程期间安排3次专题讲座，邀请业界专家分享前沿应用。

课程特色

课程融合学术深度与工程实践，强调理论与应用并重。通过真实数据集和工业级开发环境，引导学生从零构建智能模型。注重培养独立研究能力与团队协作精神，鼓励创新思维与跨学科探索。课程内容紧跟国际顶级会议（如NeurIPS、ICML）最新成果，确保知识体系前沿性。

课程内容

涵盖监督学习、无监督学习、强化学习基础理论，深入讲解卷积神经网络、循环神经网络、Transformer架构、生成对抗网络等主流模型。结合自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等应用场景，进行项目驱动式教学。内容设计由浅入深，辅以可视化工具与交互式代码演示，确保复杂概念易于理解。

班制安排

每班限额30人，确保师生充分互动。采用小班授课模式，按学生研究方向与基础水平进行分组指导。支持线上线下同步学习，提供课程录播与学习资料包，便于复习与自主拓展。

教学优势

授课教师团队由高校教授与企业高级算法工程师联合组成，兼具学术造诣与产业经验。课程配备专属实验平台，集成主流框架（PyTorch、TensorFlow），提供GPU算力支持。实行“讲授+实验+反馈”闭环教学，每节课后设置答疑时段，保障学习效果。

课程亮点

课程设置综合性大作业，学生可选择学术研究或工程实现路径完成结题。优秀项目将推荐参与科研课题或企业合作项目。课程结业者可获得由学院与合作单位联合签发的能力认证证书，助力升学与就业发展。

问答

问题 人工智能硕士课程适合零基础学生吗？

答案 本课程面向有一定编程和数学基础的硕士研究生，建议具备Python编程能力和线性代数、概率统计知识。零基础学生需提前完成预修课程方可跟上进度。

问题 该机器学习课程是否提供项目实践机会？

答案 是的，课程包含为期3周的项目实践环节，学生将在导师指导下完成完整的机器学习项目，涵盖数据处理、模型训练、评估优化全流程，并进行公开汇报与答辩。