AI / 学系概览

人工智能

把学习算法、感知、语言与行动系统放入安全、透明、可审计的工程框架。

学系代码AI
培养层级本科 · 硕士 · 博士
培养模式课程 · 实验室 · 真实项目
AI / 01

计算机视觉、自然语言处理、机器人、智能体与可信 AI。

专业方向

选择你的专业纵深

每个方向共享本系基础,并通过工作室、实验室与研究项目形成清晰的专业能力。

01AI-ML

机器学习系统

覆盖深度学习、强化学习、模型评估与生产级机器学习。

发展方向机器学习工程师、模型评估研究员、AI 平台工程师
02AI-LAN

语言与多模态智能

研究自然语言、视觉、语音与跨模态理解。

发展方向语言技术研究员、多模态工程师、无障碍技术专家
03AI-ROB

机器人与自主智能体

连接感知、规划、控制与人机协作,强调极端场景安全。

发展方向机器人工程师、自主系统研究员、安全验证工程师

核心课程

由基础到综合实践的课程结构

计算机视觉、自然语言处理、机器人、智能体与可信 AI。

  1. 01
    课程人工智能导论
  2. 02
    课程机器学习
  3. 03
    课程深度学习
  4. 04
    课程模式识别
  5. 05
    课程自然语言处理
  6. 06
    课程计算机视觉
  7. 07
    课程知识表示
  8. 08
    课程智能体系统
  9. 09
    课程机器人学
  10. 10
    课程强化学习
  11. 11
    课程可信人工智能
  12. 12
    课程人工智能综合项目
教学与研究平台

可信智能与机器人实验室

把学习算法、感知、语言与行动系统放入安全、透明、可审计的工程框架。

Anna Beck
学术领导

Anna Beck

安娜·贝克

人工智能系主任 · 教授