南洋理工大学人工智能硕士辅导什么

人工智能硕士(MSAI)项目旨在培养希望开发、设计和实施AI系统的学生，同时深入理解AI以进行项目管理和政策制定。

该项目强调AI理论、技术和工具，以解决具有多种类型约束的实际问题，例如训练数据有限的问题和大数据问题。通过理论与实践相结合的学习，毕业生将能够提升他们的能力和技能。

课程辅导内容

AI6101 人工智能与人工智能伦理简介

本课程介绍人工智能(AI)的基础知识，特别关注伦理问题。它为学生提供了跨学科的人工智能概述，帮助他们开始在这一领域的学习之旅。将介绍有关人工智能和知识工程的形式表示以解决计算问题的基本范例。

主要涵盖的主题包括：

1.人工智能的基础、历史和最新进展

2.搜索和智能代理

3.强化学习

4.计算游戏理论

5.人工智能伦理的哲学基础

6.将伦理考虑纳入人工智能系统的技术

7.伦理人工智能的实际应用示例

AI6102 机器学习：方法与应用

先决条件：通过AI6104(除了具有数学学位或已修读概率和线性代数课程的学生)

本课程旨在提供机器学习基础方法的介绍性但广泛的视角，并展示如何将机器学习技术应用于实际应用。对于追求人工智能或数据科学职业的任何人都是相关的。

本课程的教学内容包括各种机器学习范例中的不同机器学习方法，例如监督学习、半监督学习、无监督学习等，以及机器学习的应用。

AI6103 深度学习与应用

深度学习最近引入了一种从人工设计特征到端到端系统的范式转变，彻底改变了包括计算机视觉、语音识别和自然语言处理在内的多个领域。像谷歌、Facebook、微软、苹果和亚马逊等顶级IT公司一直在积极地使用深度学习技术重新设计其产品，未来几十年的影响将不仅限于自动驾驶汽车、围棋等战略游戏和MRI癌症检测。

本课程的主要目标是介绍数学基础、最先进的深度学习架构以及深度学习专业库。学生将学习如何设计自己的人工神经网络来解决他们的数据分析任务。他们还将学习如何使用PyTorch高效地编写这些新算法，PyTorch是该领域最强大的库之一。

AI6104 人工智能数学

本课程旨在为将学习人工智能硕士课程的学生提供适当的数学背景。完成此课程后，学生应能够：

• 解决线性方程组

• 使用线性独立基来分解向量。

• 计算偏导数

• 基于泰勒级数进行近似计算

• 在多变函数中寻找最大值和最小值。

AI6120 Python编程

本课程旨在为将学习数据科学和人工智能课程的学生提供适当的计算背景。完成此课程后，学生应能够：

• 使用Python的Jupyter Notebook环境。

• 在Python中解决标准算法问题。

• 在Python中执行标准数值计算。

• 使用Pandas处理数据，并使用Matplotlib进行图形处理。

AI6121 计算机视觉

计算机视觉近年来引起了越来越多的兴趣，这要归功于深度学习，特别是卷积神经网络、循环神经网络等方面的最新进展。世界各地的顶尖IT公司，如谷歌、苹果、阿里巴巴、亚马逊、腾讯和百度，都在不同的计算机视觉技术领域大举投资，因为这些技术在机器人、自动驾驶、监控和安全、计算机辅助医学诊断等领域有广泛应用。

本课程的主要目标是介绍计算机视觉和机器学习的相关数学基础、基本图像分析和机器学习技术，以及在检测、识别和分类任务中的计算机视觉技术。通过案例研究和项目，本课程将呈现一系列现实世界的问题和挑战。学生将在课程结束时充分了解各种机器学习和计算机视觉技术。他们还将学会如何为各种现实世界问题设计自己的机器学习和计算机视觉系统。

AI6122：文本数据管理和处理

本课程涵盖了处理和管理文本数据的基本技术。主要主题包括：1)文本索引和搜索：倒排索引、查询处理、排名和评估;2)单词级、句子级、文档级和集合级处理：形态分析、词性标记、解析、摘要、分类和聚类，以及主题建模;3)案例研究和应用：社交媒体文本、情感分析和信息提取。

AI6123：时间序列分析

许多复杂系统是动态系统，其状态随时间变化。本课程介绍了时间序列模型以及用于数据分析和推断的相应方法。涵盖的主题包括回归模型、自回归(AR)、移动平均(MA)、ARMA和ARIMA过程、平稳和非平稳过程、季节性过程、模型识别、参数估计、拟合模型的诊断检查、罕见事件检测、预测、频谱分析以及异方差时间序列模型。通过使用R进行实验室操作，详细阐述了在经济、金融和工业领域的时间序列数据的特征、建模和预测。

AI6124 神经进化和模糊智能

本课程以学习、适应和认知的简要介绍为起点，探讨了学习形式、监督学习、无监督学习、强化学习，适应机制、误差驱动、性能目标，以及用于执行这种学习的演化和神经计算的工具。还讨论了知识认知的组织以及将这些结构与软计算模型集成的方式。与发展深度神经结构相关的知识抽象和表达引起了讨论，这些结构可用于从数据中演化和直接学习这种认知知识结构。考虑到在认知知识组织中的逻辑表征以及模糊表示，以及这些表示在认知知识组织中的哲学。覆盖模糊逻辑和模糊推理，以及在深度学习神经结构内的实现。涵盖了不同形式的学习神经网络，可以基于数据动态演化或构造模糊规则。我们还将讨论用于评估构建/演化的模糊神经网络质量的模型交叉验证和验证。还涵盖了概念形成、规则关联、数据漂移和转移、遗忘、正负激励、表达和抽象之间的演化权衡问题。接下来，我们将研究相关的认知智能应用，如在计算金融领域的风险交易系统、资产评估、模糊交易模型以及计算关注焦点 - 情感、情感和动机建模。

AI6125 多智能体系统

本课程涵盖了多智能体系统的介绍。它将首先介绍多智能体系统以及一些有趣的应用领域，同时解释了定义的复杂性。然后，讨论这些多智能体系统中的决策制定和规划。还通过冲突互动、博弈论和均衡概念来解释多智能体系统，这些系统分为善意智能体系统和自私智能体系统。在每个主题中，学生将被要求阅读和呈现文献中的多篇最新论文。课程还包括大型项目组件，学生需要实施自己的多智能体系统，并在项目结束时呈现他们的项目成果。

AI6126 高级计算机视觉

深度学习的崛起导致了计算机视觉领域的一系列突破，开创了以前无法想象的可能性。涌现了许多新应用，包括人脸识别、图像超分辨率和自动驾驶汽车中的机器视觉等。本课程旨在通过使用深度学习技术，为高级计算机视觉提供具体知识。本课程将涵盖图像和视频识别，包括图像分类、各种目标检测技术、图像和视频分割、图像超分辨率和视频字幕等。重点将放在对技术的概念理解上，以及使用现代深度学习框架实施这些技术的实际操作上。学生还将有机会批判性地审查与该领域相关的科学文献。课程项目将鼓励学生解决实际研究问题，并让他们在书面和口头科学交流方面积累经验。总体来说，本课程将为打算在计算机视觉领域进行研究和开发的学生提供很好的曝光度。

AI6127：自然语言处理的深度神经网络

自然语言处理(NLP)是人工智能中最重要的领域之一。在信息时代，它变得非常关键，因为大多数信息以非结构化文本的形式存在。NLP技术无处不在，人们主要通过语言进行交流，如语言翻译、网络搜索、客户支持、电子邮件、论坛、广告、放射学报告等。NLP应用背后有许多核心NLP任务和机器学习模型。

深度学习最近从传统的任务特定特征工程转向端到端系统，跨多个不同的NLP任务和下游应用中取得了高性能，包括谷歌、阿里巴巴、苹果、亚马逊、Facebook、腾讯和微软等科技公司现在都在积极开展深度学习方法以改进他们的产品。例如，谷歌用基于深度学习的系统取代了传统的统计机器翻译和语音识别系统。本课程全面介绍了应用于NLP的深度学习的前沿方法。在模型方面，我们将涵盖词表示、面向NLP的基于窗口的神经网络、用于NLP的循环神经网络、长短时记忆模型、用于解析的递归神经网络、卷积神经网络，以及更高级的主题，如编码器-解码器模型和注意机制。

AI6128 城市计算

城市计算是一个新兴学科，旨在解决城市快速城市化进程中的挑战，如污染、能源消耗和交通拥堵等。基于物联网(IoT)基础设施和人工智能，城市计算获取、整合和分析城市空间的各种来源生成的大量和异构数据，如传感器、设备、车辆、建筑物和人类等，以应对主要的城市挑战。

本课程将介绍：

1)城市计算的概念和应用

2)城市感知技术，包括获取时空城市数据

3)支持城市计算应用的云计算基础设施

4)城市数据管理，包括空间数据管理和时空数据管理

5)城市数据挖掘，包括空间数据挖掘和时空数据挖掘

6)城市数据学习，包括时空预测和强化学习

7)高级主题，如边缘计算和跨领域城市数据融合。

AI6129 人工智能硕士项目

这个项目将在连续两个学期内进行，为学生提供了与SCSE的教师合作并学习特定问题的最新AI技术的机会。项目范围可能基于教职工的研究兴趣或工业合作。学生需要记录他们的工作并在正式报告中报告他们的研究结果，并在项目结束时进行口头演示(如果有)。

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