人工智能系统与方法硕士专业聚焦于人工智能（AI）技术的前沿理论与实际应用，培养能够构建智能系统并开发先进算法的技术人才。该专业涵盖深度学习、机器学习、自然语言处理、计算机视觉、强化学习、智能系统设计等领域，为学生提供从理论基础到实用技能的全面学习体验。学生将学习如何应用人工智能技术分析和处理海量数据、解决复杂问题，并构建能够自适应和自学习的智能系统，赋能金融、医疗、交通、制造等多个行业。

该专业鼓励理论与实践相结合，通过项目驱动的教学模式，学生将在真实场景下开发和应用AI模型，提升系统集成能力和解决实际问题的能力。毕业生将具备在AI技术领域进行创新研究和开发应用的能力，能够在科技公司、研究机构、政府部门等组织中从事AI相关工作。

主要课程：

人工智能基础
学习人工智能的基本概念、发展历程及应用场景，了解AI系统的基本构成，建立AI模型设计的基础知识。

机器学习原理与应用
掌握机器学习的核心算法与方法，包括监督学习、无监督学习和半监督学习等，学习如何通过数据训练模型，提高预测和决策能力。

深度学习与神经网络
研究深度学习的基础知识与网络结构，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等，掌握深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）及其应用。

自然语言处理（NLP）
学习自然语言处理的基本技术与应用，涵盖文本预处理、情感分析、文本生成及问答系统等，探索如何通过AI理解和生成自然语言。

计算机视觉
探讨计算机视觉的关键技术，包括图像处理、物体识别、目标跟踪等，学习如何通过图像和视频数据来理解和解释视觉信息。

强化学习与自适应系统
学习强化学习的基本原理与应用，掌握智能体在环境中不断学习优化的策略，探索其在游戏、机器人控制等领域的应用。

智能系统设计与开发
学习如何构建和集成复杂的智能系统，了解智能系统的设计原则和实现方法，将AI模型有效部署到实际应用中。

大数据处理与数据挖掘
研究大数据技术在AI中的应用，学习如何从海量数据中提取有价值的信息，应用于分类、聚类、关联规则分析等场景。

AI伦理与法律
探讨AI的伦理和法律问题，包括数据隐私、算法偏见、AI系统的责任归属等，确保AI技术的安全和道德使用。

自动化与机器人技术
学习自动化技术和机器人技术的基础，研究机器人控制、路径规划及传感技术，探索其在工业自动化、服务机器人等方面的应用。