深圳大学

　　深圳大学电子信息专业学位硕士(人工智能方向)研究生项目服务粤港澳大湾区和中国特色社会主义先行示范区建设国家战略，面向国家重大需求，依托深圳地区的产业优势、地缘优势和政策优势，培养宽广理论知识与扎实技术能力兼备、具有国际视野的科研和工程技术在职研究生人才。

　　深圳大学秉承“自立、自律、自强”的校训，紧随特区，锐意改革、快速发展，在较短的时间内形成了从学士、硕士到博士的完整深圳在职研究生人才培养体系以及多层次的科学研究和社会服务体系，形成了“特区大学、窗口大学、实验大学”的办学特色，为特区发展和国家现代化建设做出了重要贡献。特别是进入新时代以来，学校实施高水平大学建设发展战略，成为内地进步最快的大学之一，综合实力得到全面快速提升，实现了从本科教学型大学向教学科研并重型大学的转型，创新创业人才培养、人事管理体制等领域的改革走在全国前列。目前，学校已经成为一所特色鲜明、实力雄厚、在国内外具有良好声誉和重要影响力的高水平综合性大学。

【报考学历条件】

具有计算机科学与技术本科专业或软件工程本科专业或人工智能本科专业或相关本科专业知识背景（可以接收跨专业报考），并对本专业有科研兴趣，有志于将来从事本专业相关的科研或技术工作。不接受同等学力考生报考，除全日制应届本科毕业生外，其他考生须在网上确认（现场确认）前取得本科毕业证书方可报考。

【招生学院】

1、计算机与软件学院（含与华为联合培养项目）

(1)大数据智能：在大规模低质数据（包括缺失、噪音、不完备等）上建立有效的深度学习范式是大数据时代一个极具挑战的方向，是从大数据中获取智能的最根本途径。我们研究的独特之处在于将大数据在职研究生的低质表示与数据的不确定性建模关联，通过分析数据的、模型的、预测的三类不同的不确定性，提高深度学习系统的性能。面向机器学习的不确定性建模研究已持续积累25年，曾获省部级自然科学一等奖和吴文俊人工智能自然科学一等奖。

(2)智能图形与视觉：以计算机图形学、计算机视觉为核心，结合机器学习、人工智能、人机交互等技术，培养学生在三维表示、三维重建、形状分析、机器人感知、语义目标理解与识别、模型赋能、视点规划等问题的理论理解和技术应用。在计算机视觉相关技术基础上，推进图形表示、图像处理、模式识别、智能决策和任务需求的耦合创新，与华为、腾讯等众多知名企业开展研究合作。据计算机学科专业排行榜（2016-2022）最新统计，深圳大学计算机图形学位居全国第二、亚洲第三、世界第16，已获多个国家重点科研项目支持。

(3)智能物联网与移动计算：通过物联网与移动计算技术结合第五代通讯技术以及人工智能技术，通过网络赋予万物感知，最终在云端形成大量数据，并通过智能化落地应用。企事业合作伙伴包括腾讯、华为、广东省第二人民医院、广东省微生物所、香港科技大学等。致力于培养具有创新精神、创业意识、创新创业能力的，适应国家需要的“新基建”建设者，曾获广东省科学技术奖(自然科学)一等奖、广东省科学技术进步一等奖和教育部自然科学二等奖。

(4)智能机器人与智能系统：主要结合智能机器人以及人工智能医疗，与腾讯、中兴、深圳多家医院建立了很好的合作，在开展人工智能与机器人基础理论研究的同时，进行理论应用探索。探索智能感知、网路协同、智能分析等关键技术，依托国家重点研发计划项目、国家自然科学基金重点项目等支持，荣获吴文俊人工智能科技进步一等奖、广东省科技进步二等奖等。

2、建筑与城市规划学院

1）建筑计算性设计

主要包括： 1）基于人工智能的计算性设计基础理论与方法；2）类型建筑的生成式设计方法与技术，设计自动化流程；3）环境模拟多目标寻优及自动优化方法；4）面向智能建造的人机交互技术、机器人建造技术、虚拟仿真技术。

2）智慧规划

主要包括：1）研究利用人工智能深度学习世界城市案例并自动解析城市空间发展和形态演化基本规律； 2）寻求对城市发展动力、区域影响因素、自然生态系统、社会经济特征、产业发展趋势、既有土地利用格局、综合交通体系、城市形态要素以及政府管控机制等复杂系统综合分析的智能化解决方案；3）探索人工智能系统解析和预测城乡空间发展趋势并支持规划、设计与管理的技术方法。

3）空间智能与城市治理

主要包括：1）人工智能与地理问题相结合的空间智能理论、方法与技术；2）多源实时对地观测数据和社会感知大数据，准确描述城市空间自然、人文要素和区域系统的分布格局、变化过程；3）探索地理空间智能的研究方法和实践技术，研究数据驱动的地理知识与规律的自动提取和发现，推动地理事件与现象的可解释性因果分析。

3、微众银行金融科技学院

(1)人工智能专业--智能金融方向，主要学习内容为运用人工智能中的深度学习、图像识别、自然语言处理、知识图谱等新兴的信息科学技术，研究银行、证券、保险等金融机构与市场中的基础设施、技术开发以及场景应用中的科学问题。主要包括人工智能在金融基建、产品设计、风险管理、量化投资以及公司治理、商务分析等方面的研究。

课程设置：机器学习、算法设计与分析、工程伦理、金融科技与商务分析、资产定价与公司金融、高阶金融衍生产品、金融创新与风险投资以及专业英语等。

4、教育学部

1.智能教育基础理论与方法：主要研究人工智能与教育深度融合中的教育理论与方法，包括动态学习组织的理论与方式、多样化学习组织模式、智能教育中构成教学活动的要素、功能及相互之间的关系、虚拟学习中心的概念与制度等。

2.智能学习环境：主要研究物理学习环境与虚拟学习环境无缝衔接、虚实融合的以大数据技术和人工智能技术支撑的智能学习环境的设计与开发。包括：智能学习环境的构成要素、方式与形态，智能学习环境的设计与开发、运行与服务，虚拟学习环境中的智能交互、智能导师、智能学伴、智能评价，人类教师与智能导师的关系，学习资源开发等，重点研究智能国家通用语学习系统。

3.智能学习分析与评测：主要研究大数据技术在教学中的应用，包括学习者精准画像技术，学习者学习过程、学习行为、学习水平的智能分析技术，学习者综合素质评价技术，日常教学质量分析与评价技术等。

主要课程：机器学习、人工智能、数据挖掘与大数据分析、数字化学习中的新媒体与新技术、智能教育理论与实践、学习分析与评测、智慧学习环境设计与开发、国际智能教育发展比较、智能教育发展与应用、智能学习系统设计、人工智能教育应用实践、学习系统用户体验研究、在线教学与支持服务、心理发展与教育等。

5、医学部

01 医学图像与信息处理：借力深圳大学计算机学院，和深圳大学医学部，结合理论创新和生物医学时间，对学生进行人工智能和生物医学人工智能方向学习和实践的全面培养。

6、人工智能与数字经济广东省实验室（深圳）

7、大湾区国际创新学院

1.智能优化与决策：本研究方向主要开展人工智能、数据分析及其在多学科交叉领域的研究工作。具体地，针对管理系统和工程实际应用中的优化问题，采用机器学习、群体智能、启发式计算、特征工程技术、数据证析和智能决策分析等方法，围绕智慧医疗、智慧城市、智能推荐、智慧交通、智能调度、智能创新等交叉领域问题，开展智能优化理论及方法研究。

2.大数据智能与数字经济：本方向将大数据挖掘技术与管理领域问题结合，面向产业发展瓶颈问题开展一系列多学科交叉研究。创新性地运用人工智能、社交网络分析、知识图谱、文本挖掘、智能计算等技术，解决用户行为挖掘与建模、智能推荐系统、企业数字化、人机交互与数字营销、互联网医疗管理、智能创新与创业等前沿研究问题，开展具有理论创新与社会影响的深入研究。

3.智慧医疗与健康管理：综合运用管理科学、计算机科学等多学科知识，重点围绕临床数据挖掘与分析、医学图像处理、智能辅助诊断、人群健康数据科学分析与利用、医疗与公共卫生资源配置与优化决策、健康传播、医疗健康数据治理等方面的理论和技术问题，开展智慧医疗与健康管理领域的交叉学科创新研究，为具有中国特色和地区优势的“大健康”发展提供新方案。

课程设置：机器学习 、人工智能基础 、“数据、模型与决策”、“管理信息系统--大数据赋能与模式创新”、高级运筹学、高级应用统计、商务智能、最优化计算与工具、大数据与城市分析、数据挖掘与创新实践等。

【考试科目】思想政治理论、英语一、数学一、计算机学科专业基础综合；

【学习方式】全日制学习；

【学　　制】3年(1.5年课程学习（第4学期提供两门增值课程），1.5年完成学位论文)。

【学位授予】

在规定年限内修满学分，通过专业学位硕士论文答辩，经学校学位评定委员会审议通过后，授予由深圳大学颁发的、国家承认的研究生毕业证书及硕士学位证书。