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“我们对人工智能的很多领域都有深入研究，包括大数据、进化学习和优化、自动深度学习和迁移学习、特征选择和大数据降维、统计和数学机器学习、文本挖掘和自然语言处理、智能调度与资源分配及组合优化、数据挖掘、图像和信号处理，及用于道德伦理和公共政策的人工智能方向，研究已达到了国际领先水平并据领导地位。
张孟杰教授，惠灵顿维多利亚大学工学部，新西兰皇家科学院院土、新西兰工程院院士电气与电子工程师学会(IEEE)院/会士。
主干课程
AIML 131 人工智能导论
本课程面向所有对人工智能技术感兴趣的学生。 该课程将概述人工智能的基础理论、热门技术和实际应用，并探讨人工智能对个人和社会的影响。
AIML 231 机器学习技术
本课程将教授机器学习的核心概念和技术，并讲述和练习如何使用机器学习的热门工具和软件库。
AIML 232 人工智能技术
本课程将教授更为全面的各种人工智能相关概念和技术，将涉及许多AIML231没有讲授的机器学习算法与技术。
AIML 331 计算机视觉和图像处理
计算机视觉和图像处理具有广泛的实际应用例如自动驾驶汽车和人脸识别。 本课程将介绍该领域的的关键技术、任务和应用。
AIML 332 自然语言处理
本课程将介绍自然语言处理的基本概念、应用和算法，侧重于处理和分析海量自然语言数据集。
AIML 333 运营、规划和调度
本课程将教授基于运营、运作、规划和调度的人工智能系统的核心概念、技术和算法，包括组合优化及智能优化算法与技术。
AIML 335 机器学习
本课程将教授与机器学习相关的基本概念和数学工具，数学机器学习与统计理论等。
AIML 337 专题学习，15 学分
AIML 338 定向个人研究，15 学分
经学院院长批准的项目研究。
AIML 339 人工智能科研项目
专注于解决人工智能任务的小型科研项目该项目可以是个人或团体项目。
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段承男
