西班牙IGEMA管理学院计算机与人工智能硕士招生简章 2025-07-09 14:18:32

  专业介绍

  计算机与人工智能硕士项目是一个高度交叉的学科领域，它融合了计算机科学、数学、统计学以及管理学等多学科知识，旨在研究如何使机器能够模拟、延伸和扩展人的智能。它不仅关注底层的技术实现，如算法设计、模型构建、数据处理等，更强调这些技术如何被应用于解决现实世界中的复杂问题，尤其是在商业决策、产品设计、服务优化等方面发挥关键作用。该领域涉及机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、机器人学、知识表示与推理、认知科学等多个子方向，是一个充满活力、快速发展的前沿学科。本项目的设立，正是为了系统培养能够驾驭这一复杂领域，并推动其价值实现的复合型高级专业人才。 

  课程目标

  本项目的核心课程目标在于：

  夯实计算机科学基础： 使学员系统掌握数据结构、算法、操作系统、数据库等计算机科学的核心知识，为深入学习AI奠定坚实基础。

  精通人工智能核心技术： 使学员深入理解机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等AI领域的关键理论、算法和模型，并能熟练运用主流AI框架(如TensorFlow, PyTorch等)进行实践。

  提升AI应用与开发能力： 培养学员利用AI技术解决实际问题的能力，能够独立完成从数据采集、预处理、模型训练到应用部署的全流程开发。

  强化数据分析与决策能力： 使学员掌握数据挖掘、统计分析、商业智能等方法，能够基于数据进行有效洞察，支持智能决策。

  培养项目管理与沟通协作能力： 通过项目实践和团队作业，提升学员的项目规划、执行、风险管理以及跨团队沟通协作能力。

  拓展商业视野与行业认知： 了解AI技术在各行业的应用现状与未来趋势，培养将技术转化为商业价值的思维模式。

  激发创新思维与持续学习能力： 引导学员关注AI领域的最新进展，培养其独立思考、批判性思维和终身学习的习惯。 

  课程详情

  本项目的课程教学将采用多元化的方式，以确保较佳的学习效果：

  理论讲授： 由优秀教授系统讲解核心理论知识，建立扎实的学科基础。

  案例分析： 结合国内外知名企业的AI应用案例，深入剖析技术如何解决实际问题，提炼经验教训。

  编程实践： 大量上机实验，使用主流AI框架和工具进行代码编写、模型训练与调优，强化动手能力。

  小组讨论： 鼓励学员就特定主题进行深入探讨，激发思维碰撞，培养团队协作精神。

  项目驱动： 将一个或多个贯穿始终的项目作为学习载体，让学员在解决真实问题的过程中综合运用所学知识。

  行业交流： 定期组织企业参访、技术沙龙、校友分享等活动，让学员接触行业前沿，拓展人脉。

  在线学习： 部分课程或补充材料将通过在线平台提供，方便学员随时随地学习，实现混合式学习模式。

  考核方式将结合课堂参与、作业完成情况、实验报告、期中/期末考试、项目表现以及最终的学位论文等多个维度，全面评估学员的学习成果。 

  授课内容

  计算机核心基础模块：深入讲解数据结构与算法的高级应用，包括复杂数据结构的设计、优化算法在大规模数据处理中的实践，如通过案例分析如何在搜索引擎索引中高效运用算法;操作系统原理及内核机制，涵盖进程调度、内存管理、文件系统等核心内容，以Linux内核为例剖析其实现原理;计算机组成原理，从硬件底层逻辑门电路到指令集架构设计，再到CPU工作原理，让学员理解计算机硬件的运行机制，为后续的系统开发与优化奠定基础。

  人工智能基础理论模块：系统学习人工智能的基本概念、发展历程与主要流派，如符号主义、连接主义和行为主义的理论基础与应用场景;数学基础强化，包括线性代数、概率论与数理统计、最优化理论等在人工智能算法中的深度应用，例如利用矩阵运算加速神经网络训练过程;机器学习基础算法，如监督学习中的线性回归、逻辑回归、支持向量机，无监督学习中的聚类算法、降维算法等，通过实际数据集的训练与分析，让学员掌握算法的调优与评估方法。

  人工智能进阶技术模块：深度学习框架与模型，深入学习TensorFlow、PyTorch等主流深度学习框架的使用，构建并训练深度神经网络模型，如卷积神经网络(CNN)在图像识别、循环神经网络(RNN)及其变体长短期记忆网络(LSTM)和门控循环单元(GRU)在自然语言处理中的应用;强化学习理论与实践，包括马尔可夫决策过程、Q - learning、深度强化学习算法如DQN等，通过模拟环境如智能游戏AI的开发，让学员理解强化学习的原理与应用;计算机视觉技术，涵盖图像预处理、特征提取、目标检测、图像分割等关键技术，结合实际项目如自动驾驶中的视觉辅助系统开发，提升学员在视觉领域的实践能力;自然语言处理进阶，学习词嵌入、序列建模、文本生成、语义分析等高级技术，应用于智能客服、机器翻译等系统的开发与优化。

  数据科学与大数据处理模块：数据采集与清洗技术，掌握从多种数据源(如网络爬虫、传感器、数据库等)获取数据的方法，以及数据预处理中的数据去噪、缺失值处理、数据标准化等技巧;数据存储与管理，学习关系型数据库(如MySQL)、非关系型数据库(如MongoDB、Redis)的设计与应用，以及大数据存储框架Hadoop HDFS的原理与使用;数据分析与挖掘，运用数据挖掘算法(如关联规则挖掘、分类与回归树等)从海量数据中提取有价值的信息，通过实际案例如电商用户行为分析，培养学员的数据洞察能力;大数据处理框架Spark的应用，掌握Spark的核心概念、编程模型与集群部署，实现大规模数据的快速处理与分析任务。

  人工智能伦理与社会影响模块：探讨人工智能技术发展带来的伦理问题，如算法偏见、隐私保护、人工智能决策的可解释性等，通过案例分析如社交媒体算法对信息传播的影响，引导学员思考如何在技术发展中遵循伦理原则;研究人工智能对社会结构、择业市场、法律体系等方面的影响，以及相应的政策与法规制定，如欧盟《通用数据保护条例》(GDPR)对人工智能数据处理的规范;开展人工智能伦理与社会责任的讨论与辩论，培养学员在技术研发与应用中的社会责任感和职业道德素养。 

  课程优势

  本项目相较于其他同类项目，具有显著的优势：

  强强联合，资源整合： 杭州尚习教育与IGEMA管理学院的强强联手，实现了国际优质教育资源与中国本土市场需求的精准对接。

  学科交叉，特色鲜明： 独特的“计算机+人工智能+管理”交叉学科设置，培养稀缺的复合型人才，市场竞争力强。

  师资国际化，经验丰富： 邀请来自IGEMA及合作院校的教授、行业专家授课，理论与实践并重。

  课程前沿，紧贴实战： 课程内容紧跟AI技术发展前沿，大量引入企业真实案例和项目，学以致用。

  学习灵活，工作学习两不误： 在职学习模式，灵活安排授课时间，减少对工作的影响。

  服务完善，支持到位： 杭州尚习教育提供全方位的学习支持、职业发展指导等服务，让您的学习之旅更加安心。

  学位认可，价值凸显： IGEMA管理学院硕士学位在国际上具有一定的认可度，有助于提升个人品牌价值。

  性价比高： 相较于国内优秀高校或纯海外留学，本项目提供了高性价比的国际硕士教育机会。