帝国理工学院计算（人工智能和机器学习）专业依托学校世界一流的师资力量和研究条件，在教学和研究方面取得了卓越的成绩。学院积极与国内外高校、科研机构和企业合作，在学术交流、实践项目和就业推荐等方面为学生提供更广泛的机会与平台。

　　一、培养目标

　　帝国理工学院计算（人工智能和机器学习）专业致力于培养具有扎实的计算机科学和工程基础知识、深入理解人工智能和机器学习的技术原理和应用，并具备创新思维和团队合作精神的专业人才。学生将在课程中掌握计算机科学的核心概念和技术，包括编程语言、算法、数据结构等，同时深入学习人工智能和机器学习的前沿理论和实践应用。

　　二、课程设置

　　理学硕士计算（专家）个人项目

　　机器学习数学

　　基于逻辑的学习

　　计算机视觉

　　强化学习

　　深度学习

　　计算优化

　　成像机器学习

　　自然语言处理

　　知识表示

　　概率推理

　　人工智能中战略推理的模态逻辑

　　序言

　　机器学习简介

　　机器人学习

　　图形

　　自定义计算

　　网络和网络安全

　　高级计算机体系结构

　　系统性能工程

　　分布式算法

　　可扩展的软件验证

　　隐私工程

　　可扩展系统和数据

　　高级计算机图形学

　　计算金融

　　复杂

　　软件可靠性

　　高级计算机安全

　　分布式账本原理

　　程序分析

　　独立学习选项

　　量子计算

　　密码工程

　　调度和资源分配

　　三、未来发展方向

　　人工智能和机器学习是当今世界科技领域的热点和前沿方向。帝国理工学院计算（人工智能和机器学习）专业的毕业生具备深厚的计算机科学和工程知识，熟悉人工智能和机器学习的理论和技术，具备创新能力和团队合作精神，适应快速变化的科技行业发展。毕业生可在人工智能领域的企业、科研机构、教育机构等领域从事人工智能算法研究、系统开发、技术咨询等工作。

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