当深度学习算法在围棋棋盘上战胜人类，当医疗影像诊断系统达到高精度，当自然语言处理模型流畅生成人类文本——我们正见证一场以人工智能为核心的数字革命新纪元。
近年来，AI技术呈现指数级发展，渗透至医疗、金融、制造、交通等关键领域，彻底重构产业形态与人类生活方式。据行业统计，全球人工智能市场规模年均增长率突破28%，其颠覆性创新潜力已引发各国科技战略的深度重构。
然而技术的狂飙突进亦伴随着伦理迷思：算法偏见如何消解？人机权责如何界定？社会公平如何保障？这些命题将人工智能的发展推向人文与科技交汇的十字路口。
在此背景下，兼具技术深度与伦理视野的AI人才培育，成为平衡技术创新与社会发展的关键支点。越来越多的全球高等院校，着眼通过系统性教学与跨学科研究，培育能够驾驭技术复杂性、引领负责任创新的新一代开拓者。
近年来，人工智能（AI）的应用范围急剧扩大，各行各业纷纷采用AI技术。为应对这一领域日益增长的专业人才需求，美国塔夫茨大学（Tufts University）工程学院（School of Engineering）宣布开设全新的人工智能硕士课程（Master of Science in Artificial Intelligence）。
电气与计算机工程系（Department of Electrical and Computer Engineering）与计算机科学系（Department of Computer Science）联合提供人工智能硕士课程的教学培训，有全日制和非全日制两种学习模式。
人工智能硕士课程采用的跨学科方法与实践性课程，为学生提供核心技能，使毕业生成为行业就业中极具竞争力的候选人。毕业生也可具备继续攻读博士学位、从事高级研究的能力。
人工智能硕士课程专为具有计算机科学、数学或相关技术领域背景的学生设计，涵盖人工智能概念与技术，包括：机器学习（machine learning）、深度学习（deep learning）、自然语言处理（natural language processing）、计算机视觉（computer vision）、知识表示（knowledge representation）。
人工智能硕士课程提供包含机器学习、人工智能、伦理学与数学的深度核心课程，以及系定专业方向（department-specific tracks），帮助学生理解、实施和部署各类人工智能技术。秉承塔夫茨大学工程学院“向善驱动力”的宗旨，新硕士课程将强调人工智能在现实世界中的伦理与社会背景。
塔夫茨大学有长期设立的研究中心与实验室，例如人机交互实验室（Human Robot Interaction Lab）和机器学习小组（Machine Learning Group），一直将机器人技术和AI行为的伦理考量置于优先地位。人工智能硕士课程同样将聚焦伦理与跨学科学习，旨在塑造有益于人类与地球的人工智能。
人工智能硕士课程包含按系划分的专业方向：一个开设在计算机科学系，另一个开设在电气与计算机工程系。具体两个方向的课程介绍如下：
1.人工智能硕士-计算机科学方向 (MSAI – Computer Science track)
该方向从计算视角着重探讨机器学习和人工智能的原理与应用，高度关注AI技术开发与部署所依托的更广阔社会背景。要求修读1门方向必修课、4门AI广度选修课和1门通选课。
（1）方向必修课：人工智能基础与知识表示；
（2）广度选修课：大数据、计算机视觉、人机交互、统计模式识别、深度神经网络、强化学习、面向人机交互的概率机器人学、网络科学、分布式机器学习与控制、人工智能专题、计算系统生物学、计算生物学、高级优化、统计生物信息学、计算学习理论、数据分析的数学基础。
2.人工智能硕士-电气与计算机工程方向 (MSAI – Electrical and Computer Engineering track)
该方向将机器学习与通用人工智能（artificial general intelligence）的原理与专业工程领域知识相融合，涵盖人工智能的基础概念、系统概念，以及如何将这些方法应用于不同领域。要求修读1门方向必修课、4门理论/系统选修课和2门领域特定选修课。
（1）方向必修课：可信赖与负责任的人工智能；
（2）理论/系统选修课：统计模式识别、深度神经网络、计算学习理论、高级优化、信息论、分布式机器学习与控制、随机过程、实时嵌入式系统、网络化嵌入式系统、并行计算、新兴存储系统、高维概率、机器学习硬件与系统、数据分析的数学基础、概率机器学习、因果推断、动态规划、图神经网络与图信号处理。
人工智能硕士常规申请要求：
（1）申请截止时间：3月15日（秋季）、9月15日（春季）；
（2）申请文书及材料：个人简历、个人陈述、成绩单、三封推荐信、官方GRE成绩（入学前已获得美国或加拿大院校学位者免交GRE，其余申请者必须提交）、官方TOEFL/IELTS/Duolingo成绩。
- 擅长申请：
- 研究生
- 擅长专业：
- 金融,计算机,商业分析,电气工程
