香港大学机器人与智能系统硕士（MSc in Engineering (Robotics and Intelligent Systems)）是香港大学工程学院数据与系统工程系开设的跨学科硕士项目，旨在培养具备机械设计、编程集成、团队协作能力的机器人工程人才，融合人工智能与系统工程，提供从理论到实践的训练。以下从项目背景、课程设置、培养模式、就业前景四个维度展开介绍：
一、项目背景：紧跟科技前沿，响应产业需求
随着人工智能、大数据等技术的快速发展，机器人工程已成为全球科技竞争的焦点领域。香港大学作为亚洲学府，凭借其深厚的学术底蕴和前沿的研究能力，推出机器人与智能系统硕士项目，旨在培养能够应对复杂工程挑战、推动技术创新的高层次人才。该项目依托港大工程学院数据与系统工程系的强大实力，整合机械工程、计算机科学、电子工程及自动化技术等多学科资源，为学生提供跨学科的学习平台。
二、课程设置：全面覆盖核心技术，支持个性化发展
课程设计兼顾深度与广度，涵盖机器人系统的基础理论、核心技术及前沿应用，同时提供丰富的选修模块以满足学生的个性化需求。
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基础课程：
- 机器人建模、规划与控制：掌握机器人运动学、动力学建模方法，学习路径规划与轨迹控制算法。
- 机器人传感与智能：了解各类传感器原理及应用，学习传感器融合与智能感知技术。
- 系统集成：培养将机械、电子、计算机等子系统集成为完整机器人系统的能力。
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选修课程：
- 模式识别与机器学习：学习图像识别、语音识别等模式识别技术，掌握机器学习算法及应用。
- 数字信号处理：理解数字信号处理的基本原理与方法，应用于机器人感知与决策。
- 智能优化：学习智能优化算法，解决机器人路径规划、任务调度等优化问题。
- 人机交互：研究人与机器人之间的交互方式，提升机器人的易用性与用户体验。
- 自动驾驶汽车：探讨自动驾驶技术的关键问题，如环境感知、决策规划等。
- 医疗保健机器人：了解医疗机器人的应用场景，学习相关设计与开发技术。
- 物联网与机器学习：结合物联网技术，学习机器学习在智能系统中的应用。
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实践环节：
- 顶点项目（Capstone Project）：学生可选择完成团队项目或独立论文，前者侧重协作解决工业问题，后者适合学术研究方向。项目通常与行业合作伙伴共同开展，如参与港大与海外高校的联合研究项目，或解决企业的实际技术难题。
三、培养模式：产学研深度融合，注重全面发展
- 跨学科融合：课程由机械工程、计算机科学、电子工程等多学科联合设计，确保学生掌握跨学科的知识与技能。
- 行业合作：与业界领先企业及研究机构建立紧密合作关系，如FLAIR等研发中心专注于人工智能和机器人技术的应用研发，为学生提供实践和创新的平台。
- 国际视野：港大积极参与全球学术交流与合作，学生有机会参与国际会议、海外交流项目等，拓宽国际视野。
- 全面发展：港大注重学生的全面发展，提供多样化的课外活动和社团组织，鼓励学生参与社会服务，培养其成为具有国际视野和社会责任感的。
四、就业前景：需求旺盛，前景广阔
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就业方向：
- 技术研发公司：从事机器人产品的设计、开发和测试工作。
- 科研院所：进行机器人相关的科学研究和技术开发。
- 设计单位：负责机器人控制系统的设计和开发。
- 通信系统、钢铁企业、工矿企业：涉及自动化和机器人技术的应用。
- 铁道、化工、航空、海关、税务、工商、外贸：自动化技术在这些领域的应用日益增多。
- 大专院校及政府和科技部门：从事教育和政策制定中对机器人技术的需求。
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典型岗位：
- 机器人研发工程师：负责机器人的机械设计、编程与集成。
- 算法工程师：研发机器人控制算法、路径规划算法等。
- 自动化系统架构师：设计自动化系统的整体架构与解决方案。
- 项目管理：负责机器人项目的规划、执行与监控。
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行业需求：
- 随着自动化产品不断普及，智能楼宇、智能家居、智能交通以及智能机器人等产品的推出，社会对机器人与智能系统专业人才的需求将持续增长。
- 香港特区政府高度重视人工智能与数据科学的发展，将其列为新型工业发展产业之一，为机器人与智能系统工程专业的学生提供了良好的政策环境和广阔的就业前景。
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