在日本，多所大学的计算机专业课程设置以人工智能为核心方向，结合理论研究与实践应用，涵盖机器学习、自然语言处理、计算机视觉等前沿领域。以下是几所课程体系突出 AI 特色的大学及具体方向：
- 课程特色：
信息理工学系研究科开设智能机械信息学、机器学习等专业方向，课程涵盖深度学习、强化学习等核心内容。例如，《Frontier Artificial Intelligence I, II》课程系统讲解数学基础、深度学习技术及应用案例，并提供 GPU 编程实践机会。
与本田合作开发自动驾驶 AI，与 IBM 联合研究癌症治疗技术，学生可参与实际项目。
- 研究资源：
拥有 Next Generation Artificial Intelligence Research Center，支持跨学科研究，如 AI 在医疗、能源领域的应用。
- 课程特色：
国际本科课程项目（Global Engineering - Computer Science）明确包含人工智能与机器学习核心课程，覆盖算法设计、数据科学及 AI 伦理。
与 70 余家制药企业合作开发新药 AI，推动 AI 在生物医学领域的应用。
- 实践机会：
短期研修课程涉及 AI 伦理与应用讨论，学生可参与京都大学综合人类生存学研究所的跨学科项目。
- 课程体系：
人工智能研究生院的课程分为基础数学科学、计算理论、建模和人工智能四大领域，涵盖自然语言处理、多媒体信息处理等课程。
与富士通、IBM 合作开展企业项目，学生可参与 5G/6G 网络优化、智能系统开发等实践。
- 研究方向：
聚焦大规模数据处理与分布式算法，课程强调理论与工程应用的结合。
- 课程设置：
国际本科课程（IUPS）的计算机科学方向包含人工智能与机器学习课程，覆盖神经网络、数据挖掘等内容，并提供编程实验和毕业设计项目。
石黑浩教授团队研究人机交互与机器人技术，课程结合认知科学与 AI 应用。
- 实验室资源：
先进的计算机科学实验室支持学生参与医疗影像分析、智能交通系统等研究。
- 课程特色：
国际科学与工程课程（IPSE）的计算机科学方向开设人工智能与机器学习核心课程，涵盖分布式系统、网络安全等前沿内容，采用全英文授课。
创造情报学科融合艺术与科技，探索 AI 作曲、智能家居等创新领域，课程包含人机交互与智能硬件开发。
- 企业合作：
与索尼、丰田合作开发智能硬件，学生可参与机器人设计与智能系统开发项目。
- 课程体系：
GIGA 项目的环境情报学部开设AI 伦理、网络安全、人机交互等课程，实验室配备英伟达 GPU 集群，支持深度学习研究14。
与卡内基梅隆大学合作成立 Keio AI Research Center，研究具身 AI、多语言 AI 及科学发现 AI。
- 跨学科融合：
课程结合商业管理，培养复合型 IT 人才，学生可参与藤泽市智慧城市规划项目。
- 课程方向：
信息理工学院的Artificial and Natural Intelligence Course涵盖脑科学、机器学习与智能系统开发，课程包含生理工程、心理物理学等特色模块。
与京瓷合作开发皮肤病辅助诊断 AI，学生可参与医疗影像识别项目。
- 实践机会：
提供 AI 实验室访问权限，支持学生开展计算机视觉、语音识别等研究。
- 课程特色：
Cybernetics 研究中心专注于机器人与智能系统，课程如《Human-Centered AI B》结合人机交互与数据科学，强调 AI 在社会问题中的应用。
山海嘉之教授团队研发的 “混合辅助义肢”（HAL）技术，课程涉及生物医学工程与 AI 控制。
- 课程设置：
本科信息工程专业虽未明确列出 AI 课程，但研究生阶段开设数据科学与机器学习方向，教授在大连理工大学开设的 AI 特论课程涉及数据分析与聚类算法。
与企业合作开发物流中心智能分析系统，推动 AI 在供应链管理中的应用。
- 通识课程：
开设《人工智能基础》课程，涵盖机器学习、深度学习及 AI 伦理，适合跨学科学生学习，课程包含实际案例分析与编程实践。
计算机专业课程结合数学建模与智能系统设计，强调 AI 在商业与公共政策中的应用。
- 语言要求：
英语授课项目（如早稻田 IPSE、庆应 GIGA）通常要求 TOEFL 90 + 或 IELTS 6.5+；日语授课项目需 JLPT N2 及以上，部分院校（如京都大学）提供日语 + 英语双轨课程。
- 科研与实习：
东京大学、京都大学等知名院校的 AI 实验室常年招募本科生参与研究，学生可通过 “产官学联盟” 获得企业实习机会（如京都情报大学院大学与富士通的合作）。
- 奖学金支持：
文部省奖学金（MEXT）覆盖学费并提供每月 12 万日元生活费，JASSO 奖学金资助国际学生参与 AI 相关研讨会。
日本大学的 AI 课程设置呈现国立大学重科研、私立大学强应用的特点。东京大学、京都大学等国立院校在基础理论与前沿研究上具有优势，而早稻田、庆应义塾等私立大学更注重跨学科融合与企业合作。学生可根据自身兴趣选择：若追求学术深度，可优先考虑国立大学的实验室资源；若倾向职业发展，私立大学的国际化项目与产业联动更具吸引力。通过合理规划语言学习与科研参与，可充分利用日本在 AI 教育领域的资源，为未来职业发展奠定基础。
