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近年来，美国高校陆续推出跨学科的人工智能硕士项目，而杜克大学（Duke University）的 AI for Product Innovation 是其中关注度较高的代表。
相比传统 Computer Science 或 Artificial Intelligence 项目，它的方向更偏向 AI 的产品化、工程化与商业落地。
对于正在规划留学方向、尤其是在“工程 + AI + 产品”之间犹豫的同学与家长，这篇文章可以帮助你更系统地理解该项目的定位与特色。
杜克的这一项目由 Pratt School of Engineering 开设，属于工程学院体系下的专业硕士。
它并不是传统意义的计算机硕士，而是希望培养：
既懂 AI 技术、又能把技术落地为实际产品的复合型人才。
项目涵盖的核心主题包括：
人工智能技术基础（机器学习、深度学习）
产品创新流程
技术商业化
系统工程与原型设计
用户需求分析与产品策略
换句话说，它不是培养“算法研究员”，而是培养能让 AI 技术真正进入市场的一类工程型人才。
该项目的课程设计带有明显的跨领域特征，学生需同时掌握：
包括机器学习、深度学习、自然语言处理等基础课程。
例如用户研究、产品需求分析、产品设计方法论。
包括系统工程、原型构建、AI 产品的工程实现流程。
这种“技术 + 产品 + 工程”三线融合的结构，对于未来希望进入 AI 产品管理、技术咨询、AI 解决方案开发的学生来说，是一个很好的技能组合。
与偏研究型的 AI 项目不同，Duke 的目标是“培养能把 AI 技术变成现实解决方案的人”。
因此在课程、项目作业、行业合作方面都偏向应用。
项目虽然跨学科，但依然植根于工程学院内部，因此课程质量与技术深度有较好的基础保障。
学校位于美国东海岸，学生可以通过课程项目或行业合作，接触真实 AI 产品开发场景。
这个项目特别适合以下几类学生：
机械、电子、工业工程等背景的学生，通过该项目可以补足 AI 技术与产品思维。
如 AI 产品经理、AI 解决方案工程师、AI 项目管理等岗位。
例如医疗 AI、制造业自动化、智能硬件、智慧城市产品线等场景。
项目对数学要求相对可控，对跨专业学生更友好。
相较于表格中其他偏“计算机系”的 AI 项目（如 CMU、UCLA、USC），
Duke 的 AI for Product Innovation 更重视产品化能力。
它不是培养算法研究员，而是“能够把算法部署到真实业务中”的工程型人才。
这种定位在当前 AI 应用逐渐深化的趋势下，有一定的就业现实意义。
AI 的发展正在从技术突破走向行业落地。
在这一过程中，既懂技术又理解产品逻辑的复合型人才需求正在增加。
Duke 的 AI for Product Innovation 项目，正是为这类人才路径设计的一类硕士：
既强调工程能力，又强调创新与产业结合，是技术与业务之间的桥梁。
如果你正在考虑“AI 方向读研，但不想做纯算法”，这个项目值得深入了解。
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