专业概述
应用型人工智能方案开发是满足行业对于全栈数据科学家不断增长的需求，旨在培养能够担任数据科学家、数据分析师、数据工程师或机器学习工程师职位，同时具备商业分析技能，能够有效传达如何在业务模型中使用人工智能、机器学习、深度学习的人才。
课程着重于将三门学科——计算机科学、数学、商业——与设计思维方法相结合，构建机器学习、深度学习模型，并运用仪表板（dashboards）传达结果和发现。
课程大纲
Machine Learning 机器学习
Mathematical Concepts for Machine Learning 机器学习的数学概念
Foundations of Data Management 数据管理基础
Advanced Mathematical Concepts for Machine Learning 机器学习的进阶数学概念
Data Visualization Techniques 数据可视化技术
Design Thinking for AI Solutions 人工智能解决方案的设计思路
Deep Learning 深度学习
Mathematical Concepts for Deep Learning 深度学习的数学概念
Big Data Tools and Techniques 大数据工具与技术
Agile Project Management Methodologies 敏捷项目管理方法论
Advanced Mathematical Concepts for Deep Learning 深度学习的进阶数学概念
Full Stack Data Science Systems 全栈数据科学系统
Presenting Data Science-driven Solutions 演示数据科学导向的解决方案
专业标准及学习成果
毕业生将具备下列能力：
- 识别、评估和管理相关数据源，以支持数据分析并满足机构的需求。
- 推荐不同系统、架构和数据存储技术，以支持数据驱动的解决方案。
- 针对满足特定运营、业务流程需求的各类行业案例，开发并部署完整的机器学习、深度学习生产系统。
- 评估和应用适当的数学模型、算法、工具和框架，以开发支持人工智能技术的行业特定解决方案。
- 通过数据可视化，有效地向利益相关方演示人工智能解决方案。
- 在数据科学项目中应用法律、道德、隐私和安全相关标准及注意事项，以保护隐私和机密性，解决数据偏见，确保数据的透明和完整度。
- 在实施人工智能系统时，遵守时间进度和预算，使用设计思路、项目管理和产品生命周期管理的最佳实践和策略。
- 在设计人工智能系统时，应用系统的方式、方法，以满足机构不断增长的需求。
就业前景
潜在职位包括：
- 数据科学家
- 数据分析师
- 数据管理专员
- 机器学习工程师
- 全栈数据科学家
