人工智能专业本科生的课表

详细的专业课课表也已经发布在了 CMU 计算机系官网上，四年中需要学习包括数学和统计核心课程、计算机科学核心课程、人工智能核心课程、道德、AI 细分方向、人类学和艺术、一般科学和工程学等大类的至少 30 门课程。四年中的固定课程如下。

大一

命令式计算原理；功能式编程原理；微积分；矩阵与线性变换；积分与逼近；计算机科学的数学基础 / 数学的概念，二选一；解释与声明；计算学；计算机科学中的重要理论思想；

大二

人工智能：表征与解决问题简介；计算机系统简介；并行与串行数据结构与算法；计算机科学的概率论 / 概率与计算，二选一；机器学习简介；道德选修课一门；

大三

计算机视觉简介 / 自然语言处理简介，二选一；现代回归理论；

固定的课程当然只是一小部分，从大二开始有一般科学和工程学选修课（选修四门）、人类学和艺术选修课（选修七门），从大三开始有 AI 细分方向可选课程（包含决策和机器人、机器学习、感知和语言、人类与人工智能交互四个方向，每个方向选修一门）。除此之外还需要学习 5 门自由选修课程。

人类学和艺术选修课包括：认知心理学；人类信息处理与人工智能；感知；人类记忆；视觉认知；认知建模；语言与思维；人类和机器的学习；道德选修课包括：新生研讨会：人工智能与人性；计算中的道德和政策问题；AI、社会与人性；决策和机器人方向的 AI 选修课程包括：神经计算；事实、正义与算法；认知机器人；AI 的策略推理；机器人的规划技巧；移动机器人编程实验室；机器人运动学和动态学；规划、执行和学习；机器学习方向的 AI 选修课程包括：深度强化学习和控制；机器学习文本挖掘；高级数据分析；深度学习简介；感知和语言方向的 AI 选修课程包括：搜索引擎；语音处理；计算性感知；计算性图像；视觉传感器；人类与人工智能交互方向的 AI 选修课程包括：设计人类为中心的系统；人类-机器人交互；从人群中学习；智能产品和服务设计工作室；

可以看到，课程设置中除了正常地涵盖了数学、计算机和人工智能的基础课程之外，不仅有单独的道德课程，甚至还要学习多达 7 门的人类学和艺术课程。这一方面符合了「CMU 的强项是计算机和艺术」的传闻，另一面似乎也反衬出国内的理工科教育缺少对于人类自己、技术与人类的关系的辨析和反思。另外， 作为本科生的课程设置，广阔的知识面、多学科交叉内容的安排也对本科阶段的思维锻炼和未来的继续深造大有裨益。

根据 CMU 计算机学院的公告，现阶段人工智能专业的招生规模计划为 30~50 名学生每年（整个计算机学院为 735 名新生每年）。专业成立后，今年秋天一部分已经学习了足够数量相关课程的大二大三学生就可以申请转向人工智能专业了。

Tom Mitchell 教授今年秋天也会开始教授其中的一门深度强化学习和控制课程，对于申请机器学习相关硕士和博士的同学，Tom Mitchell 教授的建议是掌握扎实的数学和编程能力。而现在对于本科生，我们相信数学仍然是不可以放松的，只不过，数学对于我们中国人来说，并不是什么大问题，对吧？