据悉，深圳大学2023年大湾区国际创新学院人工智能专业目录公布，聚创深圳大学考研网小编为你整理如下内容：

人工智能基本信息

专业085410

专业名称人工智能

学制3年

学位类型专业学位

学院名称157 大湾区国际创新学院

招生人数10

联系人陈老师

联系电话075526732662

电子信箱GBAI3_SZU@163.com

初试科目[101]思想政治理论；[201]英语一；[301]数学一；[408]计算机学科专业基础综合；

复试科目[F107]专业综合知识考核 (管理学院)；

专业方向及指导教师

专业介绍

        一、培养目标：

        深圳大学大湾区国际创新学院开设“智能管理与交叉创新”全日制专业硕士项目旨在培养一批面向我国新一代人工智能发展需求，运用人工智能与管理科学的理论和方法，解决产业实际问题的人工智能交叉型人才，更好的服务于社会经济的发展。

       大湾区国际创新学院（Greater Bay Area International Institute for Innovation，简称GBA I3）由深圳大学与香港理工大学共同发起成立，集合深圳大学和香港理工大学优质资源，并吸收国际顶尖高校和企业加入，旨在搭建创新人才培育、科技创新以及高科技创业孵化平台，为国际化创新创业人才提供更多的发展空间和机遇。

       二、学科方向：

       智能优化与决策：本研究方向主要开展人工智能、数据分析及其在多学科交叉领域的研究工作。具体地，针对管理系统和工程实际应用中的优化问题，采用机器学习、群体智能、启发式计算、特征工程技术、数据证析和智能决策分析等方法，围绕智慧医疗、智慧城市、智能推荐、智慧交通、智能调度、智能创新等交叉领域问题，开展智能优化理论及方法研究。

       大数据智能与数字经济：本方向将大数据挖掘技术与管理领域问题结合，面向产业发展瓶颈问题开展一系列多学科交叉研究。创新性地运用人工智能、社交网络分析、知识图谱、文本挖掘、智能计算等技术，解决用户行为挖掘与建模、智能推荐系统、企业数字化、人机交互与数字营销、互联网医疗管理、智能创新与创业等前沿研究问题，开展具有理论创新与社会影响的深入研究。

        智慧医疗与健康管理：综合运用管理科学、计算机科学等多学科知识，重点围绕临床数据挖掘与分析、医学图像处理、智能辅助诊断、人群健康数据科学分析与利用、医疗与公共卫生资源配置与优化决策、健康传播、医疗健康数据治理等方面的理论和技术问题，开展智慧医疗与健康管理领域的交叉学科创新研究，为具有中国特色和地区优势的“大健康”发展提供新方案。

       三、导师队伍：

       牛奔，教授、博导，入选美国斯坦福大学人工智能领域全球前2%顶尖科学家榜单、广东省高校“优秀青年教师”、“广东省珠江学者”、教育部工业工程专业 “教指委委员”、英国皇家工程院与中国工程院“中英创新领军人才”。长期从事人工智能、大数据分析与处理、智慧医疗等多学科交叉领域的科研工作。近五年主持国家自然科学基金5项，指导博士后10位、博士生10位、硕士生8位（5位获全奖或CSC资助出国攻博）。

       袁磊，教授，博导，深圳大学建筑与城市规划学院教授、深圳大学教务部主任、深圳市绿色建筑评价标识专家，深圳市建设工程专家库专家。深圳市优秀青年教师，深圳市高层次专业技术人员后备级领军人才。近年来主持和参与国家自然科学基金项目4项，住房和城乡建设部科学研究项目3项。在国内外期刊发表学术论文20余篇，译著2部。

       李丽，教授、博导，广东省“千百十工程”人才，深圳市优秀教师，深圳市优秀党务工作者，国家级一流本科课程“礼行天下”主讲教授。从事项目管理，数字经济与科学决策、创新创业、礼仪文化领域研究，出版专著5部，主持国家自然科学基金、国家社会科学基金、教育部人文社科研究项目4项。主持省部级及企事业委托课题35项。发表学术论文70余篇。

       周志民，教授，博导。教育部新世纪优秀人才、广东省千百十省级培养对象、广东省十大杰出青年岗位能手。研究方向为在线社群、品牌管理、AI营销等前沿课题，主持3项国家自然科学基金项目（2项优秀结题），出版7部专著、译著或教材，发表80余篇中英文期刊论文（SSCI论文近20篇）。共指导博士后6名、博士生3名。

       杨辰，副教授，硕导，深圳市海外高层次人才、深圳市南山区领航人才、深圳大学荔园优青。主要研究方向包括文本挖掘和社交网络分析。近年来，主持或参与国家自然科学基金项目5项，教育部人文社科基金1项，广东省自然科学基金2项，发表学术成果30余篇。指导研究生多次获国家奖学金、深圳大学优秀毕业生、广东省优秀学生（研究生阶段）等表彰。

       冯元粤，副教授，硕导，深圳市海外高层次人才、深圳市南山区领航人才、深圳大学荔园优青、深圳大学创新创业研究中心副主任、中国优选法统筹法与经济数学研究会计算机模拟分会理事。长期从事人工智能、开放创新、数字创业、人机交互等多学科交叉领域的科研工作。在信息系统领域顶级国际期刊发表论文10余篇，曾获中国创新与企业成长学术会议优秀论文奖。

       王红，助理教授、硕导，深圳大学新锐研究生导师，深圳市 “孔雀计划”海外高层次人才，深圳市南山区高层次“领航人才”，深圳大学“薪火计划”优秀青年教师培养人才。从事人工智能、数据分析、客户关系管理、医疗资源优化等交叉领域的科研工作。在相关领域，发表SCI/SSCI/EI三大检索论文40余篇，主持或参与国家自然科学基金项目3项，完成专著2本。

       耿爽，助理教授，硕导，英国巴斯大学访问学者，入选深圳高层次海外人才计划。长期从事智能决策与数据挖掘、用户行为挖掘、推荐系统等前沿交叉课题研究，发表国际顶级期刊论文5篇，SCI/SSCI/EI检索论文20余篇，主持及参与国家级科研项目3项、广东省及深圳市项目5项，完成专著3本，获深圳大学教学奖项4项，指导学生发表10余篇学术论文。

        周天薇，硕导，入选深圳大学新锐研究生导师，深圳“海外高层次人才孔雀计划”。近年来主持和参与国家自然科学基金项目3项，广东省重大项目1项，广东省联合基金1项。长期从事人工智能、智能调度、信息物理系统、图像处理等多学科交叉领域研究，近五年发表SCI检索期刊论文近20篇，申请专利6项。近五年合作指导博士生1位，硕士生4位，1位学生获CSC资助出国攻博。

        王旸，助理教授、硕士生导师，工学学士、管理学博士、博士后，美国哥伦比亚大学联合培养研究生。从事医疗健康大数据分析、医疗数据质量管理、医疗健康行业数字化转型等交叉学科领域的研究工作，主持国家自然科学基金项目和教育部人文社科项目各1项，参与国家重点研发计划项目2项，近三年在国内外权威期刊上发表学术论文十余篇。

       柴语鹃，深圳大学医学部生物医学工程学院助理教授，硕导，深圳市海外高层次B类人才，香港大学李嘉诚医学公共健康博士。于体外诊断产业工作四年并从事诊断试剂的开发和ISO：13485质量体系认证工作。研究方向为纳米材料和体外诊断技术的开发和新型临床应用，精神疾病的流行病学研究及健康大数据分析。发表SCI论文10篇（引用量500余次），以共同作者和共同第一作者身份发表两篇论文于Nature。获得9项产品专利，1项软件著作，部分研发产品已成功产业化。

       四、课程设置：

       “机器学习” 、“人工智能基础” 、“数据、模型与决策”、“管理信息系统——大数据赋能与模式创新”、“高级运筹学”、“高级应用统计”、“商务智能”、“最优化计算与工具”、“大数据与城市分析”、“数据挖掘与创新实践”等。

       五、教学资源：

       （1）师资力量雄厚

       大湾区国际创新学院整合深圳大学、粤港澳地区大学及国际湾区大学优质资源，融合管理学院、生物医学工程学院、建筑与城市规划学院等优势学科师资力量，为学生提供系统性的理论教学与产业创新应用环境，有利于综合提升学生运用相关交叉学科先进技术及分析方法的能力。

       （2）国际化教学平台

       学院已开展创业服务工程国际硕士、数字智能创新与创业管理方向跨界联合培养硕士、博士联合培养、创新应用博士后各个层次的国际化人才培养项目，可为本专业提供国际化的教学资源，开拓学生国际视野。

      （3）产业合作资源丰富

       学院与深圳市卫生健康发展研究和数据管理中心成立了健康大数据智能分析与战略创新实验室，开展数据驱动的智慧医疗管理研究；成立了创新创业研究中心、国际创客中心，与美国硅谷高创会签订“大湾区—硅谷之窗”合作协议，设立超300平方双创展区，对接国际双创资源；与深圳科创学院合作，设立了双创高端人才联合培养项目，为创新人才培养提供全面的资源环境。

        六、培养特色：

       （1）紧跟国家政策

       本方向是创新性的科学人才培养领域，将人工智能与管理科学方向从理论与实践两个维度进行融合，符合国务院发布的《新一代人工智能发展规划》，以及教育部、国家发展改革委、财政部制定的《关于“双一流”建设高校促进学科融合加快人工智能领域研究生培养的若干意见》的相关指导精神，致力于新一代人工智能人才培养。

       （2）聚焦产业需求

       方向面向我国当前发展的重要产业领域与关键需求，发挥教师团队在大数据分析与智能决策等领域的丰富技术与实践积累，以技术创新为核心驱动力，探索开发多元化创业场景；方向课题以智能决策、商业智能为典型应用场景，研究基于大数据技术的具有高准确率、动态响应、资源结构优化的智能解决方案，对智能技术驱动型创新管理机制进行系统探究与应用实践。

       （3）侧重学科交叉

       本专业注重人工智能、管理科学与工程、生物医学工程、工程管理等优势学科知识的交叉融合，学生可以系统性地掌握多学科的基本理论和方法，能够有效地运用系统化、工程化、智能化的理论与思想、定性与定量相结合的分析方法及工具解决实际管理问题。

报考要求

除全日制应届本科毕业生外，其他考生须在网上确认（现场确认）前取得本科毕业证书方可报考。

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