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AI领域职业发展新机遇:佩斯大学人工智能专业全面解析

发布时间:2026-04-17 10:40来源:微信阅读:6

人工智能浪潮席卷全球,核心技能成为职场核心竞争力。佩斯大学依托纽约科创区位优势,打造覆盖学士、硕士的全学段AI项目,兼顾理论与实践、技术与应用,助力学子夯实能力,解锁AI领域职业新机遇。

人工智能理学学士

(Artificial Intelligence, BS)

佩斯大学的人工智能理学学士项目,为你提供在当今AI驱动时代脱颖而出所需的实践经验与专业技术能力。你将掌握机器学习、计算机视觉和数据科学的核心技能,并在导师的指导下直接参与真实研究项目,为你在科技、数据分析与创新领域的高增长职业发展做好准备。依托佩斯大学一流的人工智能实验室以及地处纽约的区位优势,你毕业后将具备在全球发展最快领域之一担任领军角色的能力。

塑造智能系统未来

佩斯大学的人工智能理学学士项目,将你培养为具备扎实计算机科学与数学基础的AI专业人才。通过计算机科学入门课程与面向对象编程课程夯实计算基础后,你将进一步深入前沿AI核心内容,学习计算机视觉、神经网络以及机器学习所需的数学基础。

人工智能理学硕士

(Artificial Intelligence, MS)

在我们位于纽约市校区的佩斯人工智能实验室,学习自然语言处理、构建大语言模型,并参与由教师主导的研究。获得佩斯大学人工智能理学硕士学位后,你将掌握前沿技术能力与研究经验,成为下一代AI创新者、开发者与问题解决者。

让机器学习落地解决实际问题

作为人工智能理学硕士项目的研究生,你将在严谨的学术环境中深入钻研AI科学与技术。学习机器学习、自然语言处理、机器人技术以及生成式人工智能,同时参与教师主导的研究项目,探索AI如何变革行业与人类体验。

在佩斯大学的赛登伯格计算机与信息系统学院(Seidenberg School of Computer Science and Information Systems),教研团队正将AI应用于医疗、教育、未来工作、艺术、时尚等领域,解决现实挑战。由于AI本身具有跨学科属性,本项目也通过神经心理学、人类学习、认知心理学等心理学选修课体现这一广度,帮助你同时理解技术及其背后的人类思维。

应用人工智能理学硕士

(Applied Artificial Intelligence, MS)

佩斯大学的STEM认证应用人工智能理学硕士项目,培养你设计、实施与管理解决现实问题的AI系统。你将提升在机器学习、数据分析以及以人为本的人工智能方面的高阶技能,同时学习技术概念传达、伦理挑战应对与跨行业高效协作。

塑攻读应用人工智能硕士,接轨真实职场

从小众原型到主流应用,人工智能已深度融入日常工作与生活。在佩斯大学,应用人工智能理学硕士项目为你提供设计、实施与管理可产生实际成效AI系统所需的实用技能。你将学习训练、评估与部署前沿工具,将大语言模型与机器学习融入真实工作流程,并在医疗、金融、网络安全、媒体等行业构建可落地的产业级解决方案,例如检索增强生成聊天机器人、预测分析流程、人机协同决策仪表盘等。

无论你是否具备技术背景,或是希望将AI创新引入现有领域,这个位于纽约的STEM认证AI硕士项目都能让AI学习更易上手、更具实操性、更贴合职业发展。凭借跨学科教学模式与灵活的专业方向,你将在这座全球科技创新中心积累实践经验与行业资源,将AI应用于真实商业与研究场景。

佩斯大学 AI 教育特色

所有佩斯大学的学生均可通过大一课程CIS 101开启AI学习,该课程介绍人工智能基础与伦理使用规范。佩斯大学开设超过40门AI相关课程,帮助学生在日益AI化的世界中建立自信与核心能力。扫描二维码,查看特色课程列表:

佩斯人工智能中心

(The Artificial Intelligence Hub at Pace)

在佩斯人工智能实验室,学生、教师与工作人员共同研究与学习人工智能,内容涵盖机器学习、自然语言处理以及生成式人工智能的高效提示词设计。

佩斯人工智能实验室集研究、教学、合作与培训于一体,推动AI教育与研究实现重要突破,面向所有佩斯大学社区成员开放。

赛登伯格计算机与信息系统学院的校友就职于以下企业:OpenAI(开放人工智能)、Google(谷歌)、Microsoft(微软)、IBM(国际商业机器公司)、NVIDIA(英伟达)、Amazon(亚马逊)、Apple(苹果)

佩斯大学赛登伯格学院(Seidenberg School)的学生成立了谷歌开发者社团,帮助学生运用谷歌的AI与机器学习技术工具。社团注重实践学习、职业社交,并为学生提供与谷歌顶尖技术人才交流的机会。

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佩斯人工智能实验室联合主任Katie Todd与人工智能及以人为本设计领域的专家教师Juan Shan、Jonathan Williams、Zhan Zhang共同探讨了生成式人工智能拟人化带来的相关风险。

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