卡内基梅隆大学开设人工智能工程硕士学位 (MS AIE) 将人工智能嵌入到工程框架中，包括工程表示、工程系统内的应用以及学科特定的系统结果解释。在这些框架内，学生将学习发明、调整和专门化工程系统的人工智能算法和工具。下面老师给大家介绍一下该项目的详细内容。

　一、卡内基梅隆大学人工智能工程硕士-生物医学工程(MSAIE-BME)

生物医学工程人工智能工程硕士课程为学生提供了掌握人工智能和生物医学工程领域专业知识的机会，同时学习如何将人工智能/机器学习方法与工程设计和系统分析相结合，以开发生物医学工程的有效解决方案。

　职业方向：

神经工程师 (Neuralink)

人工智能科学家和数据科学家(美敦力、雅培和其他医疗器械公司)

生物信息学系统工程师(GRAIL)

人工智能顾问(FDA/设备和放射健康中心)

　二、卡内基梅隆大学人工智能工程硕士-化学工程

由卡内基梅隆大学工程学院提供在新窗口中打开和化学工程系合作，AIE-ChE 硕士课程教授人工智能和机器学习 (ML) 基础知识以及化学工程原理。了解如何结合这两种能力开展各种项目，从为自动驾驶汽车设计自动系统到优化工业环境中的决策过程。

　职业方向：

无论学生是追求学术还是工业，AIE-ChE 硕士学位课程都能为他们未来从事工程数据科学提供独特的装备

高级分析研究科学家

电池工程师

数据科学家/流程工程师

深度学习研究工程师

神经工程师

高级3D工艺工程师

高级生物信息学质量工程师

三、卡内基梅隆大学人工智能工程硕士-土木工程

该课程包括机器学习、深度学习、人工智能系统和工具链以及工程伦理/政策考虑等核心课程。作为美国首个此类课程，该课程的毕业生在计算机工程这一新兴领域的高需求职业中具有独特的优势。

人工智能工程硕士课程：

人工智能工程系统和工具链

工程师机器学习入门

工程师深度学习入门

值得信赖且合乎道德的人工智能工程

CEE AI工程项目课程

CEE研究生课程

力学、化学和材料

智能工程系统与社会

气候适应型环境系统和技术

可持续能源和交通系统

　五、卡内基梅隆大学人工智能工程硕士--电气与计算机工程

人工智能-电气与计算机工程理学硕士课程为期三个学期(97 个学分)，为学生提供从工程角度获取最先进人工智能知识的机会。如今，人工智能正在推动各行各业的产品、服务和系统的重大创新，而未来的人工智能工程师将占据优势。

该项目的 ECE 学生将学习如何设计和构建能够在工程约束内运行的 AI 编排系统。在卡内基梅隆大学，我们正在引领这一转变，通过教授学生如何同时设计系统的功能和支持 AI 机制(包括其 AI 算法和 AI 运行的平台)，以生成更具适应性、弹性和可信度的系统。

攻读AIE硕士学位的学生将能够：

展示对人工智能方法、系统、工具链和跨领域问题的了解，包括安全、隐私和其他道德、社会和政策挑战

应用 ECE 概念和工具来启用 AI 系统并生成 AI 工具

成为人工智能方法的实践者，解决儿童早期教育及相关问题，尽可能运用儿童早期教育领域知识来提高人工智能的有效性

了解人工智能系统的局限性，并在这些限制内应用这些技术

评估人工智能系统中涉及技术能力和局限性、政策和道德的权衡

　六、卡内基梅隆大学人工智能工程-信息安全(MSAIE-IS)

MSAIE-IS 学生将深入了解 AI 方法、系统、工具链和跨领域问题，包括安全、隐私和其他道德、社会和政策挑战。学生将应用 AI 来设计和实施信息安全系统，包括网络、软件和服务。

　学习成果：

展示对人工智能方法、系统、工具链和跨领域问题(包括安全、隐私和其他道德、社会和政策挑战)的了解;

展示与信息安全和隐私原则相关的知识和技能;

将最先进的信息安全和隐私技术应用于包括算法和基础设施在内的人工智能系统;

将人工智能概念应用于网络、软件和服务等信息安全系统的设计和实施;

评估人工智能系统中涉及信息安全、政策、商业、经济和管理原则的权衡。

展示将学到的知识应用于实际问题的能力，为从学术界向产业界的过渡做好准备。(应用学习选项学习成果)

通过所选重点领域的高级研究或开发来创造和展示新的专业知识。(高级学习选项学习成果)

　七、卡内基梅隆大学人工智能工程理学硕士(MS)-材料科学与工程

学生将学习如何设计和构建能够在工程约束内运行的 AI 编排系统。在卡内基梅隆大学，我们通过教授学生如何同时设计系统功能和支持 AI 机制(包括其 AI 算法和 AI 运行的平台)来引领这一转变，以生产更具适应性、弹性和可信度的系统。

　课程设置：

MS AI 课程需要 3 个学期才能完成，包括 120 个课程单元以及完成一个顶点项目或研究项目。

人工智能工程系统和工具链

工程师机器学习入门

工程师深度学习入门

值得信赖的人工智能

计算材料科学方法

2门MSE 核心研究生课程在新窗口中打开

　八、卡内基梅隆大学人工智能工程硕士 - 机械工程

人工智能工程理学硕士学位 - 机械工程学位提供了从工程角度学习人工智能最新知识的机会。如今，人工智能正在推动各行各业的产品、服务和系统的重大创新，而未来的人工智能工程师将拥有优势。

机械工程(120学分)

在机械工程学科中，学生将学习如何设计和构建能够在工程约束内运行的 AI 协调系统。在卡内基梅隆大学，我们通过教授学生如何同时设计系统功能和支持 AI 机制(包括其 AI 算法和 AI 运行的平台)来引领这一转变，以生产更具适应性、弹性和可信赖的系统。该课程为期三个学期。

　背景能力：

数据分析编程(Python 优先)

概率/统计，如概率分布、联合和条件概率、独立性、边缘化、贝叶斯规则和最大似然估计

线性代数主题，如矩阵运算、线性变换、投影、矩阵导数和特征分解

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