科学人工智能硕士是一项跨学科课程，旨在培养新一代科学家、应用数学家和工程师掌握新兴人工智能工具及必要的科学知识，以推动AI驱动创新与数据驱动发现。课程涵盖机器学习与深度学习在多个科学领域的应用实践。通过系统培养，学生将具备在学术或工业研发中设计与实施尖端人工智能技术的能力。
课程目标
培养兼具人工智能与科学跨学科能力的复合型人才，使其能够将AI技术应用于科学研究和发现中的现实问题。
使学生能够从复杂、含噪或大规模数据集中提炼洞察并构建科学假设。
引导学生接触人工智能在物理、化学、生物、药学、流行病学等多科学领域的突破性应用。
指导学生就人工智能在科学发现中的应用开展有效且具有批判性的学术交流。
为毕业生开拓人工智能导向的新兴职业路径，使其胜任学术机构及企业的研究员、科学家、研发经理、项目经理等职位。
培养毕业生开展数据驱动研究的核心能力，为其申请新加坡国立大学及全球顶尖院校的博士项目奠定竞争优势。
为教育工作者及专业人士提供将人工智能应用于研究开发与科学发现的高级知识体系。
课程设置：
核心课程（16学分）
AIS5101：人工智能在科学领域的应用（4学分）
AIS5102：科学发现中的实用机器学习（4学分）
AIS5103：深度学习基础（4学分）
AIS5104：科学人工智能研讨课程（4学分）
选修课程（至少16学分）
AIS5201：天体物理学中的人工智能（4学分）
AIS5202：生物成像中的人工智能（4学分）
AIS5203：科学人工智能专题研究（4学分）
AIS5204：凝聚态物理学中的人工智能
AIS5205：光学领域的人工智能
PC5215：数值方法及应用
PC5228：量子信息与计算
PC5252：贝叶斯统计与机器学习
PC5253：复杂系统分析与建模
AIS5281：科研项目中的机器学习（8学分）
AIS5291：科学人工智能行业实习（4学分）
CM5231：化学领域的人工智能
DSA4213：数据科学中的自然语言处理
DSA5204：深度学习及应用
DSA5207：基于机器学习的文本处理与解析
PR5227：药物研发中的人工智能
毕业要求：
40学分（必修课16学分+选修课至少16学分）
经学院批准后，学生可以在理学院选修最多8学分课程
项目时长：
1.5年
项目学费：
26W+人民币（4.8W新币）
申请要求：
理学、工程学或应用数学领域
语言要求：
托福85/ 雅思6.0