人工智能与伦理学理学硕士

人工智能，更具体地说，机器学习技术在大数据集上的应用在社会上正变得越来越普遍。技术和公共部门越来越需要毕业生，他们不仅要能够很好地开发机器学习应用程序，还要能够理解与此类应用程序相关的问题；以及谁可以清楚地传达技术和社会问题。

教与学

负责任的人工智能理科硕士课程将通过讲座、研讨会、基于实验室的教程和办公时间相结合的方式进行。

全日制学生应预计在学位期间每周投入大约 35-40 小时的学习时间。用 Michaelmas 和 Hilary 的术语来说，这将包括每周大约六到七个正式的接触时间，其余时间包括结构化的独立学习。

兼职学习

硕士课程可以兼读两年以上。非全日制学生与全日制同事参加相同的课程，每学年承担 50% 的课程负担。非全日制学生晚上不单独上课。

虽然我们试图使兼职学习尽可能灵活，但我们的硕士课程要求很高，我们建议学生，如果他们打算在课程期间工作，他们的工作应该是灵活的。

时刻表

时间表通常在新生周期间提供给学生。教学可以安排在一周中的任何一天进行。但是，如果可能，通常会在周三下午安排体育和文化活动。

结构

具有人脸的人工智能理学硕士包括八门教学课程，六门计算机和数据科学课程（90 学分）和两门人文学科课程（30 学分），以及一个单独的软件开发项目（60 学分）。

六门计算课程向学生传授计算机和数据科学的理论和应用，尤其是与人工智能 (AI) 相关的知识。他们成对授课，每学期一个。在每一对中，一门课程总是补充其对应课程的教学。在米迦勒学期，学生学习编程的基础知识（例如控制流语句和数据收集），以及计算的基础知识（例如逻辑运算符、算法复杂性和数据结构）。在希拉里，学生学习如何摄取和转换数据（例如数值数组、图像或文本），以及如何设计和构建程序。最后，在三一学院，学生将学习如何在广度和深度上开发机器学习应用程序。我们选择自然语言处理来深入研究，因为它在当今具有深远的技术和社会影响，并且与人文学科相关。

这两门人文课程教导学生仔细思考并清楚地交流与计算、数据使用、人工智能和其他新兴技术相关的哲学（伦理和其他）问题。

个人项目为学生提供了一个机会，让他们有机会在学院内及其合作伙伴的数字人文或计算社会科学领域就他们选择的商定主题开展有影响力的跨学科项目。它全年运行，以便学生有充足的时间在导师的正确指导下专注于独立学习。学生将获得与非技术人员互动以收集问题规格和解释解决方案的经验。

核心课程

对于具有人脸的人工智能理学硕士，所有学生将完成以下必修课程。

米迦勒学期

• 数据编程（7 级），15 学分
• 离散结构，15 学分
• 人工智能与数据伦理，15 个学分

希拉里任期

• 数据科学基础（7 级），15 学分
• 面向对象设计，15 学分
• 再加上：
• 思维与机器（7 级），15 学分
  • 思维与机器（7 级），15 学分
• 或者：
• 技术与人类价值观（7 级），15 学分
  • 技术与人类价值观（7 级），15 学分

三一学期

• 机器学习原理（7 级），15 学分
• 自然语言处理（7 级），15 学分
• 理学硕士论文项目，60 学分