深圳大学在职研究生招生网
深圳大学大湾区国际创新学院人工智能专业电子信息硕士专业学位在职研究生项目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。
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。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。
【专业领域】085410 人工智能
1、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。
2、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。
3、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。
【指导老师】
1、智能优化与决策（指导老师：袁磊、赵亚萍、王红、吴浪、周天薇）
2、大数据智能与数字经济（指导老师：赖晓凡、冯元粤、杨辰、黄凯珊）
3、智慧医疗与健康管理（指导老师：牛奔、王旸、罗浩、柴语鹃、蚁文洁）
【主要课程】
机器学习、算法设计与分析、人工智能与创新、智能健康管理、高阶运筹学、深度学习、数据挖掘与创新创业案例研讨、最优化计算与工具、大数据与城市分析、智能信息处理与优化等课程。
【报考条件】
考生学业水平必须符合下列条件之一：
1、国家承认学历的应届本科毕业生（含普通高校、成人高校、普通高校举办的成人高等学历教育等应届本科毕业生）及自学考试和网络教育届时可毕业本科生。考生录取当年入学前（具体时限由招生单位规定，下同）必须取得国家承认的本科毕业证书或教育部留学服务中心出具的《国（境）外学历学位认证书》，否则录取资格无效。
2、具有国家承认的大学本科毕业学历的人员（须在报名网上确认截止日期前取得毕业证书）；
3、获得国家承认的高职高专毕业学历后满2年（毕业后到录取当年入学前，下同）或2年以上的人员，以及国家承认学历的本科结业生，符合我校招生专业学业要求的，按本科毕业同等学力身份报考。以同等学力身份报考我校全日制招生专业的考生，须有国家考试机构或高校教务部门出具的所报考专业8门以上本科主干课程成绩证明，并具备一定的科研能力。
4、已获硕士、博士研究生学历或学位的人员。
【考试科目】
科目一：101思想政治理论
科目二：201英语（一）
科目三：301数学（一）
科目四：408计算机学科专业基础综合
【复试科目】F157专业综合知识考核 (大湾区国际创新学院)；
【参考书目】
408计算机学科专业基础：
《数据结构》C语言版，严蔚敏，清华大学出版社；
《C程序设计》第五版，谭浩强，清华大学出版社；
《C++面向对象程序设计》第二版，谭浩强，清华大学出版社；
《数据库系统概论》第五版，王珊，高等教育出版社；
《计算机组成原理》第三版，唐朔飞，高等教育出版社；
【培养方式】全日制学习，实行学分制；
【学习地点】丽湖校区
【学 制】3年；
【学 费】18000元/学年；
【学历学位】
在规定期限内完成培养方案的规定内容，按照深圳大学研究生学籍管理和学历学位的相关规定，符合条件的，授电子信息硕士专业学位证书和研究生毕业证书。
深圳大学生物医学工程考试科目：[101]思想政治理论;[204]英语二;[302]数学二;[943]数字电子技术基础或生物医学材料基础;复试笔试科目:[FS71]微机原理或图像处理或化学基础;具有工科背景的学生报考更好。
《数字电子技术基础》是为招收生物医学工程专业硕士生而设置的具有选拔功能的水平考试。它的主要目的是测试考生对数字电子技术各项内容的掌握程度。要求考生熟悉数字电路技术的基本概念和基本理论，掌握数字电路的基本分析和设计方法, 具有较强的数字逻辑推理、分析和设计能力。
考试科目：微型计算机原理指定参考书：《单片机原理及应用》 作者：陈桂友，出版社：机械工业出版社 出版时间：2012;《微机计算机技术及应用》第4版 作者：戴梅萼、史嘉权，出版社：清华大学出版社 出版时间：2008年。
数据图像处理指定参考书：《数字图像处理》作者：阮秋琦 出版社：电子工业出版社，出版时间：2013年。
化学基础指定参考书：《普通化学(第6版)》 作者：浙江大学普通化学教研组：高等教育出版社，出版时间：2011。
在职研究生主要有同等学力申硕和非全日制研究生，同等学力申硕是先学习后考试的形式，学士学位满三年可以参加申硕考试，非全日制研究生考试是和全日制研究生考试报名时间一致的，每年的十月份报名，十一月份现场确认，十二月份考试，考试内容和全日制研究生一致。深圳大学在职研究生考试报名时间根据当年的招生简章来定。
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