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发表于 2024-9-5 14:35:12
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来自: 中国广东深圳
【招生对象】:有机会获得所在学校推免生资格的考生(不设专业限制,欢迎计算机、数学、自动化、生物医学工程、系统工程、工业工程、管理、经济等相关专业同学报名)
【学科简介】:深圳大学大湾区国际创新学院联合计算机与软件等学院开设“智能管理与交叉创新”全日制专业硕士项目旨在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。深圳大学计算机与软件学院是培养高尖端计算机软件人才的摇篮,现有大数据系统计算技术国家工程实验室等四个国家级科研平台,计算机科学与技术学科是广东省重点学科与国家特色专业,2022年进入ESI全球千分之一,2023年进入万分之六,现居世界前0.544‰,全球42位、全国第16。计算机专业国际学术排名CSRankings 2009-2024 位列全国第18;软科2024排名位列全国第18、世界51-75;USNews2024排名位列全国第27、世界110;泰晤士2024排名位列全国第9、世界126-150,在泰晤士高等教育发布的2024中国学科评级中获评A。
“智能管理与交叉创新”方向聚集了多个学院的优质师资,为打造数字经济时代下深圳促进智能管理创新与升级、推进智慧城市建设、发展数字经济产业的先导力量,以满足我国当前发展的重要产业领域与关键需求。本方向充分发挥团队成员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,并以智能决策、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。
【研究方向】:本专业作为新一代“人工智能+”的跨学科专业,结合教师团队在医疗健康管理、数据智能、供应链管理、智能推荐、生产调度、科技信息资源管理、创新创业管理等领域的长期积累,开设了三个研究方向:智能优化与决策、大数据智能与数字经济、智慧医疗与健康管理。
(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。
导师:袁磊,王红,周天薇,吴浪,赵亚萍
(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、供应链管理、智慧物流等前沿研究问题,开展具有理论创新与社会影响的深入研究。
导师:赖晓凡,耿爽,冯元粤,黄凯珊,杨辰
(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、智慧医疗、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。
导师:牛奔,柴语鹃,罗浩,王旸,蚁文洁
【毕业生科研成果】:往届毕业生科研成果硕果累累。例如,刘佳同学,在读期间共发表13篇高级别全英文论文,其中4篇被SCI收录,并获得ICSI最佳论文奖(Special Session);刘倩颖同学,在读期间参与撰写并发表10篇全英文论文,其中包括已公开发表的SCI检索国际期刊论文3篇、EI收录7篇(其中6篇在本领域顶级的国际学术会议上发表);毕莹同学在读期间,发表11篇高水平全英文论文、4篇高水平中文论文,其中2篇被SCI收录,7篇被EI收录等;薛博文同学在读期间,发表论文10篇,其中包括顶级期刊论文3篇、SCI论文5篇,EI会议论文4篇,毕业论文获评深圳大学2023年“百篇优秀硕士学位论文”。
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