清華大學求真書院增設“數學與人工智能碩士項目”并啟動招生報名工作

發布時間：2024-08-23 編輯：保研喵

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清華大學求真書院增設“數學與人工智能碩士項目”并啟動招生報名工作 正文

數學是科學的基礎
也是科技創新的理論根基
求真書院秉持數學領軍人才培養初心
努力在國家亟需的人工智能領域
貢獻求真力量
01/回顧求真書院交叉人才培養的重要足跡
2022年7月，求真書院與經濟管理學院簽署聯合培養博士協議，面向數學科學領軍人才培養計劃學生，探索“數學+經濟”頂尖人才貫通培養模式，釋放出數學與相關交叉學科聯合培養人才的重要信號。
2023年8月，求真書院與自動化系簽署聯合培養博士協議，面向數學科學領軍人才培養計劃學生，進一步開啟“數學+智能科學”頂尖人才貫通培養新方向。
2023年10月，在與文科、工科交叉合作的基礎上，求真書院與生命科學學院簽署聯合培養博士協議，面向數學科學領軍人才培養計劃學生，旨在推動完成了數學與文、理、工不同學科代表方向的交叉布局。
2024年6月，求真書院與智能產業研究院簽署聯合培養博士協議，面向書院每年招收的博士研究生，聚焦人工智能學術研究，培養數學與人工智能領域的領軍人才。
同月，求真書院與自動化系進一步合作，自2024年秋季學期開始，聯合設立“數學與人工智能實驗班”，開展數學與人工智能交叉的本科人才培養工作。首批實驗班學生從2024級自動化大類和求真書院英才班的學生中進行遴選。
2024年8月，求真書院進一步完善“數學+人工智能”培養體系，正式設立“數學與人工智能”學術型碩士項目。該項目自2024年秋季開始招生，首屆學生將于2025年秋季學期入學。
自此，求真書院完成數學與人工智能本科、碩士、博士不同階段的培養布局，進一步拓寬應用數學領域，助力國家人工智能發展。
02/數學與人工智能碩士項目詳解
項目設立初衷
MathforAI：數學是人工智能的基礎
（1）人工智能起源離不開數學家
1956年，約翰·麥卡錫、馬文·閔斯基、克勞德·香農等學者（其中眾多參與者是數學家，下圖紫色框標注）在美國漢諾斯小鎮的達特茅斯學院，共同討論著機器模擬智能的一系列問題。他們討論了很久，始終沒有達成共識，卻為討論內容起了一個名字：人工智能。這個會議就是著名的達特茅斯會議。自此，人工智能（AI，ArtificialIntelligence）開始出現在人們的視野，1956年也就成為了人工智能元年。
約翰·麥卡錫（JohnMacCarthy）:1951年普林斯頓數學博士，圖靈獎獲得者。在1956年的達特茅斯會議上提出了“人工智能”一詞，并被譽為人工智能之父，將數學邏輯應用到了人工智能的早期形成中。
馬文·閔斯基（MarvinMinsky）：1950年普林斯頓數學博士，圖靈獎獲得者。1946年進入哈佛大學主修物理，后改學數學，獲博士學位。
克勞德·香農（ClaudeShannon）：1940年MIT數學博士，數學家、密碼學家、信息論創始人。
雷·所羅門諾夫（RaySolomonoff）：物理碩士、數學家。機器學習的先驅，算法概率論的創始人，通用概率分布之父，通用歸納推理理論的創建者，奠定人工智能理論的數學基礎。
奧利弗·塞爾弗里奇（OliverSelfridge）：1945年MIT數學學士學位，數學家。他是人工智能先驅，被稱為機器感知之父。
特蘭查德·摩爾（TrenchardMore）：數學家、計算機科學家。
（2）數學（包括基礎數學和應用數學）在人工智能領域發揮至關重要的作用
AIforMath：人工智能推動數學發展
數學家在很早就開始利用機械計算輔助進行數學研究。例如，勒讓德(Legendre)和高斯(Gauss)利用人力計算完成巨大的素數表，并以此作出關于素數漸進分布的猜想（素數定理）。在電子計算機發明以后，阿佩爾(Appel)和哈肯(Haken)在1970年代利用計算機枚舉的方法討論了一千余種情況，從而證明了關于平面圖染色的四色定理。計算機輔助定理證明的早期發展與邏輯學、代數學等數學分支密切相關。例如，華人數學家王浩先生在1950年代至1960年代提出了命題邏輯中的王氏算法，并深遠的影響了此后以歸結原理(resolutionprinciple)為核心的自動定理證明系統發展；我國數學家吳文俊先生于1970年代提出吳氏方法，將幾何問題轉化為代數問題，以此通過代數算法完成幾何定理的證明。在現代機器學習與人工智能的浪潮下，以Lean為代表的數學定理驗證系統為復雜證明提供了嚴謹的形式化基礎，深度和強化學習方法的飛速發展極大的提升了自動定理證明的能力。例如，谷歌DeepMind實驗室推出了基于神經符號系統的AlphaGeometry算法將深度神經網絡與吳氏方法結合，已經達到了自動求解國際數學奧賽級別的幾何問題的水平；在剛剛過去的2024年國際數學奧賽中，DeepMind實驗室的增強算法AlphaProof更是完整解決了全部6道題中的4道——該人工智能系統的成績只差1分就可以達到人類金牌的分數線。未來數學的邊界將由數學家與人工智能系統合作開拓。
招生培養
培養目標：培養具備扎實數學基礎，具備在人工智能及相關領域鉆研探索精神，且有志于解決國家在人工智能等領域發展的重要問題的優秀人才。
招生人數：首年預計招收20人（不含國際生）
學位授予：滿足培養方案和學位授予要求，授予數學學科理學碩士學位
報名方式：符合清華大學2025年接收優秀應屆本科畢業生免試攻讀研究生的相關規定。具體信息詳見清華大學研究生招生信息網址yz.tsinghua.edu.cn。申請人將以下材料在2024年8月23日12:00——9月2日12:00于我校研究生申請服務系統（yzbm.tsinghua.edu.cn）內提交，逾期不予受理。
咨詢方式：
聯系電話：010-62783608；
電子郵箱：qzsyzs@mail.tsinghua.edu.cn
導師團隊
本項目主要依靠清華大學丘成桐數學科學中心師資（YMSC）和北京雁棲湖應用數學研究院（BIMSA）師資，現有近30人，未來還將繼續擴大師資規模。導師團隊的研究范圍覆蓋機器學習理論、自然語言處理、計算機視覺、人工智能賦能自然科學、人工智能系統、統計學、精準醫學等關鍵領域。發表論文絕大多數在國際頂級期刊或頂級會刊上，并在國際學術界產生了重要影響。求真書院院長丘成桐先生不僅在理論數學方面有著全球矚目的影響力，在應用數學以及交叉學科領域包括人工智能領域也有卓越貢獻。例如，丘成桐先生發明的Yau-Yau非線性濾波器方法是新控制論奠基性理論之一；與他學生發明的計算共形幾何理論推動了圖像技術的飛速發展；與合作者提出的GLMY同調理論，已成為復雜系統與網絡解析的最重要的拓撲方法之一；與合作者提出在黎曼流形上重新定義傳統PCA的主流形及主邊界理論，能挖掘隱藏在數據背后的幾何結構，旨在解決傳統統計方法和理論中的缺陷。
培養特色
理論與實踐并重：注重數學理論基礎與AI技術應用相結合，確保學生掌握扎實的數學基礎理論，并能應用知識解決實際問題。
多學科交叉：AI方向涉及數學、計算機科學、數據科學等多學科，項目強調學科交叉，促進學生綜合能力的發展。
前沿技術引領：課程設置緊跟AI領域最新發展動態，引入深度學習、強化學習、自然語言處理等前沿課程，確保學生掌握最新知識。
實踐驅動學習：通過實踐課程，培養學生解決實際問題的能力和創新能力，鼓勵學生參與各類AI競賽和科研項目。
國際化視野：引入國際前沿教材和課程，鼓勵學生參與國際交流與合作，提高學生的國際競爭力。
03/結語
2024年3月，UC伯克利EECS教授JelaniNelson聯合發起了一個倡議，表示支持加州大學BOARS的新規，強調「強大的數學基礎對人工智能至關重要」，認為“代數、微積分和概率的核心數學概念是現代AI創新的核心”。在該倡議中，已經有31位知名人物簽字，包括馬斯克、奧特曼等重要人物以及OpenAI、微軟、蘋果、亞馬遜、英偉達、谷歌等重要公司的科學家。
https://www.mathmatters.ai/
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