人工智能工程荣誉学士 2027 年开放申请

课程基本信息

行业背景与就业前景

根据 Australian Computer Society (ACS) 2025 年发布的《Digital Pulse 2025》报告，到 2030 年，澳大利亚预计还需要约 23 万名科技人才。同时，Rockwell Automation 2026 年报告显示，90% 的制造企业认为数字化转型至关重要，超过一半的企业预计到 2030 年 AI 将深度参与企业运营。

毕业生职业方向覆盖智能系统、自动化、机器人、数字健康、制造业及新兴技术，具体职位包括：
- AI 工程师、AI 系统工程师、机器学习工程师
- 嵌入式 AI 工程师、边缘 AI 工程师
- 智能系统工程师、自主系统工程师、智能体系统工程师
- 机器人与 AI 自动化工程师、物联网系统工程师
- AI 医学影像工程师、数字化制造工程师等

核心课程内容

课程将工程设计、AI 软件、嵌入式传感、物联网（IoT）、机器人、云端数据、自动化及系统工程融合在一起。除了编程、数学、统计和工程基础，学生还将接触：
- 深度学习、云端 AI 平台和大数据工具
- AI 嵌入式系统、IoT 和控制系统
- 机器人、自主系统、自动化和强化学习
- 大型语言模型（LLM）、RAG 和提示工程
- Agentic AI 工作流
- AI API、向量数据库、Embedding 模型及 MLOps

实践与实习机会

课程在高年级阶段重视实践，帮助学生将 AI 设计、部署并应用到真实工程环境中：
- 大三行业管理项目：围绕真实行业问题开展分析，根据实际需求设计解决方案，并向行业客户展示成果。
- 大四毕业论文：综合运用研究、设计和技术能力，深入解决一个人工智能工程领域的实际问题。
- 行业实践辅修方向 (Industry-Based Learning minor)：可选择该方向，在最后一年完成最高 800 小时行业实习，直接参与行业合作伙伴的真实工程项目。

四大专业方向

学生可根据兴趣和未来规划选择以下方向：
- 制造业方向：由 Cisco 和 Rockwell 共同参与设计，聚焦智能制造领域前沿技术。学习软件定义制造、工业自动化和智能工业系统，了解 AI 如何与现代制造技术结合并应用于真实工业环境。
- 医疗应用方向：与 Australian Centre for AI in Medical Innovation (ACAMI) 合作开发。学习 AI 在医学影像、数字健康、传感器与可穿戴设备以及智能医疗系统中的应用。
- 行业实习方向：通过行业实习积累实践经验，参与行业合作伙伴的真实工程项目，解决实际工作中的工程问题。
- AI 创新创业方向：在 Microsoft、Cisco 和 ServiceNow 等行业伙伴的支持下，围绕 AI 产品创意开展实践，包括产品验证和项目路演，将 AI 创意转化为可行的产品方案。