各学院，相关单位：
2025年秋季，中国教育国际交流协会计划面向我校“全球胜任力”试点学院师生，免费开放一个学期的《国际化拨尖创新人才培养计划》项目，作为课程试点。2025年秋季学期计划开设12门人工智能交叉学科精品课程，适合对本专业领域与人工智能的结合及应用领域感兴趣的学生和青年教师参与，由于免费名额有限，项目课程适合语言能力强，学有余力的同学，请有意向参与的同学和学院老师务必在10月20日前完成报名。
一、授课方式
1.课程安排
（1）直播授课：第1-11周，教授全英文在线直播授课，集中于周末上课。共10次课，每次3课时（其中两次为4课时）计考勤；另每周安排中文助教辅导课，共16课时，可选择性参加，不计考勤。
（2）分组实践：第9-13周，面向全体参课学生开放，将辅导学生从组队，研讨、到完成围绕科研实践的结课报告。
2.授课方式：
本课程以在线直播方式教学，外方教授纯英语授课，可在线互动，在线作业，在线答疑。学习平台地址：https://www.neoschool.com/#/home
3.考核形式：
教授课考核形式为考勤10%、作业25%、期中考试25%、期末结课报告40%，少数教授有特殊评分安排，以课纲为准。
4.课程产出：
完成课程并通过课程考核的学生可获得教授课程成绩单以及由中国教育国际交流研修学院颁发的双语结业证书。
二、选课要求及流程
1.选课建议英语要求听说读写无障碍，口语流利，高考英语120分，大学英语四级 450 分（若六级通过则不要求四级成绩）或同等标准以上。
2.课程介绍可点击链接：https://itstp.neoscholar.com/或扫上方二维码进入小程序查看，包括：教授介绍、课程大纲、先修要求等。
3.自通知发布之日起至 10月20日下午17：00前，进入报名链接自主选课报名，问卷链接：https://www.wenjuan.com/s/q6zYR3P/#
4.了解课程信息、选课咨询、课程通知等请及时加入下方课程QQ群（群号：1018938914），以便及时接收相关通知，完成后续课题学习事宜。
5.学生账号开通并关联认证学号
选课结束后，自10月20日17:30起，中国教育国际交流协会会将学生信息录入 NeoSchool 教学系统，并通过QQ群通知学生登录 NeoSchool 教学系统完成账号认证、关联学号以获得上课权限，此后学生即可开始了解和熟悉教学平台的使用。
6.具体课题选择与更换 （截止时间 2025年10月22日）
截至10月22日期间，学生可以试听课程并自由更换课程。2025年10月22日23:29时后课程选项将完全冻结，学生无法再更改课程。
三、项目咨询
国际合作处：吴老师 电话 68789305
学习平台咨询：拔尖计划项目办赵老师 18186620926
国际合作处
2025年10月12日
附件：2025秋季学期拔尖计划课程清单
交叉专业领域 | 教授 | 学校 | 课程名称 | 课程难度 |
人工智能x数据科学x金融科技x商业分析 | Patrick Houlihan | 哥伦比亚大学 | 数据科学：人工智能在自然语言处理、金融科技、商业分析中的多维应用 | 3 |
人工智能x数据科学 | David Woodruff | 卡内基梅隆大学 | 人工智能：大规模数据分析与机器学习模型中的算法优化 | 4 |
人工智能x机械工程x机器人学 | Sen Wang | 帝国理工学院 | 人工智能与机械工程:机器人视觉、多传感器融合与自动驾驶 | 3.5 |
人工智能x计算机科学x计算经济学 | Haifeng Xu | 芝加哥大学 | 人工智能：以DeepSeek为例的大语言模型及多智能体协同决策 | 3.5 |
电子电气工程x生物医学工程x人工智能 | Neal Bangerter | 帝国理工学院 | 电子工程：脑机接口的神经科学、微电子学与信号处理 | 3 |
生物学x统计学x人工智能 | Hui Zhang | 西北大学 | 生物统计学：数据驱动的公共健康与精准医学 | 3.5 |
物理x人工智能x数据科学 | Gunther Roland | 麻省理工学院 | 人工智能与高能物理：科学化数据分析与机器学习应用 | 4 |
数学x人工智能x统计学x数据科学x社会科学x自然科学 | Anastasia Romanou | 哥伦比亚大学 | 应用数学与机器学习：工程实践与社会科学中的数值计算与统计分析模型 | 3.5 |
心理学x认知神经科学x人工智能 | Robin Murphy | 牛津大学 | 心理学与精神病理学：人工智能在行为与认知神经科学中的应用 | 3 |
传媒x数据科学x人工智能 | Manuel Gonzalez Canche | 宾夕法尼亚大学 | 传媒学与数据科学：从用户行为到预测模型研发 | 3.5 |
人工智能x经济学x统计学x公共政策 | Donald Robertson | 剑桥大学 | 经济学与数据科学：统计机器学习在因果推断与政策优化中的应用 | 4 |
人工智能x金融数学x金融科技 | Johannes Ruf | 伦敦政治经济学院 | 金融数学与金融科技：基于深度学习的量化投资建模与动态对冲策略设计 | 3.5 |
难度参考说明：
课程难度3-3.5：适合本科1-2年级学生，课程重点在于建立基本概念和技能，先修课程或背景知识要求不做非常严格的要求，通常面向该学科领域入门水平的学生。
课程难度4-5：适合及本科高年级及硕博学生，通常要求学生具有较为扎实的先修知识和经验，内容涉及更复杂的理论或应用问题，通常面向有志深入该学科领域的学生。
