北京大学深圳研究生院紧贴“问题导向，南北联动，AI牵引，创新融合”的未来发展理念，扎根大湾区，深耕人才培养；展望未来，深研院致力于建设北大新工科的“南方基地”，打造人才培养-学术研究-区域产业耦合的北大深圳校地协同创新共赢体。课堂，作为培养人才的平台媒介，在传道受业解惑中构建起从知识到人才、从传承到创新、从现在到未来的桥梁。

在北大深研院，田永鸿教授开设的《AI for Science导论（智慧科学导论）》无疑为全体师生提供了与AI最前沿领域亲密接触的机会。在田永鸿教授看来，AI4S课程所倡导的探索开设科学智能的交叉学科专业这一趋势将会极大促进人才培养模式的变革，并改变科学领域的创新模式。“从AlphaFold2 到DeepCam，AI4S方兴未艾，正催生新的科学范式。我们做的都是过去从未做过甚至想象过的事情，”田永鸿教授继续补充道，“借用一句话来讲，就是我们对未来的所有想象都太保守了！”

田永鸿，北京大学博雅特聘教授，博士生导师，IEEE Fellow，北京大学深圳研究生院信息工程学院院长，鹏城实验室网络智能部副主任兼云脑研究所所长，2018 年国家杰出青年基金获得者，2024年首批国家杰出青年基金延续资助计划获得者。主要研究方向为分布式机器学习、脉冲神经网络和神经形态视觉。

田永鸿教授认为，通过横跨文理工的多领域学科布局，积极探索开设科学智能（AI4S）的交叉学科专业，打造“五星绽放”的AI4S研究与人才体系，架构以AI为纽带的跨界融合学科-科研-育人体系迫在眉睫，这也是他开设《AI for Science导论（智慧科学导论）》课程的原因。

接下来就让我们一起了解下这门课程吧

授课对象

跨学科，博士/硕士研究生

本课程不限于信息工程学院学生选课，尤其欢迎物理、化学、生物、数学、城规等专业学生选课，因为《AI for Science导论》本质上是一门横跨多领域学科布局的交叉学科。

北京大学研究生课程立项建设项目《智慧科学导论》获批立项

课程目标

1）深刻认识 AI for Science的发展趋势及其重要性；

2）学习AI for Science的理论基础和研究范式；

3）学习面向科学领域的人工智能方法，包括AI for 数理科学、生命科学、材料科学等领域的科学挑战与AI方法；

4） 通过学术调研和实践，能对具体某一类AI for Science问题有深入的理解，并能复现出该领域的最重要的基线方法。

课程内容

考核方式

1.出勤：15%

2.课堂问答：15%

3.课程报告：70%

此课程将于本学期再次开课，欢迎有意向选课的同学进群咨询，交流具体课程安排将于群内发布

如有任何问题，欢迎咨询田永鸿教授助教郭明一（myguo@stu.pku.edu.cn）