未来学院
未来学院介绍
Yoo-Taek Lee 院长寄语
又松大学未来学院(JW KIM College of Future Studies,简称 JCFS)顺应我校 一贯执行的教育改革与创新政策,在全球在线教育需求持续增长的背景下应运而 生。未来学院的混合学习平台及以学生为中心的课程设置将为学生解决未来真实 问题提供所需的关键性知识与技能。
未来学院涵盖与人工智能、认知科学及数据科学三大专业方向相关的各类学 科,学生亦可根据其职业目标选择多类别的融合课程。我们的全球校园网络可确 保学生获得符合其特定兴趣的融合型学位。
未来学院的国际精英教授团队将为学生提供专业严谨的学术培训,培养具备实 际问题的解决能力、变革型领导力、创新创业能力、可为国际社会持续创造独特 价值的未来领袖。
加入我们吧!让我们共创崭新的未来!
*人才培养目标 通过交叉式教育培养未来领袖,学生毕业时可获得理 学士学位。
*人才培养特色
- 1. 国际精英教授团队---来自全球多国家的精英教授团队将通过创新混合学习平 台教授学生。一方面,学生通过在线教育网络可师从于全球顶级教授;另一方面, 学院提供的线下支持系统将辅助学生完成核心任务、加深学术理解。
- 2. 跨国学习环境---通过在全球不同国家生活与学习成为真正的“世界公民”。未 来需要大量深谙跨国文化差异、对于异国文化环境下的工作充满信心的新型国际 化人才。
- 3. 真实案例---国际问题需要国际化的解决方案。未来学院的学生将有机会与又松 大学的国际合作院校及企事业单位协作,解决真实世界的问题、收获宝贵的实战 经验。
- 4. 全方位课程设计---学院提供共计五种课程模块、三个专业方向供学生选择,学 生在成长为相关领域专业化人才的同时,亦可提早进行职业规划。
- 5. 领先的学习模式---通过“模块”教育概念提升教育的灵活性、产业导向性及融 合性;通过“反向学习法”及“团队导向学习法”实现课前辅导、自学资源公开、 团队活动组织、海外专家辅导、全面学习管理等教育目标。
- 6. 全球网络---学生可在跨国学习环境下接受国际知名教授、区域专家的指导,享 受又松国际合作平台的优质教育资源。
* 专业设置及课程设计
- 1. 课程结构设计---学生第一年在韩国本校接受通识教育与基础课程,之后进行为 期 2-3 年的海外留学从而开拓不同视角、积累专业知识;学生在第三年和第四年 的学期可通过完成课程模块及参与真实的产业项目获得学位。此创新型课程设计 可极大程度地激励学生将所学的专业知识与某领域特定的职场需求相结合,学生 毕业后开启职业生涯时将比他人具备更强的竞争优势。
- 1)1 年通识课程---学生在入学后第一年将会接受通识基础课程。对于全体学生 而言,第一年都是忙碌且充实的一年。JCFS 的创新型混合学习平台要求学生要 学会如何学习,学生除了学习文科课程外,也要学习如何通过团队协作获得知识、 如何适应反向学习、自学及在线学习。更为重要的是,学生要在学习通识基础课 程的同时为学术专业奠定基础。因此,学生还需要学习基础数学、统计学、编程、 写作、外语等相关课程。以这些重要知识为基础,学生开始搭建未来三年个性化 的学习路径。
- 2)1.5 年专业课程---学生在完成第一年的通识基础课程后,可选择专业并持续三 个学期共计 1.5 年的专业课学习。专业包括人工智能、认知科学及数据科学。其 中,人工智能专业重点在于学习人工智能技术及将其应用至真实世界的情景与问 题中,核心课程包括计算机科学、计算机建模、机器学习及人工智能工具应用等; 认知科学专业重点在于通过心理学、语言学、神经科学专业方向了解人类思维的 运作方式,核心课程包括认知心理学、认知神经学、计算认知模型等;数据科学 专业重点在于掌握搜集、管理、分析海量数据的方法从而做出明智决定,核心课 程包括数据结构、高等统计学、数据分析等。
- 3)1 年深造式或模块式学习---在完成共计三学期、1.5 年的专业课程后,学生可 选择继续深造已选专业的高级课程(人工智能、认知科学、数据科学)或进行模 块式学习。模块式学习是为学生获得未来职场所需专业知识而配备的专业课程, 包括健康信息学、fintech、社会媒体营销、空间设计等。学院将根据各方反馈意 见(学生、教职工、合作企业等)持续更新模块内容供学生灵活选择。
- 4)0.5 年项目参与---在最后一学期,除本硕连读项目的学生外,所有学生将远赴 异国参与真实项目。学生将运用其过往 3.5 年里累积学习的专业知识解决由企业、 政府机关或学术伙伴机构提出的真实问题。这将为学生开启职业生涯提供宝贵的 实战。
海外合作院校名单
- 新加坡南阳理工大学
- 法国埃塞克高等商学院(ESSEC)
- 西班牙 IE 大学
- BI 挪威商学院
- 美国亚利桑那州立大学
- 澳大利亚麦考瑞大学
- 加拿大维多利亚大学
*学费与奖学金政策
1. 学费说明
2020秋季学期 | 2021春季学期 | 年度费用 | |
---|---|---|---|
入学金(一次性支付) | $650 | $650 | |
学费 | $5037 | $5037 | $11854 |
住宿费 | $1135 | $1135 | $2270 |
其他 | $160 | $160 | |
第一年总费用 | $6982 | $6172 | $14934 |
第二年总费用 | $6332 | $6172 | $14284 |
2. 奖学金政策
1)入学奖学金
未来学院入学奖学金将依据申请人英文成绩而定,根据雅思或托福成绩给予 学费 30-70%的减免。在特殊情况下,减免可达至 100%。详情请于报考时咨询负 责入学申请事务的相关老师。
2)学术奖学金
未来学院将根据学生学期考试成绩确认奖学金减免比例
课程内容
大一 | 大二 &三上 | 三下&四上 | 四下 |
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通识教育与基础课程:
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基础专业: 所选专业的基础知识构建
|
进阶专业: 深入了解所选专业 相关模块: 获得特定领域的专业知识 |
真实项目: 通过参与海外的真实的产业项目获得实践经验 |
人工智能专业(AI)
专业概要
正如人工智能(AI)专家吴安德(Andrew Ng)曾经解释的那样,人 工智能是新的电力。换句话说,人工智能将很快改变一切事物,就像电 力的发明一样,在我们的经济和社会中运转,彻底改变我们的工作和生 活方式。尽管AI仍处于发展的早期阶段,但它将很快成为未来的语言。 当未来到来时,能够理解和使用AI技术的人们将成为商业和科学领域最 受追捧的领导者。
教育目标
本专业培养适合国际化人工智能领域发展需要,具有扎实的数学、计 算机及人文社会科学知识基础,掌握人工智能领域的基本理论、基本知 识和技能,具备分析、解决复杂人工智能工程问题的能力,能够跟踪人 工智能及相关领域的新理论、新知识和新技术,具有创新精神和国际化 视野的人工智能领域的复合型高级应用人才。
就业方向
- AI软件分析师和开发人员
- 移动应用程序开发人员
- 游戏程序员
- 机器人程序员
- 机器学习工程师
- 做研究的科学家 商业人工智能开发人员等
课程设置
学年 | 专业课程 | |
---|---|---|
春季 | 秋季 | |
1学年 | 教育基础课程 | |
2学年 | 人工智能简介 机器学习 自然语言 认知建模 |
图像处理 强化学习(1) 机器装换 计算机视觉 |
3学年 | 数据挖掘 强化学习(2) 语音识别 先进的计算机视觉 |
机器人学概论 HDFS Hadoop工具 对象跟踪与本地化 计算机模拟 |
4学年 | 实验机器人 3D技术 人类AI互动 逻辑与自动推理 |
团队计划 |
认知科学专业(CS)
学科介绍
认知科学是一个研究领域,旨在科学地理解人类的思维方式。它是一个高度跨学科的领域,结合了心理学,语言学,计算机科学和神经科学。认知科学的研究领域包括语言,记忆,视觉感知,思考和推理,社会认知和决策。认知科学中的知识也是人工智能的基础,但其使用不仅限于人工智能。在当今的商业环境中,了解人的大脑运作机制非常重要,因为人们每天使用的大多数高科技产品都是基于对人的大脑和行为的理解而构建的,例如智能手机,计算机,电视,家用电器,电子设备等 很少有学校将认知科学 作为独立专业来提供,认知科学通常是心理学或计算机科学系的一部分。
JCFS将认知科学作为独立专业提供,目的是在本科生的有限时间内提供适 用于各行业的最必要和最深入的认知科学知识。
教育目标
注重开拓学生的学术视野,促进学生与国际学术前沿的接轨,加速学 生的专业科研能力的成长,为心理学,语言学,计算机科学和神经科学 等领域 培养顶尖科研人才
就业方向
- 市场研究员
- 用户体验设计师
- 软件开发人员和工程师
- 研究科学家等
- 产品设计师
- 市场传播协调员
- 社交媒体工程师
课程设置
学年 | 专业课程 | |
---|---|---|
春季 | 秋季 | |
1学年 | 教育基础课程 | |
2学年 | 认知科学基础 视觉认知 神经生物学 计算机系统基础 |
计算科学 基础计算 数据结构 随机过程简介 |
3学年 | 编辑语言原理 贝叶斯推理 并行编程 图形用户界面 |
医学图像分析 人工智能 机器学习 工程伦理学 |
4学年 | 基于传感器的机器人的算法 行为决策 机器学习:深度学习 人机交互 |
团队计划 |
数据科学专业(DS)
学科介绍
可以处理大数据的数据专员是当今商业领域中一些高薪专业人员。随着计算机技术和互联网的发展,当今的公司在大多数现有行业中见证了数据的呈指数级增长。通过更好地了解数据,公司可以发现当前和潜在消费者的足需求,找到改善产品和服务的方法,预测业务环境变化的方向等等。但是,以有意义的方式组织和分析数据并获取有意义的是艰巨的任务,只有由受过专业教育的数据专员才能完成。这就是为什么数据科学家在当今如此有价值的原因。
教育目标
培养学生既能掌握领域数据分析、技术开发和应用基本技能,又能深 刻理解数据科学的基础和领域数据分析的方法论。希望通过系统的学习, 培养出既有严格的专业技术训练,又有深刻数据视野的数据科学家和数 据技术人才。
就业方向
- 数据架构师
- 商业智能开发人员和经理
- 业务分析师
- 数据工程师
- 数据分析师
- 数据科学家等
课程设置
学年 | 专业课程 | |
---|---|---|
春季 | 秋季 | |
1学年 | 教育基础课程 | |
2学年 | 算法与数据结构 大数据技术 数据库系统 HDFS(Hadoop分布式文件系统) |
数据整理 数据挖掘 可视化 NoSQL |
3学年 | 数据概率 数据分析程序 实用统计 数据转换 |
机器学习基础 大数据 云计算 数据分类 |
4学年 | 机器学习与分析 统计机器学习 数据优化 数据聚类 |
团队计划 |