‌一 课程概述‌

澳大利亚国际研究学院COMP789课程是一门面向研究生阶段的高级计算机科学研究课程，旨在培养学生在前沿技术领域的理论素养与实践能力。课程内容涵盖人工智能、机器学习、大数据分析及跨学科应用，注重理论与实践相结合，为学生提供参与实际项目的机会。该课程适合具有计算机科学或相关领域背景的学生，旨在通过系统性学习提升其解决复杂技术问题的能力。

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二 教学目标

COMP789课程的核心目标在于帮助学生掌握现代计算机科学的核心技术，并培养其在跨学科环境中的创新能力。具体目标可归纳为以下三点

第一 深入理解人工智能与机器学习的基础理论，包括算法设计、模型优化及数据预处理方法

第二 掌握大数据分析工具与技术，能够独立完成数据清洗、可视化及分布式计算任务

第三 培养跨学科协作能力，通过案例分析了解计算机技术在医疗、金融、环境科学等领域的实际应用

‌三 课程内容模块

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‌（一）人工智能与机器学习基础‌

本模块聚焦机器学习核心算法的原理与应用，涵盖监督学习、无监督学习及强化学习三大方向。重点解析神经网络架构、支持向量机及集成学习方法，并通过编程实验强化学生对算法实现的理解。

‌（二）大数据处理与分析技术‌

该模块系统讲解Hadoop、Spark等分布式计算框架的应用，结合真实数据集完成数据清洗、特征工程及可视化任务。学生需完成从数据采集到模型部署的完整流程，培养端到端的项目执行能力。

‌（三）跨学科应用与实践‌

通过医疗影像分析、金融风险预测等实际案例，探讨计算机技术在不同领域的落地场景。课程邀请行业内专家进行讲座，分享技术应用中的挑战与解决方案。

‌四 评估体系与考核方式‌

COMP789课程的评估体系注重过程性评价与终结性评价的结合，具体包含以下组成部分

1 日常作业与实验报告（占比30）

每周布置编程任务与理论练习题，要求学生提交代码及分析报告，重点考察算法实现与问题解决能力

2 小组项目（占比40）

学生需组队完成跨学科项目，涵盖需求分析、技术选型及成果展示全流程，期末进行公开答辩

3 期末论文（占比30）

围绕课程相关领域撰写研究性论文，要求体现独立思考能力与学术写作规范

‌五 教学资源与支持体系

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‌（一）教材与参考资料‌

课程采用《机器学习系统设计》与《分布式计算原理》作为核心教材，辅以国际顶级会议论文作为拓展阅读材料。学院在线平台提供全套课件、实验数据集及代码模板下载服务。

‌（二）实验环境配置‌

学生可访问学院配备的GPU计算集群，支持TensorFlow、PyTorch等深度学习框架的并行运算。实验室提供24小时开放权限，并配备专职技术人员解决环境配置问题。

‌（三）学术辅导机制‌

每周设置两次助教答疑时间，针对课程难点进行一对一指导。课程论坛支持学生在线提问，教师团队承诺48小时内给予详细解答。

‌六 师资力量与研究方向

COMP789课程由五位具有国际学术背景的教授联合授课，其研究方向覆盖自然语言处理、计算机视觉及量子计算等前沿领域。课程负责人约翰·哈特曼教授曾在NeurIPS等顶级会议发表多篇论文，主导过澳大利亚国家级人工智能研究项目。

‌七 学生发展路径‌

完成COMP789课程的学生可选择以下发展方向

1 进入科技企业从事算法工程师或数据科学家岗位

2 申请博士学位并参与学院与MIT、斯坦福大学的联合培养计划

3 加入学院孵化器创业项目，将课程成果转化为商业产品

‌八 课程特色与创新点‌

本课程的突出优势体现在三个方面

第一 采用项目驱动的教学模式，所有理论知识点均通过实际案例展开

第二 建立行业导师制度，与Google、Canva等企业合作提供实习机会

第三 开设伦理与法律专题，探讨人工智能技术的社会影响与合规框架

‌九 学生反馈与课程改进‌

根据近三年教学评估数据显示，95的参与者认为课程内容对职业发展具有直接帮助。学生普遍认可小组项目的设计，同时建议增加跨时区协作工具的培训内容。教学团队已据此引入GitHub协作模块，并优化项目评分细则。

‌十 未来发展规划‌

学院计划在未来三年内将COMP789课程升级为微硕士项目，增加量子机器学习与边缘计算等新兴模块。同时将与悉尼大学、墨尔本大学建立学分互认机制，扩大课程的学术影响力。

‌结语‌

澳大利亚国际研究学院COMP789课程通过严谨的课程设计、优质的师资配置及先进的实验环境，为全球计算机科学人才提供了高水平的学习平台。其注重理论与实践平衡的教学理念，以及在跨学科应用领域的持续探索，使其成为亚太地区最具竞争力的研究生课程之一。

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