直播回顾｜走进WashU工程学院课堂：计算机与电子系统工程专场

2026年6月1日

2026年6月，圣路易斯华盛顿大学（Washington University in St. Louis, WashU）麦凯维工程学院（McKelvey School of Engineering）计算机科学与工程学系（Computer Science & Engineering, CSE）及电子与系统工程学系（Electrical & Systems Engineering, ESE）联合开展线上专题分享活动。

本次活动围绕人工智能（Artificial Intelligence, AI）、机器人系统、工程人才培养、科研方向以及未来职业发展等主题展开。学院教授及教职团队从课程体系、研究方向、专业选择以及行业趋势等多个角度，为学生介绍了WashU工程学院在AI与智能系统领域的教学布局。

人才培养：从专业知识到复杂问题解决能力

在人工智能快速发展的背景下，工程领域对于复合型人才的需求不断提升。

分享中介绍，WashU工程学院围绕人工智能及相关技术方向，为研究生提供多个学习路径，包括：

Computer Science（计算机科学）
Computer Engineering（计算机工程）
Cybersecurity Engineering（网络安全工程）
Master of Engineering（工程硕士）
Data Mining & Machine Learning Certificate（数据挖掘与机器学习证书项目）

学院强调，人工智能的发展并不是单一技术领域的突破，而是计算机科学、数学、统计学、逻辑学以及工程学等多个学科交叉融合的结果。

因此，工程教育不仅关注学生掌握专业知识，也重视培养学生：

分析和解决复杂问题的能力；
开展创新研究的能力；
跨学科合作能力；
将技术应用于实际场景的能力。

核心课程：从AI基础理论到前沿技术应用

在课程体系方面，WashU工程学院构建了覆盖基础理论、算法方法以及实际应用的人工智能学习路径。

CSE方向研究生项目介绍：MS与MEng如何选择？

针对计算机科学与工程（Computer Science & Engineering, CSE）方向研究生项目，分享重点介绍了两类不同培养目标的学位项目。

科学硕士（Master of Science in Computer Science, MS in CS）

该项目更偏向学术研究和博士发展方向。

课程结构包括：

3门核心课程；
21学分选修课程；
可选择完成6学分硕士论文（Thesis）。

该方向适合：

希望继续攻读博士学位的学生；
对算法研究、基础技术研发感兴趣的学生。

工程硕士（Master of Engineering in Computer Science & Engineering, MEng in CSE）

该项目更加关注工程实践和职业发展。

项目特点包括：

不设置硕士论文选项；
需要完成6学分项目（Project）作为毕业设计（Capstone）；
课程选择灵活。

同时，该项目允许学生：

根据自身基础补充相关课程；
跨专业选修工程或商科相关课程；
通过跨学科学习拓展职业方向。

ESE新方向：机器人与智能系统工程硕士项目

分享中还介绍了电子与系统工程学系（Electrical & Systems Engineering, ESE）计划推出的机器人与智能系统工程硕士项目（Master of Engineering in Robotics and Intelligent Systems, MEng in Robotics and Intelligent Systems）。

该项目关注人工智能进入物理世界后面临的挑战，例如：

自动驾驶系统受到视觉环境影响；
大语言模型可能产生错误信息；
智能系统在复杂环境中的可靠性问题。

项目主要围绕两个研究方向展开：

1. 感知与不确定性量化

该方向关注如何提升机器人对环境变化的理解能力。

例如：

在光线变化、环境复杂等情况下进行判断；
根据不确定信息调整行动策略；
提升智能系统安全性。

2. 语言指导的自主系统

该方向探索如何将大语言模型应用于自主系统。

研究重点包括：

将自然语言指令转化为机器可执行任务；
提升AI系统与人类交互能力；
探索ChatGPT、DeepSeek等大语言模型在智能系统中的应用。

机器人与智能系统方向技能要求

分享中介绍，该方向学生需要具备一定工程基础，包括：

Python / C++编程能力；
ROS（Robot Operating System，机器人操作系统）及仿真软件使用经验；
控制系统、优化理论、机器学习相关数学基础。

就业与职业发展：结合课程与实践积累竞争力

在就业话题部分，分享介绍了圣路易斯地区的产业环境以及工程硕士学生的发展机会。

圣路易斯地区拥有一定规模的科技企业和产业资源，包括波音（Boeing）等企业，以及医学研究相关机构。

对于具备以下技能背景的工程人才，行业需求较为集中：

人工智能（AI）；
计算机视觉（Computer Vision, CV）；
图像处理（Image Processing）；
生物医学工程（Biomedical Engineering）。

学院建议学生提前规划实践经历，在学习过程中积极寻找实习机会。

学习规划建议：从适应课程到参与科研项目

分享中建议，国际学生进入项目初期可以：

第一学期合理安排课程负担；
逐步适应美国研究生学习方式；
通过课堂表现与教授建立联系。

在后续学习阶段，学生可以通过相关科研机会，例如研究轮转（Research Rotation）等方式，参与实验室项目，进一步了解研究方向。

多智能体系统与强化学习方向介绍

活动中还介绍了多智能体系统（Multi-Agent Systems）与强化学习（Reinforcement Learning, RL）相关研究内容。

课程涉及：

多智能体博弈理论；
马尔可夫决策过程（Markov Decision Process, MDP）；
Q-learning算法；
动态不确定环境中的智能决策方法。

这些方向与机器人、自主系统以及智能应用的发展密切相关。

国际学生支持：申请与签证相关服务

针对国际学生关注的申请和签证问题，学院介绍了相关支持措施。

分享中提到：

提前申请

秋季申请截止时间为12月底，提前提交完整申请的学生可以更早获得录取结果，为后续签证流程预留时间。

学校支持

录取后，国际学生与学者办公室（Office for International Students and Scholars, OISS）会提供相关支持，包括签证流程指导和信息咨询。

如果学生在签证过程中遇到问题，可以及时与学院学术顾问及相关部门沟通，寻求帮助。