2024秋季学期，上海纽约大学在课程设置上再升级，新增六门，本科课程总数突破800。
2025春季学期，有16门新课与同学见面，覆盖文理、商学、计算机科学、数据科学和工程学。
新课堂上，老师体感如何？学生又有哪些收获？上纽大师生这样说……
生成式人工智能：一场商业革命
Generative AI: A Business Revolution
授课教师： 交互媒体与商学实践副教授Gabrielle Chou
【老师说】
能否简单介绍一下这门课？
课上，我希望学生们能学会利用生成式人工智能构建实用的内容。他们大都会使用聊天机器人，还用得很溜，但对其局限性，了解不多。这门课提供了一个实用的视角，侧重商业实践，让学生了解人工智能的构建过程，以及中间出现的挑战。
课程的独特之处在于，学生就算没有接触过计算机科学或数据科学，也可以使用这些工具。他们可以微调模型，或为特定任务创建代理。我还会邀请客座讲师，本学期，客座讲师分享的主题和音乐与人工智能及构建自定义GPT有关。课上，学生们还可以向生成式人工智能领域的科学家和初创公司创始人展示项目成品。
授课过程中，什么地方最打动您？
充满活力的课堂氛围。这门课很实用，而且与时俱进，课堂生动活泼，永远不会沉闷。学生们可以多尝试、多参与，将技术和商业之间的点点滴滴联系起来。
【学生说】
为什么喜欢这门课？
2025届学生Charlie Howes：这门课的背景是研究生成式人工智能如何提供价值、刺激创新，在这样的背景下，我们能够探索自己感兴趣的领域。我过去主要对传统行业感兴趣，对人工智能给商业带来的影响持怀疑态度。上完这门课后，我才明白，即使对于非常传统的公司，人工智能工具也会带来巨大影响。当我步入职场，在生成式AI的加持下，我掌握了以研究为支撑的方法，可以大大提高团队效率。
为什么推荐这门课？
2025届学生Anya Zhukova：你在课上会获得宝贵的技能，还能和老师同学交流观点，碰撞出更多火花。此外，这门课的主题非常新颖，作业也很有意思。我们可以学习演讲表达，精进研究技能，培养积极主动的态度。Chou教授对所教的内容很有热情，这种热情也感染了我们。她希望我们能将学识化为己用，充分挖掘潜力。
“善终”：中国及比较视角
Good Death: China and Comparative Perspectives
授课教师：全球中国学助理教授张亮亮
【老师说】
为什么想开设一门关于死亡的课程？
作为一名社会和医疗人类学学者，我对于人们所探寻的“善好生活”抱有浓厚的兴趣。我发现，无论在何种社会文化背景下，“善终”都是善好生活的延伸。死亡的终结性和不可避免性凸显了人们最珍视的价值，而人类对死亡的多样反思和独特态度则展现了人类处境的复杂性和人类精神的创造力。我认为有必要开拓一个知识和社会空间，共同探讨人类对死亡的理解和反思，这可以让我们更好地理解生而为人的意义，以及如何与他人和谐共处。
探究“善终”的过程是整全的，学生需要激活完整的自我：不仅要调动智识，还要培养勇气、同情心、同理心、对当下的觉知，对未知且可能具有挑战性的世界观持开放态度，并在整个过程中，有意识地支持彼此。
这段学习之旅结束时，我希望每位同学都能对什么是“善终”产生自己独道的见解，并学会如何与他人相处、好好生活。
授课过程中，什么地方最打动您？
通过备课和授课，我也踏上了自己的学习之旅。我发现，无论是从古代中国到当代美国，还是从亚马逊森林深处到上海的中心地带，死亡与爱总是紧密相连。这种探索给我带来了深深的震撼，也以超乎想象的方式重塑和拓展了我对于生命的理解和感悟。能有机会与上纽大的同学们分享这样的学习旅程，我深感荣幸。
【学生说】
为什么喜欢这门课？
2025届学生张宇萱：死亡是一个很有力量的话题，无论你来自什么文化背景、处于何种人生阶段，面对死亡，每个人都会受到不同程度的震动。能有一个地方让我们探讨死亡，我觉得这非常重要。课上，我们可以从学术、情感的角度讨论这些问题。没想到，我们还能在课上了解安乐死，以及世界各地对实行安乐死的态度和政策。这是一个复杂且微妙的问题，涉及到许多不同观点。每个病人都有独特的需求，安乐死也在社会引发讨论。学习了这门课程后，我对姑息治疗在中国的重要性和实施过程中面临的挑战有了更深刻的理解。
为什么推荐这门课？
2027届学生Isabel Chen：死亡这个话题乍一看挺吓人的，但我认为如果能更加自如地讨论死亡，是有好处的。这门课就提供了一个空间，内容既深刻又实用。我感觉在其他地方很难有机会上这样一门课。
计算机视觉
Computer Vision
授课教师：数据科学实践副教授、数据科学学科负责人郭丽
【老师说】
为什么开设这门课？
计算机视觉算是人工智能的重要组成部分。人类对世界的认知，主要源于眼睛看到的事物，教会计算机做这件事，会带来无限可能，例如自动驾驶汽车、更先进的医疗保健工具，甚至是艺术创作等。我认为有必要让学生掌握计算机视觉方面的基础知识、积累实践经验，为他们将来从事相关研究或工作提供所需的技能和工具。
授课过程中，什么地方最打动您？
这门课一直处于变化中，是动态的。我们会根据领域内的最新进展调整课程内容，例如学习用于图像合成或三维重建的生成模型。学生们往往希望探索这些新领域，好奇心和创造力都拉满。看到学生们提出创造性的想法，并将其转化为能解决实际问题的切实方案，我非常有成就感。
【学生说】
为什么喜欢这门课？
2024届校友韩湄：在课上，郭教授带我们一同回顾该领域最新研究论文，确保课程内容的时效性和相关性，也让我们看到了计算机视觉领域发展的广阔前景。看到最新进展是如何塑造这一领域的未来，我非常兴奋。
为什么推荐这门课？
2024届学生杨孝程：如今，计算机视觉研究仍是应用机器学习领域最重要的组成部分之一。由于大型语言模型已经展示出了强大的能力，现在的研究趋势是将模型的领域从纯文本信息扩展到多模态信息，这就涉及计算机视觉的相关背景知识。如果想赶上这一趋势，不要错过这个机会，学习一门拥有优秀讲师和丰富内容的计算机视觉课程。
机器学习之深度学习
Topics in Machine Learning-Deep Learning
授课教师：计算机科学助理教授王圣杰
【老师说】
能否简单介绍一下这门课程？
这门课会全面介绍深度学习领域。深度学习是机器学习的分支领域，主要使用多层神经网络对数据中的复杂模式进行建模。学生将学习深度学习的理论基础，包括反向传播、优化技术及前馈、卷积和递归神经网络的架构。课程还将涵盖自动编码器、生成对抗网络（GANs）、变换器和深度强化学习等更高级的主题。
通过讲座和实践项目相结合的方式，学生将积累构建和训练深度神经网络的实用经验，并将这些网络应用于图像识别、自然语言处理和语音合成等实践当中。
为什么开设这门课？
这门课可以让学生们学习最先进的深度学习技术，包括数学建模、深度学习架构和机器学习系统，为他们日后探索人工智能模型的开发和研究打下基础。人工智能在各领域的作用越来越重要，发展速度也越来越快。现有的课程更侧重于经典的机器学习，现代方法与教学内容之间存在差距。
在这门课上，我采用的现代方法涉及面非常广，既强调数学，也强调系统。如果没有系统的训练，学生独立学习教材的难度很大。在课上，我会讲授人工智能的最新发展，包括去年刚刚发表的论文。我会经常与学生交流，动态调整教学内容。
【学生说】
为什么喜欢这门课？
2025届学生夏锦弘：这门课上，王教授会带我们仔细研读有代表性的相关研究论文，介绍自回归模型、扩散模型等机器学习领域的最新研究课题。王教授对前沿研究方向理解透彻，讲解清晰明了。课程主题涉及领域十分广泛，小班授课让我们能够与教授多多交流，帮我们提升学习效率。我会把这门课推荐给刚刚学完基础机器学习、对机器学习研究感兴趣的同学们。这门课可以让大家了解最近的研究热点，也是探索深度学习应用的良好起点。在本科学习的早期阶段能选修这门课，我觉得很幸运。