回复时间：2020-09-27 03:16:13

　　新加坡科技设计大学（新科大）创校校长为麻省理工学院工学院院长的托马斯.L.马尼安提（Thomas L. Magnanti）教授。创校之初与美国麻省理工学院深度合作，学校教职工将由麻省理工代为面试、招聘，所有教职工在授课之前会在麻省理工学院进行1年的培训。

　　同时与麻省理工学院在学科建设，本科生交流，SUTD-MIT双硕士培养，以及SUTD-MIT联合博士后等方面有着全方面合作。

　　此外新科大也与中国顶尖大学浙江大学, 美国顶尖大学加利福尼亚大学伯克利分校合作，让大学成为东西方科技融会的枢纽。新科大在2012年5月初正式开学，成为世界上第 1 所集设计与创新于研究与工程中的大学。

　　学校愿景与使命

　　技术和设计一直以来都是社会繁荣和福祉必不可少的要素。

　　SUTD将这一宗旨作为行动号召，将是一所领先的研究型全球性大学，专注于技术和基于技术的设计的所有要素。

　　它将教育扎根于数学，科学和技术基础的技术基础的领导者；具有创造力和企业家精神；具有人文，艺术和社会科学知识的广阔视野；并与世界互动。

　　它将囊括东西方的精华，并推动知识的创造和创新以及创新的课程和教学方法。

　　成立新加坡科技设计大学的目的是通过综合的多学科课程和多学科研究，提高知识水平，培养以技术为基础的领导者和创新者，以满足设计为重点的社会需求。

　　成长计划

　　学校已拨出数百万美元的预算，在人工智能/数据科学的能力支持下，引领三个关键经济领域（航空，城市和医疗保健）的下一阶段增长。

　　学校将与行业合作，开发一套综合的，多学科的计划，以增强SUTD的教育和研究产品，为毕业生为未来的经济做准备，并支持国家增长的优先事项。

　　四大支柱专业

　　航空：

　　新加坡是国际空中交通枢纽，预计航空客运量将增长，新加坡樟宜机场的规模将增加一倍，并增加5号航站楼。

　　新加坡也是飞机维修，修理和大修的枢纽，在航空领域有广阔的职业前景。航空公司、机场、空中交通管制和工程服务必须进行创新，以提高生产率并与增长保持同步。机场还是最复杂的工程系统之一，掌握机场设计和运营的复杂性所开发的技能很重要，并且很容易应用于其他工程系统。SUTD在课程和研究中具有跨学科和多学科的性质，而数字技术的突破性则是我们对航空业的价值主张。

　　课程：城市交通、场系统规划与设计、机场系统建模与仿真、机场系统运营与管理、城市进步中的交通技术与政策、网络安全基础

　　城市：

　　在未来的几十年中，城市将成为政府，大学，智囊团和非营利组织的主要关注焦点。

　　到2050年，全球75％的人口将生活在城市和特大城市中。在亚洲，城市化是主要趋势。前十大城市中有六个在亚洲。

　　所有这些都将面临主要的城市挑战，包括住房/密度，交通/运输，连通性，洪水，清洁水，能源和气候变化以及创造就业机会。SUTD是新加坡最具综合性的大学，非常有资格就东盟城市中的这些问题进行研究，并寻求应对这些城市挑战的解决方案。

　　课程：城市分析（ASD核心）、20.303城市分析（ASD核心）

　　设计智慧城市：从传感器网络设计到大数据分析（即将推出）（ESD核心）、密度设计：城市系统和网络（即将发布）（ASD核心）、城市生活的社会理论、人类世的设计、贫民窟，Squ屋和智慧城市：城市规划的历史和理论、非自然灾害、建筑，住宅，财产：家庭和乡土建筑人类学、制作地图I：空间分析，数据可视化和地图设计简介

　　卫生保健：

　　像许多发达国家一样，新加坡也面临着人口老龄化的严峻挑战，并且需要重新发明其医疗保健系统，以通过可持续的技术支持的解决方案提供以患者为中心和具有成本效益的医疗服务。SUTD将使用设计思想来推进医疗保健创新，并提供技术支持的解决方案来应对各种紧迫的医疗保健挑战。

　　课程：生物医学与医疗工程主题、全球卫生技术、医疗产品设计、健康交流与行为改变、医疗保健严肃游戏

　　人工智能/数据科学：

　　智慧国家是新加坡的愿景，即成为具有经济竞争力的全球城市和宜居之家。这是一项利用数字技术打造未来新加坡的运动，人工智能（AI）将成为实现智能国家愿景的关键推动力之一。

　　人工智能正在迅速成为我们日常生活的重要组成部分，它是面部识别，图像分类和聊天机器人等许多应用程序中的关键技术。随着人工智能技术的发展，人工智能将渗透到许多其他行业，例如建筑，城市规划，物流和航空。SUTD的目标是超越短期解决方案，并长期发展变革性的AI功能。

　　为了使学生为数字经济做好准备，因为世界正朝着第四次工业革命迈进，所有 SUTD的学生将具备人工智能/数据科学（AI / DS）的知识。

　　这是通过在整个课程中纳入各种AI / DS主题来实现的，而不考虑其选择的专业。有兴趣获得有关AI / DS的更深入知识的学生也可以选择修读　AI Minor　或　AI Track。

　　课程：设计的计算思维、数据驱动的世界、概率与数据分析、机器学习、计算数据科学、数据库与大数据、分布式计算与系统、数据分析极限、优化、统计与机器学习、用户界面设计与实现、深度学习的理论与实践、计算机视觉、人工智能、自然语言处理、智能集成电路与系统的设计、智能机器人、科学与工程的数值方法与分析、人工智能的应用