上海财经大学计算机与人工智能学院成立于2024年12月28日，是学校主动服务国家科技强国战略、积极布局数字经济前沿领域、深入推动计算机科学与人工智能领域发展的重要里程碑。学院以“计算驱动创新，智能引领未来”为办学理念，紧扣数字经济时代命题，致力于建设根植中国、面向世界、引领未来的高水平计算机与人工智能学科体系，打造具有国际竞争力的科研创新高地与人才培养基地。
秉承“理论与应用并重、中国与世界并行、理想与务实兼顾、基础与特色融合”的发展原则，学院围绕计算科学与人工智能核心领域，系统推进学科体系构建、研究平台打造与学术生态培育，着力形成兼具国际高度的“计算+智能”学术体系。学院以“计算经济交叉科学教育部重点实验室”和“理论计算机科学研究中心”为依托，在理论计算机、人工智能及其与经济金融等领域的交叉融合中持续发力，推动基础研究、技术创新与财经场景深度融合。
师资力量
学院师资力量雄厚，汇聚了一支专注学术、放眼全球，兼具理论深度与实践温度的高水平教师队伍。现有专任教师24人（含1名外籍教师），其中教授7名，副教授9名，教师团队来自于清华大学、康奈尔大学等国内外顶尖学府。多位教师入选“长江学者” “国家优秀青年科学基金”“海外优青”等国家级人才项目，并获得世界华人数学家大会ICCM数学奖、ACM杰出科学家奖等多项重要学术荣誉，形成了具有人才支撑力和国际影响力的科研生态。
名师介绍
陆品燕
上海财经大学计算机与人工智能学院院长，计算经济交叉学科教育部重点实验室创始主任，理论计算机科学研究中心创始主任，曾获第八届世界华人数学家大会ICCM数学奖银奖、ACM杰出科学家奖、中国计算机学会青年科学家、上海市先进工作者等荣誉，曾担任FAW-AAIM 2012、WINE 2017、FAW 2018、ISAAC 2019等国际会议程序委员会联合主席，并多次担任STOC、FOCS、SODA等顶级国际会议的程序委员会委员。担任拥有50余年历史的理论计算机国际旗舰期刊《Theoretical Computer Science》的主编。主要研究方向是算法机制设计、计数问题的复杂性和近似性，在理论计算机三大会议STOC/FOCS/SODA共发表论文30余篇，在计算经济学两大顶级会议 EC/WINE共发表论文20余篇，荣获ICALP2007、FAW2010、ISAAC2010、AAMAS2024等重要国际会议最佳论文奖。
Nick Gravin
上海财经大学理论计算机科学研究中心常任教授。本硕毕业于俄罗斯圣彼得堡州立大学数学专业，先后博士毕业于俄罗斯斯捷克洛夫数学研究所和新加坡南洋理工大学，共获得两个博士学位，是麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室博士后。研究方向为计算经济学，包括机制设计，均衡计算，博弈系统分析等，有多篇论文在STOC、FOCS、SODA、SODA等理论计算机及计算经济学的顶级会议与期刊发表。曾获2003年国际数学奥林匹克金牌、微软亚洲研究院博士奖学金、新加坡博士奖学金、青年数学家欧拉基础奖学金等荣誉。
伏虎
上海财经大学理论计算机科学研究中心常任副教授、博士生导师。本科毕业于清华大学自动化系，后获得康奈尔大学计算机科学博士学位。研究方向为机制设计、算法博弈论、在线算法等。在Games and Economic Behavior, Mathematics of Operations Research, STOC, FOCS, SODA, EC等国际著名期刊、会议上发表论文多篇。曾在微软研究院新英格兰实验室、加州理工大学做博士后工作，在英属哥伦比亚大学（UBC）计算机系任助理教授（2016-2020）。
崔万云
上海财经大学计算机与人工智能学院常任副教授、博士生导师，于2017年在复旦大学获得博士学位，被AMiner评为2012-2022人工智能2000最具影响力学者提名，曾荣获ACM中国优秀博士论文提名奖和ACM上海优秀博士论文奖。主要研究方向为大型语言模型。在NeurIPS、ICLR、ACL、EMNLP、SIGMOD、PVLDB、IJCAI和AAAI等会议发文二十余篇。
邓玉欣
上海财经大学计算机与人工智能学院教授、CCF杰出会员。主要研究方向包括并发计算模型、程序理论、量子计算，代表性工作包括一个已经被国外学者写进教科书的“邓引理”(Deng Lemma)和关于概率并发理论的一部英文专著《Semantics of Probabilistic Processes: An Operational Approach》。发表学术论文100余篇，多篇出现在国际权威期刊和会议如Information and Computation、Theoretical Computer Science、ICALP、LICS、POPL等。曾为CONCUR 2018作特邀报告。担任期刊Scientific Annuals of Computer Science编委，TASE 2016程序委员会共同主席，在40余次国际会议中任程序委员会委员，其中包括 CAV、LICS等。曾获2024年中国计算机学会自然科学二等奖、SETTA 2024最佳论文奖。已出版1部教材《函数式程序设计》。
学科建设
学院聚焦计算机科学理论、软件技术与安全、先进计算与系统、人工智能及应用四个二级学科，并推动形成各二级学科协同发展、相融互补的有机整体。
本科设置计算机科学与技术和人工智能两个专业，并特设人工智能实验班，形成本科教育为基础、交叉融合为牵引、面向未来技术的人才培养体系，致力于培养具备全球视野、扎实技术根基和卓越创新能力的拔尖复合型人才。
计算机科学与技术专业强调理论与实践紧密结合，在夯实数学与计算机专业理论的基础上，突出算法设计、程序开发与应用实践能力的培养，强调数理基础、算法思维与系统构建能力的协同提升。本专业培养具有坚实计算机科学体系知识、能够解决复杂工程问题的高素质人才。课程体系涵盖数据结构、算法分析、操作系统、计算机网络、数据库系统、软件工程等核心课程，以及分布式系统、云计算、大数据处理等前沿技术课程。通过理论学习与实践项目相结合的方式，培养学生扎实的编程能力、系统设计能力和解决实际问题的能力。2021年，计算机科学与技术专业入选国家级一流本科专业建设点，标志着该专业在人才培养、学科发展与社会影响力方面迈上新台阶。
人工智能专业于2024年设立，致力于培养具有扎实理论基础和卓越实践能力的高端人工智能人才。培养方案强调计算机科学与人工智能技术的深度融合，在夯实计算机基础理论的同时，注重人工智能核心能力的培养。课程体系涵盖程序设计基础、高级程序设计与实验、离散数学、数据结构、操作系统、数据库原理等基础课程，及算法设计与分析、机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、强化学习、多智能体系统、人工智能金融安全、金融大模型、区块链技术与加密数字货币等人工智能前沿课程。学生将掌握人工智能系统开发与智能信息处理的关键技术，具备算法优化、模型设计与开发、跨学科创新应用等核心竞争力。同时专业高度重视项目式教学与产业实践，通过科研训练平台、实验室项目与企业合作计划，推动学生将理论知识转化为工程能力与实际成效，具备运用人工智能技术解决复杂实际问题的能力。
为进一步拓展拔尖创新人才培养路径，专业特别设立“人工智能实验班”，面向具有科研潜力与国际视野的优秀学生，提供导师制培养、国际课程模块、前沿科研参与及跨境交流机会，助力学生在人工智能领域实现更高阶的个性化发展。专业坚持以学生成长为中心、以科技前沿为方向、以交叉融合为特色，着力培养具备全球胜任力、产业引领力与学术创造力的未来人工智能领军人才。
科研实力
学院的科研实力在世界范围达到高水平。理论计算机科学研究中心跻身世界前列，根据CSRankings统计，2019-2024年间，学院在“算法复杂性（Algorithms & Complexity）”与“计算经济学（Economics & Computation）”两个方向的综合累计排名位居亚洲第1名，全球前10名，学院教师在STOC、FOCS、SODA、NeurIPS、AAAI、ICLR、IJCAI等全球顶级会议上持续发表高水平研究成果，学术影响力不断扩大，国际认可度持续提升。
学院积极承担国家自然科学基金重点项目、青年基金项目、科技部专项课题、上海市自然科学基金等多项科研任务，以重大基础问题和未来产业需求为牵引，推动计算机与人工智能学科向更高水平、更深融合、更广空间拓展。
人才培养
育人体系定位：学院具有本科、硕士研究生和博士研究生三个办学层次，学院紧扣数智时代的人才需求，构建以计算机科学与人工智能为核心、以国际前沿算法研究能力为支撑的交叉知识体系，涵盖人工智能基础理论、机器学习、大数据分析、计算机视觉、自然语言处理等核心技术领域，融合金融科技、智能商务等财经特色方向，打造宽口径、深融合的人才培养结构。依托“强基础、重应用”的双轮驱动机制，塑造学生在人工智能、信息技术、数据分析、优化算法等方面的核心能力，培养能够在科技与产业前沿发挥引领作用的复合型创新人才。目前，学院在校本科生190名，硕士研究生45名。
学术成长支持：在教学实践中，学院高度重视通识素养与专业能力的协同提升。通过高质量课程体系建设，结合多元教学形式与多维学习场景，推动学生实现从知识掌握到能力建构的全面跃升。学院定期举办高水平学术讲座与专题研讨，邀请国内外知名高校及行业领军人物走进课堂与社区，围绕学术研究、职业发展与行业趋势开展深度对话，拓宽学生视野，激发学术兴趣。依托“倾听·一站式”社区支持体系，学院建立起覆盖学业指导、科研辅导与生涯规划的全周期学生成长机制，营造浓厚的学术氛围与关怀文化。
实习实践平台：学院高度重视实践教学体系建设，持续推动“以赛促学、以创赋能”，近年在“互联网+”创新创业大赛、全国计算机设计大赛、全球供应链挑战赛等赛事中屡创佳绩，多项学生科创项目实现成果转化。为强化产教融合，学院与阿里巴巴、蚂蚁金服、东方财富、金蝶软件、用友新道等行业领先企业共建产学研基地，为学生提供高质量实习机会与真实商业场景。并与IBM、Oracle、SAP等世界500强企业建立长期战略合作关系，引入企业导师与实践资源，构建覆盖课堂教学、实训项目、企业孵化全链条的实践平台。由二十余位企业高管组成的导师团队深入指导学生，全面提升学生的技术落地能力与产业理解水平，实现从知识学习向实战能力的深度转化，获得与行业前沿同步的沉浸式成长。
国际化办学战略：学院以“全方位、深层次、全天候”为理念，构建三维国际化育人体系。师资国际化引育并举，组建由常任外籍教授构成的多元化师资团队，以全英文课程与国际化教学范式拓宽学生学术视野。课程对标国际标准或世界一流大学的培养方案，融入前沿学科交叉元素，积极开展暑期国际课程项目，引入哈佛大学、斯坦福大学等全球顶尖学者开设专题模块，系统导入国际前沿学术资源与产业实践案例。学院同步推进学生海外科研实训、国际赛事参与、跨国企业实习等计划，全面锻造学生全球治理参与力、跨文化协作力与行业国际竞争力。
毕业去向
学院依托坚实的专业基础与多元的实践平台，持续完善“科研导向、交叉融合、国际拓展”三位一体的育人机制，为学生构建了多路径、宽领域的成长通道，所培养的毕业生以扎实的理论功底和突出的实践能力，广受国内一流IT企业、互联网公司及科技创新企业青睐。毕业生整体发展态势良好，学术深造与高质量就业并重，呈现出卓越的综合竞争力。
2024年，计算机科学与技术专业70%的毕业生选择继续深造，其中10人通过保送、13人通过研究生统考，分别进入清华大学、复旦大学、中国人民大学、新加坡国立大学、香港大学、香港科技大学、悉尼大学、澳洲国立大学等国内外一流高校攻读硕士学位；30%的毕业生直接就业，主要流向上海电气集团数字科技有限公司、哔哩哔哩科技有限公司、中国移动通信集团上海有限公司等知名科技企业、互联网公司与金融科技机构。
毕业生去向案例
2021届，计算机科学与技术，彭同学，清华大学（硕士）
2024届，计算机科学与技术，张同学，清华大学（硕士）
2021届，计算机科学与技术，王同学，北京大学（硕士）
2022届，计算机科学与技术，谢同学，北京大学（硕士）
2023届，计算机科学与技术，谭同学，北京大学（硕士）
2022届，计算机科学与技术，陈同学，复旦大学（硕士）
2024届，计算机科学与技术，朱同学，复旦大学（硕士）
2021届，计算机科学与技术，邢同学，卡耐基梅隆大学（硕士）
2023届，计算机科学与技术，薛同学，香港大学（硕士）
2024届，计算机科学与技术，魏同学，新加坡国立大学（硕士）
2024届，计算机科学与技术，孙同学，悉尼大学（硕士）
2021届，计算机科学与技术，靳同学，京东数字科技控股股份有限公司
2022届，计算机科学与技术，吴同学，上汽大众汽车有限公司
2023届，计算机科学与技术，安同学，花旗金融信息服务有限公司
2024届，计算机科学与技术，马同学，上海哔哩哔哩科技有限公司
计算机科学与技术
专业简介
计算机科学与技术专业的培养方案强调理论与实践的紧密结合，在夯实数学与计算机专业理论的基础上，突出算法设计、程序开发与应用实践能力的培养，重视将最新前沿IT技术与人工智能等创新内容引入教学体系。本专业培养具有坚实、全面的计算机科学体系知识，能够解决复杂工程问题的高素质人才。强大的师资力量为教学提供了强有力的支撑，确保学生接触到计算机科学最前沿的理论与技术。课程体系涵盖数据结构、算法分析、操作系统、计算机网络、数据库系统、软件工程等核心课程，同时开设分布式系统、云计算、大数据处理等前沿技术课程。通过理论学习与实践项目相结合的方式，培养学生扎实的编程能力、系统设计能力和解决实际问题的能力。
近年来所培养的毕业生受到国内高端IT企业、互联网公司、科技创新企业等单位的欢迎，同时也有部分毕业生到国内外顶尖高校继续深造。2021年本专业被列为国家级一流本科专业建设点。
主要专业课
程序设计基础、高级程序设计与实验、计算机组成原理、数字电子技术、离散数学、数据结构、算法设计与分析、操作系统、编译原理、数据库原理、计算机网络、软件工程、人工智能、机器学习等。
人工智能
专业简介
上海财经大学人工智能专业于2024年设立，致力于培养具有扎实理论基础和卓越实践能力的高端人工智能人才。本专业培养方案强调计算机科学与人工智能技术的紧密结合，在夯实计算机基础理论的同时，突出机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、智能系统设计等核心能力的培养，并通过实验室项目和企业实践，培养学生运用人工智能技术解决复杂实际问题的能力。学生将掌握人工智能系统开发与智能信息处理的关键技术，具备算法优化、模型设计与开发、跨学科创新应用等核心竞争力。
本专业特设“人工智能实验班”，为优秀学生提供更加个性化的培养方案，包括导师制指导、前沿科研项目参与、国际交流机会等，培养具有国际视野的人工智能领域拔尖创新人才。
主要专业课
算法设计与分析、机器学习、深度学习、自然语言处理、程序设计基础、高级程序设计与实验、离散数学、数据结构、操作系统、数据库原理、金融大模型、区块链技术与加密数字货币、强化学习、人工智能金融安全、多智能体基础等。
人工智能实验班
专业简介
学院一成立即重磅推出人工智能实验班，致力于培养兼具扎实计算机理论基础、卓越AI技术实践能力和财经领域视野的学术人才。
实验班每年在学生入学后面向全校招收20名学生左右。实验班的数学和计算机基础课程内容更深、要求更高，实施小班化教学由名师单独授课，必修课程中并重传统计算机科学基础和人工智能前沿，奠定扎实的理论基础为日后参与科研做好准备。
每位同学配备一名导师，指导学生的职业发展并尽早接触、参与科研。实验班的课程选择更广，其拔尖型个性化培养方案中包含经济、金融、管理科学、数据科学等学科的核心课程作为选修，助力学生打开视野，选择从事跨学科研究工作和职业发展。
实验班汇聚学院优秀师资，数学基础课和程序设计课程的授课教师有多位曾获相关领域国际竞赛奖项，专业课程多由活跃在相关领域科研的一流学者授课。
主要专业课
程序设计基础、高级程序设计与实验、离散数学、数据结构、算法设计与分析、数据库原理、计算机组成原理、操作系统、机器学习、深度学习、自然语言处理、计算理论导论、强化学习、高级算法、计算机视觉、博弈论与市场机制设计等。