为完成高等教育培养杰出人才的目标，北京大学、清华大学和北京通用人工智能研究院共同编写了这本《通用人工智能人才培养体系》，构建了世界上第一个聚焦通用人工智能的人才培养体系和“通识、通智、通用”的“通才”培养框架，旨在培养具备人文素养和家国情怀，拥有独立思辨和跨学科思维，掌握人工智能核心理论和技术，勇于实践开拓科研格局的国际领先的高层次复合型人工智能领军人才。
本书介绍了人工智能领域的发展背景以及学科内涵，包含了围绕本科生的人才培养，重点介绍了依托于北京大学元培学院、清华大学自动化系建设的“通用人工智能实验班”的情况。针对研究生的人才培养，本书一方面立足于人工智能的学科内涵，即对内融合，依托北京大学智能学院开展工作，学生以人工智能的具体子领域为研究方向，旨在突破前沿基础理论；另一方面立足于人工智能的学科外延，即对外交叉，依托北京大学人工智能研究院开展工作，学生选择人工智能的交叉学科进行研究，旨在产生创新的跨学科交叉探索成果。

朱松纯
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朱松纯：北京大学讲席教授，清华大学基础科学讲席教授，北京通用人工智能研究院院长，北京大学智能学院、人工智能研究院院长，第十四届全国政协委员。因其在计算机视觉与模式识别领域的贡献而获得过许多奖项，包括三度问鼎计算机视觉领域最高荣誉国际计算机视觉大会Marr奖（1999年，2003年，2007年，其中两次获荣誉提名奖），2008年获国际模式识别协会J. K. Aggarwal奖，2013年获国际计算机视觉大会Helmholtz奖，2017年获国际认知科学学会计算建模奖，等等。

李文新
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李文新，北京大学计算机学院教授，人工智能研究院副院长，中国计算机学会杰出会员，北京市高等学校教学名师，计算机国家 级实验教学示范中心（北京大学）主任。她是国际上最早从事自动化掌纹识别研究的学者之一，目前主要研究兴趣是游戏智能体博弈算法和平台。

林宙辰
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林宙辰，北京大学博雅特聘教授，北京大学智能学院副院长，IAPR/IEEE/CSIG Fellow，国家杰青，中国图象图形学学会机器视觉专委会主任，中国自动化学会模式识别与机器智能专委会副主任。研究领域为机器学习、数值优化。发表论文280余篇，出版专著5本。多次担任机器学习与人工智能顶 级会议CVPR、ICCV、NIPS/NeurIPS、ICML、IJCAI、AAAI和ICLR的领域主席、资深领域主席，曾任ICPR 2022程序共同主席。

马煜曦
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马煜曦，北京通用人工智能研究院高级项目经理，宾夕法尼亚大学发展心理学硕士，浙江大学心理学学士，曾在美国的全球研究方法与数据科学协会担任教育培训经理，拥有丰富的人才培养、课程设计经验。