# Stanford MS&E233：博弈论、数据科学与人工智能（2026 春）

- 原标题：Stanford MS&E233：Game Theory, Data Science and AI（2026 春）
- 类型：课程
- 来源：stanford-msande233.github.io
- 学期：2026 春
- 首次精选：2026-10-29 23:09
- 分级：值得看
- 学习层级：深入
- 主题：[business-decision-apps](<https://oplearnx.com/md/topics/business-decision-apps.md>)（第 30 位）
- 原文链接：[https://stanford-msande233.github.io/spring26](<https://stanford-msande233.github.io/spring26>)
- 本站页面：[https://oplearnx.com/resources/pk\_6129c7cc35da](<https://oplearnx.com/resources/pk_6129c7cc35da>)

## 摘要

斯坦福大学管理科学与工程系 MS&E 233 课程大纲页面，主题是博弈论、数据科学与人工智能交叉领域的基础与应用。课程分三部分：求解复杂博弈的计算方法及其在围棋、扑克等游戏智能体上的应用；数据科学与机制设计的结合，如从数据优化拍卖与机制、在线拍卖市场、学习博弈中的结构参数与博弈计量经济学；以及在存在策略性行为时部署机器学习与数据科学流程，包括市场中的 A/B 测试与 Uber、亚马逊等平台上的应用。适合关注博弈论与 AI/数据科学交叉方向的人了解课程内容。

## 概览

- 难度：进阶
- 语言：英文
- 规模：8 次作业
- 费用：免费
- 动手：以编程题为主

## 学完你能

- 理解求解复杂博弈的计算方法及其背后的博弈学习理论
- 实现博弈求解方法的简单变体，从 Go、扑克等案例理解算法智能体
- 掌握从数据中优化拍卖与机制、优化在线拍卖市场的方法
- 了解博弈中的结构参数学习与博弈计量经济学，用于分析拍卖等策略互动数据
- 认识在存在策略行为时部署机器学习与数据科学流程的问题，如市场中的 A/B 测试

## 适合你吗

- 适合：具备本科概率、统计、线性代数与微积分基础，想进入博弈论与数据科学交叉方向的学习者
- 适合：有凸优化与线性优化基础、具备基本 Python 编程能力的学生
- 适合：对算法博弈、机制设计、在线平台实验等应用感兴趣的人
- 暂不适合：缺乏概率统计、线性代数或优化基础者
- 暂不适合：完全不会 Python 编程且不愿使用模板代码者
- 暂不适合：希望以录播方式远程学习的人（讲座现场进行且不录制）
- 需要先会：无正式先修要求，但假设具备本科水平的概率、统计、线性代数、微积分，以及凸优化与线性优化基础（如一阶条件、线性规划形式）和基本 Python 编程；博弈论概念有了解更佳但非必需。

## 课程特点

- 内容侧重：博弈论、数据科学与人工智能的交叉基础与应用，分三部分：复杂博弈的计算求解、数据科学与机制设计的互动、策略行为下部署机器学习流程。
- 练习与项目：共 8 次问题集（课程格式说明为 7–8 次，约每周一次），以编程练习为主，可能含数学推导；提供 Python 模板代码，在 Google Colab 上运行，可通过 Gradescope 提交并评分，允许结对完成编程部分。
- 投入时间：2026 年 3 月 31 日至 6 月 2 日，周二、周四 15:00–16:20 上课。
- 费用说明：指定教材与讲义在线上免费提供；未给出学费、证书或会员相关信息。

## 内容覆盖

- 第一部分：复杂博弈的计算求解方法与博弈学习理论基础
- 第一部分应用：算法智能体与 Go、扑克等博弈中的近期成果
- 第二部分：数据科学与机制设计的互动
- 第二部分：从数据优化拍卖与机制，优化在线拍卖市场
- 第二部分：博弈结构参数学习与博弈计量经济学，分析策略互动数据
- 第三部分：在存在策略行为时部署机器学习与数据科学流程
- 第三部分：市场中的 A/B 测试，及其在 Uber、Amazon 等平台的应用

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来源：LearnMap · 学径（https://oplearnx.com）