还剩1页未读，继续阅读
文本内容:
人工智能辅修专业（学位）培养方案本科就读于非计算机大类专业的学生，在修满第一学年主修专业规定的全部课程学分后，可在第一学年末或第二学年初符合学校辅修条件按照全校统一时间安排申请修读本辅修专业（学位）
一、培养目标面向国家人工智能战略需求，培养具有高度社会责任感和工程职业道德，不仅深入掌握一门理工类学科的专业基础知识和专业技能，同时还兼具备
（1）深入了解人工智能技术现状及发展趋势，
（2）具备计算思维能力，能够综合运用人工智能专业知识、技能与方法，独立解决与主修专业相关的人工智能系统问题,
（3）具有跨学科能力、团队合作能力和有效的交流能力的复合型高级人才
二、培养要求
1、计算机数学基础知识计算机专业数学基础知识，包括集合论、图论、数理逻辑等
2、专业基础知识计算机算法基础、计算机系统基础、算法设计及分析、机器学习、深度学习技术等
3、人工智能相关算法的设计与分析能力一方面，能够运用机器学习、人工智能方法的相关知识，针对与人工智能相关的复杂工程问题，设计求解问题的算法；另一方面，能准确分析算法的正确性和算法的复杂性
4、面向人工智能应用的程序设计与实现能力能有效使用程序设计语言，完成人工智能应用算法或解决方案的程序设计，并在计算机系统上实现
5、现代工具运用能力能够针对人工智能相关的复杂工程问题，开发、选择与使用恰当的工具类计算系统，预测、模拟或求解问题，并能够理解其局限性
6、人工智能应用系统的分析与评价能力针对计算相关的复杂工程问题解决方案或系统，能够综合运用所掌握的计算机类相关知识、方法和技术，设计实验，进行分析和评价，并能够提出持续改进的意见和建议
三、主干学科计算机科学与技术大类学科
四、辅修课程要求X”大学计算机-计算思维导论”、“高级语言程序设计”课程在辅修之前需完成学习并取得相应学分（该学分不含在辅修学分要求内）在修I卖“人工智能”、“机器学习”、“模式识别与深度学习”、“信息检索”、“自然语言处理”及“视听觉信号处理”课程前，学生需先完成“概率论与数理统计”、牛数与几何、微积分课程的学习并获得学分次辅修期间完成下列课程的学习•数据结构与算法
3.0学分•计算方法
2.5学分•Python语言程序设计
1.5学分•人工智能
3.0学分•机器学习（含深度学习）
3.0学分•自然语言处理
4.5学分（二选•视听觉信号处理
4.5学分一）•模式识别与深度学习
4.5学分（二选•信息检索
4.5学分一）主修专业与辅修专业（学位）的学分分别计算（，二不选能相互替代（Python语言除外），若所选辅修专业（学位）课程与主修专业课程内容重复度一较）高，由计算机科学与技术学院大类教学委员会指定替代课程，否则所修读的辅修专业（学位（）二课选程成绩无效一）
五、毕业设计（论文）要求毕业设计（论文）
10.0学分
六、学制、授予辅修学位及结业学分要求学制3年证书完成辅修专业培养方案规定的全部课程的学习，取得22学分，并获得主修专业学位者，由学校颁发辅修专业证书；完成辅修专业培养方案规定的全部课程的学习并取得全部22学分，且辅修专业毕业设计（论文）合格，并获得主修专业学位者，由学校颁发辅修学位证书
七、其他修读在籍非计算机科学与技术、软件工程、网络空间安全学科的硕士（非计算机及相近专业本科毕业）、博士研究生（本、硕均非计算机及相关专业/学科毕业）可参照本办法申请修读辅修专业（学位）
八、学年课程进程表人工智能辅修专业（学位）第一学年教学进程表学时分配考核课程编号课程名称学分备注学时讲课实验上机习题课外开课万式辅导学期CS32132数据结构与算法
3.048408考试合计
3.048408MA21021计算方法
2.540328考查春季合计
2.540328CS33112Python程序设计
1.5481632考试夏季合计
1.5481632人工智能辅修专业（学位）第二学年教学进程表学时分配开课考核课程编号课程名称学分备注学期学时讲课实验上机习题课外方式辅导CS33504人工智能
3.0483216考试秋季CS33505机器学习（含深度学习）
3.0483216考试合计
6.0966432CS32262模式识别与深度学习
4.5724824考试春季—选一CS32255信息检索
4.5724824考试合计
4.5724824人工智能辅修专业（学位）第三学年教学进程表学时分配开课考核课程编号课程名称学分备注学期学时讲课实验上机习题课外方式辅导CS32252自然语言处理
4.5724821考试秋季二选一CS32261视听觉信号处理
4.5724824考试小计
4.5724824CS34999M毕业设计（论文）1010周春季
10.010周备注毕业设计从秋季学期开始，学分计入春季学期。
个人认证
优秀文档
获得点赞 0
