人工智能交叉人才培养与课程体系+人工智能本科专业知识体系与课程设置+南京大学人工智能本科专业教育培养 pdf 在线 2025 epub 免费 书籍 下载

9787302592334 9787302537052 9787302537212 9787111626282

定价 356.00

ISBN编码 9787302537052

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人工智能本科专业知识体系与课程设置

定价 129.00

出版社 清华大学出版社

出版时间 2019年08月

开本 16

作者 郑南宁

页数 457

ISBN编码 9787302537052

内容介绍

本书针对高等学校人工智能本科生专业人才培养的专业内涵、定位和知识体系，设置了数学与统计、科学与工程、计算机科学与工程核心、人工智能核心、认知与神经科学、先进机器人技术、人工智能与社会、人工智能工具与平台等专业课程，重点介绍了八大课程中各课程的概况和知识点，为培养具有科学家素养的工程师奠定知识和能力的基础。 本书可为各类学校人工智能专业构建宽口径、学科交叉课程体系提供参考和引导示范，同时也可为研究生相关课程体系建设和专业学习提供指引。

作者简介

工学博士，中#国工#程院院士，IEEE Fellow，西安交大教授、人工智能与机器人研究所所长，国#务院学位委员会委员，中国自动化学会理事长，国际模式识别协会中国代表，国家科技重大专项“核高基”咨询专家委主任，国家集成电路产业发展咨询委副主任委员。曾任国家863计划信息领域首#席科学家、西安交大校长等。从事人工智能与模式识别、计算机视觉及其先进计算架构等教学和科研，为我国人工智能的发展奠定了重要的基础。

人工智能交叉人才培养与课程体系

定价 89.00

出版社 清华大学出版社

出版时间 2022年04月

开本

作者 吴飞 陈为

页数

ISBN编码 9787302592334

内容介绍

书拟根据“厘清内涵、促进交叉、赋能应用”来研究讨论通专融合的人工智能交叉课程体系。厘清内涵指确立专业培养定位和专业培养方向，重视数学与统计知识（如概率论、微积分、线性代数、优化求解和矩阵变换等）、计算机编程和系统能力（如程序设计、算法分析和系统等）以及人工智能基础知识（如逻辑推理、机器学习、强化学习、控制与博弈决策等）；促进交叉指 “专、通、交”课程内容贯穿，即核心课程中既要有“专业化”课程

人工智能学院本硕博培养体系

定价 89.00

出版社 清华大学出版社

出版时间 2019年08月

开本 16

作者 焦李成、李阳阳、侯彪、石光明

页数 277

ISBN编码 9787302537212

内容介绍

西安电子科技大学人工智能学院面向国家重大战略发展和国际前沿发展需求，深入贯彻十九#大报告精神和《新一代人工智能发展规划》，践行“互联网+”“一带#一路”和创新型国家建设、军民融合发展等一系列国家战略，着力打造人工智能领域高端人才培养基地、创新成果研发中心和高层次团队培育平台。本书汇总了学院十余年科教结合探索和实践，采取“国际化+西电特色”本硕博一体化人才培养、“国际学术前沿+国家重大需求”科学研究+创新实践协同育人和“高水平平台+高层次人才”服务人才培养的具有西电特色的本硕博一体化育人体系，全面阐述学院的本硕博培养体系以及平台建设和人才培养成效，梳理了相关的特色课程大纲。并将双语教育和全英专业培养采用双语论著，便于与国内外同行交流。

本书可供高等院校计算机类和信息类学科特别是人工智能专业以及智能科学与技术专业的本科生、硕士生和博士生，教学管理人员，教育研究人员以及国内外教育界相关人士参考。

作者简介

焦李成，男，教授、博士生导师。现任西安电子科技大学计算机科学与技术学部主任、智能感知与图像理解#重点实验室主任、#科技委学部委员、中国人工智能学会副理事长、IET西安分会主席、IEEE西安分会奖励委员会主席、IEEE计算智能协会西安分会主席、IEEE GRSS西安分会主席，#创新团队首#席专家，IEEE Fellow、IET Fellow、首批中国人工智能学会会士、CCF杰出会员。 李阳阳，女，博士，教授，博士生导师，国家#重点实验室骨干成员，#创新团队骨干成员，国家"111计划"创新引智基地骨干成员。李阳阳现为西安电子科技大学人工智能学院专业负责人，IEEE高#级会员，IEEE CIS 西安分部成，中国计算机学会高#级会员、中国电子学会高#级会员。侯彪，男，教授，博导/硕导、西安电子科技大学学术带头人，人工智能学院执行院长，智能感知与图像理解#重点实验室副主任，智能感知与计算国际联合研究中心副主任，智能感知与计算国际合作联合实验室副主任，陕西省大数据智能感知与计算2011协同创新中心副主任，智能信息处理研究所副所长。IEEE会员，IET西安分会执行委员会委员，中国人工智能学会智能科学专业委员会委员，中国电子学会高#级会员，陕西省信号处理学会副理事长，中国航空学会信息融合分会委员，国际数字地球学会中国国家委员会微波遥感专业委员会委员，#创新团队成员，中国计算机学会会员。石光明，男，教授，博士生导师。现任西安电子科技大学副校长、#长江学者特聘教授、智能感知与图像理解#重点实验室副主任 、中国#实验教学指导委员会委员、#科技委委员、国家某科技委创新局生物交叉领域专家、国家高分探测重大专项工作组专家、国家某局“生物与环境”领域专家、IEEE 高#级会员、IET Fellow、 IET西安分会常务副主席。

目录

第1章本科生培养 5

1.1智能科学与技术专业培养方案 5

1.1.1培养目标 5

1.1.2毕业要求 6

1.1.3学制与学位 9

1.1.4专业特色课程 9

1.1.5教学进程计划表 11

1.2人工智能专业培养方案 17

1.2.1培养目标 17

1.2.2毕业要求 18

1.2.3学制与学位 21

1.2.4专业特色课程 21

1.2.5教学进程计划表 24

1.3人工智能与模式识别全英专业 31

1.3.1 培养定位 31

1.3.2 培养模式 32

1.3.3 培养方案 32

1.3.4 培养课程 33

1.3 Artificial Intelligence and Pattern Recognition Full-English Teaching Major 41

1.4通电计相关专业全英文授课本科留学生培养方案 62

1.4.1培养模式与目标 62

1.4.2基本要求 62

1.4.3学分要求 62

1.4.4学制与学位 62

1.4.5教学进程计划表 63

1.4 Training Scheme for Foreign Undergraduate Students Majoring in Communication, Electronic Information and Computer 66

1.5特色课程培养大纲 73

1.5.1人工智能简史 73

1.5.2 Python编程和人工智能平台学习 77

1.5.3人工智能概论 82

1.5.4#优化理论与方法 88

1.5.5算法设计与分析(双语) 93

1.5.5 Syllabus for Algorithm Design and Analysis 99

1.5.6计算智能导论 107

1.5.7智能系统专业实验 111

1.5.8模式识别 117

1.5.9机器学习（双语） 123

1.5.9 Syllabus for Machine Learning 130

1.5.10智能数据挖掘 140

1.5.11图像理解与计算机视觉 145

1.5.12计算机视觉及其应用（双语） 152

1.5.12 Syllabus for Computer Vision and its Applications 158

第2章研究生培养 168

2.1计算机科学与技术硕/博/直博培养方案 168

2.1.1计算机科学与技术学科硕士研究生培养方案 168

2.1.2计算机科学与技术学科博士研究生培养方案 178

2.1.3计算机科学与技术学科直博生培养方案 187

2.2电子信息类别人工智能领域专业学位培养方案 197

2.3西安电子科技大学图灵科学实验班实施方案（试行） 204

2.4人工智能与模式识别专业全英文授课硕士研究生培养方案 205

2.4 Artificial Intelligence and Pattern Recognition MajorFull-English Teaching Postgraduate Training Program 207

2.5通电计相关专业硕/博留学生培养方案 210

2.5.1通电计相关专业全英文授课硕士留学生培养方案 210

2.5.1 Training Scheme for Foreign Master's Degree Students Majoring in Communication, Electronic Information and Computer 213

2.5.2通电计相关专业全英文授课博士留学生培养方案 218

2.5.2 Training Scheme for Foreign Doctor's Degree Students Majoring in Communication, Electronic Information and Computer - 221 -

2.6 特色课程培养大纲 - 225 -

2.6.1人工智能 - 225 -

2.6.2神经网络基础与应用 - 227 -

2.6.3 机器学习和深度学习理论 - 232 -

2.6.3 Postgraduate Curriculum Syllabus for Machine Learning and Deep Learning - 236 -

2.6.4 认知计算（全英） - 243 -

2.6.4 Postgraduate Curriculum Syllabus for Cognitive Computing - 245 -

2.6.5非线性表征学习与优化 - 247 -

2.6.6 自然计算 - 248 -

2.6.7 数据驱动优化学习研究生课程教学大纲 - 252 -

2.6.7 Postgraduate Curriculum Syllabus for Data-Driven Optimization and Learning - 254 -

2.6.8 复杂网络与多智能体系统 - 255 -

2.6.9 SAR图像处理与解译 - 257 -

2.6.10 随机过程(全英) - 259 -

2.6.10 Postgraduate Curriculum Syllabus for Introduction to Stochastic Processes - 261 -

2.6.11 计算机视觉 - 263 -

2.6.11Postgraduate Curriculum Syllabus forComputer Vision - 265 -

2.6.12 高性能计算实验 - 268 -

第3章 平台建设 - 271 -

第4章 人才培养 - 274 -

第5章人工智能教育创新实验室 - 276 -

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南京大学人工智能本科专业教育培养体系

定价 49.00

出版社 机械工业出版社

出版时间 2019年05月

开本

作者

页数

ISBN编码 9787111626282

内容介绍

本书基于南京大学人工智能学院的主要学术带头人在人工智能人才培养方面的教学改革项目，对人工智能本科人才培养体系进行了梳理，汇集了以南京大学人工智能学院院长周志华教授和书记武港山教授为代表的一批知名教授和专家对创办大学人工智能教育的深入思考，是国内外一部公开出版和发表的人工智能本科专业教育培养体系，对国内正在如火如荼开展的人工智能教育将起到很好的示范和引导作用。本培养方案侧重于人工智能领域源头创新能力、为企事业单位解决关键技术难题能力的培养。

作者简介

目录

前 言

1 章 创办一#流大学人工智能教育的思考

2 章 南京大学人工智能学院本科培养方案

2.1 专业方向简介

2.2 培养目标和专业特色

2.3 培养毕业要求

2.4 培养规格路径

2.5 课程体系设置

3 章 数学基础课程教学大纲

3.1 “数学分析（一）”教学大纲

3.2 “数学分析（二）”教学大纲

3.3 “高等代数（一）”教学大纲

3.4 “高等代数（二）”教学大纲

3.5 “离散数学”教学大纲

3.6 “概率论与数理统计”教学大纲

3.7 “优化方法”教学大纲

3.8 “数理逻辑”教学大纲

4 章 学科基础课程教学大纲

4.1 “人工智能导引”教学大纲

4.2 “人工智能导论”教学大纲

4.3 “数据结构与算法分析”教学大纲

4.4 “程序设计基础”教学大纲

4.5 “人工智能程序设计”教学大纲

4.6 “机器学习导论”教学大纲

4.7 “知识表示与处理”教学大纲

4.8 “模式识别与计算机视觉”教学大纲

4.9 “自然语言处理”教学大纲

4.10 “数字系统设计基础”教学大纲

4.11 “计算机系统基础”教学大纲

4.12 “操作系统”教学大纲

5 章 专业方向课程教学大纲

5.1 “泛函分析”教学大纲

5.2 “数字信号处理”教学大纲

5.3 “高#级机器学习”教学大纲

5.4 “计算方法”教学大纲

5.5 “控制理论与方法”教学大纲

5.6 “机器人学导论”教学大纲

5.7 “多智能体系统”教学大纲

5.8 “分布式与并行计算”教学大纲 / 75

6 章 专业选修课程教学大纲

6.1 数学拓展类课程教学大纲

6.1.1 “数学建模”教学大纲

6.1.2 “矩阵计算”教学大纲

6.1.3 “随机过程”教学大纲

6.1.4 “组合数学”教学大纲

6.1.5 “博弈论及其应用”教学大纲

6.1.6 “时间序列分析”教学大纲

6.2 学科拓展类课程教学大纲

6.2.1 “编译原理”教学大纲

6.2.2 “随机算法”教学大纲

6.2.3 “数据库概论”教学大纲

6.2.4 “形式语言与自动机”教学大纲

6.2.5 “计算机体系结构”教学大纲

6.2.6 “软件体系结构”教学大纲

6.3 专业拓展类课程教学大纲

6.3.1 “自动规划”教学大纲

6.3.2 “归纳逻辑程序设计”教学大纲

6.3.3 “学习理论导论”教学大纲

6.3.4 “概率图模型”教学大纲

6.3.5 “强化学习”教学大纲

6.3.6 “神经网络”教学大纲

6.3.7 “启发式搜索与演化算法”教学大纲

6.3.8 “信息检索”教学大纲

6.3.9 “语音信号处理”教学大纲

6.3.10 “深度学习与应用”教学大纲

6.3.11 “复杂结构数据挖掘”教学大纲

6.4 交叉复合类课程教学大纲

6.4.1 “认知科学导论”教学大纲

6.4.2 “神经科学导论”教学大纲

6.4.3 “计算语言学”教学大纲

6.4.4 “计算金融”教学大纲

6.4.5 “计算生物学导论”教学大纲

6.4.6 “传感器设计与应用”教学大纲

6.4.7 “智能硬件与新器件”教学大纲

6.4.8 “人工智能伦理”教学大纲

6.5 应用实践类课程教学大纲

6.5.1 “智能系统设计与应用”教学大纲

6.5.2 “智能应用建模”教学大纲

6.5.3 “机器学习#系统与平台”教学大纲

6.5.4 “机器人系统开发”教学大纲

6.5.5 “人工智能企业实训”教学大纲

第1章 绪论

1.1 人工智能的诞生

1.2 人工智能人才培养体系

1.3 人工智能教学知识点演变

1.4 人工智能人才培养构成元素

1.5 智能教育前沿研究

1.6 小结

第2章 浙江大学人工智能本科专业培养课程体系

2.1 培养目标

2.2 毕业要求

2.3 培养机制

2.4 课程设置与学分分布

2.5 培养目标-毕业要求

2.6 专业必修课程简介

第三章 人工智能交叉学科

3.1 浙江大学

3.2 华中科技大学

3.3 武汉大学

4.4 中国科学技术大学

第四章 人工智能交叉课程

4.1 人工智能+人文社科

4.2 人工智能+社会学

4.3 人工智能+药学

4.4 人工智能+法学

4.5 人工智能+金融学

4.6 人工智能+神经科学

4.7 人工智能+教育

4.8 人工智能+哲学

4.9 智能财务

4.10 人工智能+公共管理学

4.11 人工智能+管理学

4.12 人工智能+设计学

第五章 AI+X微专业

5.1 AI+X微专业背景

5.2 课程体系

5.3 课程实训平台

第六章 K12人工智能教育

6.1 高中信息技术新课标

6.2 初中和小学智能教育

6.3 AI4K12标准

第七章 结论与展望

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书籍介绍

本书介绍人工智能交叉学科人才培养与课程体系,内容包括绪论、浙江大学人工智能本科专业培养课程体系、人工智能交叉学科、人工智能交叉课程、AI+X微专业、K12人工智能教育、结论与展望。

本书适合作为人工智能专业、人工智能交叉学科专业的相关专业负责人阅读,也可以供计划设置人工智能交叉学科的负责人阅读。

人工智能是一种类似于内燃机或电力的“使能”技术,具有增强任何领域的技术的潜力,天然具有与其他学科交叉的秉性。从这个意义而言,人工智能可谓“至小有内涵,至大可交叉”。因此,人工智能研究以及人工智能人才培养需要融合来自脑科学、数学、认知学和人文社科等领域的知识,鼓励融合式和集成式的创新,从而使得研究本身能够解决更复杂的问题,所培养的人才能够应对复杂问题的挑战,并进而推动向更通用人工智能研究的迈进。

本书主要介绍人工智能交叉人才培养与课程体系的内容,共包含7章:第1章为绪论,阐述人工智能历史发展、课程体系演变和人才培养生态构成;第2章为浙江大学人工智能本科专业培养课程体系;第3章介绍浙江大学、华中科技大学、武汉大学和中国科学技术大学的人工智能交叉学科设置情况;第4章从人工智能+X角度介绍了人工智能与相关学科交叉而形成的专业和课程;第5章介绍AI+X微专业;第6章介绍K12人工智能教育;第7章是结论与展望。

来自浙江大学、武汉大学、华中科技大学、中国人民大学、中国科学技术大学、浙江师范大学、浙江大学城市学院、上海浙江大学高等研究院等高校、不同机构和行业的作者为本书撰写了相关内容:浙江大学人工智能本科培养课程体系(杨洋、况琨)、浙江大学人工智能交叉学科(肖俊、杨易、朱强)、华中科技大学人工智能交叉学科(曾志刚)、武汉大学人工智能交叉学科(杜博)、中国科学技术大学人工智能交叉学科(李厚强)、人工智能+人文社科(文继荣、窦志成)、人工智能+社会学(吴超)、人工智能+药学(范骁辉、周展)、人工智能+法学(郑春燕、魏斌)、人工智能+金融学(王义中、潘士远)、人工智能+神经科学(斯科、王跃明)、人工智能+教育(黄昌勤、李艳、吴明晖)、人工智能+哲学(廖备水)、人工智能+财务(陈俊)、人工智能+公共管理学(黄萃)、人工智能+管理学(陈熹、周伟华)、人工智能+设计学(孙凌云)、K12人工智能教育(吴超、陈澜)、AI+X微专业(汪志华、陈立萌)。

吴飞和陈为对本书内容进行了设计、统稿和梳理。

“ 致天下之治者在人才,成天下之才者在教化,教化之所本者在学校。”人工智能、教育先行、人才为本,人才是构筑人工智能发展先发优势的战略资源力量。以教学教育、人才培养、科学研究的融会贯通来促进人工智能创新性人才培养、激发高水平科学研究、培育人工智能发展生态,具有重要意义。希望书能够为促进教育链、人才链、产业链和创新链的有效衔接做出一定工作。