人工智能学院2022级学术学位硕士研究生培养方案
适用于计算机科学与技术学科(代码081200)
一、学科简介
人工智能创立于1956 年,是一门融合计算机、心理学、哲学等多学科的交叉学科,主要探索如何用计算机、机器人、传感器来模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统。
该学科拥有一支知识结构、年龄结构合理,具有丰富科研经验和强烈创新意识的导师队伍。现有教授5人、副教授2人、博士14人、博导4 人。在这支师资队伍中,66.6%以上具有海外求学工作经历(大多 3 年以上)。本学科导师在医学成像、激光雷达、机器学习、深度学习、稀疏表示、医学信息处理、绿色通信、计算机视觉、计算机网络等领域取得了一批成果,并产生了良好的经济和社会效益。
该学科融合学校在计算机、通信、电子等方面的学科优势,既强调理论基础、也注重应用落地,逐步形成人工智能理论与方法、人工智能应用、人工智能学科融合等特色突出、优势明显的研究方向。近年来发展势头良好,取得了一批重要的学术和科研成果,形成了特色鲜明学科和方向。
二、培养目标
培养德、智、体、美全面发展,掌握自然科学基础知识,系统地掌握本学科坚实的基础理论和系统的专业知识和必要的实验技能,了解所从事研究领域的发展现状和动向,并具备从事科学研究工作或独立担负专门技术工作的能力,成为适应我国现代化建设的需要,德、智、体全面发展的具有创新精神的人工智能高级人才。
三、研究方向
1、人工智能理论与方法 2、人工智能应用 3、人工智能学科融合 4、智能机器人
四、学习年限
本学科硕士研究生学制为3年,学习优秀者可以申请提前毕业,特殊情况经批准可延迟毕业,但学习年限最短不低于2年、最长不超过5年。
五、培养方式
1、全日制学术型硕士研究生在攻读硕士学位期间,必须要完成本学科培养方案规定的各类课程和培养环节,获得总学分不少于33学分,其中学位课不少于19学分,必修课包括学术讲座、文献综述、教学实践、劳动教育等。
2、全日制学术型硕士研究生的课程学习实行学分制,导师负责根据培养方案指导研究生制定个人培养计划和选课。
3、研究生的科研及论文工作实行导师组(或导师)负责制,原则上都要形成以导师为主的导师组集体培养方式。课程学习和科学研究工作力求做到理论与实践相结合。
六、课程设置及实践环节
攻读本专业硕士研究生需获得学位课学分不少于19学分,总学分不少于34学分。详见附表1-计算机科学与技术学科课程设置及学分要求,附表2-计算机科学与技术学科实践环节基本要求及考核办法。
七、学位论文工作
学位论文工作可以使硕士研究生在科学研究方面受到较全面的基本训练,要注重于文献综述能力、工程设计能力、实验能力、数据分析与数据处理能力、逻辑推理与写作能力等方面的培养,以达到具有从事科学研究或独立承担技术工作的要求。
学位论文的选题必须与学生的录取专业相关,应着重选择对国民经济具有一定实用价值或理论意义的课题,可结合导师的科研,充分考虑实验的各种条件、课题的分量和难易度。研究生应在导师指导下,通过查阅文献资料,调查研究,在第三学期末之前完成学位论文开题报告,经教研室(或研究所)或科研小组讨论通过,所在学院审定后报研究生学院学位办备案。研究生应经常向导师汇报课题进展情况,在撰写论文前应向教研室(研究所)或科研小组汇报课题的研究情况和成果(包括阶段性成果),审查同意后即可正式撰写论文。硕士论文必须在研究生指导教师指导下独立完成,对所研究的课题具有新见解、新内容。导师要定期了解和检查论文进展情况,给予有力指导。
学位论文完成后,方可根据《中华人民共和国学位条例》和《乐动网页版硕士学位授予工作实施细则》规定的办法进行学位论文的评审、答辩和学位授予工作。
八、毕业与学位授予
(一)毕业基本条件
1.所有学位课程成绩合格,修满学分;
2.完成培养计划,通过中期考核;
3.完成学位论文,并通过学位论文评阅和答辩。
(二)学位授予基本条件
1.达到毕业基本条件;
2.研究成果达到相应要求;
3.通过校学位评定委员会审议。
附表1-计算机科学与技术学科课程设置及学分要求
课程类别 | 课程名称 | 考核方式 | 课程性质 | 学分 | 学时 | 开课学期 | 应修学分 | |
学位课 | 公共课 | 自然辩证法概论 | 考试 | 二选一 | 1 | 18 | 1 | 1 |
马克思主义与社会科学方法论 | 考试 | 1 | 18 | 1 | ||||
新时代中国特色社会主义理论与实践 | 考试 | 必修 | 2 | 36 | 2 | 5 | ||
英语 | 考试 | 必修 | 3 | 64 | 1 | |||
基础课 | 专业英语 | 考试 | 必修 | 1 | 32 | 2 | 7 | |
计算理论 | 考试 | 选修 | 3 | 48 | 1 | |||
组合数学 | 考试 | 选修 | 3 | 48 | 1 | |||
最优化方法 | 考试 | 选修 | 3 | 48 | 2 | |||
机器学习 | 考试 | 选修 | 3 | 48 | 1 | |||
信息安全数学基础 | 考试 | 选修 | 3 | 48 | 1 | |||
专业课 | 软件开发形式化方法 | 考试 | 选修 | 3 | 48 | 1 | 6 | |
高级计算机网络 | 考试 | 选修 | 3 | 48 | 1 | |||
高级操作系统 | 考试 | 选修 | 3 | 48 | 1 | |||
有限域及其应用 | 考试 | 选修 | 3 | 48 | 2 | |||
高级计算机体系结构 | 考试 | 选修 | 3 | 48 | 2 | |||
嵌入式计算原理 | 考试 | 选修 | 3 | 48 | 1 | |||
非学位课 | 专业课 | 现代控制理论 | 考试 | 选修 | 3 | 48 | 1 | 7 |
光电信息导论 | 考试 | 选修 | 2 | 32 | 1 | |||
数字图像处理 | 考试 | 选修 | 2 | 32 | 2 | |||
人工智能哲学 | 考试 | 选修 | 1 | 16 | 2 | |||
人工智能 | 考试 | 选修 | 2 | 32 | 1 | |||
神经网络与深度学习 | 考试 | 选修 | 2 | 32 | 1 | |||
机器视觉 | 考试 | 选修 | 2 | 32 | 1 | |||
自然语言处理 | 考试 | 选修 | 3 | 48 | 2 | |||
稀疏表示与压缩感知 | 考试 | 选修 | 2 | 32 | 1 | |||
现场可编程门阵列(FPGA) | 考试 | 选修 | 2 | 32 | 2 | |||
智能机器人 | 考试 | 选修 | 2 | 32 | 2 | |||
大数据处理技术 | 考试 | 选修 | 3 | 48 | 2 | |||
绿色信息技术 | 考试 | 选修 | 2 | 32 | 2 | |||
公共课 | 学术规范与论文写作 | 考查 | 必修 | 1 | 16 | 2 | 3 | |
体育 | 考查 | 必修 | 1 | 16 | 1 | |||
创新创业、美育等学堂在线课程 | 考查 | 必修 | 1 | 16 | 1 | |||
实践 环节 | 劳动教育 | 考查 | 必修 | 1 | 2 | 5 | ||
教学实践(社会实践) | 考查 | 必修 | 1 | 3、4 | ||||
学术讲座 | 考查 | 必修 | 1 | 10次 | 3 | |||
文献综述 | 考查 | 必修 | 1 | 3 | ||||
人工智能编程实践与实验 | 考查 | 必修 | 1 | 16 | 2 | |||
备注:额定学分不低于34学分,其中学位学分不低于19学分。 |
附表2-计算机科学与技术学科实践环节基本要求及考核办法
实践环节 | 基本要求 | 考核办法 |
劳动教育 | 加强劳动理论的学习,系统掌握劳动内涵、劳动关系、劳动法规、劳动安全生产等劳动科学基础知识;组织学生参加日常劳动、生产劳动、志愿服务活动;应用专业知识进行社会调研,将专业与劳动实践相结合,培养科学精神,提高创造性劳动能力。 | 劳动课成绩由平时成绩和考核成绩组成,平时成绩含日常劳动、劳动理论知识学习及劳动心得分享,考核成绩含调研报告。综合成绩合格以上者可审核毕业,综合成绩不合格者予以重修。 |
教学实践 (社会实践) | 每个学术型研究生至少承担一门本科生理论或实验课助教,每学期期末研究生助教填写《乐动网页版研究生助教考评表》,对自己工作内容、工作态度、职责完成情况、收获和体会等几个方面进行认真总结。 | 学院组织对研究生助教工作进行考核,考核结果分合格和不合格,因工作不胜任而被解聘的研究生视为考核不合格。 考核合格者取得相应教学实践学分。 |
学术讲座 | 学术型硕士研究生要求听讲座10次以上,选择其中重点的1、2次讲座撰写心得体会报告一份,字数不少于2000字。 | 导师评定成绩(合格、不合格)并签名。 |
文献综述 | 为了使选题报告有较充分的依据,要求硕士研究生在论文开题之前作文献综述。文献综述要求包含以下四部分:即前言、主题、总结、和参考文献。撰写文献综述时可按这四部分拟写提纲,再根据提纲进行撰写工作。 撰写不少于3000字的文献综述报告。 | 导师评定成绩(合格、不合格)并签名,不得用开题报告代替文献综述报告。 |