人工智能学院2022级专业学位硕士研究生培养方案
适用于电子信息专业学位(代码085400)
一、专业简介
该硕士点以培养德、智、体、美、劳全面发展的人工智能领域应用型、复合型高层次工程技术及工程管理人才为目标。该硕士点已形成的主要特色人才培养方向有:人工智能技术、智能医疗、智能系统与智能制造。先后完成了多个国际合作、国家自然科学基金、日本学术振兴会、美国国家卫生研究院(NIH)等项目课题,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。该硕士点拥有乐动网页版——华为联合创新 中心,数字广西建设优秀成果——大数据人才基地。
该硕士点拥有一支理论基础坚实、教学经验丰富、科研能力强、领域知识面广、企业实践经验丰富、职称、年龄结构合理、以年青博士、副教授、教授为骨干的师资队伍,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),30%为外籍教员。并且拥有兼职教授 6 人,企业导师 7 人。掌握相关企业对工程型人工智能专业技术的需求情况,具有指导人工智能领域(方向)的硕士 师资条件。
二、培养目标
为适应我国国民经济发展和社会主义建设的需要,培养德、智、体、美、劳全面发展的人工智能领域应用型、复合型高层次工程技术及工程管理人才,本领域(方向)培养的硕士研究生应达到以下要求:
1、热爱祖国,遵纪守法,道德品质好,愿为社会主义现代化建设服务。
2、掌握人工智能领域基础理论和专门知识;了解本学科的发展动向及研究前沿。
3、具有解决工程实际问题能力或独立担负专门技术工作的能力;具有实事求是科学严谨的科研态度和工作作风。
4、掌握至少一门外国语,能熟练阅读本学科外文资料,具有熟练的外语应用能力。
5、拥有良好的体魄和良好的心理素质。
三、研究方向
1、人工智能技术 2、智能医疗 3、智能系统与智能制造
四、学习年限
本专业学位硕士研究生学制为3年,全日制专业学位研究生最短在校学习年限不低于2年、最长不超过5年。
五、培养方式
1、采用课程学习、专业实践和学位论文相结合的培养方式。其中课程学习时间一般在一年内完成 (课程学习主要在校内完成),参加专业实践时间不少于半年,应届本科毕业生的专业实践时间原则上不少于一年;学位论文要结合专业实践完成,论文工作时间一般不少于一年。
2、实行双导师制。以校内导师指导为主,校外导师参与实践过程、项目研究、课程与论文等多个环节的指导工作。
3、注重培养实践研究和创新能力,增长实际工作经验,提高专业素养及就业创业能力。
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33学分,总学分不少于17学分。详见附表1-电子信息专业课程设置及学分要求,附表2-电子信息专业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,应来源于工程实际或具有明确的工程技术背景,可以是新技术、新工艺、新设备、新材料、新产品的研制与开发。论文的内容可以是:工程设计与研究、技术研究或技术改造方案研究、工程软件或应用软件开发、工程管理等。论文应具备一定的技术要求和工作量,体现作者综合运用科学理论、方法和技术手段解决工程技术问题的能力,并有一定的理论基础,具有先进性、实用性。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。学位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-电子信息专业课程设置及学分要求
课程类别 | 研究方向 | 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 | 不区分方向 | 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 | 不区分方向 | 专业英语 | 考试 | 必修 | 1 | 32 | 2 | 5 | ||
工程伦理 | 考查 | 必修 | 1 | 16 | 1、2 | |||||
机器学习 | 考试 | 四选一 | 3 | 48 | 1 | |||||
最优化方法 | 考试 | 3 | 48 | 2 | ||||||
概率统计与随机过程 | 考试 | 3 | 48 | 2 | ||||||
高级人工智能数学 | 考查 | 3 | 56 | 1 | ||||||
专业课 | 不区分方向 | 机器视觉 | 考试 | 选修 | 2 | 32 | 1 | 6 | ||
现代控制理论 | 考试 | 选修 | 3 | 48 | 1 | |||||
光电信息导论 | 考查 | 选修 | 2 | 32 | 1 | |||||
人工智能 | 考试 | 选修 | 2 | 32 | 1 | |||||
现场可编程门阵列(FPGA) | 考试 | 选修 | 2 | 32 | 2 | |||||
现代数字信号处理 | 考试 | 选修 | 3 | 48 | 2 | |||||
非学位课 | 专业课 | 不区分方向 | 智能机器人 | 考试 | 选修 | 2 | 32 | 2 | 5 | |
嵌入式计算原理 | 考试 | 选修 | 3 | 48 | 1 | |||||
人工智能哲学 | 考试 | 选修 | 1 | 16 | 2 | |||||
大数据处理技术 | 考试 | 选修 | 3 | 48 | 2 | |||||
数字图像处理 | 考试 | 选修 | 2 | 32 | 2 | |||||
高级计算机体系结构 | 考试 | 选修 | 3 | 48 | 2 | |||||
感知技术 | 考试 | 选修 | 3 | 48 | 2 | |||||
神经网络与深度学习 | 考试 | 选修 | 2 | 32 | 1 | |||||
绿色信息技术 | 考试 | 选修 | 2 | 32 | 2 | |||||
公共课 | 不区分方向 | 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 | |||||
考查 | 必修 | 1 | 16 | 1 | ||||||
实践 环节 | 不区分方向 | 劳动教育 | 考查 | 必修 | 1 | 2 | 8 | |||
学术讲座 | 考查 | 必修 | 1 | 5次 | 1、2 | |||||
专业实践 | 考查 | 必修 | 5 | 3、4 | ||||||
人工智能编程实践与实验 | 考查 | 必修 二选一 | 1 | 16 | 2 | |||||
研究生创新创业教育 | 考查 | 1 | 16 | 2 | ||||||
备注:额定学分不低于33学分,其中学位学分不低于17学分。 |
附表2-电子信息专业实践环节基本要求及考核办法
必修环节 | 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。 |
学术讲座 | 专业学位硕士研究生要求听讲座5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) |
专业实践 | 专业学位硕士研究生在完成课程学习计划(一般应于第二学期末)后,必须保证不少于半年的专业实践(不具有2 年企业工作经历专业实践时间原则上不少于 1 年),可采用集中实践与分段实践相结合的方式。专业实践成果要能够反映专业学位硕士研究生在工程能力和工程素养方面取得的成效。 | 1、专业实践结束后,应撰写不少于5000字的专业实践总结报告; 2、校内外导师应根据研究生的现场实践工作量、综合表现及实践单位的反馈意见等,采用五级制(优、良、中、及格、不及格)评定成绩,及格及以上为合格,考核不合格的需重修。 |