内 容 简 介 西安电子科技大学人工智能学院面向**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**建设、军民融 合发展等一系列**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**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的经验,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 **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。并将双语课程大纲和全英语 专业培养方案采用双语表述,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。

CONTENTS 目 录 第1章 本科生培养 001 1.1 智能科学与技术专业培养方案 001 1.1.1 培养目标 002 1.1.2 毕业要求 002 1.1.3 学制与学位 006 1.1.4 专业特色课程 006 1.1.5 教学进程计划表 009 1.2 人工智能专业培养方案 015 1.2.1 培养目标 015 1.2.2 毕业要求 016 1.2.3 学制与学位 020 1.2.4 专业特色课程 020 . 1.2.5 教学进程计划表 023 ArtificialInteligenceandPattern 13 人工智能与模式识别全英专业( RecognitionFul-EnglishTeaching Major 033 ) 1.3.1 培养定位 033 1.3.2 培养模式 036 1.3.3 培养方案 038 1.3.4 培养课程 042 .. ScheduleofTeachingProcess 045 . 135 教学进程计划表( ) TrainingScheme 14 通电计相关专业全英文授课本科留学生培养方案( forForeignUndergraduateStudentsMajoringinCommunication, ElectronicInformationandComputer 065 ) 1.4.1 培养模式与目标 065 人工智能学院本硕博培养体系 1.4.2 基本要求 066 1.4.3 学分要求 067 1.4.4 学制与学位 ) 067 145 教学进程计划表( 067 .. ScheduleofTeachingProcess 1.5 特色课程培养大纲 076 1.5.1 人工智能简史 076 1.5.2 Python 编程和人工智能平台学习 080 1.5.3 人工智能概论 084 1.5.4 *优化理论与方法 089 155 算法设计与分析(双语) 093 .. 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 116 159 机器学习(双语) 121 .. 1.5.10 智能数据挖掘 136 1.5.11 图像理解与计算机视觉 140 1512 计算机视觉及其应用(双语) 146 .. 第2章 研究生培养 159 2.1 计算机科学与技术硕/博/直博培养方案 159 2.1.1 计算机科学与技术学科硕士研究生培养方案 159 2.1.2 计算机科学与技术学科博士研究生培养方案 170 2.1.3 计算机科学与技术学科直博生培养方案 179 2.2 电子信息类别人工智能领域专业学位培养方案 190 23 西安电子科技大学“图灵科学实验班”实施方案试行 197 . 24 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( . Artificial InteligenceandPatternRecognition MajorFul-EnglishTeaching PostgraduateTrainingProgram) 199 2.5 通电计相关专业硕/博留学生培养方案 204 251 通电计相关专业全英文授课硕士留学生培养方案( .. Training Ⅳ 目录 SchemeforForeign MastersDegreeStudentsMajoringin Communication,ElectronicInformationandComputer) 2.5.2 通电计相关专业全英文授课博士留学生培养方案(Training SchemeforForeignDoctorsDegreeStudentsMajoringin Communication,ElectronicInformationandComputer) 2.6 特色课程培养大纲 2.6.1 人工智能 2.6.2 神经网络基础与应用 2.6.3 机器学习和深度学习理论(双语) 2.6.4 认知计算(CognitiveComputing) 2.6.5 非线性表征学习与优化 204 210 216 216 220 224 231 236 2.6.6 自然计算 238 .. PostgraduateCurriculum 267 数据驱动优化学习研究生课程教学大纲( SylabusforData-DrivenOptimizationandLearning 245 ) 2.6.8 复杂网络与多智能体系统 250 2.6.9 SAR 图像处理与解译 251 .. PostgraduateCurriculum SylabusforIntroduction 2610 随机过程( toStochasticProcesses 254 .. ) PostgraduateCurriculum SylabusforComputer 2611 计算机视觉( Vision 258 ) 2.6.12 高性能计算实验 263 第3章 平台建设 267 第4章 人才培养 271 第5章 人工智能教育创新实验室 274 Ⅴ