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计算机理论

南京大学人工智能本科专业教育培养体系第 2 版

作者：南京大学人工智能学院

出版社：机械工业出版社出版时间：2023-01-01

开本： 16开 页数： 198

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版权信息
本书特色
内容简介
目录

南京大学人工智能本科专业教育培养体系第 2 版版权信息

ISBN：9787111717393
条形码：9787111717393 ; 978-7-111-71739-3
装帧：一般胶版纸
册数：暂无
重量：暂无
所属分类：
计算机/网络
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计算机理论

南京大学人工智能本科专业教育培养体系第 2 版本书特色

经过实践改进体现专业改革成果和课程内涵变化国内首部人工智能本科教育培养体系

南京大学人工智能本科专业教育培养体系第 2 版内容简介

2019年我社联合南京大学人工智能学院出版了国内外率先公开出版和发表的人工智能本科专业教育培养体系，在国内人工智能教育领域起到了很好的引领和示范作用，有效推动了中国人工智能高等教育的发展。经过3年多的探索和实践，南京大学完成了一整轮本科和研究生培养方案的修订，准备集结出版这本AI人才培养体系的第2版，一方面对原有的AI本科体系进行了调整，另一方面是新设了AI方向研究生培养的内容，使得体系更加系统化和全面化。

南京大学人工智能本科专业教育培养体系第 2 版目录

目录前言第1版前言第1章创办一流大学人工智能教育的思考 / 1 第2章南京大学人工智能学院本科培养方案 / 6 2.1 专业方向简介 / 6 2.2 培养目标和专业特色 / 7 2.3 培养毕业要求 / 8 2.4 培养规格路径 / 10 2.5 课程体系设置 / 10 2.6 本科人才培养方案和指导性教育教学计划(2022版) / 14 第3章数学基础课程教学大纲 / 17 3.1 “数学分析(一)”教学大纲 / 17 3.2 “高等代数(一)”教学大纲 / 20 3.3 “离散数学”教学大纲 / 22 3.4 “数学分析(二)”教学大纲 / 29 3.5 “高等代数(二)”教学大纲 / 31 3.6 “数理逻辑”教学大纲 / 34 3.7 “概率论与数理统计”教学大纲 / 36 3.8 “优化方法导论”教学大纲 / 39 第4章学科基础课程教学大纲 / 42 4.1 “人工智能导引”教学大纲 / 42 4.2 “程序设计基础”教学大纲 / 43 4.3 “数字系统设计基础”教学大纲 / 47 4.4 “人工智能程序设计”教学大纲 / 53 4.5 “数据结构与算法分析”教学大纲 / 55 4.6 “计算机系统基础”教学大纲 / 58 4.7 “操作系统导论”教学大纲 / 63 第5章专业核心课程教学大纲 / 67 5.1 “人工智能导论”教学大纲 / 67 5.2 “机器学习导论”教学大纲 / 70 5.3 “知识表示与处理”教学大纲 / 75 5.4 “模式识别与计算机视觉”教学大纲 / 78 5.5 “自然语言处理”教学大纲 / 80 第6章保研必修课程教学大纲 / 83 6.1 “计算方法”教学大纲 / 83 6.2 “控制理论与方法”教学大纲 / 86 6.3 “数字信号处理”教学大纲 / 89 6.4 “高级机器学习”教学大纲 / 94 6.5 “编译原理”教学大纲 / 96 6.6 “分布式与并行计算”教学大纲 / 98 6.7 “多智能体系统”教学大纲 / 100 第7章专业选修课程教学大纲 / 104 7.1 “认知科学导论”教学大纲 / 104 7.2 “矩阵计算”教学大纲 / 108 7.3 “随机过程”教学大纲 / 111 7.4 “组合数学”教学大纲 / 115 7.5 “神经科学导论”教学大纲 / 117 7.6 “人工智能伦理”教学大纲 / 119 7.7 “实变函数与泛函分析”教学大纲 / 122 7.8 “机器人学导论”教学大纲 / 125 7.9 “数据库概论”教学大纲 / 128 7.10 “深度学习平台及应用”教学大纲 / 132 7.11 “计算机数学建模”教学大纲 / 136 7.12 “形式语言与自动机”教学大纲 / 139 7.13 “计算机体系结构”教学大纲 / 141 7.14 “信息检索”教学大纲 / 145 7.15 “智能硬件与新器件”教学大纲 / 147 7.16 “复杂结构数据挖掘”教学大纲 / 149 第8章本研共修课程教学大纲 / 153 8.1 “时间序列分析”教学大纲 / 153 8.2 “神经网络”教学大纲 / 156 8.3 “强化学习”教学大纲 / 159 8.4 “智能推理与规划”教学大纲 / 163 8.5 “启发式搜索与演化算法”教学大纲 / 167 8.6 “高级优化”教学大纲 / 170 8.7 “语音信号处理”教学大纲 / 174 8.8 “概率图模型”教学大纲 / 176 8.9 “生物信息学”教学大纲 / 179 8.10 “异常检测与聚类”教学大纲 / 182 8.11 “机器学习理论研究导引”教学大纲 / 184 8.12 “智能系统设计与应用”教学大纲 / 187 8.13 “符号学习”教学大纲 / 189 8.14 “博弈论及其应用”教学大纲 / 193 第9章暑期课程教学大纲 / 196 附录研究生课程体系 / 197

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