书名：人工智能学院本硕博培养体系pdf/doc/txt格式电子书下载

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作者：焦李成,李阳阳,石光明,侯彪

出版社：清华大学出版社

出版时间：2019-09-01

书籍编号：30616619

ISBN：9787302537212

正文语种：中文

字数：309000

版次：1

所属分类：互联网+-人工智能

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图书在版编目（CIP）数据

人工智能学院本硕博培养体系／焦李成等主编．—北京：清华大学出版社，2019

ISBN 978-7-302-53721-2

Ⅰ．①人…　Ⅱ．①焦…　Ⅲ．①人工智能－人才培养－高等学校　Ⅳ．①TP18

中国版本图书馆CIP数据核字（2019）第178367号

责任编辑：王芳　李晔

封面设计：李召霞

责任校对：时翠兰

责任印制：杨艳

出版发行：清华大学出版社

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地　　址：北京清华大学学研大厦A座

邮　　编：100084

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印装者：三河市龙大印装有限公司

经　　销：全国新华书店

开　　本：185mm×230mm

印　　张：18

字　　数：309千字

版　　次：2019年9月第1版

印　　次：2019年9月第1次印刷

定　　价：89.00元

产品编号：085243-01

内容简介

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+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。

前言

西安电子科技大学（以下简称“西电”）人工智能学院（以下简称“学院”）成立至今刚好一年半，她是如此“新”，却又“旧”有三十载，她承前启后、开拓创新。

学院的建立基础是2007年成立的智能感知与图像理解教育部重点实验室，今年是实验室走过的第十二个年头，再往前回溯，在保铮院士与学校各级领导的大力支持下，西电于1990年成立了我国第一个交叉学科中心——神经网络研究中心，2003年成立了智能信息处理研究所，2005年西电获准设立“智能科学与技术”本科专业并于2008年成为国家级特色专业，至今已培养了2000余名本科生，同时也培养了2000余名人工智能方向的研究生；2006年获批教育部“长江学者支持计划”智能信息处理创新团队及国家“1 1 1”计划创新引智基地……实际上学院拥有着近三十年的科学研究积淀以及人才培养经验，智能科学与技术专业建设及人工智能方向的硕博培养也累积了十多年的探索和实践经验，我们初步确立了“用产学合作、产教融合、科教协同、本硕博衔接与协同的新工科方式，呈阶梯式、有针对性地完成学生‘会做、敢想、能创新’的培养”之育人基本理念，突出专业与学科建设的五条主线；面向国家国防重大需求，面向国际学术前沿，积极探索与构建人工智能人才培养与科技创新融合的新模式；注重链式思维，构建“国际化+西电特色”的本硕博一体化培养体系；拓展载体建设，厚植产学研协同化人才培养基础；突出研教融合，打造高精尖专业化科技创新团队；拓展国际交流，营造互联互通全球化人才培养氛围，形成了人工智能人才培养的西电特色。

西电是教育部第一个设立人工智能学院的高校，一直为建设成全国“人工智能+教育”的标杆大学而不懈努力。2017年，面对新一代人工智能的发展机遇与挑战，西电成立了部属高校首个致力于人工智能领域高端人才培养、创新成果研发和高层次团队培育的实体性学院——人工智能学院。学院因为年轻而“新”，更因为建院重点即为“新”；学院着力打造创新成果研发中心，探索人工智能领域拔尖创新人才培养路径，为我国培育经济发展新动能、塑造新型产业体系，引领新一轮科技革命和产业变革贡献新智慧和新力量。自成立以来，学院面向国家重大战略发展和国际前沿发展需求，深入贯彻十九大精神和《新一代人工智能发展规划》，践行“互联网+”“一带一路”、创新型国家建设、军民融合发展等一系列国家战略。2019年，西电成为获得我国首批“人工智能新专业”建设资格的35所高校之一，同时拥有智能科学与技术、人工智能两个本科专业。学院积极探索“人工智能+X”的现代教育服务体系，从国际化人才培养体系、教育理念、国际交流等方面多管齐下，进一步建立及完善了本硕博创新人才一体化培养体系，制定了人工智能领域相关中、英专业培养方案，2019年，学院设计并建设了我国第一个“4个A”“3朵云”“2主体”“1模式”的人工智能教育创新实验室，集教室与实验室的物理空间构建、教师与学生的关系空间构建、教育场景与教育过程的体验空间构建于一体，以人工智能技术支撑智慧教学、赋能教育创新。

在此，我们将十余年科教结合的探索与实践经验编写成书供大家学习交流，并期望得到大家的建议，因为新一代人工智能的教育没有前例，我们与兄弟院校在探索中共同前行，希望高校间能够相互促进，共闯无人区，争做领头雁，同为中国的人工智能事业发挥力量。本书汇总了学院“国际化+西电特色”“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”的本硕博一体化培养体系构建，全面阐述了学院的育人理念、平台建设以及人才培养成效，梳理了相关的特色课程大纲，并将双语课程大纲和全英专业培养方案采用双语表述，便于与国内外同行交流。特别感谢清华大学出版社领导和编辑在本书出版过程中给予的帮助；感谢学校各职能部门的领导、同仁长久以来的关怀和支持；感谢人工智能学院全体师生付出的辛勤劳动及努力；感谢兄弟院校的帮助和关心！

我们对人工智能教育的探索不会止步，本书的小结也仅仅是长路第一步，敬请各位同行专家不吝珠玉，与我们共同交流。

焦李成

西安电子科技大学人工智能学院

2019年5月

第1章
本科生培养

1.1　智能科学与技术专业培养方案

智能科学与技术专业是国家级特色专业，自2008年获批以来，该专业已经为我国培养了超过2000名人工智能领域人才，为人工智能产业的发展积累了一定的力量。该专业建有智能科学与技术教学团队、智能科学与技术人才培养模式创新实验区、智能感知与计算教学示范中心。

该专业依托学校计算机科学与技术和电子信息技术的学科优势，利用在智能感知与图像理解领域的研究基础和师资力量，旨在培养以“智能+信息处理”为特色的专业人才。该专业以培养智能算法设计、智能感知与计算、遥感影像解译与目标识别等领域的创新人才为主要方向，在人才培养的探索和创新道路上，已经建立了完整的教学体系。该专业固定师资队伍来自“智能感知与图像理解”教育部重点实验室，依托以上平台，以高水平科研和广泛的国际交流为手段，建立了以具有国际视野的高学历、高水平的教师队伍为主，由国际一流专家、学者组成客座、讲座教授群体为辅的师资队伍。该专业教师队伍中有国家级精品课程负责人2人，省级精品课程负责人2人，国家级特色专业负责人1人，国家级人才培养模式创新实验区负责人1人，国家百优博士论文导师1人，省级教学名师1人，宝钢教育基金会“宝钢优秀教师奖”获得者1人，霍英东青年教师奖获得者2人。师资队伍中的青年教师成长迅速，博士化率达到96%以上，知识水平和层次较高，年龄结构合理。80%以上的青年教师都有自己主持的国家自然科学基金项目，体现了科研与实验教学之间能够很好地融合和促进。此外，60%的教师有国外留学或访学的经历，具有较宽的国际视野，确保了教学方法和教学内容处于国际前沿。

1.1.1　培养目标

该专业贯彻落实党的教育方针，坚持立德树人，培养爱国进取、创新思辨，厚基础、宽口径、精术业、强实践，具有扎实的数理基础知识、良好的外语水平和优良的综合素质，掌握电子、计算机、通信和控制等多学科交叉知识，能够在电信、航天、航空等科研院所，互联网等高新技术企业从事智能信息系统的软硬件开发或管理创新人才及行业骨干。

智能科学与技术专业毕业生5年之后应达到以下目标：

（1）具有高尚的职业道德和社会责任感，能够在工程设计中综合考虑对环境、社会、文化的影响；

（2）在电子、通信、计算机和控制等智能科学与技术相关专业领域成功就业或进入硕士、博士阶段学习；

（3）能够在跨职能、多学科的工程实践团队中工作和交流，具备一定的协调、管理、竞争与合作能力，能够将基本的工程管理原理与经济决策方法应用到实践中；

（4）了解智能科学与技术领域的有关标准、规范、规程，能够跟踪该领域的前沿技术，具有工程创新能力并将其应用到相关产品的设计、开发和集成中；

（5）具有全球意识和国际视野，能通过继续教育、在线学习、培训或其他终身学习渠道增加知识和提升能力；

（6）有丰富的专业技术工作经验，能够解决智能科学与技术领域的复杂工程技术问题，主持开发一个中等以上规模的软硬件产品，进而成长为架构设计师、产品经理、项目经理等。

1.1.2　毕业要求

1．工程知识

掌握本专业所需的数学、自然科学、工程基础和智能科学与技术的专业知识，能将上述知识用于解决智能信息系统软硬件设计、图像处理算法设计等相关领域的复杂工程问题。

指标点1-1：能运用数学、自然科学、工程基础和专业知识，表述智能科学与技术领域的复杂工程问题。

指标点1-2：能够运用恰当的数学、物理模型对智能信息系统软硬件设计、图像处理算法设计等复杂工程问题进行建模，保证模型的准确性，满足工程计算的实际要求。

指标点1-3：能够将数学、自然科学、工程基础和智能科学与技术的专业知识用于复杂工程问题的推导和计算。

指标点1-4：能运用数学、自然科学、工程基础和专业知识对复杂工程问题的解决途径进行评价，并提出改进思路。

2．问题分析

能够应用数学、自然科学、工程基础和智能科学与技术的专业知识，识别、表达和有效地分解复杂工程问题，并通过文献查阅等多种方式对其进行分析，以获得有效结论。

指标点2-1：能够应用高等数学、物理学的基本概念、原理和智能科学与技术的专业知识对复杂工程问题进行识别和有效分解。

指标点2-2：能够识别和表达复杂工程问题的关键环节和参数，对分解后的问题进行分析。

指标点2-3：掌握科技文献、资料的分类；能够通过图书馆、数据库、网上检索等多种方式快速、准确地检索相关信息，具备借助文献研究对复杂工程问题进行识别、表达、分析的能力。

3．设计/开发解决方案

能够针对智能科学与技术领域复杂工程问题提出解决方案，设计满足特定需求的系统和模块，并能够在设计环节中体现创新意识；能够综合考虑其对社会、健康、安全、法律、文化及环境的影响。

指标点3-1：能够掌握本专业涉及的工程设计概念、原则和方法，能够针对复杂工程问题提出合理的解决方案。

指标点3-2：能够针对特定需求完成系统、模块的软件设计和硬件设计。

指标点3-3：综合利用智能科学与技术领域的专业知识和新技术，在针对复杂工程问题的系统设计中体现创新意识。

指标点3-4：能够在系统方案设计环节中考虑多方面、多层次因素的影响，如社会、健康、安全、法律、文化以及环境等因素。

4．研究

能够基于科学原理并采用科学方法对智能科学与技术领域的复杂工程问题进行研究，包括设计实验、分析与解释数据，并通过信息综合得到合理有效的结论。

指标点4-1：能够对智能科学与技术领域的软件、硬件模块进行理论分析和仿真。

指标点4-2：能够针对智能信息系统软硬件设计、图像处理算法设计等智能科学与技术领域的复杂工程问题设计实验方案、构建实验系统和测试平台、获取实验数据。

指标点4-3：能够对

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