第1章 本科生培養(yǎng) 1
1.1 智能科學與技術(shù)專業(yè)培養(yǎng)方案 2
1.1.1 專業(yè)介紹 2
1.1.2 培養(yǎng)目標 2
1.1.3 專業(yè)思政育人 3
1.1.4 畢業(yè)要求 3
1.1.5 學制與學位 7
1.1.6 專業(yè)分流要求 7
1.1.7 專業(yè)特色課程 7
1.1.8 *低畢業(yè)要求及學分分布 9
1.1.9 教學進程計劃總表 10
1.2 人工智能專業(yè)培養(yǎng)方案 17
1.2.1 專業(yè)介紹 17
1.2.2 培養(yǎng)目標 18
1.2.3 專業(yè)思政育人 18
1.2.4 畢業(yè)要求 18
1.2.5 學制與學位 22
1.2.6 大類分流要求 22
1.2.7 專業(yè)特色課程 22
1.2.8 *低畢業(yè)要求及學分分布 24
1.2.9 教學進程計劃總表 24
1.3 圖靈人工智能科學實驗班培養(yǎng)方案 32
1.3.1 專業(yè)介紹 32
1.3.2 培養(yǎng)目標 32
1.3.3 專業(yè)思政育人 33
1.3.4 畢業(yè)要求 33
1.3.5 培養(yǎng)模式 36
1.3.6 學制與學位 37
1.3.7 專業(yè)分流機制 37
1.3.8 專業(yè)特色課程 37
1.3.9 畢業(yè)*低要求及學分分布 39
1.3.10 教學進程計劃總表 39
1.4 人工智能與模式識別全英文專業(yè)培養(yǎng)方案(Artificial Intelligence and Pattern
Recognition Full-English Teaching Major Training Program) 47
1.4.1 培養(yǎng)定位 48
1.4.2 培養(yǎng)模式 50
1.4.3 培養(yǎng)方案 52
1.4.4 培養(yǎng)課程 55
1.4.5 教學進程計劃總表(Schedule of Teaching Process) 58
1.5 人工智能相關(guān)專業(yè)全英文授課本科留學生培養(yǎng)方案(Training Scheme for
Foreign Undergraduate Students Majoring in AI) 70
1.5.1 培養(yǎng)模式與目標(Training Model and Objectives) 70
1.5.2 基本要求(Basic Requirements) 71
1.5.3 學分要求(Credit Requirements) 71
1.5.4 學制與學位(Educational System and Academic Degree) 72
1.5.5 教學進程計劃表(Schedule of Teaching Process) 72
1.6 特色課程教學大綱 83
1.6.1 Python程序設(shè)計和人工智能平臺學習 83
1.6.2 *優(yōu)化理論與方法 86
1.6.3 專業(yè)基礎(chǔ)實踐 92
1.6.4 人工智能概論 96
1.6.5 算法設(shè)計與分析 105
1.6.6 計算智能導論 111
1.6.7 智能系統(tǒng)專業(yè)實驗 121
1.6.8 人工智能實驗 129
1.6.9 模式識別 139
1.6.10 腦科學基礎(chǔ) 147
1.6.11 知識工程 158
1.6.12 機器學習 165
1.6.13 智能數(shù)據(jù)挖掘 173
1.6.14 專業(yè)綜合實踐 181
1.6.15 圖像理解與計算機視覺 185
1.6.16 智能信息感知技術(shù) 202
1.6.17 智能控制導論 212
1.6.18 計算機視覺及其應(yīng)用 220
第2章 研究生培養(yǎng) 227
2.1 智能科學與技術(shù)碩/博/直博培養(yǎng)方案 228
2.1.1 智能科學與技術(shù)學科碩士研究生培養(yǎng)方案 228
2.1.2 智能科學與技術(shù)學科博士研究生培養(yǎng)方案 239
2.1.3 智能科學與技術(shù)學科直博生培養(yǎng)方案 249
2.2 人工智能領(lǐng)域?qū)I(yè)學位碩士生培養(yǎng)方案 261
2.3 人工智能領(lǐng)域工程博士培養(yǎng)方案(定向工程博士和非定向工程博士) 268
2.3.1 人工智能領(lǐng)域定向工程博士培養(yǎng)方案 268
2.3.2 人工智能領(lǐng)域非定向工程博士培養(yǎng)方案 274
2.4 人工智能與模式識別專業(yè)全英文授課碩士研究生培養(yǎng)方案(Artificial Intelligence
and Pattern Recognition Major Full-English Teaching Postgraduate
Training Program) 280
2.5 人工智能相關(guān)專業(yè)碩/博留學生培養(yǎng)方案(Training Scheme for Foreign Master's
and Doctor's Degree Students Majoring in AI) 285
2.5.1 人工智能相關(guān)專業(yè)全英文授課碩士留學生培養(yǎng)方案(Full-English Training
Scheme for Foreign Master's Degree Students Majoring in AI) 285
2.5.2 人工智能相關(guān)專業(yè)全英文授課博士留學生培養(yǎng)方案(Full-English Training
Scheme for Foreign Doctor's Degree Students Majoring in AI) 287
2.6 特色課程培養(yǎng)大綱 296
2.6.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)與應(yīng)用 296
2.6.2 SAR圖像處理與解譯 302
2.6.3 復雜網(wǎng)絡(luò)與群體智能 306
2.6.4 非線性信號與圖像處理 309
2.6.5 自然計算 311
2.6.6 視覺感知與目標跟蹤 313
2.6.7 智能感知與先進計算新進展 317
2.6.8 雷達圖像處理與理解 320
2.6.9 圖像表征學習與重建 323
2.6.10 復雜數(shù)字系統(tǒng)設(shè)計方法 327
2.6.11 量子計算優(yōu)化與學習 329
2.6.12 統(tǒng)計學習理論應(yīng)用 331
2.6.13 壓縮感知理論與應(yīng)用 335
2.6.14 視覺信息度量與評價 338
2.6.15 現(xiàn)代可編程邏輯器件原理與應(yīng)用 342
2.6.16 高性能智能計算實驗 344
2.6.17 人工智能創(chuàng)新實驗 347
2.6.18 算法設(shè)計技巧與分析 349
第3章 西安電子科技大學人工智能學院簡介 353
3.1 平臺建設(shè) 354
3.2 人才培養(yǎng) 357
第4章 西電智慧教育 361
4.1 人工智能教育創(chuàng)新實驗室 362
4.2 人工智能實驗課程虛擬教研室 365
附錄1 研究生教育智能科學與技術(shù)學科專業(yè)簡介及其學位基本要求 368
附錄2 人工智能領(lǐng)域研究生指導性培養(yǎng)方案(試行) 379