南京大学人工智能本科专业教育培养体系 第 2 版 txt umd azw3 下载 fb2 pdf 在线 免费

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。

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　“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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前言

前　言

党和政府高度重视人工智能发展。习近平总书记在中共中央政治局第九次集体学习时强调“人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，加快发展新一代人工智能是事关我国能否抓住新一轮科技革命和产业变革机遇的战略问题”，并在向国际人工智能与教育大会致贺信中指出“把握全球人工智能发展态势，找准突破口和主攻方向，培养大批具有创新能力和合作精神的人工智能高端人才，是教育的重要使命”。

南京大学在人工智能科研与教学方面有长期积累，在科研水平、师资力量、培养经验方面都有良好的基础。2018年3月，南京大学宣布成立我国C9高校中个人工智能学院，力争在人工智能高水平人才培养方面走出自己的创新探索之路。2018年5月，人工智能高校卡内基-梅隆大学也宣布成立人工智能本科专业。

2018年9月，人工智能专业批本科新生进校，由此正式开始了南京大学人工智能学院的人工智能本科专业人才培养。南京大学基于长期耕耘在科研教学线、在国际人工智能领域有重要影响力的资深专家对本领域知识体系的深刻认识和丰富教学经验，形成了南大风格的人工智能专业培养方案和教学计划，甫一出台就颇受关注。为了便于跟兄弟院校共同探讨人工智能人才培养问题，南京大学人工智能学院将培养方案和教学计划汇集为《南京大学人工智能本科专业教育培养体系》一书，由机械工业出版社在2019年5月出版。

今年6月届本科生72位同学毕业，南京大学人工智能学院完成了完整一轮的人工智能专业本科生培养。在这四年中，学院主要学术带头人带领研究组与授课教师和学生多次座谈讨论，认真分析教学效果和学生的反馈，考虑到人工智能专业与数学、计算机等专业在知识结构上不同，即便同一门课程也应在教学上有所不同，因此在课程设置、内容衔接等诸多方面进行优化调整，在实践中不断改进、完善培养方案和教学计划，以下略举二例：

“化方法”作为机器学习等核心专业课程的前导课程，对人工智能专业低年级学生来说，如果按照数学专业授课思路，学生普遍感觉压力较大，而对机器学习等后续专业课程非常重要的矩阵求导等内容则属于几门基础数学课程的“三不管地带”。因此，我们的新版教学计划中改设“化方法导论”课程，从矩阵求导开始，讲授人工智能专业本科生所应该掌握的常用优化方法和基础思想，而一些高级内容则放到本研共修的“高级优化”课程中，供未来有志于专门从事人工智能基础算法理论研究的高年级学生进一步学习。

“数据结构与算法分析”在国内外计算机专业通常有两种授课思路：一种是开设为内容有所重合但目标侧重不同的两门课，其中“数据结构”承载了帮助学生在学习程序设计后提升编程能力的部分任务；另一种则是仅设一门课程，默认学生已具备足够的编程能力，着力进行理论分析能力和计算思维的培养。我们开启了兼顾学制学时和人工智能学生能力培养需求的另一种思路：考虑到经典计算机算法与人工智能算法在离散/连续性质、复杂性度量等方面都大有不同，人工智能专业学生对经典算法分析仅需概览性了解，由此虽仅设一门课程，但仍能照顾到国内学生的学习习惯，在课内帮助他们提升编程能力。

经过完整一轮人工智能专业本科生培养实践改进的南京大学人工智能学院本科专业培养方案和教学计划汇集在第2版中，初步规划的研究生课程体系亦作为附录纳入第2版。需特别说明的是，南京大学人工智能学院的学生培养目标是家国情怀厚植、能够在人工智能领域具有源头创新能力、能够为企事业单位解决关键技术难题的高水平人才。人工智能人才类型多种多样，本书内容未必能直接应用于不同类型的人才培养，仅是抛砖引玉，作为未来进一步修正完善的基础，敬请同行专家不吝指正，为推动我国人工智能教育事业的发展而共同奋斗。

南京大学人工智能学院

本科专业教育培养体系建设研究组

书籍介绍

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。