一、专业介绍
本专业是为适应国家新兴技术与信息智能化发展的需求，在计算机科学与技术、人工智能、信息处理、控制与脑科学等基础上成立的新工科专业，于2019年开始招收本科生。本专业服务于国家战略新兴产业，聚焦信息智能化发展的需求，面向国防和工业领域，培养以智能信息处理和计算机视觉为主的研发工程师。本专业具有雄厚的办学基础，支撑学科齐全，布局合理；学校持续投入，建立了良好的教学和科研平台，能够支撑智能科学与技术专业建设。本专业在夯实智能科学的理论和方法的基础上，从智能信息的获取、处理、优化与系统集成的主线入手，通过智能系统工程实践训练，培养能够胜任智能信息处理、大数据分析以及智能决策系统的设计、开发与运维工作等方面的高级专门人才。
备注（Remark）：
二、培养目标
本专业面向区域经济和国防工业，培养具有良好的人文科学素养、社会责任感和国际交流能力、科学基础理论扎实、专业实践能力强、勇于创新，融会贯通数学与自然科学基础知识、计算机科学基础知识、智能科学与技术专业知识，能够适工业和国防领域在智能科学与技术应用方面的发展需要，在各类智能信息处理领域从事智能系统应用开发、数据分析与智能决策系统设计、开发和运维等工作的高级专门人才。
员工毕业5年左右能够达到：
培养目标1：具有解决智能科学与技术相关领域复杂工程问题所需要的宽广的工程科学知识、工程技术知识和工程环境知识，熟悉本行业国内外的应用现状和发展趋势；
培养目标2：能够提炼、分析和解决本领域工程项目实施过程中遇到的关键问题，具备独立从事智能科学与技术相关领域工程项目的创新实践能力；
培养目标3：具备良好的思想品德和人文科学素养，理解和认同社会主义核心价值观，自觉维护国家利益，能够积极为社会主义建设服务。重视社会、环境和法律的要求，并能用其指导智能信息处理方面的工程实践；
培养目标4：能够在智能科学与技术领域的实际工作中适应不同角色，具备沟通协调、团队合作和良好的交流能力；
培养目标5：能够积极主动适应社会环境、技术的发展变化，拥有终身学习的习惯和自主学习的能力，继续在智能科学与技术专业发展，具备持续自我完善能力。
三、毕业要求
III.Program Outcomes
1.思想品德：具有坚定正确的政治方向，热爱祖国，热爱人民，拥护中国共产党的领导；具有正确的世界观、人生观、价值观，具有良好的思想品德、健全的人格、健康的体魄，践行社会主义核心价值观。
1.1具有坚定正确的政治方向，热爱祖国，热爱人民，拥护中国共产党的领导。
1.2理解和认同社会主义核心价值观，自觉维护国家利益，能够积极为社会主义建设服务。重视社会、环境和法律的要求，并能用其指导工程实践。
2.工程知识：能够将数学、自然科学、工程基础和专业知识相结合，解决工业和国防领域中有关智能计算与决策系统方面的复杂问题；
2.1具备数学和自然科学的知识，能将其应用于智能科学与技术的系统工程问题分析和描述。
2.2针对智能科学与技术中的工程问题进行抽象，建立数学模型并完成模型求解。
2.3能够将智能科学与技术领域所需知识和数学模型方法用于软件系统，并进行分析、比较与评价。
3.问题分析：能够应用数学、自然科学和工程科学的基本原理，识别、表达、并通过文献研究分析复杂的智能科学与技术问题，以获得有效结论；
3.1能够运用数学、自然科学及计算机领域知识，对智能科学与技术中的系统复杂工程问题进行识别。
3.2：能够应用数学、自然科学和工程科学知识，能正确表达、建模与计算一个实际智能科学与技术中的工程问题；
3.3：能够基于智能科学与技术系统复杂工程问题的多种解决方案，借助与文献研究寻求最优方案，并分析影响因素，获得有效结论。
4.设计/开发解决方案：能够针对智能科学与技术系统复杂工程问题设计解决方案，设计满足特定需求的项目开发流程，并能够在设计环节中体现创新意识，考虑社会、健康、安全、法律、文化及环境等因素。
4.1能够以软件系统需求规格为基础，综合考虑社会、健康、安全、法律、文化及环境因素，针对智能科学与技术的应用进行可行性和需求分析，并形成分析文档；
4.2能够以分析文档为基础，进行应用系统的设计，并形成设计文档；
4.3能够以设计文档为基础，采用新技术、新方法实现系统；
4.4能够运用测试工具与平台对实现的系统进行测试，检查是否满足性能、功能、社会、健康、安全、法律、文化及环境等特定需求，形成测试报告。
5.研究：能够对智能科学与技术的应用系统及分析、设计、开发的关键技术进行研究，包括设计实验、分析与解释数据、并通过信息综合得到有效结论。
5.1能够基于所需原理，结合文献资料，调研和分析所应用的系统在设计、开发过程中的关键问题及解决方案；
5.2能够对系统的关键问题，选择研究路线，设计实验方案；
5.3能够根据实验方案搭建实验平台和编写实验所需软件，开展相关实验有效地收集正确的实验数据；
5.4能够结合专业理论对实验结果进行科学的分析和解释，并通过信息综合得出合理有效的结论。
6.使用现代工具：能够针对智能科学与技术中的复杂工程问题，合理地选择、开发与使用现代计算与测试工具和技术，包括对问题进行预测和建模，并能够理解其局限性。
6.1能够运用常见的建模工具、设计工具、开发工具、测试工具，并理解工作原理及其局限性。
6.2能够针对智能科学与技术中的特定复杂工程问题，选则并使用恰当的工具，利用这些工具提高计算与开发效率。
7.工程与社会：能够基于工程相关背景知识进行合理分析，评价智能科学与技术中的问题解决方案对社会、健康、法律以及文化的影响，并理解应承担的责任；
7.1能够基于工业、商业等领域的技术标准、知识产权、产业政策和法律法规等工程知识，通过案例及实践理解不同社会文化对工程活动的影响。
7.2能够通过智能科学与技术中的实践与案例分析对社会、健康、安全、法律、文化的影响，以及这些制约因素对项目实施的影响，并理解应承担的社会责任。
8.环境和可持续发展：理解国家的环境可持续发展战略及相关的政策、法律法规，能够理解和评价智能科学与技术应用领域内工程实践对于环境和社会可持续发展的影响。
8.1理解环境保护和社会可持续发展的内涵与意义，能够在智能科学与技术领域综合考虑相关因素。
8.2能够针对实际的智能科学与技术项目实施，分析其资源利用率、安全防范措施和社会效益，评价其对环境和社会可持续发展的影响。
9.职业规范：具有人文社会科学素养、社会责任感，能够在智能计算与决策系统工程实践中理解并遵守工程职业道德和规范，履行责任。
9.1具有人文科学素养、社会责任感，具有正确价值观，理解个人与社会的关系；
9.2能够在智能计算与决策系统项目开发过程中理解诚实公正、诚信守则的职业道德和规范，并自觉遵守。
10.个人和团队：能够在多学科团队中承担个体、团队成员或责任人的角色，并理解不同角色对于智能计算与决策系统项目团队目标实现的意义和责任，并能够在其中发挥有效作用。
10.1具有团队意识，明确自身定位理解团队不同角色的责任，在团队中处理好个人与集体、他人关系；
10.2具有良好的沟通与协作精神，能够在团队中独立或者合作开展工作；
10.3能够在团队中从不同角色考虑，接收与综合他人意见并自主合理进行决策，有效沟通、协调和组织团队开展工作。
11.沟通：能够就智能科学与技术中的复杂工程问题与业界同行及社会公众进行有效沟通和交流，包括撰写报告和设计文稿、陈述发言、清晰表达或回答指令，并具备一定的国际视野，能够在跨文化背景下进行沟通和交流。
11.1能够撰写工程研究报告和开发文档，能够就应用系统的工程问题与业界同行及社会公众进行有效沟通交流；
11.2具有基本的外语听说读写能力，了解专业领域的国际发展趋势、研究热点，理解并尊重世界不同文化的差异性、多样性；
11.3具备跨文化交流的语言和书面表达能力，能就专业问题，在跨文化背景下进行基本交流沟通。
12.项目管理：理解并掌握工程管理原理与经济决策方法，并能在多学科环境中应用。
12.1了解智能科学与技术相关实践活动中涉及的经济与管理因素，理解并掌握工程管理原理与经济决策方法。
12.2在设计开发智能科学与技术领域复杂工程问题解决方案的过程中，对工程管理原理与经济决策方法进行合理应用。
13.终身学习：具有自主学习和终身学习的意识，有不断学习和适应发展的能力。
13.1能够理解终身学习的必要性和意义，具有自主学习和终身学习的意识和的知识基础，掌握自主学习的方法；
13.2能针对个人或职业发展的需求，采用合适的方法，及时更新知识体系，有效选择新知识进行自主学习，适应社会和技术的发展。
四、课程体系
分类 Course Category |
课程代码 Course Code |
课程名称 Course Name |
学分 Credit |
总学时 Total Semester Hour |
周数 Total Weeks |
理论学时 Semester Hour of Theory Course |
实验学时 Semester Hour of Experiment |
上机学时 Semester Hour of Program |
其他学时 Rest Semester Hour |
建议修读学期 Recommendation of Study Semester |
是否必修 Required course |
考核方式 Evaluation Methods |
是否核心课 Required or Elective Course |
备注 Remarks |
通识教育 |
通识必修 |
180001 |
1 思想道德与法治 Morality and the Rule of Law |
3 |
48 |
|
40 |
8 |
|
|
1 |
是 |
考查 |
否 |
|
230006 |
2 大员工职业生涯规划 Career Planning of College Students |
0.5 |
20 |
|
20 |
|
|
|
1 |
是 |
考查 |
否 |
|
230018 |
3 计算思维与人工智能基础（工） Computational Thinking and Artificial Intelligence Fundamentals (Engineering) |
1 |
32 |
|
24 |
|
8 |
|
1 |
是 |
考查 |
否 |
|
230023 |
4 Python语言程序设计 Python language programming |
0 |
32 |
|
|
|
|
32 |
1 |
是 |
考查 |
否 |
|
230026 |
5 军事理论 MilitaryTheory |
2 |
36 |
|
36 |
|
|
|
1 |
是 |
考查 |
否 |
|
4416 |
6 大学英语Ⅰ College EnglishⅠ |
4 |
64 |
|
64 |
|
|
|
1 |
是 |
考试 |
否 |
|
4417 |
7 大学英语Ⅱ College EnglishⅡ |
4 |
64 |
|
64 |
|
|
|
2 |
是 |
考试 |
否 |
|
550002 |
8 大员工心理健康教育 Mental Health Education for College Students |
2 |
32 |
|
32 |
|
|
|
2 |
是 |
考查 |
否 |
|
9811 |
9 中国近现代史纲要 Outline of China's Modern History |
3 |
48 |
|
40 |
8 |
|
|
2 |
是 |
考试 |
否 |
|
9810 |
10 毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论 Introduction to Mao Zedong Thought and Theory System of Socialism with Chinese Characteristics |
5 |
80 |
|
64 |
16 |
|
|
4 |
是 |
考试 |
否 |
|
4983 |
11 马克思主义基本原理 The Basic Principles of Marxism |
3 |
48 |
|
48 |
|
|
|
5 |
是 |
考试 |
否 |
|
230007 |
12 大员工就业指导 Employment Guidance for College Students |
0.5 |
18 |
|
18 |
|
|
|
6 |
是 |
考查 |
否 |
|
9884 |
13 形势与政策 Current Affair and Policy |
2 |
32 |
|
4 |
|
|
|
1,2,3,4,5,6,7,8 |
是 |
考查 |
否 |
|
学分小计 |
30 |
|
|
|
|
|
|
1(12.5),2(11),3(2),4(7),5(5),6(2.5),7(2),8(2) |
|
|
|
|
通识限选 |
230027 |
14 体育I Physical EducationⅠ |
1 |
36 |
|
36 |
|
|
|
1 |
是 |
考查 |
否 |
必修, |
230028 |
15 体育Ⅱ Physical EducationⅡ |
1 |
36 |
|
36 |
|
|
|
2 |
是 |
考查 |
否 |
必修, |
230029 |
16 体育Ⅲ Physical EducationⅢ |
0.5 |
18 |
|
18 |
|
|
|
3 |
是 |
考查 |
否 |
必修, |
230033 |
17 大学英语Ⅲ College EnglishⅢ |
2 |
64 |
|
64 |
|
|
|
3 |
是 |
考试 |
否 |
必修, |
230008 |
18 大学英语拓展课 Further-Developing Course for College English |
2 |
32 |
|
32 |
|
|
|
4 |
否 |
考试 |
否 |
|
230030 |
19 体育IV Physical EducationⅣ |
0.5 |
18 |
|
18 |
|
|
|
4 |
是 |
考查 |
否 |
必修, |
230031 |
20 体育V Physical EducationV |
0.5 |
18 |
|
18 |
|
|
|
5 |
是 |
考查 |
否 |
必修, |
230032 |
21 体育VI Physical EducationVI |
0.5 |
18 |
|
18 |
|
|
|
6 |
是 |
考查 |
否 |
必修, |
应修学分 |
6 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
通识选修 |
通识选修-文化传承 |
0.5 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
通识选修-国际视野 |
0.5 |
|
|
|
|
|
|
1(0.5) |
|
|
|
|
通识选修-社会责任 |
9885 |
22 工程伦理与安全 Engineering Ethics and Safety |
0.25 |
8 |
|
8 |
|
|
|
1 |
否 |
考查 |
否 |
|
应修学分 |
1 |
|
|
|
|
|
|
1(1) |
|
|
|
|
通识选修-美学修养 |
MC118 |
23 大学美育 University Education |
0.5 |
15 |
|
15 |
|
|
|
3 |
否 |
考查 |
否 |
|
应修学分 |
2 |
|
|
|
|
|
|
1(2) |
|
|
|
|
通识选修-健康生活 |
0.5 |
|
|
|
|
|
|
1(0.5) |
|
|
|
|
通识选修-科技革新 |
0.5 |
|
|
|
|
|
|
1(0.5) |
|
|
|
|
通识选修-创新创业 |
MC067 |
24 创新创业学 Innovation and Entrepreneurship |
1.5 |
32 |
|
32 |
|
|
|
4 |
否 |
考查 |
否 |
|
应修学分 |
1 |
|
|
|
|
|
|
1(1) |
|
|
|
|
通识选修-国防军工 |
6655 |
25 企业（军工）管理 Enterprise (military) management |
1 |
32 |
|
32 |
|
|
|
3 |
否 |
考查 |
否 |
|
应修学分 |
1 |
|
|
|
|
|
|
1(1) |
|
|
|
|
通识选修-劳动教育 |
0972 |
26 工程经济与项目管理 Engineering Economics and Project Management |
0.5 |
16 |
|
16 |
|
|
|
2 |
否 |
考查 |
否 |
|
应修学分 |
1 |
|
|
|
|
|
|
1(1) |
|
|
|
|
应修学分 |
8.5 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
学分小计 |
44.5 |
|
|
|
|
|
|
1(12.5),2(11),3(2),4(7),5(5),6(2.5),7(2),8(2) |
|
|
|
|
学科基础 |
0051 |
27 高等数学AⅠ Advanced Mathematics AⅠ |
5.5 |
88 |
|
88 |
|
|
|
1 |
是 |
考试 |
否 |
|
0052 |
28 高等数学AⅡ Advanced Mathematics AⅡ |
5.5 |
|
18周 |
88 |
|
|
|
2 |
是 |
考试 |
否 |
|
0073 |
29 大学物理Ⅰ College PhysicsⅠ |
3 |
48 |
|
48 |
|
|
|
2 |
是 |
考试 |
否 |
|
0101 |
30 线性代数 Linear Algebra |
2.5 |
40 |
|
40 |
|
|
|
2 |
是 |
考试 |
否 |
|
230021 |
31 C语言程序设计 C language programming |
1.5 |
48 |
|
32 |
|
16 |
|
2 |
是 |
考试 |
否 |
|
0065 |
32 概率与数理统计 Probability Theory and Mathematical Statistics |
3 |
48 |
|
48 |
|
|
|
3 |
是 |
考试 |
否 |
|
0069 |
33 复变函数与积分变换 Complex Variable Function and Integral Transformation |
3 |
48 |
|
48 |
|
|
|
3 |
是 |
考试 |
否 |
|
0074 |
34 大学物理Ⅱ College PhysicsⅡ |
3 |
48 |
|
48 |
|
|
|
3 |
是 |
考试 |
否 |
|
060059 |
35 离散数学 Discrete Mathematics |
3 |
48 |
|
48 |
|
|
|
3 |
是 |
考试 |
否 |
|
学分小计 |
30 |
|
|
|
|
|
|
1(5.5),2(12.5),3(12) |
|
|
|
|
专业教育 |
8589 |
36 人工智能导论 Special field Introduction to Artificial Intelligent |
1.5 |
24 |
|
24 |
|
|
|
2 |
是 |
考试 |
否 |
|
3384 |
37 算法与数据结构 Data Structure |
4.5 |
72 |
|
64 |
8 |
|
|
3 |
是 |
考试 |
否 |
|
3397 |
38 面向对象技术与C++ Object-Oriented Technology and C++ |
3 |
48 |
|
32 |
|
16 |
|
3 |
是 |
考查 |
否 |
|
7752 |
39 科技应用文写作 Technology Practical Writing |
1 |
16 |
|
16 |
|
|
|
3 |
是 |
考试 |
否 |
|
0258 |
40 编译原理 Principles of Compiler |
2 |
32 |
|
32 |
|
|
|
4 |
是 |
考试 |
否 |
|
060020 |
41 计算机网络 Computer Network |
3 |
48 |
|
40 |
8 |
|
|
4 |
是 |
考试 |
否 |
|
060027 |
42 数据库原理与应用 Database Principles and Applications |
3 |
48 |
|
32 |
16 |
|
|
4 |
是 |
考试 |
否 |
|
060052 |
43 Linux基础及应用 Linux basics and applications |
2.5 |
40 |
|
32 |
8 |
|
|
4 |
是 |
考查 |
否 |
|
3452 |
44 Python编程与应用 Python programming and application |
2 |
32 |
|
24 |
8 |
|
|
4 |
是 |
考试 |
否 |
|
3468 |
45 计算机组成与体系结构 Computer Composition and Architecture |
3 |
48 |
|
40 |
8 |
|
|
4 |
是 |
考试 |
否 |
|
060029 |
46 操作系统 Operating System |
3 |
48 |
|
48 |
|
|
|
5 |
是 |
考试 |
否 |
|
2890 |
47 软件工程 Software Engineering |
3 |
48 |
|
48 |
|
|
|
5 |
是 |
考试 |
否 |
|
学分小计 |
31.5 |
|
|
|
|
|
|
2(1.5),3(8.5),4(15.5),5(6) |
|
|
|
|
实践教育 |
实践必修 |
210001 |
48 军训 Military Training |
2 |
112 |
|
|
|
|
112 |
1 |
是 |
考查 |
否 |
必修, |
9014 |
49 入学教育 Entrance Education |
0 |
8 |
|
|
|
|
8 |
1 |
是 |
考查 |
否 |
必修, |
060062 |
50 C语言项目实践 C language development with the project practice |
1 |
32 |
|
|
32 |
|
|
2 |
是 |
考查 |
否 |
必修, |
230024 |
51 大学物理实验I Collge Physics Experiment I |
0.75 |
24 |
|
|
24 |
|
|
3 |
是 |
考查 |
否 |
必修, |
3274 |
52 算法与数据结构课程设计 Algorithm and Data Structure of The Curriculum Design |
1 |
1 |
|
|
|
|
|
3 |
是 |
考查 |
否 |
必修, |
8639 |
53 面向对象技术与C++课程设计 Object-Oriented Technology and C++ Course Design |
1 |
1 |
|
|
|
|
|
3 |
是 |
考查 |
否 |
必修, |
060053 |
54 Linux基础及应用课程设计 Linux basic and application course design |
1 |
|
1周 |
|
|
|
|
4 |
是 |
考查 |
否 |
必修, CDIO依托课程 |
230025 |
55 大学物理实验II Collge Physics Experiment II |
0.75 |
24 |
|
|
24 |
|
|
4 |
否 |
考查 |
否 |
|
3227 |
56 数据库原理及应用课程设计 The principle and application of database curriculum design |
1 |
1 |
|
|
|
|
|
4 |
否 |
考查 |
否 |
|
8581 |
57 Python数据分析与编程实训 Python Data Analysing and Programming Training |
1 |
1 |
|
|
1 |
|
|
4 |
否 |
考查 |
否 |
CDIO依托课程 |
8582 |
58 大数据行业案例实训 Big Data Case Training |
1 |
1 |
|
|
1 |
|
|
5 |
是 |
考查 |
否 |
必修, CDIO依托课程 |
060054 |
59 智能科学与技术专业实训 Intelligent Science and Technology Professional Training |
1 |
16 |
|
|
|
|
16 |
6 |
是 |
考查 |
否 |
必修, CDIO依托课程、劳动教育依托课程 |
3065 |
60 生产实习 Production Practice |
4 |
|
18周 |
|
|
|
|
6 |
是 |
考查 |
否 |
必修, 劳动教育依托课程 |
060058 |
61 毕业实习 Graduation Practice |
3 |
96 |
|
|
|
|
96 |
7 |
是 |
考查 |
否 |
必修, 劳动教育依托课程 |
9015 |
62 毕业教育 Graduation Education |
0 |
8 |
|
8 |
|
|
|
7 |
是 |
考查 |
否 |
必修, |
060036 |
63 毕业设计（论文） Graduation project (Thesis) |
9 |
|
18周 |
|
|
|
|
8 |
是 |
考试 |
否 |
必修, 劳动教育依托课程 |
应修学分 |
27.5 |
|
|
|
|
|
|
1(2),1(5.75),1(2.75),1(1),1(5),1(3),1(9) |
|
|
|
|
实践限选 |
0310 |
64 理科创新思维实训 Innovation and Entrepreneurship (Science) |
0.5 |
16 |
|
16 |
|
|
|
4 |
是 |
考查 |
否 |
|
600004 |
65 智能制造创新创业实训-制造与智能检测 Intelligent Manufacturing Innovation and Entrepreneurship training-Making and Intelligent Detection |
0.5 |
16 |
|
|
|
|
|
4 |
是 |
考查 |
否 |
|
9888 |
66 工程训练—基础训练1 Engineering Training - Basic Training 1 |
1 |
32 |
|
|
32 |
|
|
4 |
是 |
考查 |
否 |
|
学分小计 |
2 |
|
|
|
|
|
|
4(2) |
|
|
|
|
学分小计 |
29.5 |
|
|
|
|
|
|
4(2) |
|
|
|
|
个性化发展 |
专业方向必修课 |
060070 |
67 人工智能 Artificial Intelligence |
2 |
32 |
|
32 |
|
|
|
4 |
是 |
考试 |
否 |
方向必修课 |
100097 |
68 运筹学与最优化方法 Operations Research &Optimization Method |
3 |
48 |
|
48 |
|
|
|
4 |
是 |
考试 |
否 |
方向必修课 |
060011 |
69 模式识别基础 Pattern Recognition Foundation |
3 |
48 |
|
40 |
8 |
|
|
5 |
是 |
考查 |
否 |
方向必修课 |
060055 |
70 机器学习 Machine learning |
3 |
48 |
|
32 |
16 |
|
|
5 |
是 |
考查 |
否 |
方向必修课 |
3425 |
71 大数据技术基础 Big Data Technology Foundation |
2 |
32 |
|
32 |
|
|
|
5 |
是 |
考查 |
否 |
方向必修课 |
8566 |
72 脑认知科学基础 Brain Agnation Knowledge |
3 |
48 |
|
40 |
8 |
|
|
5 |
是 |
考查 |
否 |
方向必修课 |
060015 |
73 自然语言处理 natural language processing |
3 |
48 |
|
40 |
8 |
|
|
6 |
是 |
考查 |
否 |
方向必修课 |
8568 |
74 智能科学与技术前沿讲座（必选） Intelligent science and technology professional discipline front lectures |
1 |
16 |
|
16 |
|
|
|
6 |
是 |
考查 |
否 |
方向必修课 |
学分小计 |
20 |
|
|
|
|
|
|
4(5),5(11),6(4) |
|
|
|
|
专业选修课 |
060007 |
75 图像处理与计算机视觉 Image processing and computer vision |
3 |
48 |
|
32 |
16 |
|
|
6 |
否 |
考查 |
否 |
计算机视觉方向 |
8567 |
76 大数据算法分析与设计 Big Data Algorithm analysis and design |
3 |
48 |
|
32 |
16 |
|
|
6 |
否 |
考查 |
否 |
智能信息处理方向 |
8569 |
77 数据挖掘 Data Mining |
3 |
48 |
|
32 |
16 |
|
|
6 |
否 |
考查 |
否 |
智能信息处理方向 |
060010 |
78 深度学习 Deep learning |
3 |
48 |
|
32 |
16 |
|
|
7 |
否 |
考查 |
否 |
计算机视觉方向 |
应修学分 |
6 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
学分小计 |
26 |
|
|
|
|
|
|
4(5),5(11),6(4) |
|
|
|
|
全程总计 |
161.5 |
|
|
|
|
|
|
1(18), 2(25), 3(22.5), 4(29.5), 5(22), 6(6.5), 7(2), 8(2) |
|
|
|
|
备注 |
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