南京大学人工智能本科专业教育培养体系 第 2 版

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