上海大学智能科学与技术专业教学计划.pdf_大学文库

智能科学与技术专业教学计划培养目标和毕业要求培养目标本专业以人工智能和类脑科学为基础,培养系统掌握类脑智能信息处理、人工智能和智能控制计算的基本理论、基本技术和方法;具备在髙端人工智能信息科学领域从事科学硏究和产品开发能力;具备在信息技术及相关交叉领域从事人工智能技术的工程项目开发和智能系统管理能力;以及具有适应智能科学与技术快速发展变化的能力:同时具有良好道德修养和科学素养,具有国际视野、跨专业、跨领域沟通能力的优秀创新型复合人才。目标1:系统地掌握本学科的基本理论、基本技能与方法; 目标2:具有良好的道德修养和科学素养; 目标3:能够从事智能科学与技术相关的研发等工作目标4:能够针对大型复杂工程问题进行规划分析、系统建模、组织或参与实施; 目标5:具有国际视野和跨文化沟通能力 2.毕业要求毕业生应具有扎实的智能科学与技术专业基础,有强烈的创新意识、国际视野、团队合作精神;自学能力强并有终身学习的习惯(基本标准:那些成熟的且经人整理的知识可通过自学掌握);具有跨专业跨领域的科学素养及人文素养、良好的团队合作能力和交流沟通能力、系统分析和解决复杂工程技术问题的认知能力和实践能力。毕业生应该具有如下特质: (1)工程知识:能够将数学、自然科学知识以及相关的工程基础理论和专业知识用于解决智能系统软硬件研发及应用中出现的工程问题。 (2)问题分析:能够应用数学、自然科学和智能科学的基本原理,识别和表达并通过文献研究分析软硬件开发和应用问题 (3)设计/开发解决方案:能够针对智能应用的特定需求,选择适用的开发技术和工具的能力,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、文化及环境因 4)硏究:能够基于智能科学相关理论并采用科学方法对智能工程问题进行硏究,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。 (5)使用现代工具:能够针对智能工程问题,开发、选择与使用恰当的技术、资源、现代工程工具和信息技术工具,包括对智能工程问题的预测与模拟,并能够理解其局限性 (6)工程与社会:能够基于智能工程相关背景知识进行合理分析,评价工程问题解决方案对社会、健康、安全、法律以及文化的影响,并理解应承担的责任 ⑦)环境和可持续发展:能够理解和评价满足智能应用特定需求的实践对环境、社会可持续发展的影响。 (8)职业规范:爱国守法,具有人文社会科学素养和社会责任感,能够在智能工程实践过程中理解并遵守工程职业道德规范,履行相应的责任。 (9)个人和团队:能够在从事在多学科背景下的团队中承担个体、团队成员以及负责人的角色。 (10)沟通:能够就智能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 I-1-12

Ⅱ-1-12 智能科学与技术专业教学计划一、培养目标和毕业要求 1. 培养目标本专业以人工智能和类脑科学为基础，培养系统掌握类脑智能信息处理、人工智能和智能控制计算的基本理论、基本技术和方法；具备在高端人工智能信息科学领域从事科学研究和产品开发能力；具备在信息技术及相关交叉领域从事人工智能技术的工程项目开发和智能系统管理能力；以及具有适应智能科学与技术快速发展变化的能力；同时具有良好道德修养和科学素养，具有国际视野、跨专业、跨领域沟通能力的优秀创新型复合人才。目标 1：系统地掌握本学科的基本理论、基本技能与方法；目标 2：具有良好的道德修养和科学素养；目标 3：能够从事智能科学与技术相关的研发等工作；目标 4：能够针对大型复杂工程问题进行规划分析、系统建模、组织或参与实施；目标 5：具有国际视野和跨文化沟通能力。 2. 毕业要求毕业生应具有扎实的智能科学与技术专业基础，有强烈的创新意识、国际视野、团队合作精神；自学能力强并有终身学习的习惯（基本标准：那些成熟的且经人整理的知识可通过自学掌握）；具有跨专业跨领域的科学素养及人文素养、良好的团队合作能力和交流沟通能力、系统分析和解决复杂工程技术问题的认知能力和实践能力。毕业生应该具有如下特质：（1）工程知识：能够将数学、自然科学知识以及相关的工程基础理论和专业知识用于解决智能系统软硬件研发及应用中出现的工程问题。（2）问题分析：能够应用数学、自然科学和智能科学的基本原理，识别和表达并通过文献研究分析软硬件开发和应用问题。（3）设计/开发解决方案：能够针对智能应用的特定需求，选择适用的开发技术和工具的能力，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、文化及环境因素。（4）研究：能够基于智能科学相关理论并采用科学方法对智能工程问题进行研究，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。（5）使用现代工具：能够针对智能工程问题，开发、选择与使用恰当的技术、资源、现代工程工具和信息技术工具，包括对智能工程问题的预测与模拟，并能够理解其局限性。（6）工程与社会：能够基于智能工程相关背景知识进行合理分析，评价工程问题解决方案对社会、健康、安全、法律以及文化的影响，并理解应承担的责任。（7）环境和可持续发展：能够理解和评价满足智能应用特定需求的实践对环境、社会可持续发展的影响。（8）职业规范：爱国守法，具有人文社会科学素养和社会责任感，能够在智能工程实践过程中理解并遵守工程职业道德规范，履行相应的责任。（9）个人和团队：能够在从事在多学科背景下的团队中承担个体、团队成员以及负责人的角色。（10）沟通：能够就智能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、清晰表达或回应指令。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)项目管理:理解并掌握智能工程项目管理方法,并能在多学科环境中应用。 (12)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)普通话水平达到二级乙等以上。二、学习要求本专业的学生应该做到如下几点。 1.遵守校纪校规、尊敬师长、团结同学,积极参加学校组织的活动,志愿服务社会; 2.时刻关注道德和法律问题、技术问题、审美价值的相互关系在智能科学发展中的重要作用; 3.正确认识、认真规划本科阶段的学习、生活、发展目标,并付诸行动 4.刻苦学习、勤于实践,充分利用一切资源,通过独立思考和积极研讨、课内外联动、按时保质保量地完成各项学习任务(注:学院教学实验中心工作日全天候开放) 5.主动关注学校、教务处、学工办、学院网站上的学术报告、科技活动、企业实习、海外交流等项目通知,并根据自己的兴趣和发展目标,合理安排时间参加活动 6.关注智能科学和信息技术的新进展,关注流行软件、工具等,同时结合自身的兴趣尝试开展跨学科学习三、主千学科和主干课程 1.主干学科人工智能 2.主干课程根据要求必修人文社会、经济管理、理学工学三大类的通识课程若干门。必修微积分、线性代数、概率论与数理统计、大学物理、工程制图、英语、体育等。本专业的课程设置是以智能科学与技术新发展为牵引,以社会需求为驱动,逐步调整而成的。目前,本专业的学科基础与专业选修课程有:机器学习基础、运筹与优化、人工智能与脑认知、智能系统控制、信号处理、信息论、面向对象程序设计、数据结构、离散数学矩阵代数与应用、计算机组成原理与体系结构、计算机网络、操作系统等13门必修课数据分析程序设计、自然语言语义处理概论、模式识别、区块链技术与数据经济学、博弈论与强化学习、机器学习进阶、计算机图形学、数据可视化与人机交互技术、计算机视觉、无人系统基础等24门专业选修课 3.主要实践性教学环节主要课程实验包括课程的相关软、硬件实验。实践性教学环节包括创新创业实训实训、智能系统联合大作业、智能应用联合大作业、毕业设计(论文)以及多门实践实训课程等。四、教学方法以学生为中心,采用启发、研讨、实训等教学方式。其中大部分学科基础课采取“大班授课、小班研讨”的教学模式,学生须理解“在研究中学习和成长”的研究型教学理念和方法,养成主动学习、独立思考的习惯,着力培养质疑的科学态度、批判的科学精神和创新的科学意识。五、修业年限、学分和学位 I-1-13

Ⅱ-1-13 写报告和设计文稿、陈述发言、清晰表达或回应指令。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）项目管理：理解并掌握智能工程项目管理方法，并能在多学科环境中应用。（12）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）普通话水平达到二级乙等以上。二、学习要求本专业的学生应该做到如下几点。 1. 遵守校纪校规、尊敬师长、团结同学，积极参加学校组织的活动，志愿服务社会； 2. 时刻关注道德和法律问题、技术问题、审美价值的相互关系在智能科学发展中的重要作用； 3. 正确认识、认真规划本科阶段的学习、生活、发展目标，并付诸行动； 4. 刻苦学习、勤于实践，充分利用一切资源，通过独立思考和积极研讨、课内外联动、按时保质保量地完成各项学习任务（注：学院教学实验中心工作日全天候开放）； 5. 主动关注学校、教务处、学工办、学院网站上的学术报告、科技活动、企业实习、海外交流等项目通知，并根据自己的兴趣和发展目标，合理安排时间参加活动； 6. 关注智能科学和信息技术的新进展，关注流行软件、工具等，同时结合自身的兴趣尝试开展跨学科学习。三、主干学科和主干课程 1. 主干学科人工智能 2. 主干课程根据要求必修人文社会、经济管理、理学工学三大类的通识课程若干门。必修微积分、线性代数、概率论与数理统计、大学物理、工程制图、英语、体育等。本专业的课程设置是以智能科学与技术新发展为牵引，以社会需求为驱动，逐步调整而成的。目前，本专业的学科基础与专业选修课程有：机器学习基础、运筹与优化、人工智能与脑认知、智能系统控制、信号处理、信息论、面向对象程序设计、数据结构、离散数学、矩阵代数与应用、计算机组成原理与体系结构、计算机网络、操作系统等 13 门必修课；数据分析程序设计、自然语言语义处理概论、模式识别、区块链技术与数据经济学、博弈论与强化学习、机器学习进阶、计算机图形学、数据可视化与人机交互技术、计算机视觉、无人系统基础等 24 门专业选修课。 3. 主要实践性教学环节主要课程实验包括课程的相关软、硬件实验。实践性教学环节包括创新创业实训实训、智能系统联合大作业、智能应用联合大作业、毕业设计（论文）以及多门实践实训课程等。四、教学方法以学生为中心，采用启发、研讨、实训等教学方式。其中大部分学科基础课采取“大班授课、小班研讨”的教学模式，学生须理解“在研究中学习和成长”的研究型教学理念和方法，养成主动学习、独立思考的习惯，着力培养质疑的科学态度、批判的科学精神和创新的科学意识。五、修业年限、学分和学位

1.修业年限四年 2.总学分学生毕业需至少修满245学分。其中:通识课16学分、新生硏讨课2学分、公共基础课 89学分(直招)91学分(大类)、学科基础课62学分、高年级专业研讨课4学分、专业选修课 21学分、任意选修课4分、实践教学环节(不含学科基础课、选修课中的实践环节)47学分 (直招)45学分(大类)。 3.授予学位工学学士【附】选课建议选课时,请注意课程的先修课要求。建议按照教学计划中的学期顺序安排学习。课程学习中,除掌握核心知识点外,更重要的是通过主动学习、积极参与团队合作锻炼自己的综合能力。随着本学科的发展,智能科学与技术领域与其他领域的结合会越来越多,跨学科工作和交流的需求也越来越强烈。因此,人工智能一定是积极开拓与其他学科融合的学科。学生具有这种开放视野是十分重要的。因此,须充分利用上海大学综合性大学的优势,在其他理工人文社科、经济管理等方面选修有关跨文化交流、工程管理、美学、心理学、社会、法律等方面的通识课程和任意选修课程,以利于自身综合素质和能力的锻炼培养除第12学期外,每学期选课总学分不宜超过22学分,以留出课外研究的时间表2智能科学与技术专业方向课程列表 “人工智能与数据驱动决策”“媒体智能与感知计算”|“智能控制与无人系统” 方向方向数据分析程序设计计算机图形学生物特征识别数据科学的数学基础数据可视化与人机交互技术传感器技术与物联网自然语言语义处理概论模式识别机器人原理与应用模式识别算机视觉数据库基础与应用数据挖掘:理论与实践生物特征识别大数据技术基础区块链技术与数据经济学数据分析程序设计语义网络与知识图谱生物信息学机器学习进阶嵌入式系统原理互联网计算与网络信息学大数据技术基础无人系统基础博弈论与强化学习机器学习进阶数据库基础与应用计算机视觉大数据技术基础语义网络与知识图谱机器学习进阶大数据:从理论到实践 I-1-14

Ⅱ-1-14 1. 修业年限四年 2. 总学分学生毕业需至少修满 245 学分。其中：通识课 16 学分、新生研讨课 2 学分、公共基础课 89 学分(直招)/91 学分(大类)、学科基础课 62 学分、高年级专业研讨课 4 学分、专业选修课 21 学分、任意选修课 4 分、实践教学环节（不含学科基础课、选修课中的实践环节）47 学分 (直招)/45 学分(大类)。 3. 授予学位工学学士【附】选课建议选课时，请注意课程的先修课要求。建议按照教学计划中的学期顺序安排学习。课程学习中，除掌握核心知识点外，更重要的是通过主动学习、积极参与团队合作锻炼自己的综合能力。随着本学科的发展，智能科学与技术领域与其他领域的结合会越来越多，跨学科工作和交流的需求也越来越强烈。因此，人工智能一定是积极开拓与其他学科融合的学科。学生具有这种开放视野是十分重要的。因此，须充分利用上海大学综合性大学的优势，在其他理工、人文社科、经济管理等方面选修有关跨文化交流、工程管理、美学、心理学、社会、法律等方面的通识课程和任意选修课程，以利于自身综合素质和能力的锻炼培养。除第 12 学期外，每学期选课总学分不宜超过 22 学分，以留出课外研究的时间。表 2 智能科学与技术专业方向课程列表 “人工智能与数据驱动决策” 方向 “媒体智能与感知计算” 方向 “智能控制与无人系统” 方向数据分析程序设计计算机图形学生物特征识别数据科学的数学基础数据可视化与人机交互技术传感器技术与物联网自然语言语义处理概论模式识别机器人原理与应用模式识别计算机视觉数据库基础与应用数据挖掘:理论与实践生物特征识别大数据技术基础区块链技术与数据经济学数据分析程序设计语义网络与知识图谱生物信息学机器学习进阶嵌入式系统原理互联网计算与网络信息学大数据技术基础无人系统基础博弈论与强化学习机器学习进阶数据库基础与应用计算机视觉大数据技术基础语义网络与知识图谱机器学习进阶大数据：从理论到实践

上海大学2019级教学计划表计算机工程与科学学院智能科学与技术专业果程学分学年、学期计划学分安排课程编号课程名称「第四学年「备人文经典与文化传承政治文明与社会建设通识课6 艺术修养与审美体验经济发展与全球视野科技进步与生态文明详见附表▲ 创新思维与创业教育新生研讨课2 16583109 16584153 思想道德修养与法律基础A 16584136 中国近现代史纲要B 16584168 马克思主义基本原理概论 33 16584169 毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论(1) 毛泽东思想和中国特色社会主 1658417 义理论体系概论(2) 详见附表公|00914006 军事理论A 基[详见附表大学英语础og6408 程序设计(C语言) 91详见附表理工类计算机技术选修模块3 00864096 「工程制图与计算机绘图基础 p0425-127微积分(-3) 1616 1664 01014104 线性代数 0106424 大学化学 01064247 大学化学实验 2 010347-119大学物理(1-3) 44□4 01034120-122大学物理实验-3) 01014016 概率论与数理统计A 学科基础课(见续表) 8口s 高年级研讨课(见续表) 专业选修课(见续表) 任意选修课实践教学环节 ▲通识课第2-3学期总计要求4学分,《线性代数》第2-3学期均开,当学期只限选通识课4学分或《线性代数》3学分其中之 *1-10学期均需选修△《工程制图与计算机绘图基础》、《大学化学(实验)》第1-3学期均开,每学期只限选《工程制图与计算机绘图基础》3学分或《大学化学(实验》3学分其中之一。《大学化学》和《大学化学实验》须在同一学期选修。附表见Ⅱ-1-32页,建议学生跨类选修通识课,所修通识课必须包含:1.“核心通识课”至少6学分,一年级至少修读一门:2.“艺术修养与审美体念”模块内课程至少2学分:3.“创新思维与创业教育”模块内课程至少2学分。(某门课程同时满足多个条件时,可重复认定,但所获得学分不累计。) ◎学分分布供参考★任意选修任何课程 ●毕业前至少修读一门全英语授课课程且成绩合格。(全英语授课课程指:1.选课系统中标注的全英语课程。2.国际化小学期开设的课程。3. 海外交流学分认定的课程。)

讲授实验上机其他自学项目读书其他 1 2 3 夏季 4 5 6 夏季 7 8 9 夏季 10 11 12 2 16583109 形势与政策 1 1 * 16584153 思想道德修养与法律基础A 3 3 3 16584136 中国近现代史纲要B 3 3 3 16584168 马克思主义基本原理概论 3 3 3 16584169 毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论(1) 3 3 3 16584170 毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论(2) 2 2 2 详见附表体育 6 1 1 1 1 1 1 00914006 军事理论A 2 2 详见附表大学英语 16 4 4 2 2 2 2 00864088 程序设计(C语言) 4 3 1 详见附表理工类计算机技术选修模块 3 00864096 工程制图与计算机绘图基础 3 2 1 △ 01014125~127 微积分(1-3) 16 16 6 6 4 01014104 线性代数 3 3 ▲ 01064246 大学化学 2 2 △ 01064247 大学化学实验 1 1 △ 01034117~119 大学物理(1-3) 12 12 4 4 4 01034120~122 大学物理实验(1-3) 3 3 1 1 1 01014016 概率论与数理统计A 5 5 5 62 8 12 15 10 12 5 4 2 2 21 4 4 3 7 3 ○ 4 ★ 45 1 7 2 2 1 4 4 24 245 ● 实践教学环节总计 ▲通识课第2-3学期总计要求4学分，《线性代数》第2-3学期均开，当学期只限选通识课4学分或《线性代数》3学分其中之一。 2 3 3 2 1 4 3 ●毕业前至少修读一门全英语授课课程且成绩合格。（全英语授课课程指：1. 选课系统中标注的全英语课程。2. 国际化小学期开设的课程。3. 海外交流学分认定的课程。）学科基础课(见续表) 高年级研讨课(见续表) 选修课专业选修课(见续表) 任意选修课 *1-10学期均需选修 △《工程制图与计算机绘图基础》、《大学化学(实验)》第1-3学期均开，每学期只限选《工程制图与计算机绘图基础》3学分或《大学化学(实验)》3学分其中之一。《大学化学》和《大学化学实验》须在同一学期选修。附表见Ⅱ-1-32页，建议学生跨类选修通识课，所修通识课必须包含：1. “核心通识课”至少6学分，一年级至少修读一门；2. “艺术修养与审美体念”模块内课程至少2学分；3. “创新思维与创业教育”模块内课程至少2学分。（某门课程同时满足多个条件时，可重复认定，但所获得学分不累计。） ○学分分布供参考 ★任意选修任何课程。公共基础课 91 详见附表 ▲ 政治文明与社会建设艺术修养与审美体验经济发展与全球视野科技进步与生态文明创新思维与创业教育新生研讨课2 2 通识课 16 人文经典与文化传承 8+8 4 4 8 课外第一学年第二学年第三学年第四学年上海大学2019级教学计划表计算机工程与科学学院智能科学与技术专业课程分类课程编号课程名称课程学分各学年、学期计划学分安排备共计注课内 Ⅱ-1-19

讲授实验上机其他自学项目读书其他讲授实验上机其他自学项目读书其他 08305138 面向对象程序设计A 4 2.5 1 0.5 4 08305142 计算机网络A 5 3.5 1 0.5 7 08695001 信号处理 4 3 1 4 08695030 操作系统A 5 3.5 1 0.5 7 08305140~141 离散数学A(1-2) 6 5 1 5-6 08695006 机器学习基础 4 3 1 8 08305009~010 数据结构(1-2) 8 4 2 2 5-6 08695007 运筹与优化 4 3 1 8 08695028 计算机组成原理与体系结构A 5 3.5 1 0.5 5 08695008 智能系统控制 4 3 1 8 08695029 矩阵代数与应用A 5 3.5 1 0.5 6 08695031 人工智能与脑认知 A 5 4 1 9 08695004 信息论 3 3 6 讲授实验上机其他自学项目读书其他讲授实验上机其他自学项目读书其他 0869EY01 人工智能进展 2 0.5 1.5 6 0869SY01 研究方法与前沿(智能) 2 0.5 1.5 8 讲授实验上机其他自学项目读书其他讲授实验上机其他自学项目读书其他 08306145 大数据：从理论到实践A(Big Data: From the Theory to Practice A) 3 3 6 ★ 08696018 自然语言语义处理概论 4 3 1 9 08696010 数据分析程序设计 4 3 1 7 08696033 机器学习进阶A 3 2 1 9 08306146 算法设计与分析A 4 3 1 7 08306150 数据挖掘A 3 2 1 9 08306027 计算机图形学 4 3 1 7 08306126 计算机视觉 3 2 1 9 08696012 语义网络与知识图谱 4 3 1 7 08306151 大数据技术基础A 3 2 1 10 08306148 嵌入式系统原理A 3 2 1 8 08696020 机器人原理与应用 4 3 1 10 08696013 数据库基础与应用 4 3 1 8 08696021 博弈论与强化学习 4 3 1 10 08306089 模式识别 4 3 1 8 08696022 传感器技术与物联网 4 3 1 10 08696014 数据科学的数学基础 4 3 1 8 08696034 生物信息学A 2 2 10 08696015 数据可视化与人机交互技术 3 2 1 8 08696035 互联网计算与网络信息学A 3 2 1 11 08696032 移动计算A 4 3 1 8 08696036 生物特征识别A 2 2 11 08696027 区块链技术与数据经济学 A(Blockchain Technology and Data Economics A) 3 2 1 9 ★ 08696026 无人系统基础 4 3 1 11 ★全英语课程课程学分学期备注共计课内课外共计课内课外二年级适用三年级适用专业选修课（第9学期（含）之后的课程可能会进行一次动态调整。）课程编号课程名称课程学分学期备注课程编号课程名称备注共计课内课外共计课内课外高年级研讨课课程编号课程名称课程学分学期备注课程编号课程名称课程学分学期学期备注共计课内课外共计课内课外上海大学2019级教学计划表学科基础课课程编号课程名称课程学分学期备注课程编号课程名称课程学分 Ⅱ-1-20