“人工智能”领域电子信息硕士专业学位研究生课程教学大纲（2022版）1
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目录3一、人工智能领域电子信息硕士专业学位研究生专业课设置二、课程教学大纲《数值分析》教学大纲A《人工智能与机器学习》教学大纲7.10《物联网工程》教学大纲《数据工程》教学大纲12《深度学习》教学大纲.15.17《计算智能理论与应用》教学大纲《专业英语》教学大纲.1722《工程伦理》教学大纲25《研究与专业素养》教学大纲28《人工智能工程综合训练》教学大纲31《算法分析与设计》教学大纲.34《高级软件工程》教学大纲34《大数据处理技术》教学大纲44《数据库系统及应用》教学大纲47《计算机视觉》教学大纲51《移动互联与计算》教学大纲54《网络安全与隐私保护》教学大纲58《人机交互与虚拟现实》教学大纲58《小波分析》教学大纲61《分布式与并行计算》教学大纲64《强化学习》教学大纲71《自然语言处理》教学大纲74《神经与认知科学导论》教学大纲.76《人工智能安全与治理导论》教学大纲78《机器人学与智能控制导论》教学大纲82《人工智能架构与系统》教学大纲85《创新与创业》教学大纲2
2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
一、人工智能领域电子信息硕士专业学位研究生专业课设置开课学时学分课程名称课程性质学期2数值分析32春学位课QZ0610453秋学位课QZ061046人工智能与机器学习483秋学位课QZ061035物联网工程483数据工程48秋学位课QZ0610362春QZ061047深度学习32学位课2春QZ06104432学位课计算智能理论与应用232秋QZ063078专业英语非学位课1春QZ063085工程伦理16非学位课2QZ06311532秋研究与专业素养非学位课2春QZ063109人工智能工程综合训练32非学位课2春QZ063086算法分析与设计32非学位课3秋48非学位课QZ063118高级软件工程232秋QZ063049大数据处理技术非学位课232春非学位课QZ063067数据库系统及应用232春非学位课QZ063117计算机视觉232移动互联与计算春QZ063069非学位课322春网络安全与隐私保护非学位课QZ0630753春人机交互与虚拟现实48非学位课QZ063127322春小波分析非学位课QZ063071232QZ063066分布式与并行计算春非学位课春1QZ063119强化学习16非学位课春1非学位课QZ063120自然语言处理16春1QZ063121神经与认知科学导论16非学位课春1QZ063122人工智能安全与治理导论16非学位课春1QZ063123机器人学与智能控制导论16非学位课春161非学位课QZ063124人工智能架构与系统322春非学位课QZ063076创新与创业3
3 QZ061045 数值分析 32 2 春 学位课 QZ061046 人工智能与机器学习 48 3 秋 学位课 QZ061035 物联网工程 48 3 秋 学位课 QZ061036 数据工程 48 3 秋 学位课 QZ061047 深度学习 32 2 春 学位课 QZ061044 计算智能理论与应用 32 2 春 学位课 QZ063078 专业英语 32 2 秋 非学位课 QZ063085 工程伦理 16 1 春 非学位课 QZ063115 研究与专业素养 32 2 秋 非学位课 QZ063109 人工智能工程综合训练 32 2 春 非学位课 QZ063086 算法分析与设计 32 2 春 非学位课 QZ063118 高级软件工程 48 3 秋 非学位课 QZ063049 大数据处理技术 32 2 秋 非学位课 QZ063067 数据库系统及应用 32 2 春 非学位课 QZ063117 计算机视觉 32 2 春 非学位课 QZ063069 移动互联与计算 32 2 春 非学位课 QZ063075 网络安全与隐私保护 32 2 春 非学位课 QZ063127 人机交互与虚拟现实 48 3 春 非学位课 QZ063071 小波分析 32 2 春 非学位课 QZ063066 分布式与并行计算 32 2 春 非学位课 QZ063119 强化学习 16 1 春 非学位课 QZ063120 自然语言处理 16 1 春 非学位课 QZ063121 神经与认知科学导论 16 1 春 非学位课 QZ063122 人工智能安全与治理导论 16 1 春 非学位课 QZ063123 机器人学与智能控制导论 16 1 春 非学位课 QZ063124 人工智能架构与系统 16 1 春 非学位课 QZ063076 创新与创业 32 2 春 非学位课
《数值分析》教学大纲课程名称数值分析课程代码QZ061045课程英文名称Numerical Analysis开课学时32学分2春季开课单位信息科学与工程学院学期开卷考试平时成绩占比：40*考核团学位课课程类型过程考核占比：20*团闭卷考试口非学位课方式口考查期末考试占比：40*教学目的与要求教学目的：通过该课程学习，使学生掌握数值分析的数学理论及算法，培养学生扎实的数值理论分析能力，善于整合运用数学知识分析问题、解决问题，具备对数学问题进行抽象概括化和逻辑推理的能力，及运用常用数值计算方法去解决实际问题的能力，为相关的科研、学习和以后的工作等提供必要的知识支撑。教学要求：通过课程学习，学生应对数值分析的基本理论，基本方法理解，并掌握插值、函数逼近、数值积分、非线性方程、线性方程组的解等常见数值计算方法和相关理论，为后继课程学习奠定基础。主要教学环节以课堂讲授为主，通过具体问题的分析与求解，对相关基本算法策略的应用形成系统化的基本技能，学习态度端正，积极按照课程教学环节要求，积极参与课堂研讨和课程问题分析报告的整理。教学内容与要求教学方法与章节题目学时教学内容与要求手段价值引领社会责任感、精益求精的工匠精神数值分析的研究对象、数值计算的误差，知识传授误差定性分析和避免误差危害、数值计算第1章误差课堂讲授中算法设计的技术算法分析能力，复杂问题建模能力及综合能力培养分析问题能力爱国主精神、集体主义精神、团队协作精价值引领神，专业认可度及社会主义核心价值观“和谐”、科学探索精神第2章插值法插值问题的提出、拉格朗日插值、均差和6课堂讲授知识传授牛顿插值多项式、Hermite插值，样条插值。问题分析及求解的算法思维能力，团队协能力培养作能力、沟通能力职业道德、社会公德、爱国主义及科学探价值引领索精神数据拟合函数逼近的引出及基本概念、最佳平方逼第 3 章知识传授3课堂讲授法近、曲线拟合的最小二乘法、正交多项式。自学能力、综合实践能力及专业领域解决能力培养实际问题的能力，团队协作能力。民族自信、社会主义核心价值观、尊重知第5章价值引领数值积分课堂讲授4识产权、职业道德4
4 2 ☑学位课 非学位课 开卷考试 ☑闭卷考试 □考查 40 * 20 * 40 * 教学目的：通过该课程学习，使学生掌握数值分析的数学理论及算法，培养学生扎实的数值理论分析 能力，善于整合运用数学知识分析问题、解决问题，具备对数学问题进行抽象概括化和逻辑推理的能 力，及运用常用数值计算方法去解决实际问题的能力，为相关的科研、学习和以后的工作等提供必要 的知识支撑。 教学要求：通过课程学习，学生应对数值分析的基本理论，基本方法理解，并掌握插值、函数逼近、 数值积分、非线性方程、线性方程组的解等常见数值计算方法和相关理论，为后继课程学习奠定基础。 主要教学环节以课堂讲授为主，通过具体问题的分析与求解，对相关基本算法策略的应用形成系统化 的基本技能，学习态度端正，积极按照课程教学环节要求，积极参与课堂研讨和课程问题分析报告的 整理。 第 1 章 误差 价值引领 社会责任感、精益求精的工匠精神 知识传授 4 课堂讲授 数值分析的研究对象、数值计算的误差， 误差定性分析和避免误差危害、数值计算 中算法设计的技术 能力培养 算法分析能力，复杂问题建模能力及综合 分析问题能力 第 2 章 插值法 价值引领 爱国主精神、集体主义精神、团队协作精 神，专业认可度及社会主义核心价值观“和 谐 ”、科学探索精神 6 课堂讲授 知识传授 插值问题的提出、拉格朗日插值、均差和 牛顿插值多项式、Hermite 插值，样条插值。 能力培养 问题分析及求解的算法思维能力，团队协 作能力、沟通能力 第 3 章 数 据 拟 合 法 价值引领 职业道德、社会公德、爱国主义及科学探 索精神 知识传授 3 课堂讲授 函数逼近的引出及基本概念、最佳平方逼 近、曲线拟合的最小二乘法、正交多项式。 能力培养 自学能力、综合实践能力及专业领域解决 实际问题的能力，团队协作能力。 第 5 章 数值积分 价值引领 民族自信、社会主义核心价值观、尊重知 识产权、职业道德 4 课堂讲授
数值积分引出、牛顿-科特斯公式，复化求知识传授积公式、Romberg求积。辨识能力、问题理解能力，问题求解方法能力培养设计及应用能力，科学问题的描述及交流能力科学探索精神、社会主义道路自信、职业价值引领理想及责任担当线性方程高斯消去法和矩阵的LU分解、向量和矩知识传授阵的范数组的直接第6章4课堂讲授解法复杂工程问题的建模、分析及求解能力，能力培养克服困难的奋斗意识，科学问题认知和辨识能力，个人展示、沟通及交流能力科技报国的使命担当，精益求精的科学探价值引领索精神，规则意识，专业认可线性方程选代法的基本概念、雅可比与高斯-赛德尔知识传授第8章组的选代选代法、选代法收敛的条件和误差分析。3课堂讲授法全面、客观分析科学、工程问题的能力，能力培养对科研问题的认知能力、感知能力，对问题求解方法的比较能力职业素养，引导学生认识工程中的敬业精价值引领神，培养学生诚实守信美德等矩阵特征值和特征幂法与反幂法求矩阵特征值、平行迭代法、第9章知识传授课堂讲授4向量的计QR算法、Jacobi算法。算主动学习，面向复杂工程问题求解问题的能力培养能力人类命运共同体理念，科技工作者的家国价值引领情怀与使命担当、社会责任感和职业道德，对伦理规范的敬畏之心非线性方非线性方程求解的对分区间法、迭代法、第程与方程10知识传授牛顿法、弦位法、抛物线法，非线性方程课堂讲授4章组的数值组的牛顿迭代法、最速下降法，解法客观公正分析及评价问题的能力，文字及口头的沟通能力和表达能力，团队协作以能力培养及求解问题的能力先修课程13高等数学程序设计语言2离散数学线性代数教材序出版是否自编教主编教材名称出版社ISBN编号号材时间徐萃薇，2007.9787040212否计算方法引论（第三版）高等教育出版社孙绳武58745
5 知识传授 数值积分引出、牛顿-科特斯公式，复化求 积公式、Romberg 求积。 能力培养 辨识能力、 问题理解能力， 问题求解方法 设计及应用能力，科学问题的描述及交流 能力 第 6 章 线 性 方 程 组 的 直 接 解法 价值引领 科学探索精神、社会主义道路自信、职业 理想及责任担当 4 课堂讲授 知识传授 高斯消去法和矩阵的 LU 分解、 向量和矩 阵的范数 能力培养 复杂工程问题的建模、分析及求解能力， 克服困难的奋斗意识，科学问题认知和辨 识能力，个人展示、沟通及交流能力 第 8 章 线 性 方 程 组 的 迭 代 法 价值引领 科技报国的使命担当，精益求精的科学探 索精神，规则意识，专业认可 3 课堂讲授 知识传授 迭代法的基本概念、雅可比与高斯-赛德尔 迭代法、迭代法收敛的条件和误差分析。 能力培养 全面、客观分析科学、工程问题的能力， 对科研问题的认知能力、 感知能力，对问 题求解方法的比较能力 第 9 章 矩 阵 特 征 值 和 特 征 向 量 的 计 算 价值引领 职业素养，引导学生认识工程中的敬业精 神，培养学生诚实守信美德等 知识传授 4 课堂讲授 幂法与反幂法求矩阵特征值、平行迭代法、 QR 算法、Jacobi 算法。 能力培养 主动学习，面向复杂工程问题求解问题的 能力 第 10 章 非 线 性 方 程 与 方 程 组 的 数 值 解法 价值引领 人类命运共同体理念，科技工作者的家国 情怀与使命担当、社会责任感和职业道德， 对伦理规范的敬畏之心 知识传授 4 课堂讲授 非线性方程求解的对分区间法、迭代法、 牛顿法、弦位法、抛物线法，非线性方程 组的牛顿迭代法、最速下降法。 能力培养 客观公正分析及评价问题的能力，文字及 口头的沟通能力和表达能力，团队协作以 及求解问题的能力 1 高等数学 3 程序设计语言 2 离散数学 4 线性代数 1 计算方法引论（第三版） 徐萃薇， 孙绳武 高等教育出版社 9787040212 587 2007. 4 否
2参考资料（推荐书目）序出版是否自编书主编出版社书目名称ISBN编号号时间目2008.9787302185香数值分析李庆扬清华大学出版社1659122参考资料（推荐文献）序卷期作者文献名称期刊名称页码号号12参考资料（推荐网站）序网站网址专题名称号12大纲撰写人（签字）：曹爱增杨特学培养方案修（制）订工作组副组长（签字）：
6 2 1 数值分析 李庆扬 清华大学出版社 9787302185 659 2008. 12 否 2 1 2 1 2 大纲撰写人（签字）：曹爱增 培养方案修（制）订工作组副组长（签字）：
《人工智能与机器学习》教学大纲课程名称人工智能与机器学习课程代码QZ061046课程英文名称Artificial Intelligence and Machine Learning开课学时48学分3秋季开课单位信息科学与工程学院学期开卷考试平时成绩占比：20%考核口学位课口闭卷考试课程类型期中成绩占比：20%方式口非学位课口考查期末考试占比：60%教学目的与要求教学目的：通过从基本原理到高级算法两个层次全面介绍人工智能和机器学习的相关领域和知识，以及人工智能和机器学习的最前沿研究和应用，培养研究生利用人工智能和机器学习理论和方法进行研究和具体实践的基本素养，具备基本的分析问题和解决实际问题的能力。教学要求：要求学生掌握人工智能和机器学习的基本理论、主要算法和方法及相关应用技术，了解人工智能和机器学习领域的一些前沿技术和最新发展，对人工智能和机器学习知识体系有更清晰的认识：当面对与人工智能和机器学习相关的实际课题时，能够运用人工智能和机器学习的知识去思考、研究和解决相关问题。教学内容与要求教学方法章节题目学时教学内容与要求与手段通过身边实际案例引入人工智能和机器学习相关概念和知识，让学生了解中国在人工智能领域的发展现状，增强对价值引领祖国日益强大的情感认同及历史使命课堂讲授的紧迫感和责任心。概论/小组讨12论课程导论：人工智能、机器学习和模式知识传授识别概念及其关系多维度、综合、全面和积极主动分析问能力培养题的能力。通过身边实际案例介绍人工智能部分相关概念和知识、相关应用的发展现价值引领状，增强对基础知识学习和基本技能掌握的紧迫感，培养学生求真务实、进益求精的探索精神、工匠精神。课堂讲授1.人工智能数学基础：模糊数学，数/小组讨2人工智能12理逻辑论2.知识表示：产生式、语义网络、框架等知识传授3.推理理论：经典的确定性推理，不确定推理和模糊推理，模糊推理4.搜索算法7
7 人工智能与机器学习 Artificial Intelligence and Machine Learning 3 学位课 □非学位课 开卷考试 ☑闭卷考试 □考查 ：通过从基本原理到高级算法两个层次全面介绍人工智能和机器学习的相关领域和知识， 以及人工智能和机器学习的最前沿研究和应用，培养研究生利用人工智能和机器学习理论和方法 进行研究和具体实践的基本素养，具备基本的分析问题和解决实际问题的能力。 ：要求学生掌握人工智能和机器学习的基本理论、主要算法和方法及相关应用技术，了 解人工智能和机器学习领域的一些前沿技术和最新发展，对人工智能和机器学习知识体系有更清 晰的认识；当面对与人工智能和机器学习相关的实际课题时，能够运用人工智能和机器学习的知 识去思考、研究和解决相关问题。 1 概论 价值引领 通过身边实际案例引入人工智能和机 器学习相关概念和知识，让学生了解中 国在人工智能领域的发展现状，增强对 祖国日益强大的情感认同及历史使命 的紧迫感和责任心。 2 课堂讲授 / 小 组 讨 论 知识传授 课程导论：人工智能、机器学习和模式 识别概念及其关系 能力培养 多维度、综合、全面和积极主动分析问 题的能力。 2 人工智能 价值引领 通过身边实际案例介绍人工智能部分 相关概念和知识、相关应用的发展现 状，增强对基础知识学习和基本技能掌 握的紧迫感，培养学生求真务实、进益 求精的探索精神、工匠精神。 12 课堂讲授 / 小 组 讨 论 知识传授 1. 人工智能数学基础：模糊数学，数 理逻辑 2. 知识表示：产生式、语义网络、框 架等 3. 推理理论：经典的确定性推理，不 确定推理和模糊推理，模糊推理 4. 搜索算法
结合相关学科，积极主动思考问题、分能力培养析问题和解决问题的能力。通过身边实际案例让学生了解相关应用的发展现状，增强对基础知识学习和价值引领基本技能掌握的紧迫感，培养学生求真务实、进益求精的探索精神、工匠精神。1.模式识别概论课堂讲授2.聚类分析：准则函数、k均值聚类、/小组讨3模式识别8模糊c均值聚类；层次聚类、基于密度论知识传授估计的聚类算法3.有监督学习与线性模型4.感知机和支持向量机结合相关学科，培养积极主动思考、分能力培养析和解决问题的能力。通过身边实际案例让学生了解相关应用的发展现状，增强对基础知识学习和基本技能掌握的紧迫感，培养学生脚踏价值引领实地、求真务实、进益求精的探索精神和工匠精神。1.数据分析与数据挖掘介绍课堂讲授2.数据类型，属性与度量，数据集的数据挖掘/小组讨412类型论知识传授53.数据质量，测量、收集和应用问题4.数据预处理5.相似性度量6.探索数据，汇总统计，可视化结合相关学科，培养积极主动思考、分能力培养析和解决问题的能力。通过身边实际案例让学生了解相关应用的发展现状，增强对基础知识学习和基本技能掌握的紧迫感，培养学生脚踏价值引领福实地、求真务实、进益求精的探索精神和工匠精神。1.模型评估与选择课堂讲授2.集成学习概述/小组讨5机器学习103.典型的分类模型：决策树模型、贝论叶斯分类器知识传授54.人工神经网络概述5.深度神经网络：卷积神经网络、循环神经网络、图卷积神经网络结合相关学科，培养积极主动思考、分能力培养析和解决复杂工程问题的能力。通过身边实际案例让学生了解相关应价值引领小组讨论6前沿系列讲座4用的发展现状和前沿技术最新进展，增00
8 能力培养 结合相关学科，积极主动思考问题、分 析问题和解决问题的能力。 3 模式识别 价值引领 通过身边实际案例让学生了解相关应 用的发展现状，增强对基础知识学习和 基本技能掌握的紧迫感，培养学生求真 务实、进益求精的探索精神、工匠精神。 8 课堂讲授 / 小 组 讨 知识传授 论 1. 模式识别概论 2. 聚类分析：准则函数、k 均值聚类、 模糊 c 均值聚类；层次聚类、基于密度 估计的聚类算法 3. 有监督学习与线性模型 4. 感知机和支持向量机 能力培养 结合相关学科，培养积极主动思考、分 析和解决问题的能力。 4 数据挖掘 价值引领 通过身边实际案例让学生了解相关应 用的发展现状，增强对基础知识学习和 基本技能掌握的紧迫感，培养学生脚踏 实地、求真务实、进益求精的探索精神 和工匠精神。 12 课堂讲授 / 小 组 讨 论 知识传授 1. 数据分析与数据挖掘介绍 2. 数据类型，属性与度量，数据集的 类型 3. 数据质量，测量、收集和应用问题 4. 数据预处理 5. 相似性度量 6. 探索数据，汇总统计，可视化 能力培养 结合相关学科，培养积极主动思考、分 析和解决问题的能力。 5 机器学习 价值引领 通过身边实际案例让学生了解相关应 用的发展现状，增强对基础知识学习和 基本技能掌握的紧迫感，培养学生脚踏 实地、求真务实、进益求精的探索精神 和工匠精神。 10 课堂讲授 / 小 组 讨 论 知识传授 1. 模型评估与选择 2. 集成学习概述 3. 典型的分类模型：决策树模型、贝 叶斯分类器 4. 人工神经网络概述 5. 深度神经网络：卷积神经网络、循 环神经网络、图卷积神经网络 能力培养 结合相关学科，培养积极主动思考、分 析和解决复杂工程问题的能力。 6 前沿系列讲座 价值引领 通过身边实际案例让学生了解相关应 用的发展现状和前沿技术最新进展，增 4 小组讨论
强对基础知识学习和基本技能掌握的紧迫感，培养学生脚踏实地、求真务实、进益求精的探索精神和工匠精神。知识传授人工智能和机器学习前沿进展选讲培养积极主动思考、分析和解决复杂工能力培养程问题的能力。先修课程13人工智能概率论与数理统计2线性代数与空间解析几何离散数学4教材是否序出版自编主编出版社ISBN编号教材名称号时间教材西安交通大学978-7-560王永庆2006.12人工智能原理与方法出版社-50934-1清华大学出版978-7-3022周志华杏机器学习2016.1社-206853-6清华大学出版978-7-302否3机器学习：从公理到算法于剑2017.7社471363参考资料（推荐书目）是否序出版主编自编书目名称出版社ISBN编号号时间书目高等教育出版978-7-040否人工智能导论王万良2017.71社-55153-2Pattern Recognition and Machine978-0-387Christopher否2Springer2010.2MBishopLearning-31073-2参考资料（推荐文献）序号文献名称作者卷期号页码期刊名称12参考资料（推荐网站）序专题名称网站网址号12大纲撰写人（签字）：李金屏杨特培养方案修（制）订工作组副组长（签字）：9
9 强对基础知识学习和基本技能掌握的 紧迫感，培养学生脚踏实地、求真务实、 进益求精的探索精神和工匠精神。 知识传授 人工智能和机器学习前沿进展选讲 能力培养 培养积极主动思考、分析和解决复杂工 程问题的能力。 1 人工智能 3 概率论与数理统计 2 线性代数与空间解析几何 4 离散数学 1 人工智能原理与方法 王永庆 西安交通大学 出版社 978-7-560 -50934-1 2006.12 否 2 机器学习 周志华 清华大学出版 社 978-7-302 -206853-6 2016. 1 否 3 机器学习：从公理到算法 于剑 清华大学出版 社 978-7-302 -47136-3 2017.7 否 1 人工智能导论 王万良 高等教育出版 社 978-7-040 -55153-2 2017.7 否 2 Pattern Recognition and Machine Learning Christopher M Bishop Springer 978-0-387 -31073-2 2010.2 否 1 2 1 2 大纲撰写人（签字）：李金屏 培养方案修（制）订工作组副组长（签字）：
《物联网工程》教学大纲课程名称物联网工程QZ061035课程代码课程英文名称The Internetofthings Engineering学时48学分3开课学期月秋开课单位」信息学院口开卷考试平时成绩占比：30%口学位课课程类型考核方式口闭卷考试过程考核占比：20%口非学位课口考查期末考试占比：50%教学目的与要求1.掌握嵌入式计算机系统、网络技术、传感器与传感网技术、RFID技术、信息安全技术、物联网应用模式及应用软件开发等方面的基本理论和工程应用的培养：2.通过理论教学和专项实验，使学生系统地掌握计算机软件、硬件基本理论，具有物联网商业项目规划与设计能力，能够进行物联网系统集成项目中央控制软件的分析、设计、开发和部署：能够运用新技术解决实际问题，具有一定的技术创新能力教学内容与要求教学方法章节题目学时教学内容与要求与手段通过物联网工程概念的引入及举例，增强学生对祖国日益强大的价值引领情感认同及对社会主义道路的“四个自信”面授物联网工程概论3物联网工程前言、嵌入式计算系知识传授统平台能力培养掌握物联网基本知识让学生了解家用物联网现状，了解我国物联网在世界上的领先优势，科技工作者的家国情怀与使价值引领命担当、社会责任感和职业道德，面授+专对伦理规范的敬畏之心218题研讨+家用物联网开发案例教学基于ESP8266家用物联网开发平知识传授台搭建及物联网技术掌握家用物联网基本知识与开发能力培养技能通过工业级物联网学习，让学生面授+专认识到与家用技术的不同，培养3题研讨+工业级物联网价值引领29学生求真务实、进益求精的探索案例教学精神，工匠精神10
10 物联网工程 QZ061035 The Internet of things Engineering 48 3 秋 信息学院 学位课 □非学位课 □开卷考试 ☑闭卷考试 □考查 30 20 50 1.掌握嵌入式计算机系统、网络技术、传感器与传感网技术、RFID 技术、信息安全技术、物联 网应用模式及应用软件开发等方面的基本理论和工程应用的培养； 2.通过理论教学和专项实验，使学生系统地掌握计算机软件、硬件基本理论，具有物联网商业 项目规划与设计能力，能够进行物联网系统集成项目中央控制软件的分析、设计、开发和部署；能 够运用新技术解决实际问题，具有一定的技术创新能力 1 物联网工程概论 价值引领 通过物联网工程概念的引入及举 例，增强学生对祖国日益强大的 情感认同及对社会主义道路的 “ 四个自信 ” 3 面授 知识传授 物联网工程前言、嵌入式计算系 统平台 能力培养 掌握物联网基本知识 2 家用物联网开发 价值引领 让学生了解家用物联网现状，了 解我国物联网在世界上的领先优 势，科技工作者的家国情怀与使 命担当、社会责任感和职业道德， 对伦理规范的敬畏之心 18 面 授 + 专 题 研 讨 + 案例教学 知识传授 基于 ESP8266 家用物联网开发平 台搭建及物联网技术 能力培养 掌握家用物联网基本知识与开发 技能 3 工业级物联网 价值引领 通过工业级物联网学习，让学生 认识到与家用技术的不同，培养 学生求真务实、进益求精的探索 精神，工匠精神 29 面 授 + 专 题 研 讨 + 案例教学