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公共基础课 《马克思主义基本原理》 毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论 习近平新时代中国特色社会主义思想概论 中国近现代史纲要 思想道德与法治 形势与政策 体育 大学英语 高等数学 线性代数 概率论与数理统计 人工智能基础 大学物理 大学物理实验 大学生国防教育 大学生劳动教育理论与实践 国家安全与校园安全 大学生心理健康教育 思政限选课 交通大国史话 中华民族共同体概论 中国共产党与中国道路 马克思主义哲学视野中的党史 解码交通强国 学科基础课 人工智能专业导论 电工学 电子技术实验 高级语言程序设计(C) 离散数学 数据结构与算法 专业必修课 Python 程序设计 模式识别与机器学习 深度学习 单片机原理及应用 Linux 操作系统 计算机视觉 数字信号处理 专业(方向)限选课 信号与系统 嵌入式系统开发 通信原理 高频电路 物联网技术及应用 物联网系统开发 传感器与检测技术 计算机网络 专业任选课 计算机仿真 电子设计自动化 Java 程序设计 专业英语 数据库原理与应用 创新创业必修课 大学生职业生涯规划 就业指导 创业指导 创新创业选修课 科技论文与专利撰写 人工智能前沿技术 美育必修课 音乐鉴赏 影视鉴赏 实践课 入学教育及军训实践 C 语言课程设计实践 电子技术课程设计(含电子工艺实习)实践 Python 课程设计实践 竞赛实训实践 机器学习课程设计实践 深度学习课程设计实践 嵌入式系统开发课程设计实践 物联网技术及应用课程设计实践 嵌入式人工智能项目实训实践 毕业实习(专业实训)实践 毕业设计(论文)
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《人工智能导论》为计算机科学技术专业和软件工程专业的一门选修课,其目的是使学生初步了解人工智能的基本原理,初步学习和掌握人工智能的基本技术,以便拓宽知识面,并为进一步学习和应用奠定基础。本课程的具体要求为: 1. 了解人工智能的基本概念、分支领域及其发展概况; 2. 理解知识表示及其推理的基本原理,掌握其基本技术; 3. 理解基于搜索的问题求解基本原理,掌握其基本技术; 4. 理解机器学习、知识发现的基本原理;初步掌握其基本方法; 5. 学会一种人工智能程序语言,掌握简单的智能程序设计方法; 6. 能综合运用所学知识,设计实现一个小型专家系统。 教学重点、难点: 1. 搜索与问题求解; 2. 知识表示及其推理; 3. 机器学习与知识发现; 4. 专家系统原理与设计
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《文献阅读与学术写作》 《高等光学》 《光电子学》 《光电检测技术》 《现代信号分析与处理》 《科学研究方法》 《现代传感技术》 《精密测量理论与技术》 《工程伦理》 《智能感知理论与应用》 《机器视觉》 《现代信号处理技术》 《半导体物理与器件》 《电路仿真分析与设计》 《光纤传感技术及应用》 《嵌入式系统设计》 《软件设计技术》 《生物医学传感与检测技术》 《微纳光子学》 《微纳加工及测试技术》 《微弱信号分析与处理》 《Understanding Optics with Python》 《现代光学测试技术》 《现代光学设计》 《医学成像技术》 《智能感知与自主系统》 《智能检测技术与系统》 《最优化理论》 《超快光纤激光技术及应用》 《深度学习》 《现代光学实验》 《柔性光电子学》 《工程光学基础》 《误差理论与数据处理》 《精密机械设计基础》
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《中国文化与对外传播》 《现代汉语》 《翻译概论》 《基础笔译》 《基础口译》 《人工智能与机器翻译》 《技术传播与写作》 《高级英汉互译》 《翻译研究方法与论文写作》 《信息科技翻译》 《语料库与翻译》 《技术文档信息架构》 《译后编辑》 《翻译与本地化项目管理》 《翻译行业专题课》 《英汉对比与翻译》 《跨文化交际》 《翻译批评与鉴赏》 《中国文化典籍英译》 《笔译实务》 《笔译工作坊》 《口译工作坊》 《政治文献翻译实务》 《英汉笔译》 《汉英笔译》 《第二外语(德语)》 《第二外语(日语)》 《第二外语(西语)》 《第二外语进阶(德语)》 《第二外语进阶(日语)》 《第二外语进阶(西语)》 《英语学术论文写作》 《英语学术交流与演讲》 《研究生英语》 《博士生英语》
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《C 语言程序设计 C》 《数据结构与算法》 《计算机组成原理 C》课程纲要 《数据库原理与应用 A》 《计算机网络》 《Python 基础与应用》 《数据采集与管理》 《大数据技术原理与应用》 《Java 程序设计》 《数据可视化》 《大数据运维》 《统计数据分析方法》 《机器学习 B》 《数据分析与挖掘技术》 《数据仓库(Hive)》 《大数据实时计算》 《专业英语 B》 《数学建模》 《人工智能基础 A》 《数据导入与预处理应用》 《数据科学与大数据专业文献检索与论文写作》 《创新思维培养与创业管理》 《Scala 技术与应用》 《数据科学导论》 《大数据与云计算》 《混合现实技术》 《分布式计算》 《区块链原理与技术》 《NoSQL 数据库技术》 《多模态信息处理》 《数据隐私与安全》 《多元统计分析与 R 语言建模》 《服务科学与服务工程概论》 《数据库系统工程师》 《知识图谱》 《Scala 程序设计》 《数据科学与大数据技术导论》 《大数据专业文献检索与论文写作》 《统计分析》 《数据采集与网络爬虫》 《计算机组成原理 D》课程纲要 《数据分析师认证》 《网络前端开发》 《非结构化数据存储与分析》 《信息安全前沿技术》 《项目管理》 《软件工程》 《算法设计与分析》 《运筹学》 《虚拟化技术》 《C 语言程序设计》 《操作系统原理(Linux)》 《数据库原理与应用 E》 《操作系统原理》 《深度学习》 《Hive 查询分析》 《流计算》 《文献检索与论文写作》 《数据资产登记》
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《智慧农业专业导论》 《高等数学I》 《普通化学 I 》 《普通化学实验Ⅰ》 《高等数学Ⅱ》 《普通化学实验 I》 《有机化学 IV》 《大学物理 VI》 《仪器分析》 《植物学(含分类)》 《土壤肥料学》 《基础生物化学》 《植物生理学》 《遗传学》 《生物统计与试验设计》 《基础微生物学》 《数字图像处理》 《机器学习》 《农业生态学》 《植物生物技术导论》 《分子生物学导论》 《作物栽培学》 《作物育种学》 《数据库系统原理》 《农业信息技术》 《农业遥感学》 《现代农业机械》 《大数据处理与分析》 《传感器原理与应用》 《农业软件开发》 《植物保护通论》 《农业标准化》 《农业资源学》 《农业经济学》 《单片机原理及应用》 《安卓应用开发》 《人工智能与模式识别》 《神经网络与深度学习》 《智慧农场规划与设计》 《物联网工程》 《农业无人机遥感》 《农科英语阅读与写作》 《World Agriculture》 《作物田间表型获取与分析》实验 《毕业设计(论文)》 《创新基础》 《创新思维训练》 《科创指导和训练》 《创新精神与实践》 《创新创业领导力》
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