人工智能学院2023级非全日制硕士研究生课程设置及学分要求

  • 人工智能学院
  • 日期:2023-09-04
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     硕士研究生入学后按要求参加集中教务课程学习,期间遵循《中国科学院大学研究生课程教学组织管理暂行规定》、《中国科学院大学电子信息硕士专业学位研究生培养方案(试行)》等文件,完成基础理论和专业知识的学习。课程学习实行学分制,课程学习的总学分不少于24学分。其中学位课不低于19学分,包括公共学位课7学分,专业学位课不低于12学分;公共必修非学位课1学分,公共选修课不低于2学分,专业选修课不低于2学分。

课程属性

课程名称

学分

备注

学位课

公共学位课

(必修)

新时代中国特色社会主义理论与实践

2

 

自然辩证法概论

1

 

学术道德与学术写作规范

1

 

硕士学位英语(英语 A)

3

 

专业学位课

 

≥12

 

非学位课

公共必修课

工程伦理

1

 

专业选修课

 

≥2

 

公共选修课

 

≥2

 

 

     硕士研究生修读的课程包括学位课和非学位课等。学位课是为达到培养目标要求,保证培养质量而必须学习的课程,分为公共学位课和专业学位课两类。非学位课是为拓宽知识面、完善知识结构或加深某方面知识而开设的课程。其课程体系如下。

     (一)公共课程

     公共必修课程包括:《新时代中国特色社会主义理论与实践》、《自然辩证法概论》、《学术道德与学术写作规范》、《硕士学位英语(英语A)》、《工程伦理》。

     (二)专业基础课程和选修课程

     专业基础课程包括数学类基础课程、专业类基础课程和实践类基础课程;选修课程包括专业技术课程、人文素养课程。专业基础课程遵循先进性、模块化、复合性、工程性和创新性五个基本原则,根据培养方向设置。

课程属性

课程名称

学时

学分

开课学期

公共必修课

*新时代中国特色社会主义理论与实践

32

2

秋季

*学术道德与学术写作规范

20

1

春季

*自然辩证法概论

36

1

春季

*硕士学位英语(英语A)

64

3

秋季

工程伦理

20

1

春季

专业核心课

*深度学习理论与实践

40

2

春季

*人工智能原理与应用

40

2

秋季

*模式识别与机器学习技术

40

2

秋季

*计算机算法设计与分析

40

2

跨学期授课

专业课

*计算机视觉:原理与应用

40

2

跨学期授课

*信息论及其应用

40

2

秋季

*并行计算与实现技术

40

2

跨学期授课

*高级数据库系统

40

2

秋季

*计算机网络技术

40

2

秋季

*面向AI系统的软件工程

40

2

秋季

*大数据分析与挖掘

40

2

秋季

*语义网络与知识图谱

40

2

跨学期授课

*强化学习基础

40

2

春季

*文献阅读与科技论文写作

30

1.5

春季

*智能移动机器人

40

2

春季

*智能物联网技术及应用

40

2

春季

*智能系统质量保证技术

40

2

春季

*云计算技术及应用

40

2

春季

*自然语言处理与应用

40

2

春季

实验课

*机器学习算法实验

40

1

春季

公共选修课

科技战略与政策

30

1

秋季

金融数字化

30

1

春季

必修环节

专业实践

 

6

 

开题报告

 

2

 

中期考核

 

2

 

学术报告和社会实践

 

2

 

 

注:

1.带 * 的课程可以选为学位课。

2.跨学期授课:秋季学期会完成前半部分的课程教学,春季学期开学初完成后半部分的课程教学,学生需要在秋季学期完成跨学期授课课程的选课,春季学期不可以选课。