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培养方案

2023版人工智能专业本科生培养方案

  时间:2023-09-08  浏览:

Artificial Intelligence

一、 培养目标

面向国家新一代人工智能发展的重大战略需求,本专业致力于培养具有扎实数理基础和人工智能专业素养,牢固掌握人工智能基础理论与关键技术,具备人工智能系统设计与工程开发创新能力,初步掌握计算机视觉、自然语言处理等人工智能技术的基本研究方法,具备“人工智能+”产业视角与国际视野,未来有潜力成长为国际一流科学家、工程师和企业家,能在我国人工智能学科与产业发展中发挥领军作用,并具有“四有”素养的拔尖创新型人才。

结合我校其他优势学科,本专业亦注重培养在“人工智能+教育”等交叉学科领域具备良好知识基础、研究潜力和应用实践能力的高端创新型复合人才。

二、 培养要求

本专业学生主要学习人工智能方面的基本理论和专业知识,接受从事研究与应用人工智能技术的基本训练,具有将具体行业领域中的问题转换为人工智能科学问题,并基于人工智能方法、工具解决问题的能力。

毕业生应具有以下几个方面的能力:

1. 具有扎实的数学、计算机基础和科学思维,掌握人工智能的基本理论和专业知识;

2. 掌握“人工智能+教育”等多学科交叉知识体系,能够结合应用领域特点将各领域问题转化为人工智能问题;

3. 掌握人工智能分析方法与工具,具有设计开发人工智能算法及应用系统的能力;

4. 了解人工智能研究与应用的前沿与趋势;

5. 了解并遵循人工智能相关的职业道德与法律法规;正确认识人工智能的伦理问题。

三、 主干学科

0812计算机科学与技术0810信息与通信工程

四、 核心课程

微积分I微积分II大学物理BⅠ线性代数及其应用概率统计与随机过程离散数学人工智能数学基础计算机科学导论人工智能导论人工智能伦理与治理程序设计基础数据结构算法设计与分析、面向对象方法与技术、数据库系统、软件工程、模式识别、计算机视觉、自然语言处理、类脑与认知计算、计算机系统导论、数字信号处理。

五、 毕业要求

在学校规定的学习年限内,修满培养方案各个模块规定的课程,成绩合格,且总学分达到专业的毕业要求,准予毕业,学校颁发毕业证书;符合学士学位授予条件的,授予学士学位。

六、 学制

学制四年

七、 授予学位及毕业总学分

授予学位:工学学士学位

毕业总学分:155

八、 课程结构及学分要求

课程模块

课程性质

课程类别

要求及学分

通识课程

通识必修课

思想政治理论类

17学分,包括思想政治理论课6门

体育与健康类

4学分,包括:女子形体(1)/男子健美(1)、3门体育项目自选课(3)

军事理论与军事技能

4学分,包括:军事理论(2)、军事技能(2)

大学外语类

8学分,大学外语(8)

教师素养类

6学分,包括:教育学(2)、教育心理学(2)、现代教育技术(1)、中国教育改革与发展(1)

通识选修课

家国情怀与价值理想

1学分,至少修读1门“四史”选择性必修课(1)

艺术鉴赏与审美体验

2学分

数理基础与科学素养

至少选修2学分

社会发展与公民责任

3学分,包含:大学心理I(1)、大学心理II(1)和国家安全导论(1)

经典研读与文化传承

至少选修2学分

小计

49

专业课程

专业必修课

专业基础课

41学分

专业核心课

22学分

专业选修课Ⅰ

专业方向课

选修不少于20学分

实践环节

劳动教育

1

12

计算机视觉实践

2

自然语言处理实践

2

科研写作与表达

1

专业实训

1

专业实习

1

毕业论文(设计)

4

小计

95

拔尖创新人才

专业选修课Ⅱ

专业拓展课

选修不少于11

小计

11

总计

155

九、 各学期指导性修读学分分布表

课程模块

各学期指导性修读学分数

大一上

大一下

大二上

大二下

大三上

大三下

大四上

大四下

通识课程

10.5

8.5

8.5

6.5

8.5

4.5

3.5

0.5

专业课程

14

13

15

19

15

14

1

5

拔尖创新人才

0

0

2

0

2

6

0

0

小计

24.5

21.5

25.5

25.5

23.5

24.5

4.5

5.5

十、 教学计划表

通识课程

课程类别

课程编号

课程名称

学分

开课学期和周学时

总学时

考核

方式

第一学年

第二学年

第三学年

第四学年

理论

实践

考试

考查

1

2

3

4

5

6

7

8

通识必修课

思想政治理论类

GEN01101

思想道德与法治

3

2+2

32

32

GEN01102

中国近现代史纲要

3

2+2

32

32

GEN01103

马克思主义基本原理

3

2+2

32

32

GEN01112

毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论

3

2+2

32

32

GEN01113

习近平新时代中国特色社会主义思想概论

3

3

48

GEN09001

形势与政策

2

0.25

0.25

0.25

0.25

0.25

0.25

0.25

0.25

40

88

体育与健康类

GEN01201/

GEN01202

女子形体/男子健美

1

16

16

GEN01203- GEN01237

三自选项课程

3

48

48

军事理论与军事技能

GEN01108

军事理论

2

2

32

4

GEN01109

军事技能

2

2

112

大学外语类

GEN02122

通用英语进阶

2

2

32

GEN02123

博雅英语听说

2

2

32

GEN02124

思辨英语读写

2

2

32

人文通识课程群/学业用途英语课程群

2

32

教师素养类

GEN06120

教育学

2

32

GEN06121

教育心理学

2

32

GEN06122

现代教育技术

1

16

GEN06123

中国教育改革与发展

1

16

通识选修课

家国情怀与价值理想

GEN01114

中国共产党历史

1

16

GEN01115

社会主义发展史

1

16

GEN01116

新中国史

1

16

GEN01117

改革开放史

1

16

艺术鉴赏与审美体验

该模块课程

2

32

数理基础与科学素养

该模块课程

2

32

社会发展与公民责任

GEN06124

大学心理Ⅰ

1

2

16

GEN06125

大学心理Ⅱ

1

2

16

GEN06706

国家安全导论

1

16

经典研读与文化传承

该模块课程

2

32

小计

49

专业课程

课程类别

课程编号

课程名称

学分

开课学期和周学时

总学时

考核

方式

第一学年

第二学年

第三学年

第四学年

理论

实践

考试

考查

1

2

3

4

5

6

7

8

专业基础课(数理基础类)

MAT01006

微积分I

6

6

96

MAT01007

微积分II

6

6

96

PHY01003

大学物理BⅠ

4

4

64

SAI01001

线性代数及其应用

4

4

64

SAI02001

概率统计与随机过程

3

3

48

SAI02002

离散数学

3

3

48

SAI02003A

人工智能数学基础

2

2

32

专业基础课(专业素养类)

SAI01002

计算机科学导论

2

2

32

SAI01003

人工智能导论

2

2

32

SAI02004A

人工智能伦理与治理

1

1

16

专业基础课(编程基础类)

SAI02004

程序设计基础

2

2+2

32

32

SAI11001

数据结构

3

3+2

48

32

SAI11002

算法设计与分析

3

3+2

48

32

专业核心课(软件类)

SAI11001

面向对象方法与技术

2

2+2

32

32

SAI12001

数据库系统

3

3+2

32

32

SAI13001

软件工程

2

2

32

专业核心课(智能)

SAI13002A

模式识别

3

3+2

48

32

SAI13003A

计算机视觉

2

2

32

SAI13004A

自然语言处理

2

2

32

SAI13005A

类脑与认知计算

2

2

32

专业核心课(系统类)

SAI12003

计算机系统导论

4

4

64

SAI13006A

数字信号处理

2

2

32

专业方向课(数据类)

SAI13002B

数据仓库与数据挖掘

2

2+2

32

32

SAI13005B

数据可视化

2

2+2

32

32

SAI13004B

大数据处理

2

2+2

32

32

专业方向课(计算类)

SAI22001

计算方法

2

2

32

SAI21001

Python程序设计

2

1+2

16

32

SAI23001

并行编程原理与实践(限选课)

2

2+2

32

32

专业方向课

(图形图像类)

SAI22002

计算机图形学

2

2+2

32

32

SAI23002

虚拟现实与人机交互

2

2+2

32

32

SAI23003

数字图像处理

2

2+2

32

32

专业方向课(信息类)

SAI22003

传感器技术及应用

2

2+2

32

32

SAI23004

信息安全基础

2

2

32

专业方向课(校本课程)

SAI23005

教育数字化

2

2

32

实践环节

EDU30001

大学生劳动教育

0.5

8

TLO30801

劳动教育实践活动

0.5

24

SAI33001A

计算机视觉实践

2

4

64

SAI33002A

自然语言处理实践

2

4

64

SAI33003

科研写作与表达

1

2

32

SAI31000

专业实训

1

2

32

SAI31002

专业实习

1

2

32

SAI32001

毕业论文(设计)

4

128

小计

95

拔尖创新人才模块

课程类别

课程编号

课程名称

学分

开课学期和周学时

总学时

考核

方式

第一学年

第二学年

第三学年

第四学年

理论

实践

考试

考查

1

2

3

4

5

6

7

8

II

专业拓展课(特色类)

SAI22004A

博弈论

2

2

32

SAI22005A

知识表示与处理(限选课)

2

2

32

SAI23006

深度学习(限选课)

2

2+2

32

32

专业拓展课(跨选类)

SAI12002C

数字逻辑与数字系统

3

3+2

48

32

SAI12004C

计算机组成与结构(限选课)

3

3

48

SAI13002C

操作系统

3

3+2

48

32

SAI13003C

计算机网络

2

2+2

32

32

小计

11

十一、 修读要求

通识课程

1.数学类课程可以选读数学I组替代:学生可以选读北京师范大学数学学院开设的数学I组课程(数学分析I,II)替代数学II组课程(微积分I,II);可以选读北京师范大学数学学院开设的数学I组课程(高等代数I)替代“线性代数及其应用”。

2.通识选修课程中,“数理基础与科学素养”模块,至少在该类别课程中选修2学分;“经典研读与文化传承”模块,至少在该类别课程中选修2学分

3.学生在通识选修课中至少修读1门通识核心课程

专业课程

1. 专业课程中:专业基础课41学分,专业核心课22学分,劳动教育1学分,计算机视觉实践2学分自然语言处理实践2学分,科研写作与表达1学分,专业实训1学分,专业实习1分,毕业论文4学分,均为必修学分。

2. 专业方向课至少在本院开设的该模块课程中选修20学分。其中,“并行编程原理与实践”为限选课。

3. 专业拓展课至少在本院开设的该模块课程中选修11学分,其中,“知识表示与处理”、“深度学习”以及“计算机组成与结构”为限选课,学生必须修读。可以跨选计算机科学与技术专业的专业拓展模块课程。

十二、课程修读学期分布图

第一学期

第二学期

第三学期

第四学期

第五学期

第六学期

第七学期

第八学期

中国近现代史纲要(3)

思想道德与法治(3)

马克思主义基本原理(3)

毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论(3)

习近平新时代中国特色社会主义思想概论(3)

形势与政策1(0.25)

形势与政策2(0.25)

形势与政策3(0.25)

形势与政策4(0.25)

形势与政策5(0.25)

形势与政策6(0.25)

形势与政策7(0.25)

形势与政策8(0.25)

军事技能(2)

军事理论(2)

“四史”选择性必修课(1)

女子形体/男子健美(1)+三自选项课程(1学分×3门课)

通用英语进阶(2)

博雅英语听说(2)

思辨英语读写(2)

人文通识课程群/学业用途英语课程群(2)

教师素养类课程(6)

经典研读与文化传承(2)、艺术鉴赏与审美体验(2)、社会发展与公民责任(3)、数理基础与科学素养(2)


微积分 I(6)

微积分 II(6)

概率统计与随机过程(4)

大学物理BⅠ(4)

线性代数及其应用(4)

人工智能数学基础(2)

专业核心课、专业选修课I(≥20)

实践环节(12

专业选修课Ⅱ(≥11