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人工智能前沿技术丛书-智能科学与技术一级学科本硕博培养体系
字数: 492
出版社: 西安电子科大
作者: 编者:焦李成//李阳阳//侯彪//石光明//董伟生|
商品条码: 9787560672731
版次: 1
开本: 16开
页数: 382
出版年份: 2024
印次: 1
定价:
¥79
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舞蹈音乐的基础理论与应用
内容简介
西安电子科技大学人工智能学院面向国家重大 战略发展和国际前沿发展需求,深入贯彻十九大和 二十大报告精神及《新一代人工智能发展规划》, 为推进“新工科”建设,形成“人工智能+X”复合 专业培养新模式,加快建设一流人才队伍,特编写 了本书。本书汇总了学院在交叉学科上二十余年的 探索和实践,采取“国际化+西电特色”本硕博一体 化人才培养、“国际学术前沿+国家重大需求”科学 研究+创新实践协同育人和“高水平平台+高层次人 才”的人才培养体系。书中给出了面向智能科学与 技术一级学科的本硕博培养体系、特色课程建设方 案,附上了国务院学位办和教育部指导性文件,双 语教育和全英专业培养采用双语论著,便于国内外 同行交流。 本书可供高等院校智能科学与技术一级学科中 人工智能专业以及智能科学与技术专业的本科生、 硕士生和博士生,教学管理人员,教育研究人员以 及国内外教育界相关人士参考。
作者简介
焦李成,男,汉族,1959年10月生,1992年起任西安电子科技大学教授。现任智能感知与计算国际联合研究中心主任、智能感知与图像理解教育部重点实验室主任、智能感知与计算国际合作联合实验室主任、“智能信息处理科学与技术”高等学校学科创新引智基地(“111计划”)主任、教育部科技委国际合作部学部委员、中国人工智能学会副理事长、IET西安分会主席、IEEE西安分会奖励委员会主席、IEEE计算智能协会西安分会主席、IEEEGRSS西安分会主席,IEEETGRS副主编、教育部创新团队首席专家。国务院学位委员会学科评议组成员、教育部本科教学水平评估专家。1991年被批准为享受国务院政府津贴的专家,1996年首批入选国家“百千万”人才工程。当选为全国模范教师、陕西省师德标兵和曾任第八届全国人大代表。 焦李成教授的主要研究方向为智能感知与计算、图像理解与目标识别、深度学习与类脑计算,培养的十余名博士获全国优秀博士学位论文奖、提名奖及陕西省优秀博士论文奖。研究成果获包括国家自然科学奖二等奖及省部级一等奖以上科技奖励十余项,出版学术专著十余部,五次获国家优秀科技图书奖励及全国首届三个一百优秀图书奖。所发表的论著被他人引用超过25000余篇次,H指数为65。
目录
第1章 本科生培养 1.1 智能科学与技术专业培养方案 1.1.1 专业介绍 1.1.2 培养目标 1.1.3 专业思政育人 1.1.4 毕业要求 1.1.5 学制与学位 1.1.6 专业分流要求 1.1.7 专业特色课程 1.1.8 最低毕业要求及学分分布 1.1.9 教学进程计划总表 1.2 人工智能专业培养方案 1.2.1 专业介绍 1.2.2 培养目标 1.2.3 专业思政育人 1.2.4 毕业要求 1.2.5 学制与学位 1.2.6 大类分流要求 1.2.7 专业特色课程 1.2.8 最低毕业要求及学分分布 1.2.9 教学进程计划总表 1.3 图灵人工智能科学实验班培养方案 1.3.1 专业介绍 1.3.2 培养目标 1.3.3 专业思政育人 1.3.4 毕业要求 1.3.5 培养模式 1.3.6 学制与学位 1.3.7 专业分流机制 1.3.8 专业特色课程 1.3.9 毕业最低要求及学分分布 1.3.10 教学进程计划总表 1.4 人工智能与模式识别全英文专业培养方案(Artificial Intelligence and Pattern Recognition Full-English Teaching Major Training Program) 1.4.1 培养定位 1.4.2 培养模式 1.4.3 培养方案 1.4.4 培养课程 1.4.5 教学进程计划总表(Schedule of Teaching Process) 1.5 人工智能相关专业全英文授课本科留学生培养方案(Training Scheme for Foreign Undergraduate Students Majoring in AI) 1.5.1 培养模式与目标(Training Model and Objectives) 1.5.2 基本要求(Basic Requirements) 1.5.3 学分要求(Credit Requirements) 1.5.4 学制与学位(Educational System and Academic Degree) 1.5.5 教学进程计划表(Schedule of Teaching Process) 1.6 特色课程教学大纲 1.6.1 Python程序设计和人工智能平台学习 1.6.2 最优化理论与方法 1.6.3 专业基础实践 1.6.4 人工智能概论 1.6.5 算法设计与分析
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