课程设置及学分要求
硕士研究生入学后按要求参加所级教务课程学习,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》、《中国科学院大学研究生课程学习及学分要求暂行规定》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,课程学习不少于30学分。课程学分要求公共必修课12学分,所有学生必须修读。学位课学分不低于19学分,其中除必修课程中的公共学位课共7学分外,专业学位课要不少于12学分。公共选修课不少于2学分。
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:《中国特色社会主义理论与实践研究》、《自然辩证法概论》、《学术道德与学术写作规范》、《工程伦理》、《硕士学位英语(英语A)》、《专业英语(英语C)》、《知识产权》、《信息检索》。
(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、实验课程、人文素养课程、创新创业活动。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 |
公共必修课 |
*中国特色社会主义理论与实践研究 |
32 |
2 |
*学术道德与学术写作规范 |
20 |
1 |
|
*自然辩证法概论 |
36 |
1 |
|
*硕士学位英语(英语A) |
64 |
3 |
|
专业英语(英语C) |
32 |
2 |
|
信息检索与文献综述 |
20 |
1 |
|
工程伦理 |
20 |
1 |
|
知识产权 |
20 |
1 |
|
专业核心课 |
*计算机算法设计与分析 |
40 |
2 |
*高等工程数学 |
40 |
2 |
|
*高级数据库系统 |
40 |
2 |
|
*现代软件工程方法与实践 |
40 |
2 |
|
*模式识别与机器学习 |
40 |
2 |
|
*人工智能导论 |
40 |
2 |
|
*大数据技术概论 |
40 |
2 |
|
*计算机网络技术 |
40 |
2 |
|
*信息论及其应用 |
40 |
2 |
|
*智能机器人原理与技术 |
40 |
2 |
|
专业普及课 |
云计算 |
40 |
2 |
智能物联网技术及应用 |
40 |
2 |
|
计算机视觉 |
40 |
2 |
|
语义网络与知识图谱 |
40 |
2 |
|
并行计算 |
40 |
2 |
|
强化学习 |
40 |
2 |
|
深度学习理论与应用 |
40 |
2 |
|
自然语言处理与应用 |
40 |
2 |
|
公共选修课 |
计算机安全技术与实践 |
40 |
2 |
智能软件质量保证技术及应用 |
40 |
2 |
|
金融信息化 |
20 |
1 |
|
必修环节 |
开题报告 |
2 |
|
中期报告 |
2 |
||
工程实践与学术交流 |
1 |
附表:课程目录,课程名称前带*的为学位课程。