南京大学人工智能本科专业教育培养体系

南京大学人工智能学院本科培养方案详述,涵盖数学基础、学科基础、专业方向等课程,旨在培养具备扎实理论与实践能力的人工智能专业人才。

第 1 章 创办一流大学人工智能教育的思考
第 2 章 南京大学人工智能学院本科培养方案
2.1 专业方向简介
2.2 培养目标和专业特色
2.3 培养毕业要求
2.4 培养规格路径
2.5 课程体系设置
第 3 章 数学基础课程教学大纲
3.1 “数学分析(一)”教学大纲
3.2 “数学分析(二)”教学大纲
3.3 “高等代数(一)”教学大纲
3.4 “高等代数(二)”教学大纲
3.5 “离散数学”教学大纲
3.6 “概率论与数理统计”教学大纲
3.7 “优化方法”教学大纲
3.8 “数理逻辑”教学大纲
第 4 章 学科基础课程教学大纲
4.1 “人工智能导引”教学大纲
4.2 “人工智能导论”教学大纲
4.3 “数据结构与算法分析”教学大纲
4.4 “程序设计基础”教学大纲
4.5 “人工智能程序设计”教学大纲
4.6 “机器学习导论”教学大纲
4.7 “知识表示与处理”教学大纲
4.8 “模式识别与计算机视觉”教学大纲
4.9 “自然语言处理”教学大纲
4.10 “数字系统设计基础”教学大纲
4.11 “计算机系统基础”教学大纲
4.12 “操作系统”教学大纲
第 5 章 专业方向课程教学大纲
5.1 “泛函分析”教学大纲
5.2 “数字信号处理”教学大纲
5.3 “高级机器学习”教学大纲
5.4 “计算方法”教学大纲
5.5 “控制理论与方法”教学大纲
5.6 “机器人学导论”教学大纲
5.7 “多智能体系统”教学大纲
5.8 “分布式与并行计算”教学大纲 / 75
第 6 章 专业选修课程教学大纲
6.1 数学拓展类课程教学大纲
6.1.1 “数学建模”教学大纲
6.1.2 “矩阵计算”教学大纲
6.1.3 “随机过程”教学大纲
6.1.4 “组合数学”教学大纲
6.1.5 “博弈论及其应用”教学大纲
6.1.6 “时间序列分析”教学大纲
6.2 学科拓展类课程教学大纲
6.2.1 “编译原理”教学大纲
6.2.2 “随机算法”教学大纲
6.2.3 “数据库概论”教学大纲
6.2.4 “形式语言与自动机”教学大纲
6.2.5 “计算机体系结构”教学大纲
6.2.6 “软件体系结构”教学大纲
6.3 专业拓展类课程教学大纲
6.3.1 “自动规划”教学大纲
6.3.2 “归纳逻辑程序设计”教学大纲
6.3.3 “学习理论导论”教学大纲
6.3.4 “概率图模型”教学大纲
6.3.5 “强化学习”教学大纲
6.3.6 “神经网络”教学大纲
6.3.7 “启发式搜索与演化算法”教学大纲
6.3.8 “信息检索”教学大纲
6.3.9 “语音信号处理”教学大纲
6.3.10 “深度学习与应用”教学大纲
6.3.11 “复杂结构数据挖掘”教学大纲
6.4 交叉复合类课程教学大纲
6.4.1 “认知科学导论”教学大纲
6.4.2 “神经科学导论”教学大纲
6.4.3 “计算语言学”教学大纲
6.4.4 “计算金融”教学大纲
6.4.5 “计算生物学导论”教学大纲
6.4.6 “传感器设计与应用”教学大纲
6.4.7 “智能硬件与新器件”教学大纲
6.4.8 “人工智能伦理”教学大纲
6.5 应用实践类课程教学大纲
6.5.1 “智能系统设计与应用”教学大纲
6.5.2 “智能应用建模”教学大纲
6.5.3 “机器学习系统与平台”教学大纲
6.5.4 “机器人系统开发”教学大纲
6.5.5 “人工智能企业实训”教学大纲

### 关于南京邮电大学Python和人工智能教学与研究的信息 #### Python编程及人工智能应用课程设置 在南京邮电大学,Python 编程及其在人工智能中的应用被广泛纳入计算机科学及相关专业的本科教育体系中。学生通过一系列实验报告来加深理解并实践所学理论。 对于线性回归的学习,学校安排了专门的实验环节让学生能够掌握这一基本机器学习方法的核心概念和技术细节[^2]。具体来说,在《Python编程及人工智能应用》这门课里,学生们会接触到如何利用`scikit-learn`库快速构建模型,并进一步探索基于最小二乘法或梯度下降的手动实现方式。这些活动不仅帮助他们巩固课堂上学到的知识点,还培养了解决实际问题的能力。 此外,为了确保结果的一致性和可重复性,实验指导书中特别指出了应采用固定随机种子(如 `np.random.seed(42)`),以便每次运行程序时都能得到相同的数据划分方案。 #### 数据处理与评估标准 当涉及到具体的项目实施时,比如房价预测案例分析,则强调了合理分割训练集与测试集的重要性——即使用前350条记录作为训练样本,而剩余部分用于验证最终模型性能的好坏。在此基础上,还会教导学员们计算诸如决定系数\( R^{2} \) 和均方误差(MSE, Mean Squared Error)这样的统计量以量化模型的表现质量。 ```python from sklearn.metrics import r2_score, mean_squared_error import numpy as np def evaluate_model(y_true, y_pred): """Evaluate the performance of a regression model.""" mse = mean_squared_error(y_true, y_pred) r2 = r2_score(y_true, y_pred) print(f'Mean Squared Error: {mse:.4f}') print(f'R-squared Score: {r2:.4f}') # Example usage with dummy data points (replace these lines according to your dataset loading logic) y_test = np.array([...]) # Replace ... by actual test labels from '题目1数据.txt' predictions = [...] # Model predictions on the same set evaluate_model(y_test, predictions) ``` #### 复习建议与考试准备策略 针对期末考核,有经验的学生分享了一些有效的备考技巧:除了熟练记忆各类基础语法规则外,更应该注重理解和练习典型算法的应用场景以及它们背后的数学原理[^3]。虽然某些复杂主题可能不会直接出现在试卷上,但对于整体框架的理解有助于更好地应对各种类型的试题。因此,即使像全连接层、卷积操作或是特定参数调优等高级话题不在必修范围内,适当关注也能提升个人能力水平。
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