2020级085400电子信息硕士培养方案 (人工智能方向) | ||||||||
所属院系 | 金沙乐场60389com | 学位类别 | 专业学位 | 学制 | 2.5 | |||
最低总学分 | 24 | 公共学位课最低学分 | 7 | |||||
专业课最低学分 | 11 | 专业学位课最低学分 | 7 | |||||
培养目标及基本要求: | ||||||||
(一)培养目标: 电子信息工程类硕士专业学位是与工程领域任职资格相联系的专业学位,致力于培养德智体美劳全面发展、具有全球竞争力的高素质创新人才和领导者,强调工程性、实践性和应用性,须面向经济社会发展和行业创新发展需求,紧密结合自身优势与特色,明晰培养定位,突出培养特色,更好地服务于电子信息工程类硕士专业学位研究生的职业发展需求和社会的多元化人才需求,培养应用型、复合型高层次工程技术和工程管理人才。(二) 基本要求 1.拥护中国共产党的领导,热爱祖国,遵纪守法,具有服务国家和人民的高度社会责任感、良好的职业道德和创业精神、科学严谨和求真务实的学习态度和工作作风,身心健康。 2. 掌握所从事行业领域坚实的基础理论和宽广的专业知识,熟悉行业领域的相关规范,在行业领域的某一方向具有独立担负工程规划、工程设计、工程实施、工程研究、工程开发、工程管理等专门技术工作的能力,具有良好的职业素养。3. 掌握一门外国语。 | ||||||||
培养方向: | ||||||||
人工智能, | ||||||||
读书(学术、实践)报告: | ||||||||
要求做读书(实践)报告4次,其中要求至少公开在学科或学院做读书报告1 次,或参加国际或全国会议作口头学术报告1 次。读书(学术)报告考核通过计2学分。 | ||||||||
专业实践环节: | ||||||||
专业实践是电子信息工程类硕士专业学位研究生获得实践经验,提高实践能力的重要环节。电子信息工程类硕士专业学位研究生应开展专业实践,可采用集中实践和分段实践相结合的方式。具有2年及以上企业工作经历的电子信息工程类硕士专业学位研究生专业实践时间应不少于6个月,不具有2年企业工作经历的电子信息工程类硕士专业学位研究生专业实践时间应不少于1年。在读期间应参加不少于1年的专业实践训练(可采用集中实践和分段实践相结合的方式),其中以项目研究形式开展时间不少于6个月。提交相关材料,学院审核通过后,计专业实践训练8学分。 | ||||||||
开题报告: | ||||||||
电子信息工程类硕士研究生应就论文选题意义、国内外研究综述、主要研究内容和研究方案等作出论证,写出书面报告,并在开题报告会上报告。论文选题应来源于工程实际或者具有明确的工程应用背景,可以是一个完整的工程技术项目的设计或研究课题,可以是技术攻关、技术改造专题,可以是新工艺、新设备、新材料、新产品的研制与开发等。开题报告会考核小组至少由3 名副教授或相当职称以上的专家组成,开题报告经导师(组)审定通过后,开始撰写学位论文。开题报告未获通过者,应在学院(系)或学科规定的时间内重新开题。开题报告通过者如因特殊情况须变更学位论文课题研究者,应重新进行开题报告。 | ||||||||
毕业和授予学位标准: | ||||||||
1、完成培养方案中规定的所有环节,获得培养方案规定的学分,成绩合格。 2、通过学位论文答辩。学位论文评阅和答辩的要求按《浙江大学研究生学位论文答辩与学位申请实施办法》(浙大发研〔2009〕48号)执行。 3、电子信息硕士研究生申请学位论文答辩一般满足以下条件之一: (1)至少完成一篇与学位论文内容相关并达到发表要求的论文,在本学科指定学术期刊或会议上以第一作者(或导师为第一作者,本人第二作者)公开发表; (2)在开源平台上取得一定的成绩; (3)参加国际学术委员会组织的竞赛; (4)获得与学位论文相关的省部级及以上科技成果奖励或授权发明专利或有被国家/国际标准采纳的技术提案,且署名为学生中第一; (5)论文研究涉及国家级、省部级等面向工程应用型的项目或重大横向项目的核心内容,已完成任务目标; (6)有已受理的发明专利,本人需为第一申请人或者导师为第一申请人,本人为第二申请人; (7)有已提交国际标准的提案,本人需为提案人中的前五名。 | ||||||||
质量保证体系: | ||||||||
1、优化课程设置,保证教学质量,规范培养过程和学位论文。 2、开展科研训练和学术研讨活动,营造国际交流氛围。 3、校企联合培养是提高电子信息工程类硕士专业学位研究生培养质量的有效方式。 4、导师指导是保证电子信息工程类硕士专业学位研究生培养质量的重要保障。 | ||||||||
备注: | ||||||||
公共素质类课程1学分为必修学分,填报时在研究生院信息管理系统中有课程开课清单供同学选择,未在课程清单内的课程不能算公共素质课。 | ||||||||
平台课程 | ||||||||
必修/选修 | 课程性质 | 课程编号 | 课程名称 | 学分 | 总学时 | 开课学期 | 备注 | |
必修 | 公共学位课 | 0500009 | 研究生英语能力提升 | 1 | 32 | 春、夏、秋、冬 | ||
必修 | 公共学位课 | 0440001 | 工程伦理 | 2 | 32 | 春、夏、冬 | ||
必修 | 公共学位课 | 0500008 | 研究生英语基础技能 | 1 | 0 | 春、夏、秋、冬 | ||
必修 | 公共学位课 | 0420002 | 自然辩证法概论 | 1 | 24 | 春、夏、秋、冬 | ||
必修 | 公共学位课 | 3320001 | 中国特色社会主义理论与实践研究 | 2 | 32 | 春、夏、秋、冬 | ||
必修 | 公共选修课 | 0000999 | 公共素质类课程至少1门(具体课程详见清单,个人学习计划制定时勿以具体课程替代) | 1 | 16 | 春、夏、秋、冬 | 职业能力发展与创业教育 | |
必修 | 专业学位课 | 5141079 | 研究生论文写作指导 | 1 | 16 | 春、夏、秋、冬 | ||
必修 | 专业学位课 | 2142001 | 人工智能算法与系统 | 2 | 32 | 秋 | ||
必修 | 专业学位课 | 5141089 | 工程前沿技术讲座 | 2 | 32 | 秋冬 | ||
必修 | 专业学位课 | 3242001 | 电子信息工程中数学模型与方法 | 2 | 32 | 秋 | ||
方向课程 | ||||||||
人工智能 | ||||||||
研究内容: | ||||||||
本方向培养符合国家战略及人工智能产业发展需求,具备良好的信息科学、数理统计基础、计算机系统知识及扎实的编程基。约按笫莼≈队爰寄,掌握AI核心原理和AI思维,能够熟练运用数据思维、AI模型、工具、语音识别、NLP、图像处理等技术解决实际工程问题的高素质应用型人才。 | ||||||||
必修/选修 | 课程性质 | 课程编号 | 课程名称 | 学分 | 总学时 | 开课学期 | 备注 | |
必修 | 专业学位课 | 5141087 | 自然语言处理 | 2 | 48 | 冬 | ||
必修 | 专业学位课 | 5141088 | 人工智能安全 | 2 | 32 | 冬 | ||
必修 | 专业选修课 | 5143108 | 计算机视觉导论 | 2 | 32 | 秋 | ||
必修 | 专业选修课 | 5143123 | 数据智能技术与应用实践 | 2 | 32 | 冬 |