人工智能（一級學(xué)科）

人工智能（一級學(xué)科）一級學(xué)科01設(shè)立背景設(shè)立院校培養(yǎng)方向相似學(xué)科培養(yǎng)目標研究生培養(yǎng)課程體系目錄0305020406基本信息人工智能(ArtificialIntelligence)，是一個以計算機科學(xué)（ComputerScience）為基礎(chǔ)，由計算機、心理學(xué)、哲學(xué)等多學(xué)科交叉融合的交叉學(xué)科、新興學(xué)科，研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)，企圖了解智能的實質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機器，該領(lǐng)域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。設(shè)立背景設(shè)立背景為服務(wù)國家戰(zhàn)略需求，積極推動新興交叉學(xué)科發(fā)展，促進高層次復(fù)合型人才培養(yǎng)，中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)（中科大）將新增設(shè)立人工智能一級交叉學(xué)科博士學(xué)位授權(quán)點和量子科學(xué)與技術(shù)一級交叉學(xué)科博士學(xué)位授權(quán)點以及臨床醫(yī)學(xué)專業(yè)學(xué)位博士授權(quán)點。

國務(wù)院學(xué)位委員會正式發(fā)布了《2019年學(xué)位授權(quán)自主審核單位增列的學(xué)位授權(quán)點清單》，華中科技大學(xué)（華中大）人工智能與自動化學(xué)院牽頭申報的人工智能交叉學(xué)科博士學(xué)位授權(quán)點成功獲批。

研究方向包括計算機視覺與感知智能，機器學(xué)習與計算智能，認知計算與類腦智能，無人系統(tǒng)與群體智能，人機共融與智能控制，以及包括智慧醫(yī)療、智慧交通在內(nèi)的“人工智能+X”等領(lǐng)域的研究。

相似學(xué)科相似學(xué)科智能科學(xué)與技術(shù)

、計算機科學(xué)與技術(shù)

、控制科學(xué)與工程

、信息與通信工程

設(shè)立院校設(shè)立院校浙江大學(xué)、華中科技大學(xué)、北京航空航天大學(xué)、東南大學(xué)、中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)、武漢大學(xué)、北京理工大學(xué)、北京大學(xué)、中南大學(xué)、北京郵電大學(xué)、南開大學(xué)、山東大學(xué)、四川大學(xué)、中國人民大學(xué)、大連理工大學(xué)、北京師范大學(xué)、吉林大學(xué)、西安交通大學(xué)、哈爾濱工業(yè)大學(xué)、天津大學(xué)、中國海洋大學(xué)、華北電力大學(xué)、沈陽工業(yè)大學(xué)、大連海事大學(xué)、東華大學(xué)、上海大學(xué)、江蘇科技大學(xué)、中國礦業(yè)大學(xué)、河海大學(xué)、南京信息工程大學(xué)、安徽工程大學(xué)、四川輕化工大學(xué)、西安科技大學(xué)、蘭州交通大學(xué)

、澳門科技大學(xué)

。培養(yǎng)目標品德素質(zhì)方面能力素質(zhì)方面知識水平方面培養(yǎng)目標品德素質(zhì)方面熱愛祖國、熱愛人民，擁護黨的路線、方針和政策，樹立和踐行社會主義核心價值觀。遵紀守法，具有較強的社會責任感和事業(yè)心，具備良好的道德品質(zhì)，恪守科研誠信與倫理，嚴守學(xué)術(shù)規(guī)范，具備國際化視野、創(chuàng)新意識和團隊精神，愿為中國特色社會主義事業(yè)貢獻力量。

知識水平方面具有堅實的人工智能領(lǐng)域相關(guān)學(xué)科基礎(chǔ)理論知識和專業(yè)技能，深入了解本領(lǐng)域的發(fā)展方向，系統(tǒng)掌握人工智能學(xué)科相關(guān)研究領(lǐng)域的理論、技術(shù)和方法，具備多學(xué)科交叉的知識體系和學(xué)習能力。博士生突出廣泛掌握人工智能國際前沿學(xué)術(shù)方向和行業(yè)先進技術(shù)趨勢，了解國際前沿理論、技術(shù)以及需求熱點；碩士生突出夯實本領(lǐng)域基礎(chǔ)理論，快速獲取跨學(xué)科知識和共性技術(shù)，并能夠綜合運用。

能力素質(zhì)方面博士生突出提高原始創(chuàng)新能力，具有較強的系統(tǒng)構(gòu)建能力和一定的科研組織能力，能夠在解決行業(yè)企業(yè)重大工程實踐中凝練科學(xué)問題、創(chuàng)新研究方法、轉(zhuǎn)化先進技術(shù)，深入開展多領(lǐng)域交叉創(chuàng)新應(yīng)用和開展學(xué)術(shù)交流，能夠承擔高校及研究機構(gòu)的教學(xué)科研工作、從事人工智能工程技術(shù)項目管理工作等。碩士生突出提高綜合應(yīng)用能力，具有人工智能系統(tǒng)的設(shè)計、實現(xiàn)、測試和應(yīng)用驗證能力，以及良好的職業(yè)素養(yǎng)和溝通協(xié)作能力，能夠綜合運用多學(xué)科理論技術(shù)解決行業(yè)企業(yè)智能化面臨的實際問題。

培養(yǎng)方向培養(yǎng)方向按照教育部、國家發(fā)展改革委、財政部三部委文件的要求，與本領(lǐng)域發(fā)展定位、學(xué)校學(xué)科布局和師資結(jié)構(gòu)相適應(yīng)的具體培養(yǎng)方向，可參考如下設(shè)置：

（一）人工智能基礎(chǔ)理論研究相關(guān)方向，如：人工智能模型與理論、人工智能數(shù)學(xué)基礎(chǔ)、優(yōu)化理論學(xué)習方法、機器學(xué)習理論、腦科學(xué)及類腦智能等。

（二）人工智能共性技術(shù)相關(guān)研究方向，如：智能感知技術(shù)、計算機視覺、自然語言理解、智能控制與決策等。

（三）人工智能支撐技術(shù)研究方向，如：人工智能架構(gòu)與系統(tǒng)、人工智能開發(fā)工具、人工智能框架和智能芯片等。

（四）人工智能應(yīng)用技術(shù)相關(guān)研究方向，包括但不限于：智能制造、機器人、無人駕駛、智能網(wǎng)聯(lián)汽車、智慧交通、智慧醫(yī)療、機器翻譯和科學(xué)計算等，充分發(fā)揮人工智能對各個學(xué)科或領(lǐng)域的賦能作用，形成特色培養(yǎng)方向。

（五）人工智能與智能社會治理相關(guān)研究方向，如基于人工智能技術(shù)屬性與社會屬性緊密結(jié)合特征的人工智能倫理與治理，以及可信安全、公平性和隱私保護等方面相關(guān)技術(shù)方向。研究生培養(yǎng)課程體系專業(yè)知識類課程基礎(chǔ)知識類課程研究生培養(yǎng)課程體系基礎(chǔ)知識類課程人工智能模型與理論：重點講解人工智能基本算法、模型和理論。內(nèi)容主要包括以符號主義為核心的邏輯推理、以問題求解為核心的探詢搜索、以數(shù)據(jù)驅(qū)動為核心的機器學(xué)習、以行為主義為核心的強化學(xué)習和以博弈對抗為核心的決策智能等算法以及人工智能與科學(xué)計算相結(jié)合算法。

數(shù)學(xué)優(yōu)化：從凸優(yōu)化入手，介紹優(yōu)化核心原理、基本方法和前沿技術(shù)，為智能方向的科學(xué)探索做理論準備。本課程將幫助學(xué)習者正確理解優(yōu)化復(fù)雜度的概念，掌握分析凸優(yōu)化復(fù)雜度的基本方法，了解一階、二階方法在不同問題類上的求解性能，熟悉包括免疫算法、粒子群算法等的多種優(yōu)化方法的基本思路，不斷提高分析解決實際問題的能力。

機器學(xué)習：本課程致力于介紹經(jīng)典的機器學(xué)習算法，讓學(xué)生初步掌握機器學(xué)習領(lǐng)域的基本方法與藍圖。通過掌握機器學(xué)習的算法與理論知識，能查閱并理解相關(guān)領(lǐng)域的前沿文獻，同時熟練使用相關(guān)的機器學(xué)習算法，解決流行的人工智能領(lǐng)域應(yīng)用問題，為今后在深度學(xué)習相關(guān)教學(xué)、科研和項目開發(fā)工作中深入解決實際應(yīng)用問題打好基礎(chǔ)。

專業(yè)知識類課程計算機視覺：首先介紹計算機視覺領(lǐng)域的發(fā)展歷史和主要應(yīng)用，之后講解計算機視覺的主要任務(wù)和應(yīng)用場景，包括成像原理、邊界和曲線、圖像分類、圖像分割、目標檢測、形狀分析、紋理分析、圖像重構(gòu)、圖像生成、人臉識別等；著重介紹以上主要任務(wù)中的關(guān)鍵技術(shù)難題、重大技術(shù)突破，針對這些任務(wù)的主流方法，特別是基于統(tǒng)計模式分類和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法。

自然語言處理：具體內(nèi)容包括自然語言處理中的詞法分析、句法分析、語義分析以及語用分析等基本任務(wù)，情感傾向分析、文本摘要、對話系統(tǒng)、問答系統(tǒng)、機器翻譯等自然語言處理重要應(yīng)用所要解決的基本問題和難點，以及如何利用機器學(xué)習、深度學(xué)習等手段求解各種自然語言處理問題。

神經(jīng)與認知科學(xué)導(dǎo)論：首先介紹神經(jīng)認知科學(xué)的基本概念、歷史和發(fā)展現(xiàn)況，進一步講解基于認知活動的腦機制，即人類大腦如何調(diào)用其各層次上的組件，包括分子、突觸、細胞、腦組織區(qū)和全腦去實現(xiàn)各種認知活動，最后介紹相關(guān)的計算模型和算法。課程將從細胞機制和神經(jīng)元模型、大腦的結(jié)構(gòu)和功能組織、感知原理及模型、記憶的基礎(chǔ)理論及模型、學(xué)習機制及學(xué)