人工智能（一級學科）

人工智能（一級學科）一級學科01設立背景設立院校培養(yǎng)方向相似學科培養(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（ComputerScience）為基礎，由計算機、心理學、哲學等多學科交叉融合的交叉學科、新興學科，研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統(tǒng)的一門新的技術科學，企圖了解智能的實質，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領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。設立背景設立背景為服務國家戰(zhàn)略需求，積極推動新興交叉學科發(fā)展，促進高層次復合型人才培養(yǎng)，中國科學技術大學（中科大）將新增設立人工智能一級交叉學科博士學位授權點和量子科學與技術一級交叉學科博士學位授權點以及臨床醫(yī)學專業(yè)學位博士授權點。

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

研究方向包括計算機視覺與感知智能，機器學習與計算智能，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”等領域的研究。

相似學科相似學科智能科學與技術

、計算機科學與技術

、控制科學與工程

、信息與通信工程

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

、澳門科技大學

。培養(yǎng)目標品德素質方面能力素質方面知識水平方面培養(yǎng)目標品德素質方面熱愛祖國、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，恪守科研誠信與倫理，嚴守學術規(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域相關學科基礎理論知識和專業(yè)技能，深入了解本領域的發(fā)展方向，系統(tǒng)掌握人工智能學科相關研究領域的理論、技術和方法，具備多學科交叉的知識體系和學習能力。博士生突出廣泛掌握人工智能國際前沿學術方向和行業(yè)先進技術趨勢，了解國際前沿理論、技術以及需求熱點；碩士生突出夯實本領域基礎理論，快速獲取跨學科知識和共性技術，并能夠綜合運用。

能力素質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問題、創(chuàng)新研究方法、轉化先進技術，深入開展多領域交叉創(chuàng)新應用和開展學術交流，能夠承擔高校及研究機構的教學科研工作、從事人工智能工程技術項目管理工作等。碩士生突出提高綜合應用能力，具有人工智能系統(tǒng)的設計、實現(xiàn)、測試和應用驗證能力，以及良好的職業(yè)素養(yǎng)和溝通協(xié)作能力，能夠綜合運用多學科理論技術解決行業(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，與本領域發(fā)展定位、學校學科布局和師資結構相適應的具體培養(yǎng)方向，可參考如下設置：

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

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

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

（四）人工智能應用技術相關研究方向，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、機器翻譯和科學計算等，充分發(fā)揮人工智能對各個學科或領域的賦能作用，形成特色培養(yǎng)方向。

（五）人工智能與智能社會治理相關研究方向，如基于人工智能技術屬性與社會屬性緊密結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技術方向。研究生培養(yǎng)課程體系專業(yè)知識類課程基礎知識類課程研究生培養(yǎng)課程體系基礎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)驅動為核心的機器學習、以行為主義為核心的強化學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計算相結合算法。

數(shù)學優(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，為智能方向的科學探索做理論準備。本課程將幫助學習者正確理解優(yōu)化復雜度的概念，掌握分析凸優(yōu)化復雜度的基本方法，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。

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

專業(yè)知識類課程計算機視覺：首先介紹計算機視覺領域的發(fā)展歷史和主要應用，之后講解計算機視覺的主要任務和應用場景，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、圖像生成、人臉識別等；著重介紹以上主要任務中的關鍵技術難題、重大技術突破，針對這些任務的主流方法，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，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用所要解決的基本問題和難點，以及如何利用機器學習、深度學習等手段求解各種自然語言處理問題。

神經(jīng)與認知科學導論：首先介紹神經(jīng)認知科學的基本概念、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、大腦的結構和功能組織、感知原理及模型、記憶的基礎理論及模型、學習機制及學