专业参考

人工智能专业核心课程

基础课程

离散数学

讲授集合、关系、图论与数理逻辑等离散结构，是数据结构、算法与知识表示类课程的数学先修。湘潭大学与黄冈师范学院都把它列入学科基础课，北京理工大学列入专业基础课并排在第3学期，广东财经大学列入专业基础必修课；哈尔滨工业大学则拆成集合论与图论、数理逻辑与近世代数两门专业基础课程。学分与拆分方式因校而异。

湘潭大学、黄冈师范学院、北京理工大学、哈尔滨工业大学、广东财经大学五校公开培养方案，非全国统一课表

概率论与数理统计

讲授随机现象的建模与统计推断方法，为机器学习中的概率模型、参数估计与评估指标提供数学基础。湘潭大学以概率论与数理统计Ⅰ列入学科基础课，黄冈师范学院以概率论与数理统计(I)列入学科基础课并排在第3学期，北京理工大学列入准入课程，广东财经大学列入数学课并排在第3学期。课名后缀与学分因校而异。

湘潭大学、黄冈师范学院、北京理工大学、广东财经大学四校公开培养方案

程序设计基础

训练用一门高级语言完成编码、调试与基本数据处理，是后续所有专业课的动手前提。各校的课名与选用语言不同：湘潭大学是C语言程序设计（学科基础课），黄冈师范学院是程序设计基础（专业基础课，第1学期4学分），北京理工大学是C语言程序设计（准入课程），哈尔滨工业大学是高级语言程序设计（专业集群基础课程），广东财经大学是C++程序设计。

湘潭大学、黄冈师范学院、北京理工大学、哈尔滨工业大学、广东财经大学五校公开培养方案

数据结构

讲授线性表、树、图等数据组织方式及其基本操作与复杂度，是算法与工程实现的共同底座。黄冈师范学院把数据结构列为专业基础课并标注为学位课，北京理工大学以数据结构与算法设计列入专业基础课（5学分，第3学期），哈尔滨工业大学以数据结构与算法列入大类专业基础课程，广东财经大学以数据结构（C++）列入基础课并列为专业核心课程之一。

黄冈师范学院、北京理工大学、哈尔滨工业大学、广东财经大学四校公开培养方案

算法分析与设计

讲授算法设计策略与时间空间复杂度分析，训练把问题转成可计算方案的能力。黄冈师范学院把算法分析与设计列为专业基础课并标注为学位课，广东财经大学以同名课程列入专业基础必修课并排在第4学期，哈尔滨工业大学的课名是算法设计与分析，北京理工大学把它并入数据结构与算法设计一门。课名与是否单独设课因校而异。

黄冈师范学院、广东财经大学、哈尔滨工业大学三校的同名或近名课程，北京理工大学为合并设课

数据库原理

讲授关系模型、SQL与数据库设计，为数据密集型智能系统提供存储与查询手段。湘潭大学以数据库原理与实践列入学科基础课，黄冈师范学院以数据库原理与应用列入专业基础课并另设同名课程设计，北京理工大学以数据库原理列入专业基础课，哈尔滨工业大学的课名是数据库系统，广东财经大学的课名是数据库原理。

湘潭大学、黄冈师范学院、北京理工大学、哈尔滨工业大学、广东财经大学五校公开培养方案

操作系统

讲授进程与线程、内存管理、文件系统与并发控制，是理解算法在真实机器上如何被调度与执行的基础。黄冈师范学院把它列入专业基础课并排在第4学期，北京理工大学列入专业基础课并排在第5学期，哈尔滨工业大学列入大类专业基础课程与专业基础课程清单，广东财经大学列入基础课并列为专业核心课程之一。

黄冈师范学院、北京理工大学、哈尔滨工业大学、广东财经大学四校公开培养方案

核心课程

人工智能原理

系统讲授搜索、知识表示、推理与智能体等人工智能基本理论与方法，是本专业的入口课。湘潭大学以人工智能原理列入专业主干课，黄冈师范学院以人工智能导论与职业规划列入专业基础课并排在第1学期，北京理工大学同时开设人工智能导论与人工智能两门专业核心课，哈尔滨工业大学与广东财经大学都以人工智能导论列入课程清单。课名与学分因校而异。

湘潭大学的课名口径，其余四校为名称不同的对应课程

Python语言程序设计

训练用Python完成数据处理、模型实现与实验脚本编写，是机器学习类课程实验环节的常用工具。湘潭大学把Python语言程序设计列入专业主干课，黄冈师范学院以Python应用基础列入专业核心课并另设Python高级程序课程设计，广东财经大学以Python语言程序设计列入专业基础必修课；北京理工大学则把它列为专业选修中的限定选修课程。是否必修因校而异。

湘潭大学、黄冈师范学院、广东财经大学列为必修，北京理工大学列为限定选修

机器学习与模式识别

讲授从数据中学习模型的基本方法与模式分类框架，包括模型评估与常见学习算法，是本专业最核心的技术课之一。湘潭大学的课名是机器学习与模式识别（专业主干课），黄冈师范学院开设机器学习并标注为学位课，北京理工大学以机器学习列入专业核心课，哈尔滨工业大学的课名是模式识别与机器学习，广东财经大学的课名是机器学习基础。

湘潭大学的课名口径，其余四校为名称不同的对应课程

数字图像处理

讲授图像的采集表示、增强复原、变换与分割等处理方法，为视觉类任务提供前端手段。湘潭大学把数字图像处理列入专业主干课，黄冈师范学院把它列入专业核心课并排在第5学期，同时在综合实践课程中另设数字图像处理课程设计。是否单独设课、与计算机视觉如何分工因校而异，其余已核对的院校未在必修清单中单列该课名。

湘潭大学与黄冈师范学院两校公开培养方案

计算机视觉

讲授从图像与视频中恢复结构、检测与识别目标的模型与方法，是人工智能应用最集中的方向之一。湘潭大学把计算机视觉列为方向一核心专业课，黄冈师范学院以计算机视觉及其应用列入专业核心课并标注为学位课、另设计算机视觉课程设计，北京理工大学列入专业核心课，广东财经大学以深度学习与计算机视觉列入专业基础必修课，哈尔滨工业大学则把计算机视觉放在专业方向选修课程表一中。

五校课名与必修选修归属均不同，需按目标院校培养方案核对

自然语言处理

讲授文本的表示、语言模型与常见语言任务的建模方法，是与计算机视觉并列的另一条应用主线。北京理工大学把自然语言处理列入专业核心课并排在第5学期、另设自然语言处理项目实践，黄冈师范学院以自然语言处理技术与应用列入专业核心课并另设课程设计，广东财经大学列入专业基础必修课，哈尔滨工业大学把它放在专业方向选修课程表一中。

北京理工大学、黄冈师范学院、广东财经大学列为必修，哈尔滨工业大学列为方向选修

运筹与优化

讲授最优化模型与求解算法，为模型训练中的目标函数求解与工程中的资源分配问题提供方法。湘潭大学的课名是运筹与优化并列入专业主干课；黄冈师范学院开设最优化方法并把它列入学科基础课、标注为学位课；广东财经大学同时开设最优化方法与智能优化算法两门专业基础必修课。三校课名不同，本条按湘潭大学的课名登记，不主张三者内容完全等同。

湘潭大学的课名口径，黄冈师范学院与广东财经大学为名称不同的相近课程

神经网络与深度学习

讲授神经网络结构、训练方法与典型深度模型，是当前视觉与语言任务的共同技术底座。已核对的三校中有两校列为必修：北京理工大学以深度学习列入专业核心课，第6学期3学分；广东财经大学把深度学习内容并入深度学习与计算机视觉这门专业基础必修课，第5学期3学分。黄冈师范学院则以神经网络与深度学习列在专业拓展课并标注为限选，第5学期3学分。课名、学分与必修选修归属因校而异，选课前需查目标院校当年的课程清单。

北京理工大学与广东财经大学列为必修，黄冈师范学院列为专业拓展限选；本条按登记课名取黄冈师范学院的写法

选修课程

人工智能伦理

讨论算法偏见、数据与隐私、责任归属等问题，以及相关法律法规与治理要求。黄冈师范学院以人工智能伦理与社会影响列在专业拓展课并标注为限选、排在第6学期2学分；广东财经大学以人工智能伦理与治理列在专业任选课、排在第5学期1学分，并在备注中建议所有方向的学生都修读该课。课名、学分与是否限选因校而异。

黄冈师范学院与广东财经大学两校公开培养方案，课名不同

大数据分析与应用

讲授大规模数据的存储、处理与分析方法及其工程实现，与机器学习课程互补。黄冈师范学院把大数据分析与应用列在专业拓展课并标注为限选、排在第6学期；湘潭大学则把大数据分析列入专业主干课（必修）；北京理工大学以大数据处理技术列入一般专业课。三校的课名与必修选修归属都不同，选课前需查目标院校当年的课程清单。

黄冈师范学院的限选课口径，湘潭大学与北京理工大学为名称不同的对应课程

机器人学

讲授机器人的运动学、感知与控制方法，把智能算法落到具体本体上。湘潭大学把机器人学与机器人控制技术、计算机视觉一起列为方向一核心专业课，与方向二的智能决策与规划、计算智能、数据挖掘构成二选一的方向课程，该校毕业要求中的选修学分含二选一方向课程12学分。该方向课为湘潭大学自设，其他已核对院校未列出同名课程。

湘潭大学2024年方案的方向核心专业课，单校口径

智能语音处理

讲授语音信号的表示与识别合成方法，是视觉与文本之外的第三类感知任务。哈尔滨工业大学把智能语音处理列在专业方向选修课程表一，与自然语言处理、信息检索、计算机视觉、数字媒体处理技术、图形学与虚拟现实、神经计算与类脑智能原理、脑机接口技术同属一张清单，学生需从该表中选修4学分。该选修表为哈尔滨工业大学自设，其他已核对院校未列出同名课程。

哈尔滨工业大学的专业方向选修课程表一，单校口径

实践课程

程序设计基础课程设计

以一个完整小程序为对象的集中编码训练，要求独立完成设计、实现、调试与文档。黄冈师范学院把程序设计基础课程设计排在第2学期、1周1学分，并在同一系列中另设数据结构、面向对象程序设计、数据库原理与应用等课程设计；北京理工大学对应的是第3学期以实践周形式开设的程序设计方法与实践；广东财经大学对应的是第3学期的编程拓展课程设计。课名与周数因校而异。

黄冈师范学院的课名口径，北京理工大学与广东财经大学为名称不同的对应环节

自然语言处理课程设计

围绕一个文本任务从数据准备到模型实现与评测走完整流程的实践环节，通常紧接理论课开设。黄冈师范学院把自然语言处理课程设计排在第6学期、16学时1学分并标注安排在学期末，同学期另设计算机视觉课程设计；北京理工大学对应的是第7学期2学分的自然语言处理项目实践。两校的环节名称、学时与安排学期都不同。

黄冈师范学院的课名口径，北京理工大学为名称不同的对应环节

专业实习

到企业或实训基地接触真实工程环境与团队协作方式的集中环节。黄冈师范学院在综合实践课程中同时设有专业见习与专业实习，专业实习排在第7学期；广东财经大学设毕业实习，排在第7学期4学分；哈尔滨工业大学把企业短期实训列入专业方向核心课程，2学分2周，并说明劳动教育学时可通过企业短期实训与社会实践完成。实习单位、周数与考核方式因校而异。

黄冈师范学院、广东财经大学、哈尔滨工业大学三校公开培养方案的实践环节清单

智能系统设计与实践

以一个完整智能系统为对象的综合实践，要求把感知、模型与软件工程环节串起来交付可运行的系统。哈尔滨工业大学把智能系统设计与实践列入专业方向核心课程，2学分2周，与人工智能程序设计实践、人工智能软件开发与实践同属含实习实训的核心课程组。该组课程为哈尔滨工业大学自设，其他已核对院校的综合实践环节名称不同。

哈尔滨工业大学的专业方向核心课程口径，单校口径

毕业设计（论文）

本科阶段收尾的综合训练，要求独立完成一个人工智能相关课题并提交实现与论文。黄冈师范学院的毕业论文（或毕业设计）排在第8学期、6学分、不少于12周；北京理工大学的毕业设计（论文）排在第8学期、8学分；哈尔滨工业大学的毕业论文（设计）8学分并要求答辩合格方可毕业；广东财经大学的毕业论文排在第8学期、5学分。周数、学分与答辩要求因校而异。

黄冈师范学院、北京理工大学、哈尔滨工业大学、广东财经大学四校公开培养方案的实践环节清单

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