人工智能本科专业知识体系与课程设置（第2版）

本书针对高等学校人工智能本科专业人才培养的专业内涵、定位和知识体系，设置了数学与统计、科学与工程、计算机科学与技术、人工智能核心、认知与神经科学、先进机器人技术、人工智能与社会、人工智能工具与平台等课程群，重点介绍了八大课程群中各门课程的概况和知识点，为培养具有科学家素养的工程师奠定知识和能力的基础。
本书可为各类学校人工智能专业构建宽口径和学科交叉的课程体系提供参考和引导示范，也可为研究生相关课程体系建设和专业学习提供指引。

郑南宁,中国工程院院士，西安交通大学教授、人工智能与机器人研究所所长、视觉信息处理与应用国家工程实验室理事长，IEEE Fellow。现任中国自动化学会理事长，国际模式识别协会（IAPR）理事会成员，中国人工智能产业发展联盟常务副理事长，科技部新一代人工智能战略咨询委员会专家组副组长，曾任国家高技术研究发展计划（即“863计划”）信息领域首席科学家。从事计算机视觉与模式识别、人工智能系统及其先进计算架构等研究，获国家科技进步奖二等奖两项（1991年、1996年）、国家技术发明奖二等奖（2007年）、国家自然科学奖二等奖（2016年）。曾获“做出突出贡献的留学回国人员”（1991年）、 “中国青年科学家奖”（1996年）等荣誉称号； 1995年获国家杰出青年科学基金，2000年其研究团队获国家自然科学基金委员会首批创新研究群体项目资助，2001年获何梁何利科学技术奖，2014年获IEEE智能交通协会杰出研究团队奖等。

1.专业培养定位清晰明确，强调“厚基础”“重交叉”与“宽口径”：学生应掌握扎实的数理基础，熟悉人工智能的基本方法及脑认知等交叉学科知识，具备科学家素养、实践动手能力与创新能力，并且拥有较为开阔的产业应用视角与国际前瞻视野。

2.针对高等学校人工智能本科生专业人才培养的专业内涵、定位和知识体系，在集体智慧的交互、精益求精的斟酌与研讨的基础上，形成八大课程群。

3.保持知识体系与时俱进，课程设置更加合理，增设“先进自动驾驶技术与系统”、“生成式AI与语言大模型”和“创新设计思维”等新课程，让学生能更好地了解并掌握人工智能领域的学科基础理论、最新知识和技术。

4.人工智能（AI）与物理学的交叉融合正在开创一种全新的研究范式，对大学物理课程的内容设置进行了改革， 为人工智能本科专业学生专门开设“现代物理与人工智能（Physics for AI）”课程。

正是广大读者充满热忱的支持和期待，激励着我们倾心投入此次修订工作。第二版修订和课程调整的主要依据来自人工智能学科最新的学术研究和技术发展、教师的课堂教学实践和学生的反馈等。在本书的第二版中，为让学生有足够的探索时间和空间，促进学生探究性地学习，避免低效的课程教学，我们减少了专业课程学习的总学分数，对课程的设置和内容进行了优化，以使人工智能本科专业的知识体系和课程设置跟上时代的进步。

当前，人工智能（AI）与物理学的交叉融合正在开创一种全新的研究范式，我们由此对大学物理课程的内容设置进行了改革， 为人工智能本科专业学生专门开设“现代物理与人工智能（Physics for AI）”课程，这也是对大学物理教学改革的探索。与现在的普通大学物理课程不同，该课程在注重经典物理知识衔接的基础上，学习和探究先进物理理论在AI领域的实际应用和研究，理解物理学与人工智能之间存在的深刻交叉和互动，培养学生运用物理学知识解决AI实际问题的能力，为探究人工智能未来发展的新方向奠定现代物理知识基础。同时，还增设了其他新的课程，如“先进自动驾驶技术与系统”“生成式AI与大语言模型”

“创新设计思维”等课程； 此外，对其他21门课程的内容进行了细致的修订和调整，以保持我们的知识体系与时俱进，课程设置更加合理，让学生能更好地了解并掌握人工智能领域的学科基础理论、最新知识和技术。

在本书第二版的修订过程中，我们心中时时铭记第一版序“教育也是一种创造”中所言“教育者，非为以往，非为现在，而专为将来”。我们学院的老师们亲身践行这一教育的核心内涵，尽力使本书的内容能够传承经典、跨越时代，并与时俱进、求新思变，期待能为我国人工智能创新型人才培养贡献应有的力量！

本书不足之处在所难免, 殷切希望广大教师、学者同仁和读者不吝赐教与批评指正！

《人工智能本科专业知识体系与课程设置》第二版修订工作组

2023年8月

第1章 人工智能及人才培养定位
1.1 人工智能
1.2 人才培养国家需求
1.3 本科专业人才培养定位
第2章 培养方案
2.1 培养目标
2.2 培养方式
2.3 专业知识体系
2.4 专业课程设置
2.5 学期安排
2.6 毕业要求
第3章 “数学与统计”课程群
3.1 “工科数学分析”课程大纲
3.1.1 课程目的和基本内容（Course Objectives and Basic Content）
3.1.2 课程基本情况（Course Arrangements）
3.1.3 教学目的和基本要求（Teaching Objectives and Basic Requirements）
3.1.4 教学内容及安排（Syllabus and Arrangements）
3.1.5 实验环节（Experiments）
3.2 “线性代数与解析几何”课程大纲
3.2.1 课程目的和基本内容（Course Objectives and Basic Content）
3.2.2 课程基本情况（Course Arrangements）
3.2.3 教学目的和基本要求（Teaching Objectives and Basic Requirements）
3.2.4 教学内容及安排（Syllabus and Arrangements）
3.3 “计算机科学与人工智能的数学基础”课程大纲
3.3.1 课程目的和基本内容（Course Objectives and Basic Content）
3.3.2 课程基本情况（Course Arrangements）
3.3.3 教学目的和基本要求（Teaching Objectives and Basic Requirements）
3.3.4 教学内容及安排（Syllabus and Arrangements）
3.4 “概率统计与随机过程”课程大纲
3.4.1 课程目的和基本内容（Course Objectives and Basic Content）
3.4.2 课程基本情况（Course Arrangements）
3.4.3 教学目的和基本要求（Teaching Objectives and Basic Requirements）
3.4.4 教学内容及安排（Syllabus and Arrangements）
3.5 “复变函数与积分变换”课程大纲
3.5.1 课程目的和基本内容（Course Objectives and Basic Content）
3.5.2 课程基本情况（Course Arrangements）
3.5.3 教学目的和基本要求（Teaching Objectives and Basic Requirements）
3.5.4 教学内容及安排（Syllabus and Arrangements）
3.6 “博弈论”课程大纲
3.6.1 课程目的和基本内容（Course Objectives and Basic Content）
3.6.2 课程基本情况（Course Arrangements）
3.6.3 教学目的和基本要求（Teaching Objectives and Basic Requirements）
3.6.4 教学内容及安排（Syllabus and Arrangements）
第4章 “科学与工程”课程群
4.1 “现代物理与人工智能”课程大纲
4.1.1 课程目的和基本内容（Course Objectives and Basic Content）
4.1.2 课程基本情况（Course Arrangements）
4.1.3 教学目的和基本要求（Teaching Objectives and Basic Requirements）
4.1.4 教学内容及安排（Syllabus and Arrangements）
……
第5章 “计算机科学与技术”课程群
第6章 “人工智能核心”课程群
第7章 “认知与神经科学”课程群
第8章 “先进机器人技术”课程群
第9章 “人工智能与社会”课程群
第10章 “人工智能工具与平台”课程群
第11章 “专业综合性实验”课程群
附录 主要修订内容
后记