人工智能(专业学位)
(学科代码:085410 授予专业硕士学位)
一、学科简介
人工智能是引领新一轮科技革命、产业变革、社会发展的战略性技术,正在对人类生活、经济发展和社会进步等方面产生重大深远的影响。电子信息(人工智能)面向国家战略需求,具有多学科交叉特色。本方向研究领域主要包括:信息理论与信息处理、信息通信网络、计算机视觉与模式识别、自然语言处理、智能检测技术与应用、机器人智能感知与控制。太阳成集团tyc4633电子信息(人工智能方向)工程领域2022年获批,具备授予工学硕士专业学位的资格。
电子信息(人工智能方向)工程领域形成了由黑龙江省研究生优秀导师团队、黑龙江省普通高校科技创新团队组成的教师队伍,共有25名教师,其中硕士研究生导师20名,博士研究生导师1名,教授5名,博士10名,3名教师具备海外经历,同时聘请行业教师10名。本方向依托本校在信息与通信工程、控制科学与工程的学科领先和行业优势,构建了先进的高水平专业人才培养平台,为人工智能、电子信息、控制科学与技术等行业培养高层次工程技术研发和管理人才。
本工程领域承担国家科技支撑计划、省科技、中油创新基金、省博士后基金等数十项科研项目,获得黑龙江省科技进步二、三等奖,在人工智能领域为油田的智能化发展做出了突出的贡献。拥有油田控制与信息工程省高校优秀重点实验室、油气田控制与动态检测校企共建省级重点实验室,拥有电子信息工程校企共建省级工程技术研发中心,拥有中央与地方共建LabVIEW实验室;拥有校外培养基地4个。
“人工智能”专业以“智能电气强国,助力百年大学”为理念,强化实践教学基地建设和加强实践教学环节,依托大庆油田的科研平台培养具有国际化的视野、优秀的综合素质和突出的创新实践能力的高层次工程科技人才。本专业工程领域研究方向包括油气信号采集与检测、远程传输、信息处理技术、人工智能等。在培养过程中,发挥本学科承担的众多省部级项目以及企业委托项目的优势,以实际工程为研究对象,确定学位论文课题。培养的研究生应具有系统的专业知识,具有独立从事科研和创新能力,掌握工程设计以及新技术的研发方法,毕业后能够在IT企业、科研院所从事技术管理、研发工作。
二、培养目标
培养理论基础坚实宽广、素质全面发展、解决工程实际问题能力强并具有一定交叉创新能力的应用型、高层次复合型工程技术和工程管理人才。具体目标如下:
(一)品德素质方面
热爱祖国、热爱人民,拥护党的基本路线,遵纪守法,品德良好,学风严谨,崇尚科学,恪守学术道德,具有良好的职业道德和敬业精神,具有科学严谨、求真务实的学习态度,积极为社会主义现代化建设事业服务。
(二)知识水平方面
扎实地掌握人工智能领域相关学科的基础理论和宽口径的专业知识,了解相关研究领域的理论、方法,具备多学科交叉的学习、应用能力。
(三)能力素质方面
具备良好的沟通、协作能力,具有较强的独立工作能力、实验动手能力及解决工程实际问题的能力,包括发现问题、处理数据、设计实验、实现优化算法、总结研究成果、开展学术交流等能力。
(四)综合应用方面
掌握一门外语,能比较熟练的阅读本学科领域的外文资料并有一定的外文写作能力,能综合运用现代电子信息技术的最新成果,具有开发新技术、新算法的创新能力。
三、培养方向
1、视听觉信号处理与分析
(1)计算机视觉
(2)自然语言处理
(3)智能控制与决策
2、智能信号感知与处理
(1)信号检测技术及应用
(2)智能信息处理
(3)光电信号检测与处理
(4)数据融合技术及应用
四、学习年限
标准学习年限为3年,最长不超过5年。具备提前毕业资格研究生,修学年限可在2~3年弹性变化。
五、学分设置与要求
1、学分要求
硕士研究生学习实行学分制,应在导师指导下完成个人培养计划的制定和课程的选修,总学分不低于32分,最高不超过38分,其中学位课程不低于 18学分。
2.课程设置
硕士生的课程设置包括必修课、必修环节、选修课和补修课四部分。课程学时数指课堂授课时间,不包括研究生查资料、阅读文献和课后作业等课外自学时间。计算方法是每16学时计1学分。
课程安排时间一般为1年,详见附表。
六、必修环节
1、专业实践
(1)在学期间,研究生必须保证不少于一年的实践教学,可采用集中实践与分段实践的方式;
(2)研究生可根据需要到学校具有实训、实践教学能力的单位、导师的科研协作单位或其他相关实践单位进行专业实践;
(3)在全日制专业学位研究生申请学位论文答辩前一个月结束。采用五级制(优秀、良好、中等、及格、不及格)评定成绩,及格及以上为合格。考核合格者,获得学分;考核不合格及未参加专业实践者,不得申请毕业和学位论文答辩。
(4)考核方式执行《太阳成集团tyc4633全日制硕士专业学位研究生专业实践》东油研发[2013]28号文件的相关要求。
2、劳动教育(由导员制定考核标准)
在学期间应积极参加学校、二级院、学科组织的义务劳动、公益劳动和实践劳动,不断提高动手能力和解决问题能力。将参加劳动教育的佐证材料交研究生秘书存档,由研究生秘书和辅导员共同组织考核,考核合格记0.5 学分。
3、美育教育(由导员制定考核标准)
在学期间应主动参加由学校组织的艺术鉴赏慕课和二级院组织的审美减伤专题讲座,积极参与文化艺术节、艺术展演、艺术竞赛、国际文化交流等社会实践等活动,丰富第二课堂。将参加美育教育的佐证材料交研究生秘书存档,由研究生秘书和辅导员共同组织考核,考核合格记0.5学分。
七、培养方式
研究生培养采取导师负责制,研究生导师作为第一责任人,负有对研究生进行思想政治教育、学科前沿引导、科研方法指导和学术规范教导的责任,同时需协助院系、职能部门处理研究生的突发事件。
在选择导师上,实行双导师制,其中一位导师来自培养单位,另一位导师来自企业的与本领域相关的专家。也可以根据学生的论文研究方向,成立指导小组。培养单位负责导师管教管导,做好研究生的日常思想教育工作,协助院系、职能部门处理研究生的突发事件;企业导师或者指导小组为学生的培养方向和技能培养进行把关。培养过程中努力体现“以生为本”的办学理念和“因材施教”的教育思想,积极调动研究生学习的主动性和自觉性,帮助研究生按时制定好个人培养计划。培养过程中更多地采用启发式、研讨式的教学方式,规定研究生参加必要的学术讲座、学术报告、讨论班、社会实践和社会调查等学术活动,加强研究生的自学能力、动手能力、表达能力、写作能力和创新能力的训练和培养。
硕士生培养采用“三跨”模式,学生可以根据需要自由择时、择地、择专业课学习。
八、论文工作
1、论文选题应有明确的职业背景,来源于应用课题或现实问题,其研究成果要有实际应用价值,拟解决的问题要有一定的技术难度和工作量,选题要有一定的理论深度和先进性。具体可从以下方面选取:
(1)技术攻关、技术改造、技术推广与应用;
(2)新工艺、新材料、新产品、新设备的研制与开发;
(3)引进、消化、吸收和应用国外先进技术项目;
(4)应用基础性研究、预研专题;
(5)一个较为完整的工程技术项目或工程管理项目的规划或研究;
(6)工程设计与实施;
(7)技术标准制定。
学位论文的类型可以是产品研发、工程设计、应用研究、工程/项目管理、调研报告五种类型之一。
2、开题在第三学期进行,硕士生在导师指导下独立完成《论文开题报告》,经开题论证小组论证及所在院系批准后,报研究生学位办公室备案。
3、中期检查在第五学期末之前完成,研究生向检查小组汇报已完成的工作,已取得的成果,预期获得的成果,完成论文的可能性,存在的问题和困难,今后的工作计划等。
4、学位论文必须由攻读专业学位研究生本人独立完成,论文内容符合全国工程硕士专业学位教育指导委员会制定的《工程硕士不同形式学位论文基本要求及评价指标(试行)》,论文撰写具体格式见《太阳成集团tyc4633研究生学位论文撰写规范》。
5、学位论文答辩的具体要求执行《太阳成集团tyc4633研究生教育与学位授予工作细则》。
九、科研创新成果
专业型硕士研究生在学期间取得的研究成果必须满足以下条件之一:
1、发表(或录用)统计源及以上级别学术论文1篇,具体要求如下:
(1)发表在学术理论部认定的SCI(Science Citation Index,科学引文索引)、EI(Engineer Index,工程索引,检索类型为JA)全文收录的期刊,或发表在隶属于统计源期刊目录的期刊。期刊认定时间以见刊(网络发表)时间为准。
(2)所发表学术论文应与学位论文研究内容相关。
(3)第一署名单位应为太阳成集团tyc4633,需有导师共同署名,研究生排名第一,或导师排名第一、研究生排名第二。
2、授权专利1项,具体要求如下:
(1)与学位论文研究内容相关。
(2)发明人需有导师署名,研究生排名第一,或导师排名第一、研究生排名第二。
(3)实用新型须获得授权,或申请国家发明专利并进入实审阶段。
3、参与学科制定的学术竞赛1项,并获奖,具体要求如下:
(1)参赛项目与论文具有相关性。
(2)赛事级别认定以《太阳成集团tyc4633本科生学科竞赛管理办法》([2020]81号)文件规定为准。
(3)《太阳成集团tyc4633本科生学科竞赛管理办法》中的国家级A+、A、B类并获得要求级别及以上奖励不少于1项(获奖项目要求和论文具有相关性,国家级三等奖取第一名、国家级二等奖取排名前两名,国家级一等奖取排名前三名,国家级特等奖取前四名)。
4、 在行业知名且有广泛影响力的学术会议发表论文(连续举办5届及以上)至少1篇,具体要求如下:
(1)与学位论文研究内容相关。
(2)第一署名单位应为太阳成集团tyc4633,需有导师共同署名,研究生排名第一,或导师排名第一、研究生排名第二。
5、硕士专业学位研究生作为主要成员完成导师的横向课题:
(1)参赛项目与学位论文内容相关。
(2)合同额50万以内课题学生排名第一,合同额50万以上课题学生排名第前二。
6、学科相关厅省部及以上科技奖励1项:
(1)所获奖励项目应与学位论文内容相关。
7、出版专著、译著:
(1)与学位论文研究内容相关。
(2)第一署名单位应为太阳成集团tyc4633,需有导师共同署名。
人工智能(专业学位)硕士研究生课程设置表
课程类别 |
课程编号 |
课程名称 |
学时 |
学分 |
开课 学期 |
考核 方式 |
备注 |
|
学 位 课 |
公共学位课 |
S191801 |
新时代中国特色社会主义理论与实践研究 |
36 |
2 |
1 |
考试 |
必修 共9分 |
S191802 |
自然辩证法概论 |
18 |
1 |
1 |
考试 |
|||
S111801 |
第一外国语(英语) |
64 |
3 |
1 |
考试 |
|||
Z191801 |
工程伦理 |
16 |
1 |
1 |
考试 |
|||
S061899 |
论文写作与指导 |
32 |
2 |
2 |
考试 |
|||
学科前沿课 |
|
人工智能学科前沿技术I |
16 |
1 |
2 |
考试 |
必修 共2分 |
|
|
人工智能学科前沿技术II |
16 |
1 |
2 |
考试 |
|||
学科平台课 |
|
神经与认知科学导论 |
32 |
2 |
1 |
考试 |
必修 共10分 |
|
|
人工智能伦理与法治导论 |
32 |
2 |
1 |
考试 |
|||
S062825 |
机器学习 |
32 |
2 |
1 |
考试 |
|||
|
模式识别及应用 |
32 |
2 |
1 |
考查 |
|||
|
最优化方法 |
32 |
2 |
1 |
考试 |
|||
非 学 位 课 |
视听觉信号处理与分析 |
|
深度学习 |
32 |
2 |
1 |
考查 |
至少选6分;其中“通信与信息系统”和“信号与信息处理”可任选一个模块,至少选4分。 |
|
自然语言处理 |
32 |
2 |
2 |
考查 |
|||
|
计算机视觉 |
32 |
2 |
2 |
考查 |
|||
|
机器人学 |
32 |
2 |
2 |
考查 |
|||
|
知识图谱 |
32 |
2 |
2 |
考查 |
|||
智能信号感知与处理 |
S063819 |
传感测量及其信号处理技术 |
32 |
2 |
2 |
考查 |
||
S063821 |
信号检测与估计 |
32 |
2 |
2 |
考查 |
|||
S063823 |
FPGA人工智能应用开发 |
32 |
2 |
2 |
考查 |
|||
|
人工智能及智能信息处理(案例) |
32 |
2 |
2 |
考查 |
|||
|
石油与人工智能 |
32 |
2 |
2 |
考查 |
|||
其他公共选修课,统一设置,见开课目录 |
||||||||
必修环节 |
Z580001 |
专业实践 |
|
4 |
|
考查 |
共5分 |
|
S580005 |
美育教育 |
|
0.5 |
|
考查 |
|||
S580004 |
劳动教育 |
|
0.5 |
|
考查 |
|||
补修课程 |
信号与系统 |
72 |
4.5 |
2 |
考试 |
至少选两门,不计入 总学分 |
||
数字信号处理 |
56 |
3.5 |
2 |
考试 |
||||
数字图像处理 |
32 |
2 |
1 |
考试 |
||||
总要求 |
总学分 32~38 |