具体描述
本书基于南京大学人工智能学院的主要学术带头人在人工智能人才培养方面的教学改革项目，对人工智能本科人才培养体系进行了梳理，汇集了以南京大学人工智能学院院长周志华教授和书记武港山教授为代表的一批知名教授和专家对创办一流大学人工智能教育的深入思考，是国内外第一部公开出版和发表的人工智能本科专业教育培养体系，对国内正在如火如荼开展的人工智能教育将起到很好的示范和引导作用。本培养方案侧重于人工智能领域源头创新能力、为企事业单位解决关键技术难题能力的培养。
作者简介
南京大学人工智能学院以院长周志华教授和书记武港山教授为领导的人工智能本科专业教育培养体系建设研究组编写完成。
目录信息
第 1 章 创办一流大学人工智能教育的思考
第 2 章 南京大学人工智能学院本科培养方案
2.1 专业方向简介
2.2 培养目标和专业特色
2.3 培养毕业要求
2.4 培养规格路径
2.5 课程体系设置
第 3 章 数学基础课程教学大纲
3.1 “数学分析（一）”教学大纲
3.2 “数学分析（二）”教学大纲
3.3 “高等代数（一）”教学大纲
3.4 “高等代数（二）”教学大纲
3.5 “离散数学”教学大纲
3.6 “概率论与数理统计”教学大纲
3.7 “优化方法”教学大纲
3.8 “数理逻辑”教学大纲
第 4 章 学科基础课程教学大纲
4.1 “人工智能导引”教学大纲
4.2 “人工智能导论”教学大纲
4.3 “数据结构与算法分析”教学大纲
4.4 “程序设计基础”教学大纲
4.5 “人工智能程序设计”教学大纲
4.6 “机器学习导论”教学大纲
4.7 “知识表示与处理”教学大纲
4.8 “模式识别与计算机视觉”教学大纲
4.9 “自然语言处理”教学大纲
4.10 “数字系统设计基础”教学大纲
4.11 “计算机系统基础”教学大纲
4.12 “操作系统”教学大纲
第 5 章 专业方向课程教学大纲
5.1 “泛函分析”教学大纲
5.2 “数字信号处理”教学大纲
5.3 “高级机器学习”教学大纲
5.4 “计算方法”教学大纲
5.5 “控制理论与方法”教学大纲
5.6 “机器人学导论”教学大纲
5.7 “多智能体系统”教学大纲
5.8 “分布式与并行计算”教学大纲 / 75
第 6 章 专业选修课程教学大纲
6.1 数学拓展类课程教学大纲
6.1.1 “数学建模”教学大纲
6.1.2 “矩阵计算”教学大纲
6.1.3 “随机过程”教学大纲
6.1.4 “组合数学”教学大纲
6.1.5 “博弈论及其应用”教学大纲
6.1.6 “时间序列分析”教学大纲
6.2 学科拓展类课程教学大纲
6.2.1 “编译原理”教学大纲
6.2.2 “随机算法”教学大纲
6.2.3 “数据库概论”教学大纲
6.2.4 “形式语言与自动机”教学大纲
6.2.5 “计算机体系结构”教学大纲
6.2.6 “软件体系结构”教学大纲
6.3 专业拓展类课程教学大纲
6.3.1 “自动规划”教学大纲
6.3.2 “归纳逻辑程序设计”教学大纲
6.3.3 “学习理论导论”教学大纲
6.3.4 “概率图模型”教学大纲
6.3.5 “强化学习”教学大纲
6.3.6 “神经网络”教学大纲
6.3.7 “启发式搜索与演化算法”教学大纲
6.3.8 “信息检索”教学大纲
6.3.9 “语音信号处理”教学大纲
6.3.10 “深度学习与应用”教学大纲
6.3.11 “复杂结构数据挖掘”教学大纲
6.4 交叉复合类课程教学大纲
6.4.1 “认知科学导论”教学大纲
6.4.2 “神经科学导论”教学大纲
6.4.3 “计算语言学”教学大纲
6.4.4 “计算金融”教学大纲
6.4.5 “计算生物学导论”教学大纲
6.4.6 “传感器设计与应用”教学大纲
6.4.7 “智能硬件与新器件”教学大纲
6.4.8 “人工智能伦理”教学大纲
6.5 应用实践类课程教学大纲
6.5.1 “智能系统设计与应用”教学大纲
6.5.2 “智能应用建模”教学大纲
6.5.3 “机器学习系统与平台”教学大纲
6.5.4 “机器人系统开发”教学大纲
6.5.5 “人工智能企业实训”教学大纲
· · · · · · (收起)
读后感
用户评价
这本书在探讨**课程体系的模块化与个性化发展**方面，展现出了一种非常现代的教育哲学。它没有采用“一刀切”的统一标准，而是巧妙地构建了一个**核心基础模块、专业方向模块与自由选修/创新模块**的三层结构。核心基础保障了所有毕业生的“下限”——即必须掌握的硬核知识；而专业方向模块则允许学生根据兴趣和未来规划（如偏向算法研究还是偏向系统工程）进行深度聚焦。最让我眼前一亮的是“**创新模块**”的设计，它鼓励学生走出传统的课堂和专业边界，选修如社会学、伦理学甚至艺术设计等课程。这种看似“偏离主业”的安排，实际上是在为培养具有人文关怀的AI人才做铺垫。毕竟，未来的人工智能系统将深刻影响社会结构，缺乏对人性和社会复杂性的理解，再强大的算法也是空中楼阁。这种对**“软技能”和“价值观塑造”**的重视，使得整套培养体系显得更为立体和厚重，不仅仅是培养了“技术工人”，而是目标培养“科技领袖”。
这本名为《南京大学人工智能本科专业教育培养体系》的书籍，从一个对教育改革和前沿科技充满好奇的读者的角度来看，其内容的深度和广度都令人印象深刻。首先，书中对人工智能学科的**宏观视野**的构建非常出色。它没有仅仅停留在技术细节的罗列，而是深入探讨了学科的**历史演进、哲学基础以及社会责任**。我特别欣赏作者在介绍基础课程时，是如何巧妙地将**数学、计算机科学与认知科学**进行跨界融合的。例如，在讲述概率论与数理统计时，作者引入了现代机器学习中贝叶斯方法的实际应用案例，这让原本枯燥的理论知识立刻变得生动起来，也让读者能清晰地感受到，这些基础学科是如何为未来的人工智能研究铺设坚实的轨道。此外，书中关于“**跨学科能力培养**”的论述，远超出了简单的课程列表叠加，它更像是一张精密的路线图，指导学生如何在信息爆炸的时代，培养出独立思考、批判性分析和解决复杂工程问题的综合素质。对于想要了解一个顶尖学府如何系统化地打造未来AI人才的读者来说，这本书提供了极佳的范本和深刻的洞察。
从另一个侧面审视这套培养体系，其对**师资力量的配备和教学资源的投入**的描述，也让人感受到一种强烈的“精益求精”的态度。书中提及的教师队伍，不仅强调了他们在**学术前沿的顶尖成就**，更突出了他们作为**一线科研工作者**的身份。这意味着学生能够实时接触到最新的研究热点和尚未公开的知识盲区，而不是仅仅学习陈旧的教材内容。此外，关于**软硬件资源配置**的细致描述，也从侧面印证了学校对于培养AI人才的决心。例如，对高性能计算集群的访问权限、对最新专业软件和数据集的及时采购与维护，这些都是保证实践教学质量的关键要素。对于一个潜在的申请者或家长而言，了解这些“幕后”的投入，能够更全面地评估学校的教育承诺是否落实到了具体的资源保障上。这本书的叙述方式非常务实，它将宏大的教育目标，落脚到了具体的、可量化的资源投入上，形成了极强的说服力。
翻阅这本书时，我最大的感受是其**实践导向和前瞻性**的完美平衡。许多高校的培养方案往往侧重于理论的严谨性，但在如何将理论快速转化为实际生产力方面显得力不从心。然而，这本书清晰地展示了南京大学在本科阶段如何将**工程实践和创新创业**深度融入培养链条。书中详细描述了从“大一入门项目”到“大四毕业设计”的**螺旋上升式实践模式**，这种模式强调的不是一次性的结课作业，而是持续性的迭代和优化。我尤其关注了其中关于**实验室轮转制度**的介绍，这为本科生提供了接触不同细分领域（如自然语言处理、计算机视觉、机器人学）的宝贵机会，极大地拓宽了学生的视野，避免了过早地被单一技术栈固化。这种设计理念，充分体现了对当前技术快速迭代背景下，人才适应性培养的重视。它不仅仅是教学生“会做什么”，更是教学生“如何快速学习并适应新的‘做什么’”。对于渴望了解如何将学术前沿与产业需求高效对接的教育工作者和学生家长来说，这部分内容无疑是极具参考价值的。
最后，书中对**人才的长期发展和持续学习能力**的规划，展现了一种超越本科四年限制的视野。教育的终极目标是让学生具备终身学习的能力，尤其在人工智能领域，技术迭代速度极快。这本书非常重视这一点，通过引入**“研究方法论”的独立课程**来达成这一目标。它教授的不是具体的编程语言或框架，而是**如何科学地提出问题、设计实验、分析结果并撰写研究报告**的方法论。这种训练，使得毕业生即使在离开校园多年后，面对全新的技术范式，也拥有快速掌握并驾驭它们的核心思维框架。书中还穿插了对历届优秀校友发展路径的简要分析，展示了不同方向上的成功案例，这为在校生提供了直观的榜样激励和未来方向参考。总而言之，这本书描绘的不仅仅是一份课程大纲，而是一幅**面向未来、注重内功、追求卓越**的人才塑造蓝图，令人读后深思良久，也对该专业产生了极大的向往。
数学课课时太少、内容太浅。本科应该是打基础的时候，数理基础无论如何不能落下，对于理工科而言，数学物理是内功，法国的工程师院校在这一点就做的很好。 专业课太乱太杂太臃肿，感觉有些课程完全没必要自成一门课(本科阶段)，有很多课程是可以合并或只做导论的。
不明觉厉
人工智能学习的路线图
数学课课时太少、内容太浅。本科应该是打基础的时候，数理基础无论如何不能落下，对于理工科而言，数学物理是内功，法国的工程师院校在这一点就做的很好。 专业课太乱太杂太臃肿，感觉有些课程完全没必要自成一门课(本科阶段)，有很多课程是可以合并或只做导论的。
感觉还行，能查缺补漏。列出的知识体系翔实和教材优秀
