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一、培养目标
计算机应用技术二级学科硕士研究生教育培养适应计算机科学与技术一级学科发展，国家社会发展与进步事业实际需要，德、智、体、美全面发展，具有良好的科学素养和文化修养，系统地、较好地掌握本学科公共基础知识，较好地掌握本学科基本概念、基本原理、基本方法、基本技术等基础理论知识；理论联系实际，受到良好的计算机科学与技术基本实验技术与技能等实践能力的基本训练，受到科学研究与实际应用初步训练的计算机应用技术高级专门人才（即能适应未来从事应用基础研究、技术开发研究和工程应用研究之创新人才）。毕业生适宜到科研部门和高、中等学校从事科学研究和教学工作；适宜到计算机产业、重要部门以及相近学科的有关单位从事计算机应用技术开发研究、应用与管理等工作；可以继续攻读计算机科学与技术及其相关学科的博士学位。
具体培养规格和目标是：
（1）为未来从事计算机应用技术二级学科专业教学、科学研究、应用与开发提供一个深入开展工作的坚实的理论、方法和技术基础。
（2）毕业生应了解整个计算机科学与技术一级学科当前的发展现状和未来的发展趋势，了解计算机科学与技术一级学科发展的一般规律，掌握计算机应用技术(学科)专业深入发展所需的研究生一级的核心基础知识和某一专业化方向的基本原理、基本方法和基本技术。
（3）具有在较高的起点上，即能够在阅读和正确理解相当于国际重要学术刊物，包括国内《计算机学报》、《软件学报》、《计算机研究与发展》等同档刊物（注：以国务院学位委员会评估文件为准）一个方向上若干学术论文和技术报告的起点上，独立开展专业学术研究或专业技术工作的能力。
（4）具有对计算机应用技术专业技术项目所提出的思想、方法、技术和工程技术路线的可行性做出比较准确估计的能力。
（5）理论联系实际，具有运用所学专业知识分析、解决中低难度专业技术问题的能力。
二、研究方向
1、智能计算及其应用
主要从事智能计算的基本原理、理论与应用基础研究，包括演化计算、神经计算、模糊计算的原理和方法；应用领域则包括复杂优化问题求解、智能控制、模式识别、网络安全、硬件设计、社会经济、生态环境等。这些研究领域均为国际前沿研究领域，属于交叉学科研究，对促进国民经济的发展和国家科学技术的进步均具有十分重要的意义。
2、数据挖掘与知识发现
数据挖掘是一个多学科交叉研究领域，它融合了数据库技术、人工智能、机器学习、统计学、知识工程、面向对象方法、信息检索、高性能计算以及数据可视化等最新技术的研究成果。主要从事数据挖掘技术与特定商业逻辑的平滑集成问题，数据挖掘技术与特定数据存储类型的适应问题，数据挖掘系统的构架与交互式挖掘技术，数据挖掘语言与系统的可视化问题和数据挖掘理论与算法研究。这些研究领域均为国际前沿研究领域，属于交叉学科研究，对促进国民经济的发展和国家科学技术的进步均具有十分重要的意义。
3、计算机在地学中的应用
主要从事地质数据处理及其可视化方面的研究。它是计算机技术与地质学的融合，涉及数据库技术、人工智能、计算机图形学、图像处理、高性能计算以及数据可视化等最新技术。该研究领域属于交叉学科研究，对促进国民经济的发展和国家科学技术的进步均具有十分重要的意义。
三、学习年限
本专业全日制硕士研究生每年秋季入学，在校学习年限为 3 年。其中，课程学习约一年半，科学研究和撰写学位论文工作约一年半。对已完成本专业培养方案要求的硕士研究生，经本人申请、导师同意、研究生学院审核和学校批准，可提前毕业。
四、学分要求
本专业硕士研究生课程学习实行学分制，一般以18 学时为 1 学分，课程主要包括学位课和选修课，学位课包括公共必修课和专业必修课；选修课包括专业限修课和方向选修课。专业限修课原则上必须选，方向选修课以学生自愿为基础，在导师的指导下选课。
本专业研究生总学分要求不低于35学分，其中学位课程21学分，专业限选课为6学分，方向选修课至少8学分。同等学力和跨专业考取的硕士研究生，还必须补修本科阶段的相关课程，并参加考试，记录成绩，但不记学分。补修课程成绩不合格不得参加学位论文答辩。学生的学位课学习成绩平均分达到70分以上，才能申请硕士学位。
五、课程设置
|
类别
|
课程
编号
|
课程名称
|
学分
|
学时
|
开课
学期
|
教学
方式
|
考核
方式
|
备注
|
|
学
位
课
程
|
公共
必修课
|
0000011
|
英语
|
5
|
180
|
1 、2
|
讲授
|
考试
|
|
|
0000073
|
专业英语
|
1
|
36
|
3
|
讲授
|
考试
|
|
0000111
|
自然辩证法
|
2
|
54
|
1
|
讲授
|
考试
|
|
0000131
|
科学社会主义理论与实践
|
1
|
36
|
1
|
讲授
|
考试
|
|
专业
必修课
|
0401011
|
高等计算机体系结构
|
3
|
54
|
1
|
讲授
|
考试
|
|
|
0401021
|
计算机科学中的逻辑学
|
3
|
54
|
1
|
讲授
|
考试
|
|
0401031
|
算法设计与分析(高级教程)
|
3
|
54
|
1
|
讲授
|
考试
|
|
0401042
|
形式语言与自动机理论
|
3
|
54
|
2
|
讲授
|
考试
|
|
选
修
课
|
专业
限选课
|
0402012
|
并行算法设计与分析
|
3
|
54
|
2
|
讲授
|
考试
|
|
|
0402022
|
人工智能
|
3
|
54
|
2
|
讲授
|
考试
|
|
方 向 选 修 课
|
0302061
|
随机过程
|
2
|
36
|
3
|
讲授
|
考查
|
根据研究方向至少选修4 门课程
|
|
0603012
|
最优化方法
|
2
|
36
|
2
|
讲授
|
考查
|
|
0403012
|
演化计算及其应用
|
2.5
|
46
|
2
|
讲授
|
考查
|
|
0403023
|
神经计算
|
2
|
36
|
3
|
讲授
|
考查
|
|
0403033
|
高级数据库技术
|
2
|
36
|
3
|
讲授
|
考查
|
|
0403043
|
计算智能的数学基础
|
2
|
36
|
3
|
讲授
|
考查
|
|
0403052
|
机器学习
|
2
|
36
|
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