哈尔滨工业大学
硕士研究生培养方案
计算机科学与技术学院
2014年6月
计算机科学与技术学科硕士研究生培养方案
学科代号:0812
学科专业名称:计算机科学与技术
一、培养目标
1.树立爱国主义和集体主义思想,掌握辩证唯物主义和历史唯物主义的基本原理,树立科学的世界观与方法论。具有良好的敬业精神和科学道德。品行优良、身心健康。
2.能够适应科学进步及社会发展的需要,在计算机学科上掌握坚实的基础理论、系统的专门知识,掌握本学科的现代实验方法和技能,具有从事科学研究或独立担负专门技术工作的能力。有严谨的科研作风,良好的合作精神和较强的交流能力。
3.在科学研究或专门工程技术工作中具有一定的组织和管理能力。
4.具有良好的学术研究和社会活动素质,是学科带头人、技术负责人和政府领导人的后备人才。
二、研究方向
1.高可靠计算与容错计算
2.移动计算
3.计算机网络与信息安全技术
4.海量数据计算
5.数字媒体与人机交互
6.自然语言计算技术
7.企业计算与服务计算
8.生物计算与生物信息技术
9.多智能体机器人技术
10.人工智能与模式识别
11.信息融合技术与应用
12. 计算理论
13. 社会计算
14. 机器学习
三、课程学习及论文工作时间
硕士研究生的培养年限原则上为二年。
对于学术研究型(以下简称系列1)的硕士生,重点培养其从事计算机科学研究工作的能力,为攻读博士学位打下良好的基础。系列1硕士生原则上应以推荐攻博的方式取得攻读本学科博士学位的资格。
对于应用研究型(以下简称系列2)的硕士生,重点培养其计算机及应用工程实践和独立承担专门技术工作的能力,为毕业后从事技术应用型工作打下良好的基础。要求系列2研究生能够独立完成一个完整的并具有一定难度的应用型研究、工程设计、技术开发课题,其学位论文阶段可以根据课题情况及学生意愿在相关企业中完成,并可根据实际情况适当延长毕业论文工作时间。在延长期间,学校不收取学费,生活费由相关企业或导师及学生共同负担。系列2的硕士研究生也可以通过推荐攻博的方式取得攻读本学科博士学位的资格。
所有系列1研究生需在2年内在指定范围的学术期刊(见附录)上发表1篇学术论文,所有系列2研究生独立完成一个完整的并具有一定难度的应用型研究、工程技术开发课题,课题完成后须经学院指定的验收组验收。如果未能达到上述要求,则培养年限适当延长。系列1硕士生如果不继续攻读博士学位且未能达到相关要求,则培养年限相应延长。
四、课程体系及学分要求
计算机学科课程体系分为2个系列,所有课程均按一级学科设置。
系列1硕士研究生在攻读学位期间,所修总学分数为32~36学分。计算机科学与技术的就业方向
课程体系框架如下:
(1)学位课(19学分)
思想政治理论课程(3学分)(课堂讲授2学分,社会实践1学分)
第一外国语(2学分)
数学基础课或基础理论课(4学分)
学科基础课与学科专业课(10~12学分)
(注:学位课均为考试课程)
(2)选修课(6~8学分)
(3)专题课与实践环节(3~6学分)
(4)学术交流(1学分)
(5)论文环节
开题报告 (1学分)
中期检查 (1学分)
系列1
类别 | 课程编号 | 课程名称 | 学时 课内/实验 | 学分 | 开课 时间 | 备注 | |
学 位 课 程 | 公共 学位课 (GXW) | S0800000Q | 思想政治理论课 | 54 | 3 | 秋 | |
S1500054Q | 第一外国语 | 32 | 2 | 秋 | |||
S0612037Q | 应用随机过程 | 32 | 2 | 秋 | 四选一 | ||
S0612058Q | 最优化方法 | 32 | 2 | 春 | |||
S0612039Q | 现代数学基础 | 32 | 2 | 秋 | |||
S0612034Q | 数理统计 | 32 | 2 | 秋 | |||
S1300001Q | 组合数学 | 32 | 2 | 秋 | |||
学科 基础与 学科 专业课(XW) | S1300002C | 计算理论 | 32 | 2 | 秋 | ||
S1300003C | 算法设计与分析 | 32/16 | 3 | 秋 | |||
S1300004Q | 并行处理与体系结构 | 32/16 | 3 | 秋 | |||
S1300005C | 人工智能原理及应用 | 32/16 | 3 | 秋 | |||
S1300009Q | 数据库系统原理 | 32 | 2 | 秋 | |||
S1300010Q | 自然语言处理 | 32/16 | 3 | 秋 | |||
S1300011Q | 模式识别 | 32/16 | 3 | 秋 | |||
S1300012C | 机器学习 | 32/16 | 3 | 秋 | |||
S1300013C | 计算机系统性能评价 | 32 | 2 | 春 | |||
S1300014Q | 数字图像处理 | 24/24 | 3 | 秋 | |||
选修课程 (X) | S1300006Q | 软件体系结构(含软件设计模式) | 32/16 | 3 | 秋 | ||
S1300007C | 普适计算与移动计算 | 32 | 2 | 秋 | |||
S1300008Q | 网络与信息安全 | 32/16 | 3 | 秋 | |||
S1300015Q | 微处理器与芯片设计 | 24 | 1.5 | 秋 | |||
S1300016C | 计算机视觉 | 24 | 1.5 | 春 | |||
S1300019C | 数据挖掘理论与算法 | 32/16 | 3 | 秋 | |||
S1300020Q | 容错计算机设计技术 | 24 | 1.5 | 秋 | |||
S1300021C | 人工神经网络原理 | 32 | 2 | 春 | |||
S1300022C | 语音信号处理 | 24 | 1.5 | 春 | |||
S1300023Q | 服务工程导论 | 24/8 | 2 | 秋 | |||
S1300025Q | 机器翻译 | 24/8 | 2 | 春 | |||
S1300026C | 知识工程 | 24 | 1.5 | 春 | |||
S1300027C | 计算机图形学 | 24/8 | 2 | 春 | |||
S1300028Q | 计算生物学 | 32 | 2 | 春 | 不对外 | ||
S1300036C | 多媒体技术 | 24/8 | 2 | 春 | |||
S1300041Q | 信息检索 | 24/8 | 2 | 春 | |||
S1300042Q | 视频编码与传输 | 32/16 40博 | 3 | 秋 | 原名:数字视频压缩 | ||
S1300062C | 计算语义学 | 24/8 | 2 | 春 | 开新课 | ||
S1300063C | 脑认知与脑机接口原理 | 24 | 1.5 | 春 | 开新课 | ||
S1300064C | 深度学习技术 | 24/8 | 2 | 春 | 开新课 | ||
S1300065C | 生物网络分析实践 | 24 | 1.5 | 春 | 开新课 | ||
S1300066C | 程序分析技术及应用 | 32 | 2 | 春 | 开新课 | ||
S1300067C | 传感器信息融合及应用 | 24 | 1.5 | 春 | 开新课 | ||
S1300070C | 应用与量子密码学 | 24 | 1.5 | 春 | 开新课 | ||
S0105101Q | 信息与编码理论 | 28/4 | 2 | 秋 | 信息与通信工程学科(学位课) | ||
S0104030C | 多传感器数据融合技术 | 16/8 | 1.5 | 春 | 控制科学与工程学科(选修课) | ||
S1700232C | 复杂网络及其可视化 | 16 | 1 | 春 | 设计学学科(选修课) | ||
全校选修 | 学生选修课除选择方案中课程外,可在全校各学科开设的研究生课程范围内选择。 | ||||||
专题课程 (ZT) | S1300045C | 网络计算 | 24 | 1.5 | 春 | 原名:网格计算 | |
S1300024C | 多Agent系统 | 24 | 1.5 | 春 | |||
S1300029C | 多媒体安全 | 24 | 1.5 | 春 | |||
S1300056C | 社会计算 | 24 | 1.5 | 春 | |||
S1300068C | 大数据管理与分析 | 32/12 | 3 | 春 | 开新课 | ||
S1300069C | 复杂大系统计算 | 20/4 | 1.5 | 春 | 开新课 | ||
补修课 (BX) | 由导师指定的本科课程 | ||||||
学术交流 | 学术交流 | 1 | |||||
论文环节 | 开题报告 | 1 | |||||
中期检查 | 1 | ||||||
发布评论