计算机软件与理论专业培养方案

培养目标

        使研究生掌握宽厚的科技知识，具备工程管理基本知识，道德/诚信/职业操守、思辨思维和执行能力有突出进步，具有软件理论分析和项目开发能力。
        学生应：
◆掌握计算机软件与理论及相关领域的专业知识和研究方法；
◆具备整合思维能力，具备工程推理和解决问题能力，具备合格的个人能力、职业能力和态度，展示职业道德和社会责任感；
◆具备有效的交流及跨学科团队工作的能力；
◆具备计算机科学理论及相关领域的研究、创新和技术改进，以及软件开发的能力。

培养方向

        目前，本学科有两个主要的培养方向：数据科学，智能系统与软件。
        数据科学方向主要从事数据挖掘、模式识别、图像处理及相关领域的理论以及应用研究工作。数据科学强调以数据为导向，是一门交叉学科，结合了诸多领域中的理论和技术，包括应用数学、统计、模式识别、机器学习、数据可视化、数据仓库等，目标是用数据揭示复杂的自然、人类和社会现象的特征或规律。通过系统学习，培养学生既能掌握领域数据分析、技术开发和应用基本技能，又能深刻理解数据科学的基础和领域数据分析的方法论。培养出既有严格的专业技术训练，又有深刻数据视野的数据科学家和数据技术人才。随着大数据领域的高速发展，提高数据资源开发利用水平、?；す业恼铰宰试词窃銮课夜酆瞎凸示赫Φ谋厝谎≡?。对数据资源的开发利用已形成数据产业，在这个新的生产链上急需数据人才。不仅如此，越来越多的领域发现数据的价值，大数据对人类社会发展、科学研究、经济建设、文化生活的各个领域正在产生革命性的影响。
        智能系统与软件方向主要面向珠三角和长三角地区企事业单位，提供基于现代信息处理、人工智能、大数据的智能系统构建与软件系统构建。主要的研究方向有：人工智能理论与应用、演化算法理论与应用、分布式系统、软件建模等。该学科方向围绕人工智能与大数据应用技术，设置智能系统与软件系统2个培养方向，分别从智能系统研究、智能系统应用、智能系统与软件系统融合三个方面，服务面向IT应用的企事业单位的智能信息化发展培养急需人才。

学位标准

        本学科以培养自主学习能力、协同工作能力和科学探究能力为主要目标，以CDIO 能力-知识大纲为基准，以企业和社会为背景，以基于思辨思维的技术进步课题为导向，全面提升学生的能力、知识和素质，充分发掘学生的个人潜质，使学生成为具有创新意识与能力的新世纪优秀人才。能力-知识-素质一体化培养的课程体系框图如下所示。
 
        课程最低要求32学分，其中，
公共学位课8学分（马克思主义理论课3学分、外国语4学分、专业外语阅读1学分）；
专业学位课12学分（超过部分可作为专业选修课）；
专业选修课9学分；
学术报告1学分（至少听5次报告，做1次报告）；
其他环节2学分。
自学课程：与研究课题有关的专门知识，可由导师指定内容系统地自学，作为专业选修课列入培养计划。
补修课程：凡在本门学科上欠缺本科层次专业基础的硕士研究生，必须在导师指导下补修至少一门有关课程，并列入培养计划。
公共选修课：为了扩大知识面，便于学科交叉，以及鼓励学生创业，可由导师指定或研究生本人自选如下课程，并列入培养计划。
（1）跨一级学科的其它专业课程
（2）选修法律、人文、社科、经济、管理、环境类课程

学习年限

        学制3年。硕士生应在规定的学习期限内完成本专业培养计划要求的课程学习、各教学环节及学位论文等工作。已按培养计划完成基本课程学习，有特殊原因不能按期完成后续学业者，可按学籍管理的有关规定提出申请延长学习年限，延长学习时间不超过一年。凡未提出申请，或申请未获批准而超期者，自动失去 学籍?？纬萄昂脱宦畚牡裙ぷ魈崆巴瓿汕页杉ㄓ帕颊?、经指导教师同意可提前半年毕业。

课程设置

        主要专业课程包括：计算理论、算法与复杂性、现代网络与通信、形式化方法、组合数学、现代数据库理论、人工智能、实时系统、数据挖掘、中文信息处理、数字图像处理（双语）、高级软件工程、嵌入式系统、信息安全与网络管理、并行/分布式计算、系统建模与仿真、企业信息与应用集成、高性能计算。
 

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