西安电子科技大学人工智能学院面向国家重大战略发展和国际前沿发展需求，深入贯彻十九大报告精神和《新一代人工智能发展规划》，践行“互联网+”“一带一路”和创新型国家建设、军民融合发展等一系列国家战略，着力打造人工智能领域高端人才培养基地、创新成果研发中心和高层次团队培育平台。本书汇总了学院十余年科教结合探索和实践，采取“国际化+西电特色”本硕博一体化人才培养、“国际学术前沿+国家重大需求”科学研究+创新实践协同育人和“高水平平台+高层次人才”服务人才培养的具有西电特色的本硕博一体化育人体系，全面阐述学院的本硕博培养体系以及平台建设和人才培养成效，梳理了相关的特色课程大纲。并将双语教育和全英专业培养采用双语论著，便于与国内外同行交流。 本书可供高等院校计算机类和信息类学科特别是人工智能专业以及智能科学与技术专业的本科生、硕士生和博士生，教学管理人员，教育研究人员以及国内外教育界相关人士参考。

第1章本科生培养 5
1.1智能科学与技术专业培养方案 5
1.1.1培养目标 5
1.1.2毕业要求 6
1.1.3学制与学位 9
1.1.4专业特色课程 9
1.1.5教学进程计划表 11
1.2人工智能专业培养方案 17
1.2.1培养目标 17
1.2.2毕业要求 18
1.2.3学制与学位 21
1.2.4专业特色课程 21
1.2.5教学进程计划表 24
1.3人工智能与模式识别全英专业 31
1.3.1 培养定位 31
1.3.2 培养模式 32
1.3.3 培养方案 32
1.3.4 培养课程 33
1.3 Artificial Intelligence and Pattern Recognition Full-English Teaching Major 41
1.4通电计相关专业全英文授课本科留学生培养方案 62
1.4.1培养模式与目标 62
1.4.2基本要求 62
1.4.3学分要求 62
1.4.4学制与学位 62
1.4.5教学进程计划表 63
1.4 Training Scheme for Foreign Undergraduate Students Majoring in Communication, Electronic Information and Computer 66
1.5特色课程培养大纲 73
1.5.1人工智能简史 73
1.5.2 Python编程和人工智能平台学习 77
1.5.3人工智能概论 82
1.5.4最优化理论与方法 88
1.5.5算法设计与分析(双语) 93
1.5.5 Syllabus for Algorithm Design and Analysis 99
1.5.6计算智能导论 107
1.5.7智能系统专业实验 111
1.5.8模式识别 117
1.5.9机器学习（双语） 123
1.5.9 Syllabus for Machine Learning 130
1.5.10智能数据挖掘 140
1.5.11图像理解与计算机视觉 145
1.5.12计算机视觉及其应用（双语） 152
1.5.12 Syllabus for Computer Vision and its Applications 158
第2章研究生培养 168
2.1计算机科学与技术硕/博/直博培养方案 168
2.1.1计算机科学与技术学科硕士研究生培养方案 168
2.1.2计算机科学与技术学科博士研究生培养方案 178
2.1.3计算机科学与技术学科直博生培养方案 187
2.2电子信息类别人工智能领域专业学位培养方案 197
2.3西安电子科技大学图灵科学实验班实施方案（试行） 204
2.4人工智能与模式识别专业全英文授课硕士研究生培养方案 205
2.4 Artificial Intelligence and Pattern Recognition MajorFull-English Teaching Postgraduate Training Program 207
2.5通电计相关专业硕/博留学生培养方案 210
2.5.1通电计相关专业全英文授课硕士留学生培养方案 210
2.5.1 Training Scheme for Foreign Master's Degree Students Majoring in Communication, Electronic Information and Computer 213
2.5.2通电计相关专业全英文授课博士留学生培养方案 218
2.5.2 Training Scheme for Foreign Doctor's Degree Students Majoring in Communication, Electronic Information and Computer - 221 -
2.6 特色课程培养大纲 - 225 -
2.6.1人工智能 - 225 -
2.6.2神经网络基础与应用 - 227 -
2.6.3 机器学习和深度学习理论 - 232 -
2.6.3 Postgraduate Curriculum Syllabus for Machine Learning and Deep Learning - 236 -
2.6.4 认知计算（全英） - 243 -
2.6.4 Postgraduate Curriculum Syllabus for Cognitive Computing - 245 -
2.6.5非线性表征学习与优化 - 247 -
2.6.6 自然计算 - 248 -
2.6.7 数据驱动优化学习研究生课程教学大纲 - 252 -
2.6.7 Postgraduate Curriculum Syllabus for Data-Driven Optimization and Learning - 254 -
2.6.8 复杂网络与多智能体系统 - 255 -
2.6.9 SAR图像处理与解译 - 257 -
2.6.10 随机过程(全英) - 259 -
2.6.10 Postgraduate Curriculum Syllabus for Introduction to Stochastic Processes - 261 -
2.6.11 计算机视觉 - 263 -
2.6.11Postgraduate Curriculum Syllabus forComputer Vision - 265 -
2.6.12 高性能计算实验 - 268 -
第3章 平台建设 - 271 -
第4章 人才培养 - 274 -
第5章人工智能教育创新实验室 - 276 -