培养方案-哈尔滨工业大学教务处(共16页).doc

《培养方案-哈尔滨工业大学教务处(共16页).doc》由会员分享，可在线阅读，更多相关《培养方案-哈尔滨工业大学教务处(共16页).doc（17页珍藏版）》请在淘文阁 - 分享文档赚钱的网站上搜索。

1、精选优质文档-倾情为你奉上哈尔滨工业大学辅修专业（学位）培养方案（试点）哈尔滨工业大学本科生院2018年7月目 录航天学院1.智能无人系统1机电工程学院2.智能机器人3 3.智能制造系统工程6经济与管理学院4.计算金融85.大数据管理与应用 10计算机科学与技术学院 6.数据科学与大数据技术 12专心-专注-专业 智能无人系统专业（学位）培养方案(辅修)一、培养目标秉承“规格严格、功夫到家”的校训，面向国家需求，着眼国际科技发展趋势，培养具备智能无人系统领域的知识、扎实的专业技能，胜任跨学科沟通协作，在网络和智能时代能够解决智能无人系统领域的复杂工程问题的创新人才。二、培养要求1. 知识应用和

2、问题分析：能够掌握并运用智能无人系统领域的专业知识，对该领域的问题进行识别与表达，对复杂系统进行建模和分析。2. 方案设计/开发：能够针对智能无人系统领域的复杂工程问题，设计和开发适当的解决方案，设计满足特定需求的系统、单元或操作流程，并能够在设计环节中体现创新意识。3. 研究：能够基于科学原理并采用科学方法对智能无人系统领域的复杂工程问题进行研究，包括设计实验、分析与解释数据、并通过信息综合得到合理有效的结论。4. 工具使用：能够针对智能无人系统领域的复杂工程问题，选择与使用恰当的技术、资源、现代工程工具和信息技术工具，并能够理解其局限性。5. 社会责任：能够评价智能无人系统领域复杂工程问题

3、的解决方案对社会、健康、安全的影响，并理解应承担的责任。6. 沟通协作：具有良好的沟通能力。能够就智能无人系统领域的复杂工程问题与同行进行书面及口头的有效沟通和交流。能够在多学科团队中承担团队成员以及负责人的角色。7. 终身学习：具有自主学习和终身学习的意识，有不断学习和适应发展的能力。三、主干学科控制科学与工程学科。四、专业课程专业基础课程：系统建模与仿真基础。专业核心课程：自动控制原理B，模式识别基础，智能控制基础。五、学习年限、授予学位及学分要求学习年限：1-3年授予学位：工学学士学位学分要求：本辅修专业学生应完成培养方案规定的全部课程的学习及实践环节训练，至少修满24学分（不含毕业设计

4、），学校颁发辅修专业证书；若毕业设计（论文）答辩合格，修满32学分，学校颁发辅修学位证书。近工科专业如在主修专业中已经修得相同或相近课程且成绩合格，可以申请学分认定。若认定学分大于等于6个学分，需要选修智能控制课程设计课程。六、学年教学进程表课程编号课 程 名 称学分学 时 分 配考核方式建议选课学 期学时讲课实验上机习题课外AS33140数字信号处理2.032248考查2秋AS32141系统建模与仿真基础2.032248考试2春AS33142信号检测技术基础2.032266考查AS31143自动控制原理B4.0645410考试3秋AS33144数字图像处理2.032248考查AS33145模

5、式识别基础2.03224144考试3春AS33146智能控制基础2.032248考试AS33147智能控制课程设计*(认定超过6学分时选修)4.04周考查3春AS33148智能无人机2.032248考查4秋AS33149智能无人车2.032248考查AS33150智能医学诊断2.032248考查AS33151快速控制原型与硬件在环仿真技术2.0322012考查AS34103毕业设计8.014周4春每门课程的先修课程如下：数字信号处理先修课程：微积分。系统建模与仿真基础先修课程：微积分、大学物理、电路。信号检测技术基础先修课程：大学物理、电路、概率论与数理统计、数字电子技术基础。自动控制原理B先

6、修课程：大学物理、电路、数字电子技术基础。数字图像处理先修课程：微积分、线性代数。模式识别基础先修课程：微积分、代数与几何、概率论与数理统计。智能控制基础先修课程：微积分、自动控制原理B。智能无人机先修课程：自动控制原理B、电路、智能控制基础。智能无人车先修课程：自动控制原理B、电路、智能控制基础。智能医学诊断先修课程：模式识别基础、数字图像处理。快速控制原型与硬件在环仿真技术先修课程：数字电子技术基础、计算机原理、自动控制原理B。智能机器人专业（学位）培养方案(辅修)一、培养目标具有系统的工程实践经历，能够从事智能机器人的设计开发、工程应用、运行管理等方面工作，能够推动智能机器人领域的发展和

7、进步。具有较强创新意识和良好工程职业道德的高素质复合型工程技术人才。二、培养要求1.掌握并能够运用本专业所需的相关基本理论和基础知识，具有系统的工程实践学习经历，了解本专业领域的前沿发展现状和趋势；2.掌握文献检索及运用现代信息技术获取相关信息的基本方法；3.掌握科学的思维方法，具有综合运用所学理论、知识和技术设计机器人系统的能力；4.具有对智能机器人工程问题进行系统表达、建立模型、分析求解、论证优化的能力；5.具有进行智能机器人开发和设计、技术改造与创新设计的基本能力；6.具有较好的人文科学素养、较强的社会责任感和良好的工程职业道德；7.熟悉与本专业相关的法律法规，能正确认识本专业对客观世界

8、和社会的影响；8.具有一定的组织管理能力、较强的表达能力和人际交往能力以及在团队中发挥作用的能力；9.具有一定的国际视野和跨文化交流、竞争与合作的初步能力；10.具备终身教育的意识，具有继续学习和适应社会和科技发展的能力。三、主干学科机械工程四、专业课程专业基础课程：机器人学导论、机械工程控制基础、机械设计制造基础、智能制造与工业物联网、人工智能概论。专业核心课程：机器人驱动与运动控制、机器人传感与检测技术、机器人轨迹控制实验、机器人智能控制技术、机器人视觉。专业选修课程：仿生机器人技术与应用、并联机器人基础、医疗机器人概论、特种移动机器人、微操作机器人技术。五、授予学位及学分要求在辅修本专业

9、(学位)前，学生应具有理论力学与材料力学、电工与电子技术、工程训练的知识基础，对在规定年限内完成本专业教学进程要求的课程，修满34学分者，颁发辅修学位证书。对在规定年限内完成本专业教学进程要求的课程，修满25学分者，颁发辅修专业证书。六、学年教学进程表课程编号课程名称课程性质考核方式学时学分建议选课学期备注ME32584智能制造与工业物联网必修考查3222春ME32585人工智能概论必修考查3222春ME32586机械工程控制基础必修考试3223秋ME32587机械设计制造基础必修考试8053秋ME32588机械设计制造基础课程设计必修考查1周13秋ME32589机器人学导论必修考试3223秋

10、ME32590机器人传感与检测技术必修考试3223春ME32591机器人驱动与运动控制必修考试3223春ME32592机器人轨迹控制实验必修考查2413春ME32593机器人智能控制基础必修考查3224秋ME32594机器人视觉必修考查3224秋ME32595仿生机器人技术与应用选修考查1614春辅修学位选修3学分；辅修专业选修2学分。ME32596并联机器人基础考查1614春ME32597医疗机器人概论考查1614春ME32598特种移动机器人考查1614春ME32599微操作机器人技术考查1614春ME34599毕业设计必修考查8周84春只适用于辅修学位。七、培养要求与培养目标的对应关系

11、培养 目标 培养 要求培养目标1培养目标2培养目标3毕业要求1毕业要求2毕业要求3毕业要求4毕业要求5毕业要求6毕业要求7毕业要求8毕业要求9毕业要求10八、课程与培养要求的对应关系 毕业 要求 课程毕业要求1毕业要求2毕业要求3毕业要求4毕业要求5毕业要求6毕业要求7毕业要求8毕业要求9毕业要求10专业基础课MLHHL专业核心课HHHHLL专业选修课HHHHLL毕业设计HHML注：1. 根据课程对各项毕业要求的支撑强度分别用“H（高）、M（中）、L（弱）”表示，支撑强度的含义是：该课程覆盖毕业要求指标点的多寡，H至少覆盖80%，M至少覆盖50%，L至少覆盖30%。课程应覆盖所有必修环节。2.

12、表中未覆盖部分由通识教育课程、创新创业课程与创新创业实践来达到要求。智能制造系统工程专业（学位）培养方案（辅修）一、培养目标1.具有坚实的智能制造系统工程专业知识与创新实践能力、兼具智能制造工程技术与数字化管理能力的复合型高级人才；2.终身学习，致力于提高智能制造水平，促进制造业发展；3.在教学、科研、制造业领域持续发挥专业所长，推动国民经济发展与社会进步。二、培养要求1. 能够将机械制造、运筹学、人工智能、信息工程技术和专业知识用于解决复杂智能制造工程和管理问题；2. 能够应用专业知识，识别、表达、并通过文献研究分析智能制造工程和管理问题，正确构建问题模型并创造性地设计满足特定需求的解决方案

13、；3. 能够基于科学原理与方法对实际问题进行研究，包括设计实验、分析与解释数据，使用恰当的技术、资源、现代工程工具和信息技术工具，得到合理有效的结论并指导智能制造实践；4. 具有人文社会科学素养、社会责任感，能够理解、评价工程和管理实践可能对社会、环境、健康、安全、法律以及文化所带来的影响，并承担相应责任；5. 能够在多学科背景下的团队中承担个体、团队成员以及负责人的角色，具备良好的沟通和表达能力，具备国际视野，能够在跨文化背景下进行有效交流；6. 理解并掌握项目管理原理与决策分析方法，理论联系实践、灵活运用；7. 具有自主学习和终身学习的意识，与时俱进、持续增强专业能力。三、主干学科机械工程

14、。四、专业课程专业基础课程：运筹学基础、机械设计制造基础、生产计划与智能控制专业核心课程：智能制造与工业物联网、设施规划与智能物流、智能制造系统建模与仿真、数字化决策分析、现代质量工程、工业大数据、项目管理基础等五、学制、授予学位及学分要求在辅修本专业（学位）前，学生应具有材料力学、理论力学、机械技术制图、数学类课程的知识基础。本专业学生应达到学校对本科毕业生提出的德、智、体、美等方面的要求，在规定年限内完成本专业辅修学位教学进程要求的课程，修满34学分，颁发辅修学位证书；在规定年限内完成本专业辅修专业教学进程要求的课程，修满25学分，颁发辅修专业证书。六、辅修培养计划6.1 辅修专业培养计划

15、课程编码课 程 名 称课程性质学时学分建议选课学期ME32587机械设计制造基础考试805.03秋-3春ME32588机械设计制造基础课程设计考查1周1.03秋-3春ME32584智能制造与工业物联网考试322.03春-4秋ME32490智能制造建模与仿真考试322.03春-4秋ME32491生产计划与智能控制考试322.03秋-4秋ME32492运筹学基础考试322.02春-4秋ME32493现代质量工程考试322.02春-4秋ME32494设施规划与智能物流考查322.02春-4秋ME32495数字化决策分析考查322.02春-4秋ME32585人工智能概论考查322.02春-4秋ME32

16、496工业大数据考查161.02春-4秋ME32497智能制造工程综合课程设计考查2周2.04秋-4春学分合计：25.06.2 辅修学位培养计划课程编码课 程 名 称课程性质学时学分建议选课学期ME32587机械设计制造基础考试805.03秋-3春ME32588机械设计制造基础课程设计考查1周1.03秋-3春ME32584智能制造与工业物联网考试322.03春-4秋ME32490智能制造建模与仿真考试322.03春-4秋ME32491生产计划与智能控制考试322.03秋-4秋ME32492运筹学基础考试322.02春-4秋ME32493现代质量工程考试322.02春-4秋ME32494设施规划

17、与智能物流考查322.02春-4秋ME32495数字化决策分析考查322.02春-4秋ME32585人工智能概论考查322.02春-4秋ME32496工业大数据考查161.02春-4秋ME32497智能制造工程综合课程设计考查2周2.04秋-4春ME32498项目管理基础考查322.02春-4春ME32499系统工程导论考查161.02春-4春ME34499毕业设计考查6周6.04春学分合计：34.0计算金融专业（学位）培养方案（辅修）一、培养目标计算金融专业旨在培养复合型专业化人才。通过本专业的学习，能够利用多市场、多品种、多策略的综合投资进行未来资产管理，掌握从事资产管理、金融市场投资、财

18、富管理和养老金策划、社会保障等领域的专业理论和方法，尤其是能够运用计算金融方法进行资产管理，包括掌握金融学和计算交易的基础知识，具备计算金融投资思维及捕捉金融市场信息和变化趋势的能力，能够根据实时情形设计交易算法、策略和模型，通过信息系统和计算机程序语言的方式实现，并动态调整或优化智能交易系统，最终成为能适应技术进步和金融交易变化的计算人才。二、培养要求学生在学习期间，修满培养方案规定的32学分（专业核心课16学分，专业选修课10学分，毕业设计6学分），并取得主修专业学位证书的，可获得金融学辅修专业学位证书。修满培养方案规定的24学分（专业核心课16学分，专业选修课8学分），并取得主修专业学位

19、证书的，可获得金融学辅修专业证书。培养要求：1. 掌握微积分B（1）、微积分B（2）、概率论与数理统计的基本知识；2. 能够理解和运用金融学的基本概念和原理；3. 能够捕捉金融市场中的投资机会及变化趋势，提出相应的交易策略；4. 能够运用计算金融的基本概念和原理以及数学、统计分析工具，对设计的算法和模型进行模拟和测试；5. 能够使用程序语言将算法和模型实现；6. 能够适应金融交易业态的不断变化；7. 能够理解投资道德规范，正确理解投资行为；8. 具有国际视野和综合分析能力，适应金融市场的全球化。三、主干学科及授予学位主干学科：金融学授予学位：经济学学士学位（辅修）四、专业课程专业课程包括专业核

20、心课和专业选修课两大类。(一)、专业核心课课程编号课 程 名 称学分学 时 分 配考核方式开课学期总学时讲课实验上机EM32809计量经济学与时间序列分析2.03232考试2春EM32810金融市场与金融产品2.03232考试2春EM32811投资交易行为与心理分析2.03232考试2春EM32812证券、期货与期权交易2.03232考试3秋EM32813Python金融大数据分析2.03232考试3秋 EM32814人工智能与机器学习2.03232考试3秋EM32815量化策略开发与程序化交易2.03232考试3春EM32816金融科技与区块链2.03232考试3春合计16.0256256(

21、二)、专业选修课课程编号课 程 名 称学分学 时 分 配考核方式开课学期总学时讲课实验上机EM33805C+程序设计2.03232考查2春EM33806大数据互联网金融2.03232考查2春EM33807信用管理与信用评级2.03232考查2春EM33808私募股权与风险投资2.03232考查3秋EM33809公司金融2.03232考查3秋EM33810Stata统计分析与应用2.03232考查3秋EM33811中央银行与货币供给2.03232考查3春EM33812量化大类资产配置2.03232考查3春 大数据管理与应用专业（学位）培养方案（辅修）一、培养目标商务数据科学专业致力于培养培养知识

22、、能力、素质全面发展，系统掌握经济管理基本理论、方法和技能，具有创新意识、实践能力和国际视野的经济管理创新人才。毕业生具有以下素养：1.掌握经济管理类基础知识和相关专业方向的专业知识；2.具有批判性思维，有较强的适应能力和可持续学习能力；3.熟练使用量化工具和商业应用软件，具有实践能力和创新意识；4.具有良好的商务沟通能力；5.具有正确的商业伦理道德观；6.熟悉相关领域的国际动态，具有国际视野。二、培养要求本专业学生主要学习经济与管理、统计学、计算机科学与技术、数据分析与数据挖掘等方面的基本理论和基本知识，接受科学思维、数据分析及技术工具的基本训练，掌握获取知识、应用知识能和创新等基本技能。毕

23、业生应具备以下几方面的基础与能力：1. 能够理解和运用经济与管理基本概念和原理；2. 能够对经济管理实践中的问题进行分析与归纳，得出科学的结论；3. 能够运用经济管理相关概念、原理和理论解决管理实践中的具体问题；4. 能用应用量化工具分析并解决经济管理问题；5. 能够使用常用的商业应用软件；6. 能够适应不同的组织环境，有效地进行管理沟通和商务沟通；7. 能够理解企业道德规范，识别道德与非道德行为；8. 能够理解企业的社会责任；9. 具有国际视野和较强的适应能力。三、主干学科及授予学位授予学位：管理学学士四、专业课程专业课程包括专业核心课、专业选修课、毕业设计三大类。专业核心课为模块一中的课程

24、，共计16学分；专业选修课从模块二中选择不少于6学分课程；毕业设计6学分。模块一.专业核心课序号课程编号课 程 名 称学分学 时 分 配考核方式推荐选课学期学时讲课实验上机习题课程设计1EM32301大数据基础设施2.0 3232考试3秋2EM32104多元统计分析与R建模2.0 32248考试3秋3EM32305时间序列分析方法2.0 32248考试3秋4EM32206网络社会媒体营销分析2.0 3232考试3春5EM32108数据挖掘2.0 3232考试3春6EM32208文本分析与文本挖掘2.0 3232考试3春7EM31018商务数据分析2.032248考试2秋8Python程序设计2

25、.03232考试2春合计16.0336304824模块二. 专业选修课序号课程编号课 程 名 称学分学 时 分 配考核方式开课学期学时讲课实验上机设计1EM31001管理学基础2.03232考查秋2EM31007管理信息系统2.540328考查秋3EM31016运筹学3.04848考查春4EM33201语言程序设计2.03232考查秋5EM33202程序化交易1.52424考查秋6EM33208电子商务服务与运营管理1.01616考查秋7EM33211经济管理数量分析的matlab实现方法2.03232考查秋8EM31015应用统计3.048408考查秋9EM32101数据库与数据仓库2.03

26、232考查秋10EM33212运筹学优化软件及建模实践1.524168考查夏11人工智能与机器学习2.03232考试春数据科学与大数据技术专业（学位）培养方案（辅修） 本科就读于非计算机/软件工程大类专业的学生，在修满第一学年主修专业规定的全部课程学分后，按照全校统一时间安排申请修读本辅修专业（学位）。一、培养目标（1）熟悉数据科学与大数据技术国内外现状和发展趋势，（2）具备计算思维能力，能够综合运用数据科学与大数据技术专业知识、技能与方法，独立解决与主修专业相关的数据科学与大数据分析问题，（3）具有跨学科能力、团队合作能力和有效的交流能力。二、培养要求1、计算机数学基础知识。计算机专业数学基

27、础知识，包括集合论、图论、数理逻辑等。2、专业基础知识。计算机算法基础、计算机系统基础、大数据算法设计及分析、人工智能与机器学习技术等。3、计算思维方法：掌握如形式化、模型化、自动化等包括抽象思维与逻辑思维在内的计算思维能力。4、大数据算法设计与分析能力。一方面，能够运用大数据算法设计与分析的相关知识，针对与大数据相关的复杂工程问题，设计求解问题的算法；另一方面，能准确分析算法的正确性和算法的复杂性。5、面向大数据应用的程序设计与实现能力。能有效使用程序设计语言，完成大数据应用算法或解决方案的程序设计并在计算机系统上实现。6、现代工具运用能力。能够针对大数据相关的复杂工程问题，开发、选择与使用

28、恰当的工具类计算系统，预测、模拟或求解问题，并能够理解其局限性。5、大数据应用系统的分析与评价能力。针对计算相关的复杂工程问题解决方案或系统，能够综合运用所掌握的计算机类相关知识、方法和技术，设计实验，进行分析和评价，并能够提出持续改进的意见和建议。三、主干学科计算机科学与技术四、辅修课程要求（1）“大学计算机-计算思维导论”、“高级语言程序设计”课程在辅修之前需完成学习并取得相应学分（该学分不含在辅修学分要求内）。在修读“大数据算法”、“大数据智能”、“大数据分析课程设计”课程前，学生需先完成 “概率论与数理统计”、“线性代数”、“高等数学”课程的学习并获得学分。（2）辅修期间完成下列课程的

29、学习：l 计算机数学基础 3.0学分l 计算机系统基础 4.0学分l 计算机算法基础 4.0学分（数据结构、算法）l 大数据算法 3.0学分l 大数据系统 3.0学分l 大数据智能 2.0学分l 大数据分析课程设计 3.0学分主修专业与辅修专业（学位）的学分分别计算，不能相互替代，若所选辅修专业（学位）课程与主修专业课程内容重复度较高，由计算机科学与技术学院大类教学委员会指定替代课程。五、毕业设计（论文）要求毕业设计（论文）8.0学分。六、学制、授予辅修学位及结业学分要求学制：3年。证书：完成辅修专业培养方案规定的全部课程的学习，取得20学分，并获得主修专业学位者，由学校颁发辅修专业证书；完成

30、辅修专业培养方案规定的全部课程的学习并取得全部22学分，且辅修专业毕业设计（论文）合格，并获得主修专业学位者，由学校颁发辅修学位证书。七、其他修读在籍非计算机科学与技术、软件工程、网络空间安全学科的硕士（非计算机及相近专业本科毕业）、博士研究生（本、硕均非计算机及相关专业/学科毕业）可参照本办法申请修读辅修专业（学位）。八、学年课程进程表数据科学与大数据技术辅修专业（学位）第一学年教学进程表开课学期课程编号课 程 名 称学分学 时 分 配考核方式备注学时讲课实验上机习题课外辅导秋季CS33271Ml计算机数学基础3.048408考查合计3.048408春季CS33272M计算机系统基础4.06

31、44816考试合计4.0644816数据科学与大数据技术辅修专业（学位）第二学年教学进程表开课学期课程编号课 程 名 称学分学 时 分 配考核方式备注学时讲课实验上机习题课外辅导秋季CS33273M计算机算法基础4.0644024考试合计4.0644024春季CS33274M大数据算法3.0483216考试CS33275M大数据系统3.0483216考试合计6.0968032数据科学与大数据技术辅修专业（学位）第三学年教学进程表开课学期课程编号课 程 名 称学分学 时 分 配考核方式备注学时讲课实验上机习题课外辅导秋季CS33276M大数据智能2.032320考查CS33277M大数据分析课程设计3.048048考查小计5.0803248春季CS34999M毕业设计（论文）810周 8.010周备注：毕业设计从秋季学期开始，学分计入春季学期。